少数精鋭チーム向けのAI スターターキットを入手

AI 試験運用の 88% は本番環境に至らずに終わります。貴社の AI 導入がそうならないようにしましょう。この 4 ステップの戦略ハンドブックで、少数精鋭のチームが持つアジリティを競争力の源に変えましょう。ノーコードを活用して簡単に成果を出せる取り組みを超えて、ビジネスに真の変革をもたらす高度なエージェントワークフローの実現を目指す方法を確認できます。

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AI スターターキット: 4 ステップでデータからエージェントを構築するためのガイド

生成 AI がビジネスにもたらす効果

小規模なチームで取り組むべきなのは、どのような AI プロジェクトでしょうか。

以下は、手軽に導入できるものから高度なマルチステップワークフローまでを含む 8 つの一般的なユースケースです。

事前構築済みの AI ソリューション

シンプルなノーコードソリューションを活用してワークフローを自動化し、少ない工数で高い価値をもたらす仕組みを迅速に実現することができます。たとえば次のようなことができます。

_{ユースケース}	_課題	_{ソリューション}
メールの下書きの迅速な作成	休暇明けに、溜まっている大量のメールに対応する必要がある。	ビジネス用メールに Gemini Enterprise を統合すると、返信を待っているすべてのお客様に、プロフェッショナルで親しみやすいメールの下書きを自動作成して返信できます。
顧客からのフィードバックの分析	受信トレイの顧客フィードバックを自動的に分類して、満足している顧客、不満を持っている顧客、顧客が言及している商品を特定したいが、カスタム分析ツールを構築するためにデベロッパーを雇う予算がない。	AI Studio では、プロンプトから実用的なアプリを作成できます。この「バイブ・コーディング」という手法なら、作りたいもののイメージを伝えるだけで、複雑なコードを書くことなくアプリを公開できます。これにより、本格的な開発プロジェクトに着手する前に、アイデアが機能することを証明できます。

データエージェント

データプラットフォームでデータエージェントを使用すると、データを接続してデータ品質を高め、AI イノベーションの促進を可能にするデータを用意できます。たとえば次のようなことができます。

_{ユースケース}	_課題	_{ソリューション}
実際のマーケティング ROI の計算	マーケティングチームは、デジタル広告プラットフォームへの支出額を把握しているが、その支出額データと e コマースの売上データが別になっているため、実際に売上につながった広告がどれかわからない。	BigQuery のデータエンジニアリングエージェントを使用して、広告システムと販売システムのデータを両方とも保管するデータウェアハウスを作成します。そして、Looker の会話型分析機能を使用して、「『SummerSale』キャンペーンの実際の広告費用対効果（ROAS）はいくら？」といった質問をすれば、即座に分析情報を取得できます。
セグメンテーションのためのデータのクリーニング	顧客セグメント（価値の高いユーザーなど）を作成したいが、データが整理されていない。CRM システムにも e コマースシステムにも、重複レコードや欠落フィールドがある。	システムを BigQuery に接続し、データサイエンスエージェントを使用して、データのクリーンアップとラベル付けを自動で実行できます。データサイエンスエージェントが、エラーを報告し、欠損値を補完し、フォーマットを調整してくれるので、マーケティングキャンペーンで使用する前に正確な「データのメニュー」を用意することができます。

データドリブンな自動化

新たに接続されたデータを活用して、これまで繰り返し行っていた労働集約型のタスクを自動化しましょう。たとえば次のようなことができます。

_{ユースケース}	_課題	_{ソリューション}
カスタマーサポートの優先順位付け	サポートチームが繰り返し寄せられる問い合わせへの対応に多くの時間を費やしているため、より価値の高い戦略的なプロジェクトに時間を割けない。	CRM と注文データを統合するカスタマーサービスエージェントを Customer Experience Agent Studio で構築します。音声またはチャットでほとんどの問題をリアルタイムで解決でき、複雑なケースは自動的にエスカレーションされます。
在庫予測の自動化	チームは依然として在庫を手動でトラッキングする必要があり、その結果、不要な回避できたはずの遅延やエラーが発生する可能性があります。	接続されたシステム全体でリアルタイムの在庫レベルを自動的にトラッキングするエージェントを構築します。在庫が少ない商品アイテムを報告し、販売傾向を考慮して在庫切れになる日を予測し、次のような毎日のアラートを生成します。「商品 X の在庫が少なくなっています。在庫なしまであと 4 日と推定されます。」

複数ステップのワークフロー向けに構築されたエージェント

単一タスクから、ビジネスのカスタム成果を達成する強力な自動化基盤へとスケールアップできます。例をいくつかご紹介します。

_{ユースケース}	_課題	_{ソリューション}
購入者からの返品処理の自動化	サポートに関する問い合わせへの回答など、カスタマーサポートフローの一部をすでに自動化しています。しかし、返品プロセスは依然として、システムと部門の間で調整しながら、手動で管理する必要があります。	Customer Experience Agent Studio を使用して、返品プロセス全体を処理するエージェントを作成します。エージェントは、購入者からのリクエストを受け取ると、在庫システムで在庫を確認し、返品に関するポリシーに照らして購入日を確認し、財務ソフトウェアで払い戻しを処理し、送料ラベルと最終確認を記載したパーソナライズされたメールを送信します。
サプライチェーンの調整	在庫を予測し、毎日の在庫アラートを送信するエージェントを構築しましたが、注文の確定や配送の確認などのサプライチェーンに関する更新は、依然としてシステム間で手動で行われています。	Gemini Enterprise Agent Platform を使用してカスタムスマートエージェントを設定し、在庫とニュースフィードに接続します。リスク（在庫不足や配送の遅延など）を常にモニタリングし、代替サプライヤーの注文書の下書きなど、実用的なソリューションを即座に生成して、在庫切れを防ぐことができます。

最初のエージェントを構築する準備はできましたか？

Google のエキスパートが、エージェント型 AI への移行を迅速にサポートします。

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