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AI AGENTS (OPENCLAW)

AI社員配属

OpenClawを基盤に、御社のSlackやTeamsで実際に働くAI社員を設計・配属・運用します。聞けば答えるだけのAIではなく、チームの一員として仕事を流すAIです。

THE PROBLEM

頑張る人が、頑張るだけ損をする組織

従来の組織には構造的な問題があります。マネージャーは本来の仕事に加え、成果の出ないメンバーのフォローに時間と精神を消耗させられる。やっている業務は大したことないのに、年収にそこまで差がつかない。頑張る人ほど、周囲のお尻拭きを押し付けられる。私たちの役員自身が前職の管理職時代に痛感した、日本の組織のリアルです。

  • 優秀な人ほど他人のフォローに時間を奪われる
  • 成果と報酬が比例しない — 頑張った人が損をする構造
  • 採用の当たり外れに、チーム全体のパフォーマンスが左右される

THE DISCOVERY

半信半疑で導入したAI社員が、人間の5倍働いた。

正直、最初は半信半疑でした。しかし実際にAI社員を導入し、業務を教え、フィードバックを重ねていくと、かつて手を焼いていたメンバーの5倍以上の仕事を安定してこなすようになりました。24時間動き、感情でブレず、教えた通りに改善し続ける。PCの前に座ってカチャカチャやる仕事は、もう代替できる。これは確信に変わりました。

FOUNDER'S NOTE

4年間デジタルフリクションと戦った人間が、確信したこと。

代表の白井は、1,000人規模のBig4税理士法人でDXマネージャーとして4年半を戦いました。40人体制のシステムを4人で回せるよう再設計し、80人研修を1週間で回し、膨大なマニュアルを3日で作った。それでも500社中、1回でもアクセスした法人はわずか80社。どれだけ良いプロダクトを作っても、触らないユーザーがいる。事前準備を整えても無視される。これが「デジタルフリクション」です。企業でDXが進まない本当の理由は、ツールの質ではない。ユーザーがツールに触れること自体がフリクションになっている。

THE ANSWER

フリクションそのものを、消す。

その白井が、OpenClawに出会って確信したことがあります。ChatGPTもClaudeも優秀です。でもデスクトップに存在する「一つのアプリ」であり、ユーザーがツールに歩み寄る構造は従来のSaaSと変わらない。OpenClawは違います。Slackの中にいる。いつも、そこにいる。記憶が蓄積され、過去の判断を覚え、チームの文脈を知った上で返してくる。あるメンバーは自称アナログな税理士でした。「俺がITを使いこなせたら本当にすごい」と言っていた人間が、今では自分でAIエージェントを作っている。誰も教えていない。育てるように対話を重ねた結果、そうなりました。これは「ツール」ではありません。「人」です。

THE DIFFERENCE

道具か、同僚か。

Claude Codeは優秀な道具です。呼べば来る、頼めば動く、しかしセッションが切れればゼロに戻る。AI社員は同僚です。昨日の経験を持って今日に来る。Slackにいて、会話の文脈ごと受け取り、誰かが呼ばなくても先に動く。この違いは、実際に両方を毎日使っている私たちだからこそ断言できます。

  • ChatGPT / Claude — 聞けば答える「優秀な個人」。ただし組織にはいない。文脈はその場限り
  • Claude Code / Cowork — 自律的に動く「優秀なエージェント」。ただし使いこなすには技術的素養が必要で、知見が個人に閉じやすい
  • AI社員（OpenClaw on Slack）— 複数チャンネル・複数人・非同期で並走する「同僚」。教わったことを蓄積し、自分から先に動く

WHY SLACK MATTERS

「Slackにいる」だけで、仕事の回し方が根本から変わります。

Claude Codeは「端末にいる」存在。AI社員は「部屋にいる」存在。この差から生まれる違いを、フォーワンの日常から具体的にお伝えします。

  • 指示がオープンだから全員が学ぶ — AI社員が顧客名を間違えたとき、役員が2文字で訂正。そのやり取りを見た全員が「表記ゆれに注意」と自然に学ぶ。Claude Codeなら修正は本人で閉じて、他の人は同じミスを繰り返す
  • 教育がそのまま組織の資産になる — 「雑すぎ、もっと本質から説明して」というフィードバックが公開チャンネルで起きる。AIの応答品質が上がるだけでなく、他のメンバーも「AIへの正しい指示の出し方」を見て学べる
  • 5人が1体のAIとリレーできる — コーポレートサイトのプロフィール更新で、6名の役員が順番にShannonとやり取り。1人目の仕上がりを見て2人目が「同じテイストで」と依頼できる。Claude Codeでは各自が別セッションで作り、誰かが手動統合する
  • 「みんなに伝えて」の一言で代理アナウンス — 役員登記の書類が必要になった瞬間、「背景を含めて全員にアナウンスして」とAI社員に依頼。AI社員がチャンネルを跨いで、取得方法まで含む丁寧な依頼を代行。本人は一度も書き込む必要がなかった
  • 止まっていることに別の人が気づける — AI社員が処理途中でフリーズした際、依頼者とは別の役員が異変を発見し、別セッションのログを共有して復旧。Claude Codeが止まっても使ってる本人しか気づけない
  • 学びが即座にルール化される — 会計ソフト固有の仕様を発見した瞬間、AIがルールファイルに追記。次に同じ業務が来たとき、全AI社員がそのルールを踏まえて動く。一度起きたミスは二度と起きないシステムが自動で構築される

CASE: FORONE

実際に、こう動いています。

フォーワンでは6名のAI社員が日常的に稼働しています。「AIが単独で仕事する」のではなく、「人間の間に入って仕事を流す」実例です。

  • 確定申告期、Deanが5社を同時並行処理 — 税理士がチャンネルで「A社の続きやろう」と言えば即着手。別の税理士が別チャンネルで質問すればそちらにも対応。人間と同じように複数案件を抱えて動く
  • AI同士の壁打ちで品質向上 — 税務処理の検討中、DeanがSlackでめだかに相談→経過措置の制限見落としを指摘→追加納税リスクを事前発見。AI同士がチャット上で協働して精度を上げる構造は、CLIツールでは不可能
  • 会議後の議事録が勝手に整理される — 会議終了通知が来ると、Deanが内容を読み取り→顧客を特定→クラウドストレージの正しいフォルダに配置→チャンネルに報告。人間が何もしなくていい
  • 学びの共有がSNS投稿になる — 役員が技術学習のまとめをチャンネルに投稿したら、Secondが即座に「これX投稿になる！」と反応し、下書き2案を作成。そのまま採用して投稿。AIが聞いていて、適切なタイミングで価値を提案する
  • 開発プロジェクトのAI→AI引き継ぎ — 「この開発の進捗をSecondに引き継いで」の一言で、Shannonが技術スタック・残タスク・環境設定をまとめてSecondに共有。人間は一言だけ。引き継ぎの内容は全員に見える
  • 深夜の質問にもAIが即答 — 深夜1時、メンバーがフォーム入力で「titleって何を記載すればいい？」と質問。Shannonが即時回答し、別の役員が補足。チャットの自然な流れの中で、誰も待たずに解決

OUR STANCE

将来代替できると確信したなら、今日からその前提で組織を作るべきです。

AIによる業務代替は、もう「将来の話」ではありません。私たちは自社で6名のAI社員を実際に稼働させ、PMからバックオフィスまで回しています。この経験をもとに、御社の業務フローに合わせたAI社員を設計・配属し、チームの一員として機能するまで伴走します。AIを渡して終わりにはしません。御社の中でちゃんと働くAI社員に仕上げます。

  • OpenClaw基盤 — Slack / Teams / Google Chat など既存チャットにそのまま配属
  • チーム設計 — 役割・権限・承認ポイントまで設計して配属
  • セキュリティ設計 — 便利さと安全性のバランスを御社のポリシーに合わせて調整。外部送信・削除等は承認制
  • 自社実証済み — 6名のAI社員で実際に事業を回している実績
  • 運用改善まで伴走 — 配属して終わりではなく、定着まで持つ

TARGET

こんな方に

「社長やマネージャーが、細かい段取りまで抱えている。」 「5〜30人で回していて、明らかに人が足りない。」 「もう1人いたら回るのに、採用まで踏み切れない。」 「AIは触っているが、結局その場で聞いて終わりになっている。」

WHAT WE DO

サービス内容

OpenClawを基盤とした自律型AIエージェントを設計・構築・運用します。 SlackやTeamsなど今のチャット環境に入り、メール整理、会議後の整理、資料のたたき台、社内情報の橋渡しを担います。 聞けば答えるだけのAIではなく、チームの一員として仕事を流すAI社員です。

  • 既存チャット環境（Slack / Teams / Google Chat 等）にそのまま配属
  • メール整理・会議後の整理・資料のたたき台・社内情報の橋渡し
  • 外部送信・削除・権限変更は承認制で安全に設計
  • 導入から定着・改善まで継続伴走

PROCESS

進め方

1

環境ヒアリング — チャット、メール、ドライブ、タスク管理、会計ソフト、CRM、組織図、主要業務フロー、セキュリティポリシーと許容範囲を把握

2

アカウント発行・環境Join — クライアントのビジネス環境でAI社員用アドレスを発行し、Slack・Teams・メール等に実際にJoinさせる

3

OJT・調教 — 業務フローの理解、振る舞い調整、他のメンバーやAIとのオーケストレーション設計、実務を通じて精度を上げる

4

定着・継続改善 — 使われ方を観察し、返し方・整理・引き継ぎの流れを最適化。業務範囲を段階的に拡張

まずは、話してみませんか？

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