Smart at AIとは？｜kintoneで生成AIを活用した機能・メリット・使い方を解説

• kintoneに情報は蓄積されているものの、日報や問い合わせ内容の確認に時間がかかっている…

• ChatGPTなどの生成AIを業務で使いたいけれど、どのようにkintoneと組み合わせればよいかわからない…

• 生成AIを導入しても、現場の担当者が使いこなせていない

―――kintoneを運用する中で、このような課題を感じていませんか？

Smart at AI（Smart at AI for kintone Powered by GPT）は、kintoneと生成AIを連携し、日々の業務を効率化できるAI連携プラグインです。

kintoneアプリに登録された情報をもとに、文章作成や要約、分析、情報整理などを行えるため、これまで人が手作業で行っていた作業の一部をAIに任せることができます。

特に、問い合わせ対応、営業報告、日報の要約、議事録整理、ナレッジ検索など、文章を扱う業務が多い企業にとっては、kintone上のデータを活かしながらAIを使える点が大きな魅力です。

一方で、Smart at AIは導入すれば自動的に成果が出るツールではありません。

どの業務にAIを使うのか、どのような出力を求めるのか、誰が確認するのかといった運用設計が重要です。

そこで本記事では、Smart at AIでできることや導入メリット、活用例、導入手順について、実務目線でわかりやすく解説します。

Smart at AIとは？

Smart at AIとは、M-SOLUTIONS株式会社が提供するkintoneのアプリと生成AIを連携できるプラグインです。

kintoneに登録されているレコード情報をもとに、AIが文章を生成したり、内容を要約したり、必要な情報を整理したりできます。

通常、生成AIを業務で使う場合は、担当者がAIツールを開き、必要な情報をコピーし、プロンプトを入力し、出力結果をまた業務システムに戻す必要があります。

しかし、Smart at AIを活用すれば、kintone上のデータを使ってAI処理を行い、その結果をkintoneのフィールドに反映する運用がしやすくなります。

生成AIを単体で使うのではなく、普段使っているkintoneの業務フローに組み込める点が、Smart at AIの大きな特徴です。

kintoneと生成AIを連携できるプラグイン

Smart at AIは、kintoneと生成AIを連携し、AI機能をkintone上で利用できるようにするプラグインです。

OpenAIなどの生成AIサービスと接続することで、kintoneのデータを活用した文章生成や要約、分類などの処理を実行できます。

例えば、問い合わせ内容の要約、会議メモからの議事録作成、案件情報をもとにした報告書作成など、さまざまな業務に活用可能です。

生成AIを業務システムと連携させることで、kintoneに蓄積された情報の活用範囲を広げられます。

kintone上のデータを活用してAI処理ができる

Smart at AIでは、kintoneに登録されたデータを直接AIへ連携できるため、別のAIツールへ情報を転記する手間を削減できます。

利用者はkintone上で操作するだけで、すでに蓄積されている多くのレコード情報をもとにAI処理を実行できます。

例えば、顧客対応履歴から返信案を作成したり、営業活動の記録から報告内容を整理したりといった作業を効率化できます。

既存のkintone運用に組み込むことができ、日常業務の中で自然に生成AIを活用できる点が大きな魅力です。

ChatGPT・Gemini・Claudeなど複数のAIと連携できる

Smart at AIは、ChatGPT、Gemini、Claudeなど、複数の生成AIとの連携に対応している点も特徴です。

一言にAIといっても、AIのモデルによって得意な処理や出力の傾向は大きく異なります。

例えば、文章作成に向いているAI、要約が得意なAI、自然な表現を作りやすいAIなどがあります。用途に応じてこれらAIモデルを使い分けることで、より業務に合ったAI活用がしやすくなります。

Smart at AIを活用するうえで、自社の業務内容や求める出力に合わせてAIモデルを選べる点は大きな魅力の一つです。

Smart at AIでできること

Smart at AIでは、kintone上の情報をもとにした文章生成や要約、分類、分析などを行えます。

特に、日々の業務で発生する「文章を作る」「内容を確認する」「情報を整理する」といった作業との相性がよいツールです。

ここでは、Smart at AIでできる代表的なことを整理します。

文章生成・返信文作成 

Smart at AIを活用すると、kintoneに登録された情報をもとに、メールの返信文などのたたき台を簡単に作成できます。

例えば、問い合わせ管理アプリの内容をもとにお客様向けの返信文を生成したり、営業日報や活動履歴をもとに報告文や提案文を作成したりすることが可能です。

▼返信文のAI生成画面

担当者はゼロから文章を考える必要がなくなり、AIが作成した文章を確認・修正するだけで対応しやすくなります。

また、作成した文章形式が社内で統一されやすく、業務の質を担保してくれることにもつながります。

コメント・日報・議事録の要約

kintoneには、コメントや日報、議事録など、長文の情報が蓄積されることがあります。

ただし、情報量が増えるほど、すべてを読み返すのに時間がかかります。そのまま内容を読んでも要点をつかめないことや、情報が整理できないことも多いです。

Smart at AIを使えば、AIが自動で長い文章を要約したり、自社のルールに沿った重要なポイントだけを抽出したりすることができます。

例えば、日報の内容を箇条書きで短くまとめたり、会議メモから決定事項や次回アクションのみを抽出したりする使い方もできます。

▼議事録の要約画像

重要なポイントに要約することで全体の内容を素早く理解し、情報収集の効率を高めることが可能です。 

レコード情報の分類・分析 

Smart at AIを活用することで、kintoneに蓄積されたレコード情報を自動で分類・分析できます。

例えば、お問い合わせ管理アプリでは、問い合わせ内容をAIが読み取り、「製品に関する問い合わせ」「不具合報告」「操作方法に関する質問」などの種別を自動で判定し、分類することが可能です。

また、アプリ運用開始後に「新しい分類項目を追加したい」「既存レコードを再分類したい」といった場合でも、AIを活用することで効率的に対応できます。

▼お問い合わせ種別の自動分類（一覧画面での連続生成）

これまで担当者が目視で判断していた分類作業は、人によって基準が異なり、判断にばらつきが発生することも少なくありません。Smart at AIを利用することで、一定のルールに基づいた分類を自動で行えるため、業務品質の標準化につながります。

さらに、過去に蓄積されたレコード情報をもとに傾向分析を行い、その結果をレコードへ出力することも可能です。特に、複数行テキストフィールドに長文で記録された内容は、人が一件ずつ確認して分類・分析するには多くの時間と手間がかかります。

Smart at AIで情報の分類や分析を自動化することで、大量のデータから傾向や課題を把握しやすくなります。その分析結果を業務改善やサービス品質向上に活用することで、より効果的な運用を実現できます。

社内ナレッジやWeb情報の活用 

①社内ナレッジ活用

Smart at AIを利用すれば、kintoneに蓄積されたマニュアルや業務手順書の内容をAIが横断的に検索し、必要な情報をすぐに見つけることができます。

例えば、「請求書発行の手順を教えて」「契約更新時の対応フローは？」といった質問を入力するだけで、関連するマニュアルや過去の資料をAIが参照し、必要な情報を要約して回答します。

また、新入社員や異動したばかりの担当者でも、先輩社員へ都度確認することなく必要な情報へアクセスできるため、教育コストの削減にもつながります。

②WEB情報の活用

kintone内に蓄積された情報だけでなく、Web上の情報を参照しながらAIによる情報生成や要約を行うことができます。

例えば、業界ニュースや競合他社の情報、利用している外部サービスのアップデート情報などを定期的に取得し、要約結果をkintoneへ蓄積するといった運用も可能です。

▼WEB情報を自動取得

他にも、顧客管理アプリで企業サイトのURLを管理している場合、AIが定期的に企業の最新情報を収集・要約し、レコードへ自動登録できます。

担当者が個別にサイトを確認しなくても、企業の最新動向やニュースを把握できるため、商談や提案活動に活用できます。

このように、Smart at AIを活用することで、社内外に存在するさまざまな情報を効率的に収集・整理し、日々の業務や意思決定に役立てることができます。

Smart at AIを導入するメリット・デメリット

Smart at AIは、kintone上で生成AIを活用できる便利なツールです。

一方で、AIの出力内容や運用ルールを考えずに導入すると、期待した効果が出にくい場合もあります。

ここでは、Smart at AIを導入するメリットとデメリットを整理します。

メリット

Smart at AIを導入する大きなメリットは、kintone上でAIを活用できる点です。

通常のAIツールでは、kintoneの情報を手作業でコピーして使う必要があります。

しかし、Smart at AIを活用すれば、kintoneアプリのフィールド情報をもとにAI処理を行えるため、日々の業務フローの中で自然にAIを使いやすくなります。

また、あらかじめプロンプトを設定しておけば、現場担当者が毎回AIへの指示文を考える必要がありません。

問い合わせ返信文の作成、営業報告の作成、日報の要約など、日常的に繰り返し発生する作業の効率化につながります。

デメリット

一方で、Smart at AIには注意すべき点もあります。

まず、AIの出力結果は人が確認をする必要があります。

生成AIは自然な文章を作成できますが、事実と異なる内容や、業務に合わない表現を出力する可能性があります。

そのため、顧客対応文や社外向け資料に利用する場合は、確認・修正を前提に運用することが重要です。また、Smart at AIを効果的に使うには、プロンプト設計やkintone側のデータ整理も必要です。

入力内容がバラバラだったり、必要な情報が不足していたりすると、AIの出力精度も下がりやすくなります。

Smart at AIの活用例 3選

Smart at AIは、さまざまな業務で活用できます。特に、kintone上に情報が蓄積されており、その情報をもとに文章作成や要約を行っている業務と相性がよいです。

ここでは、代表的な活用例を紹介します。

活用例①：問い合わせ対応の効率化

Smart at AIを活用することで、お問い合わせ対応にかかる時間や担当者の負担を大幅に削減できます。

例えば、お問い合わせ内容をもとに、過去の対応履歴や社内に蓄積されたナレッジを参照しながら、AIが回答案を自動で生成することが可能です。

これまで担当者は過去の問い合わせを検索したり、類似事例を確認したりしながら返信文を作成する必要がありました。

しかし、Smart at AIを利用することで、過去の対応内容を踏まえた回答案を自動で作成できるため、対応品質を維持しながら業務を効率化できます。

さらに、回答内容だけでなく、お客様へ送付する返信文のたたき台まで生成することも可能です。

そのため、担当者はAIが作成した内容を確認・調整するだけで返信対応を進められるようになります。

▼過去の対応履歴をもとに返信文を自動生成

また、新任担当者や経験の浅い担当者であっても、過去の対応実績を参考にした回答案を活用できるため、担当者ごとの回答品質のばらつきを抑えることができます。

このように、Smart at AIを活用することで、お問い合わせ対応のスピード向上だけでなく、回答品質の標準化やナレッジ活用の促進にもつなげることができます。

活用例➁：営業報告・案件管理の効率化

営業部門では、案件情報や商談履歴をもとに、営業報告する内容を整理できます。

アプリを跨いだ情報をもとに文章を生成することもできるため、商談履歴アプリから自身の担当している商談履歴を対象に上司向けの報告文を作成することができます。

▼レコード詳細画面：営業報告の自動生成

AIでの生成機能を使用することでまた要点だけをまとめることができ、営業担当者の報告作業時間を減らしながら、チーム内で案件状況を共有しやすくなります。

活用例③：社内情報共有・ナレッジ活用の効率化 

Smart at AIは、社内情報共有やナレッジ活用にも役立ちます。

例えば、全体の日報から業務全体の傾向や課題を分析・共有することにも向いています。

営業担当者や現場担当者が日々入力した日報をもとに、「今週多かった相談内容」「対応が遅れている案件」「現場からよく出ている要望」などAIを使って要点整理できます。

▼日報情報の要約を生成

上司はすべての日報を一件ずつ確認しなくても、重要なポイントを把握しやすくなるため、報告確認やマネジメントの負担を減らせます。

また、同じ部署メンバーが全体の課題などを知ることができ、自らの業務改善へつなげることができるようになります。

Smart at AIの導入手順【4STEP】

Smart at AIを導入する際は、いきなり多くの業務に広げるのではなく、まずは効果が見えやすい業務から始めることが重要です。

ここでは、導入時の基本的な流れを4STEPで整理します。

STEP1：AIを活用したい業務を整理する

まずは、kintone上でどの業務にAIを活用したいのかを整理します。

Smart at AIは、文章作成や要約、情報整理などに活用できますが、最初から多くの業務に使おうとすると、設定内容や運用ルールが複雑になりやすくなります。

そのため、はじめに「毎回似たような文章を作成している業務」や「長文を読んで要点を整理している業務」を洗い出すことが大切です。

特に、作業時間がかかっている業務や、担当者によって文章の品質に差が出やすい業務は、AIの効果を実感しやすい領域です

STEP2：対象となるkintoneアプリを決める 

次に、AIを活用する対象のkintoneアプリを決めます。

Smart at AIは、kintoneアプリに登録されている情報をもとに文章生成や要約を行うため、どのアプリの情報をAIに渡すのかを事前に整理しておくことが大切です。

この段階で、「AIに渡すフィールド」と「AIの出力結果を保存するフィールド」も決めておきます。

例えば、入力元としては「問い合わせ内容」「活動内容」「議事録本文」など、出力先としては「AI要約」「返信文案」「重要ポイント」などを用意しておくと、生成結果をkintone上で確認・修正しやすくなります。

このように対象アプリと利用するフィールドを事前に整理しておくことで、Smart at AIの設定がスムーズになります。

STEP3：プロンプトと出力先を設計する 

対象アプリと利用するフィールドが決まったら、次にプロンプトと出力先を設計します。

このステップでは、AIにどのような形式で文章を作成してもらうのかを具体的に決めていきます。

単に「要約してください」「返信文を作成してください」と指示するだけでは、出力される文章の長さや表現にばらつきが出やすくなります。

そのため、プロンプトには以下のような条件を入れておくことが大切です。

• 誰に向けた文章なのか

• どのくらいの長さにするのか

• 箇条書きにするのか、文章形式にするのか

• 必ず含めたい内容は何か

また、AIが作成した結果をそのまま使うのか、担当者が確認・修正してから使うのかも考えておきます。

特にお客様向けの文章や社外に送る内容は、AIの出力結果をそのまま送信するのではなく、担当者が確認する運用にしておくと安心です。

STEP4：テスト運用しながら改善する

設定が完了したら、実際のデータを使ってテスト運用を行います。

出力内容が業務に合っているか、文章のトーンに違和感がないか、確認担当者の負担が増えていないかを確認します。

必要に応じて、プロンプトや出力先、運用ルールを見直します。

Smart at AIは、一度設定して終わりではなく、現場の使い方に合わせて改善していくことが重要です。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

Smart at AIは、kintoneと生成AIを連携し、文章作成や要約、分析、情報整理などの業務を効率化できるプラグインです。

kintoneに蓄積された情報を活用できるため、問い合わせ対応、営業報告、日報要約、社内ナレッジ活用など、幅広い業務で活用できます。

一方で、AIの出力結果は必ず人が確認する必要があり、プロンプト設計や運用ルールも重要です。

Smart at AIを効果的に活用するためには、まず小さな業務から試し、現場の使い方に合わせて改善していくことが大切です。

kintone上の情報をより活用したい、生成AIを業務に取り入れたいと考えている企業にとって、Smart at AIは有力な選択肢の一つといえるでしょう。

kintone×AI活用はルーブピークへ

kintoneで業務に合ったアプリ設計やカスタマイズを行うには、一定の専門知識が必要になるケースがあります。また、AIを効果的に活用するためには、AIが参照しやすいデータ設計や、継続的に運用できる仕組みづくりも重要です。

そのため、社内にkintoneやAI活用に詳しい人材がいない場合、「どこから始めればよいのか」「自社の業務にどう活かせばよいのか」と悩む企業様も少なくありません。

Lubepeak株式会社では、kintoneの導入・設計・カスタマイズから、AI活用を見据えた業務改善まで支援しています。

kintoneやAIの活用にお悩みの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。