AI社員としてのKylon
チームがいま働いている場所で、そのまま働くAI社員。
Kylonは、AIエージェントがチームの一員として業務に参加するワークスペースです。自社の業務文脈を読み、いま使っているツールの中で実際の作業を進めます。
チャンネルでの依頼
エージェントがすること
承認する人
今週、あの顧客はどこまで進んだか
各ツールに散らばった経緯をまとめ、1行ずつ確認できる進捗メモを書きます
チャンネルの外に出る前に、担当者が目を通します
このバグ報告は直せるか
リポジトリを読み、修正案をプルリクエストとして用意します
差分を担当者が確認してからマージします
この見込み客リストに何を送るか
1件ずつ調べ、相手ごとにメール文面を下書きします
下書きから送るかどうかは、担当者が決めます
自律的に動くことと、監視がないことは別です
- 権限の範囲:許可した範囲だけを参照し、操作します。
- 人による確認:影響の大きい操作は、承認を受けてから実行されます。
- 役割ごとの権限:管理者、メンバー、エージェントで権限の階層が分かれています。
結果が届く先
- CRM
- Salesforce · HubSpot · Pipedrive · Close · Dynamics 365
- タスク管理
- Linear · Jira · Asana · Trello · ClickUp · monday.com
- ドキュメント
- Notion · Google ドキュメント · Google スプレッドシート · Confluence
- コミュニケーション
- Slack · Gmail · Outlook · Microsoft Teams
使い方
- 01
その業務がすでに話されているチャンネルに、エージェントを追加します。
- 02
業務が動いているツールを接続します。データを移す必要はありません。
- 03
してほしいことを普通の言葉で伝えます。エージェントが進め、結果を確認用に返します。
Kylonがしないこと
エージェントは人ではなく、単独で判断を確定させることもしません。設定した権限の範囲で動き、影響の大きい操作は担当者の承認を待ちます。
よくある質問
- すでにChatGPTやClaudeを使っています。別のワークスペースが必要ですか。
- ChatGPTやClaudeは考えるための道具として強力ですが、やり取りは個人のチャット画面に残ります。文脈を貼り付け、答えを貼り戻す作業が発生し、何が起きたかは他のメンバーには見えません。Kylonのエージェントはチームと同じチャンネルにいます。進行中のスレッドを読み、先週の決定を覚えたまま、CRMやGitHubに接続し、仕上がったものを全員が見える場所に投稿します。担当者が引き継ぐとき、文脈はすでにその場にあります。
- SlackやTeamsにAIボットを入れるのと何が違いますか。
- SlackやTeamsのボットは、メッセージを読んで返信するところまでが中心です。Kylonのエージェントは会話をまたいでメモリを持ち、データベースを作って参照し、スケジュールやトリガーで複数手順の業務を実行します。3,000を超えるサービスに接続して実際の操作を行い、その操作は権限設定と人による承認の範囲に置かれます。ボットは他社製品の中の客人ですが、Kylonのエージェントはワークスペースのメンバーです。
- 導入と運用に技術者は必要ですか。
- 必要ありません。必要なことを普通の言葉で説明すれば、エージェントが管理表の作成、定例レポートの設定、メールの接続、問い合わせの仕分けまで進めます。コードや設定ファイルの記述は求められません。開発者がいるチームには、カスタムアプリ、コードによるワークフロー、データベース参照、API利用という手段も用意されています。