EXTOOL株式会社は、代表 1 名と、役割ごとに分けたAIエージェント群で会社を運営しています。 お客様の事例より先に、まず自社の運営そのものを事例第 1 号として公開します。
EXTOOLはAI顧問として、「毎月ひとつ、業務がAIで動き出す」状態をお客様と一緒に作っています。その提案の中身は、机上で設計したものではありません。自社の経営で毎日動かしているものを、そのままお持ちしています。だからこの事例を、支援実績の第 1 号として公開します。
当社は代表 1 名の会社です。人を増やす代わりに、営業・採用・開発・経理・法務といった役割をAIエージェントに分け、代表は意思決定と対外的な責任に集中する形で運営しています。「うちで毎日使っているものを、御社でも動かす」という言い方をしているのは、この体制がそのまま提供物になっているためです。
本ページに記載しているのは、公開できる範囲の体制・仕組み・運用ルールです。個別のお客様名、社内の連絡経路や認証情報といった運用の詳細は含みません。
体制は 4 層です。代表が意思決定を行い、窓口となるオーケストレーターが依頼を受けて担当を振り分け、領域別のエージェントが実務を担当し、常駐のAI秘書が会社全体の状況を毎朝まとめて報告します。領域は営業・採用・開発・コンテンツ・経理・法務など、会社の機能ごとに分けています。人がすべてを直接管理するのではなく、AIエージェントをマネジメントする形に業務プロセスごと組み替えていることが、この体制の要点です。
体制図：代表 — 窓口 — 領域別エージェント — 常駐AI秘書の 4 層と、全員が読む共通基盤
体制を成立させているのは、日々動いている 4 つの実物です。いずれも社内で企画・開発し、自社の業務で毎日使っています。
顧客・会社・取引・議事録・タスクを 1 つのデータベースに集約した、自社開発のCRM/SFAです。以前は外部のCRMサービスを正本にしていましたが、現在は自社データベースを正本とし、外部CRMは移行期間の参照用に位置づけています。
自動化されたのは入力です。名刺を撮影すると、読み取り・顧客登録・お礼メールの下書き作成まで進みます。議事メモは要約と次アクションの抽出まで行われて取引情報に反映されます。メールで届いた日程変更の申し出は、AIが該当する予定の候補を提示し、人が承認したときだけカレンダーの予定と顧客情報を同時に更新します。状況はダッシュボードに集約されます。
各事業ラインの最新状況を読み、平日の朝に会社全体のフォーカスをまとめて通知します。週の初めには先週の動きと今週の焦点を、週末には情報の鮮度点検の結果を届けます。日中は、聞けばその場で答える常駐窓口として動きます。
自動化されたのは「今どうなっているかを確認しに行く時間」です。事業ごとの資料を開いて回る作業がなくなり、朝は届いた要約を読むところから始まります。
職務経歴書AI「shokurekiai.com」、AI・DX領域の転職支援「CareerPivot」、名刺読み取りからCRM登録・お礼メール下書きまでを担う仕組みを、いずれも自社で企画・開発・運用しています。
自動化されたのは、書類作成の補助と初回対応です。プロダクト開発そのものがAI活用の検証の場になっており、ここで確かめた作り方をお客様の開発案件に持ち込んでいます。
営業・マーケティング・経理・人事・カスタマーサポート・バックオフィス・AIエージェントの部門別に、AIで何ができるかを約 50 ケース一覧化して公開しています。
自動化されたのは、提案の下ごしらえです。「何から始めるか」の議論を、カタログから該当ケースを選ぶところから始められます。活用ケースカタログを見る →
ツールを入れただけでは、この体制は回りません。実際に効いているのは、次の 4 つの決めごとです。AIを使う会社に共通して必要になる部分なので、支援先にも同じ型を持ち込んでいます。
会社の事実情報（各事業の現在地・方針・決定事項）を 1 か所のナレッジベースに集約し、AIエージェントは必ずそこを参照します。正本が複数あると、AIの回答も人の判断も割れます。あわせて「業務が動いたら正本を更新する」ことを作業側のルールに書き込み、情報が古いまま残らない形にしています。
会議の前に準備メモが用意され、会議後は議事メモが自動で取り込まれ、そこから決定事項と次の行動が抽出されて、顧客情報とタスク管理に反映されます。人が手を入れるのは、内容の確認と判断だけです。会議のあとに清書する時間が、工程ごと消えています。
AIが自律的に進めてよい範囲（調査・ドラフト作成・社内情報の更新）と、人の承認が必要な範囲（対外的な送信、金額の提示、契約、本番環境への反映）をあらかじめ線引きしています。承認が要る事項は発生した時点で確認待ちとして起票され、判断が済むまで実行されません。止める場所を先に決めておくことが、任せられる範囲を広げます。
社内システムを作るときは、先に設計メモを書いてレビューし、実装後は別のAIによる自動レビューを通し、指摘を解消してからテストを走らせて確定します。人が細かく見ていなくても品質が落ちない状態を、工程の側で担保する考え方です。
金額や工数の実数は公開していません。代わりに、体制として何ができるようになったかを記載します。
情報の置き場所が複数あると、AIは古い方を読み、人は新しい方を見て、話が噛み合わなくなります。当社でも、正本の更新が止まった期間に、AIが古い情報のまま報告を続けたことがありました。ツール選定より先に、正本をどこに置くかを決めるべきです。
「どこまで任せるか」を後から決めようとすると、不安が先に立って何も任せられなくなります。対外送信・金額提示・契約・本番反映など、止める場所をあらかじめ列挙しておくと、それ以外は安心して自動で進められます。
全社一斉の導入計画より、名刺の入力、議事メモ、日程調整と、実際に手が止まっている作業を毎月ひとつずつ自動で動く状態にする方が、結果として早く積み上がります。当社の体制も、一度に作ったものではありません。
AIが日時や事実を確定できないときは、空欄のまま人に渡す設計にしています。もっともらしく埋めさせないことが、結果的に確認の手間を減らします。承認を挟む前提で作られた仕組みだけが、日常業務に残ります。
ここに書いた仕組みは、規模や業種に合わせて組み替えられます。まず現状を整理するところから始める場合も、特定の業務を自動で動かすところから始める場合も、入口は無料のAI診断です。
他の事例は支援実績・事例に掲載しています。
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