「kintone AIラボ」先行ユーザー2社が業務での効果的な活用方法を紹介 - Cybozu Days 2025レポート

サイボウズは2025年4月から、開発中のAI機能を無償で利用できる「kintone AIラボ」をβ版として提供している。10月28日に幕張メッセ（千葉市）で開催されたサイボウズの総合イベント「Cybozu Days 2025」では、先行してkintone AIの利用を開始した2社が独自の活用方法や活用のコツについて説明するセッションに参加した。

「kintone AIラボ」では、kintoneの検索機能と検索拡張技術（RAG）を組み合わせてアプリに蓄積されたデータを検索する「検索AI」と、AIとのチャットを通じてアプリを生成する「アプリ作成AI」、AIチャットを利用してレコード一覧の内容を分析・要約する機能「レコード一覧分析AI」などが提供されている。

「Cybozu Days 2025」の「kintone AIラボ使ってみた！ユーザーが語る活用方法とリアルな気づき」と題したセッションでは、先行ユーザーとして、久世経営戦略推進室 DX推進専任マネージャー澤田真氏と、MONOVATE 業務推進部浪岡喬臣氏が登壇。サイボウズ事業戦略本部 AIプロジェクト篠村まゆ氏がモデレーターを務めた。

「kintone AIラボ使ってみた！ユーザーが語る活用方法とリアルな気づき」に登壇した、サイボウズ事業戦略本部 AIプロジェクト篠村まゆ氏（左）、久世経営戦略推進室 DX推進専任マネージャー澤田真氏（中央）、MONOVATE 業務推進部浪岡喬臣氏（右）

セッションの冒頭、篠村氏は「kintone AIラボ」について、「誰でも簡単にITの知識がなくても使えます。また、安心のセキュリティというところでデータをAIの学習に利用されることもありませんので、みなさんの企業の大事なデータをAIで扱っていただける。こんな特徴を持っています」と説明。

セッションの中では、「kintone AIラボ」の機能の中から、データ活用の視点で「検索AI」と「レコード一覧分析AI」の活用事例が紹介された。

「kintone AIラボ」の機能（出典：サイボウズ）

検索AIとレコード一覧分析AIの活用法

検索AIは、AIのチャットボットでkintoneアプリに貯まった情報を検索できる機能。例えば社内規則について、「副業は可能？注意点は？」という質問をAIチャットに投げかけると、あらかじめ設定しておいた複数のアプリをAIが検索し、回答を見つけて表示する。また、AIならではの機能としてシステムプロンプトがあり、AIに回答方針やルールを指示できる。

レコード一覧分析AIは、アプリのレコードに登録されている情報の分析や要約を行う機能。例えば「要約レポートを作成して」と伝えると、AIがアプリのレコード一覧の情報を取得して、そこからイベントのアンケート結果をまとめたり、傾向の分析をしたりしてくれる。ただし、イベント開催時点では、分析の対象は100レコードまでとなっている。

久世は「kintone AIラボ」を活用し問い合わせへの回答を生成

業務用食品卸売業を営む東京都の久世は2017年にkintoneを導入し、当初は部門主体の業務改革に利用していたが、最近は部門間のナレッジマネジメントや参加型経営などにも利用しているという。

参加型経営では、インサイドセールス部門が顧客とオンラインでつながり、商品の問い合わせに対する回答や注文に対応している。また、LINEの拡張機能「Liny」によりそのままLINEで注文ができる「TANOMU」という機能を使って、問い合わせから注文まで、営業がやっていたことをほぼそのままオンラインでできるようになっているという。

kintoneはフィールドセールスでも使っており、ユーソナーの企業情報データベースと名刺管理を使って基幹システムと接続。連携した情報を案件管理としてkintoneに入力している。

久世におけるkintoneの代表的なユースケース（出典：久世）

同社では、業務マニュアルアプリとインサイドセールスの問い合わせ管理アプリで検索AIを活用している。業務マニュアルに対する検索AI機能では、あらかじめ指定した複数のマニュアルから、質問に対して検索AIがまとめて回答してくれるという。

3つのマニュアルから「子参照の場合、営業への注意事項は？」と質問した場合の回答例（出典：久世）

「プロンプトである程度設定しますが、質問すると回答をまとめてくれるというのが特徴です。検索と検索AIの違いは、検索は一覧的に結果が出てくるのに対し、検索AIを使うとそれをまとめることまでできます」と、澤田氏はAIのメリットを説明した。

インサイドセールスの問い合わせ管理では、LINEから来た問い合わせ約4万件をkintoneに蓄積している。例えば、「ハロウィーン向けの商品を提案して欲しい」と検索AIに質問を投げると、過去の問い合わせデータから回答をまとめて、提案商品とその理由を回答してくれる。

「ハロウィーン向けの商品を提案して欲しい」と検索AIに投げた場合の回答例（出典：久世）

「過去の問い合わせデータをもとに商品の提案やアイデア出しをAIがやってくれることで、ある程度知識がなくても、過去の問い合わせから簡単に回答を導き出してくれます」（澤田氏）

同社はレコード分析AIを、フィールドセールスの案件管理で利用している。例えば、80%以上の確度案件を問い合わせると、該当の案件が出力される。

「残り20%が決まってない案件を、あと一押ししたいというときに使えると思います」（澤田氏）

レコード分析AIで、80%以上の確度案件を問い合わせた場合の回答例（出典：久世）

そして澤田氏は最後に、「kintone AIラボ」を今後活用したいと考えているユーザー向けに、「何のためにデータを蓄積するのか」という意識付けが重要だとアドバイスした。

「AIがあってもデータがなければ何もできません。データを蓄積させるための仕組み作りが重要です。SFAのデータがなくても何とかなるとは思いますが、データを貯めれば、今回紹介したように回答をまとめることができ、会議の資料も簡単に作れると思います」（澤田氏）

MONOVATEは生産進捗管理、カイゼン提案書、会社規則のデータで検索AIを活用

MONOVATE（モノベート）は、産業用のステンレスタンクをオーダーメイドで設計・製作している企業だ。同社はkintoneを2019年から利用している。業務のデジタル化からスタートし、現在ではアプリ数は500を超え、あらゆる業務でkintoneを活用しているという。

同社では生産進捗管理、カイゼン提案書、会社規則のデータで検索AIを活用しているという。

MONOVATEにおけるkintoneの代表的なユースケース（出典：MONOVATE）

同社は会社規則として、業務規則や就業規則をPDFにして保存している。例えば、このデータに対して「育児休暇を取得したい」と検索AIで質問すると、育児休暇の基本的な内容や取得方法が回答される。この事例のポイントは、就業規則上は「育児休業」という名称だが、「育児休暇」と質問しても回答が得られる点だという。

会社規則に対して、育児休暇について検索AIで問い合わせた例（出典：MONOVATE）

「検索AIを使うと、多少の表記ゆれであればカバーして自然言語で回答できるというのが、大きなメリットの1つだと思っています」（浪岡氏）

同社では、システムプロンプトにおいて、箇条書きや回答の順番を指定しているほか、最後に「総務に相談してください」というように、フォローで締めるように指示している。

「出力形式を指定してあげることで安定して出力され、かつ分かりやすい形で回答が出てくるように工夫しています」（浪岡氏）

会社規則のシステムプロンプト（出典：MONOVATE）

生産進捗管理では、指図番号というユニークなキーを発行して、工程の進捗を管理している。同社では、指図番号を入力するだけで、現在の工程がどこまで進んでいて、その瞬間の予定はどうなのか、各工程の進捗がどれくらい進んでいるのかがわかるようにしている。

生産進捗管理に対して、検索AIで指図番号による進捗を問い合わせた例（出典：MONOVATE）

生産進捗管理のシステムプロンプト。フィールドの意味を教えてあげると、解釈違いが起きづらくなるという（出典：MONOVATE）

MONOVATEでは、日報の検索にレコード一覧分析AIを活用しているという。日報では、実施した業務や会議を1レコードごとに記録している。

日報に対してレコード一覧分析AIで分析や要約を指示すると、上司がチームメンバーの週の業務を把握するのに役立つという。ただし、月次の売上を年間でまとめるといった数字の集計には向いていないとのことだ。

レコード一覧分析AI：日報（利用イメージ）（出典：MONOVATE）

浪岡氏は最後に、今後「kintone AIラボ」を活用したいと考えている人に向け、工夫やトライ＆エラーが必要だとアドバイスした。

「生成AIは一発で良い回答が出るようなプロンプトはなかなか書けないので、AIが悩まないようにプロンプトを設定しています。先ほどのように、前提条件、フィールドの意味、回答の出力形式などを指示します。その結果をまず出して、その回答がイマイチだと思ったらプロンプトをちょっと変えてみるなど、少しずつブラッシュアップしていけば納得できる良い回答も出てくると思うので、まずチャレンジしていったらいいと思います」（浪岡氏）