著者: 野原琉海（株式会社ラズリ代表）
「人を雇う余裕はないが、業務が回らない」
一人で会社を経営していると、この壁に必ずぶつかる。営業、経理、マーケティング、顧客対応。全てを自分でやっていたら、1日24時間では足りない。
この記事では、僕が実際にAIエージェントチームを構築して業務を自動化した実例を紹介する。机上の空論ではなく、今まさに動いている仕組みの話だ。
前提：どんな会社の話か
株式会社ラズリ。中小企業向けにバックオフィスの業務効率化を支援している会社で、従業員はゼロ。代表の僕が1人で運営している。
中小企業の業務効率化を専門にしている会社で、Webメディアの運営を通じて集客し、バックオフィスの自動化・効率化を支援している。
以前は記事の執筆から投稿まで全て自分でやっていた。業務効率化の案件対応に加えて記事も書いていたため、1日の稼働時間は10〜12時間を超えることが当たり前だった。それでも記事は月に数本が限界で、集客が思うように進まなかった。
やったこと：AIに役割を割り振ってチームを作った
やったことは「AIに役割を割り振って、チームとして動かす仕組みを作った」ということだ。
人間の会社にCEO、営業、経理がいるように、AIにもそれぞれ役割を持たせた。リサーチ担当が競合を調べ、ライターが書き、チェック担当が正確性を検証し、エディターが品質を判定する。1つのAIに全部やらせるのではなく、分業させることで品質が安定した。
| 役割 | 担当業務 |
|---|---|
| SEOリサーチャー | 競合分析、記事構成案の作成 |
| SEOライター | 記事の下書き作成 |
| ファクトチェッカー | 法律・数字の正確性を検証 |
| SEOエディター | 記事の品質チェック（30点満点で評価） |
| デザイナー | サムネイル画像の自動生成 |
| 進捗管理 | 日次のタスク管理、日報作成 |
| 改善担当 | 問題の自動検知と修正 |
| データ分析 | アクセス解析、改善提案 |
記事作成の流れ
記事は以下の流れで作られる。
1. キーワード調査
実際にWebで検索して、競合の強さや上位表示の可能性を分析する。推測ではなく、リアルタイムの検索結果に基づいて判断する。
2. 競合分析・構成案作成
上位5記事の見出し構成・強み・弱みを分析し、差別化できる記事の設計図を作る。
3. 本文執筆
構成案に基づいて本文を作成する。
4. 正確性検証・品質チェック
法律や数字の正確性を検証した上で、6項目30点満点で品質を評価する。24点以上で合格。基準に満たない記事は書き直しになる。
5. 投稿
完成した記事は自動でWordPressに投稿される。サムネイル画像の生成も自動。
この流れが1日6回実行される。月180本の記事を作成できる体制だ。
記事以外に自動化したこと・できること
音声で指示を出すだけでAIが対応する
パソコンに向かって喋るだけで、AIが内容を理解して作業を実行する。例えば「今週のタスクを確認して」と言えば、進捗状況がまとめて返ってくる。キーボードを打つ必要がない。
問い合わせの自動通知
Webサイトのフォームから問い合わせが入ると、Slackに即座に通知が届く。確認は数秒で終わる。
日報・進捗管理の自動化
毎日の成果を自動で集計し、日報を作成して報告する。月間目標との差分やボトルネックの分析も自動で行われる。
また、同じ仕組みを応用して以下のような経理・事務の自動化も構築できる。現在、自社への導入を順次進めている。
- Gmailと連携した請求書の自動検知・洗い出し: 届いた請求書を自動で検知し、振込先・金額・期日を一覧にまとめる
- 振込予約の自動化: 洗い出した請求書情報をもとに、銀行振込の予約を自動で行う
- 請求書の自動発行: 取引先からの報告をもとに、請求書を自動で生成・送付する
僕の1日の稼働
| 業務 | 所要時間 |
|---|---|
| Slackの通知確認 | 5分 |
| 記事のサンプルチェック | 5分 |
| 方針の修正が必要な場合のみ対応 | 0〜5分 |
| 合計 | 10〜15分 |
以前はクライアントとのミーティングを除いても、集客や事務作業など本業に付随する細かなタスクに追われ、毎日10〜12時間以上働いていた。それらをAIに外注できるようになり、本業に集中できる状態になった。
月額コスト
| 項目 | 月額 |
|---|---|
| サーバー代（WordPress） | 約3,000円 |
| AI利用料 | 約15,000〜17,000円 |
| 合計 | 約2万円 |
フルタイムのSEO担当を1人雇えば月30〜40万円はかかる。記事作成に関しては、それと同等以上のアウトプットが月2万円で出ている。
うまくいった理由と注意点
うまくいった理由
1. 役割を分けた
1つのAIに全てをやらせると、品質がばらつく。リサーチ、執筆、チェックを分離したことで、工程ごとの品質が安定した。
2. ルールを言語化した
「どんなトーンで書くか」「何を書いてはいけないか」を全て文書化した。曖昧な指示では品質がブレる。ルールの言語化が最も重要だった。
3. 段階的に構築した
最初から全部自動化したわけではない。まずライター1名分の仕組みを作り、品質が安定してからチェック担当、リサーチ担当と順番に追加していった。
注意点
- 全ての記事が完璧に仕上がるわけではない。定期的なサンプルチェックは必要
- 専門性の高い領域（法律、税務など）は、事実確認の工程を必ず入れるべき
- 仕組みの初期構築には、技術的な知識と試行錯誤の時間がかかる
まとめ
| 項目 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 記事作成 | 自分で月に数本 | 月180本体制（自動） |
| 自社事業の稼働時間 | 10〜12時間/日 | 15分以内/日 |
| 月額コスト | 人件費なし（全部自分） | 約2万円 |
一人会社でも、仕組みの設計次第で業務の大部分を自動化できる。重要なのは「人を増やす」ではなく「仕組みを作る」という発想の転換だ。
バックオフィスの効率化や業務の自動化に興味がある方は、お気軽にお問い合わせください。「何から始めればいいか分からない」という段階からでも対応しています。