いま、何が面倒か
「AI で業務を自動化したい」と思っても、実際には次で止まります。
何から手をつけるか分からない
「請求書処理を自動化」と言っても、受け取る／読み取る／照合する／登録する、 と工程が分かれます。どこを AI に任せ、どこを人が見るのか。
法律に触れていないか不安
医療なら医師法、士業なら弁護士法や税理士法。 AI にやらせてはいけない判断があります。
既存システムに API がない
使っている業務システムの多くは外部から叩けません。 「連携できます」と言われても、実際には無理なことが多い。
クラウドに業務データを出したくない
患者名、取引先名、契約内容。外に出せない情報ほど、 自動化したい定型業務に含まれています。
2 つの層でできています
ここが分かれているのが、このしくみの要点です。 設計図をつくる層と、それを動かす層は別ものです。
層 1
XII-KnotPlus1 が
設計図を生む
業種と業務を受け取り、担当（エージェント）の構成、 処理の順序、失敗したときの扱い、人が承認すべき箇所、 関係する法令を出力します。
1 件あたり 約 20 秒
層 2
実行基盤が
それを動かす
設計図どおりにエージェントを起動し、定時やメール着信で動き、 失敗すれば再試行し、途中で止まっても再開し、 人の承認が要る箇所で待ちます。
24 時間 365 日
エージェントが動いている、というのはこういうことです
美容室の予約キャンセルを例にします。人は何もしていません。
- 02:14 お客様がキャンセルのメールを送る
- 02:14 受信係がメールを検知して読み取る agent: intake
- 02:15 照合係が予約台帳から該当を探す agent: matcher
- 02:15 更新係が枠を空きに戻す agent: updater
- 02:15 キャンセル料が発生する日程だった。人の承認を待つ human_in_the_loop
- 09:02 出勤した店長が携帯で承認。案内メールが送られ完了
夜中の作業は人が寝ている間に終わり、判断が要る 1 箇所だけが朝に残ります。 全部を AI に任せるのでも、全部を人がやるのでもありません。
API がなくても、つながります
既存システムに外部接続の窓口（API）が無いことは珍しくありません。 そこで 4 つの受け取り方を用意しました。
メール
予約変更、発注、問い合わせ。 多くのシステムが通知メールを出せます
フォルダ
共有フォルダに置かれた CSV や PDF を検知。 13 業種すべてで使えます
FTP
取引先から届く発注データ。 古い商習慣ほど、この経路が生きています
API
窓口がある場合。13 業種のうち 8 業種で 現実的に使えます
ファイル経由なら、どの業種でも成立します。 「出力はできるが、取り込みはできない」システムでも、出力さえあれば足ります。
対応する 13 業種・90 の業務
それぞれの業務について、関係する法令も一緒に出します。
医療
7 の業務
初診問診票の電子カルテ転記と緊急度トリアージ
つなぐ相手: 電子カルテ、レセコン（医事会計）、予約システム
不動産
6 の業務
ポータル反響メールの条件抽出と物件マッチング、一次返信の作成
つなぐ相手: 賃貸管理システム、ポータルサイト（SUUMO/HOME'S/at home）、電子契約
法律
6 の業務
受領した契約書ドラフトと自社ひな形の差分抽出、リスク条項の指摘
つなぐ相手: 案件管理システム、文書管理、メール
製造
6 の業務
設備日次稼働ログからの異常予兆検知と保全作業指示書の起票、部品在庫の引き当て
つなぐ相手: 生産管理（MES/ERP）、設備の制御盤・PLC、品質管理システム
小売
6 の業務
商品レビューの感情分析と改善要望の分類、開発への申し送り作成
つなぐ相手: POS、在庫管理、EC（自社/モール）
物流
6 の業務
翌日の配送依頼にもとづく拘束時間制約を満たした配車計画の作成
つなぐ相手: TMS（配車）、WMS（倉庫）、EDI
金融
6 の業務
融資申込書類の不備チェックと定量指標の算出、審査担当への申し送り
つなぐ相手: 勘定系、融資支援システム、全銀 EB/FB
会計
7 の業務
証憑からの仕訳起票と勘定科目の妥当性点検
つなぐ相手: 会計ソフト（弥生/freee/マネーフォワード/勘定奉行）、証憑保管、税務申告ソフト
行政
9 の業務
各種申請書の記載不備の点検と補正依頼文の作成
つなぐ相手: 住民情報システム、税務システム、文書管理
教育
11 の業務
小テスト結果から個別の弱点分析と保護者向け報告書の下書き
つなぐ相手: 校務支援システム、学習管理（LMS）、成績処理
人材
6 の業務
応募書類の要件適合度判定と面接設定メールの作成
つなぐ相手: 勤怠管理、給与計算、採用管理（ATS）
飲食
5 の業務
予約状況と過去実績にもとづく食材発注量の算出
つなぐ相手: POS、予約システム、発注システム
IT
9 の業務
日次更新のExcelデータの取り込みと異常値の検出
つなぐ相手: 各種業務システム、監視基盤、バージョン管理
コードも書きます
設計図だけでなく、そのまま実行できるコードも出力します。 Excel の処理、シェル、SQL に対応します。
こう頼むと
毎日更新する Excel の在庫表から、下限を割った品目を抽出したい
こう返ります
- Python 60 行のコード（コピーしてすぐ動く）
- ファイルの場所や下限値は引数で受け取る形
- 実行前に確認すべきこと（上書きの有無など）
直近の測定では 12 件中 10 件がそのまま使える形で出ました。 コードを書いた 12 件すべてで構文エラーは 0 件でした。
承認は、外出先の携帯から
事務所の PC
- AI 本体
- エージェントが動き続ける
- 業務データの保管
手元の iPhone / Android
- 稼働状況を見る
- 承認・却下をその場で
- ブラウザで開くだけ。アプリの導入は不要
承認待ちで業務が止まったまま、事務所に戻るまで気づかない——ということが なくなります。iPhone 12 以降・Android 8.0 以降で動作を確認しています。 携帯に AI は置きません。iOS も Android もアプリを常駐させ続けないため、 「毎朝 9 時に動く」という仕事が成り立たないからです。
「事務所のネットワーク設定が要るのでは？」
よくいただく疑問です。結論から言うと、要りません。 ルーターの設定変更も、固定 IP の契約も、ポートの開放も不要です。
よくある方式（採っていません）
携帯 → ルーター → 事務所の PC
- ルーターに穴を開ける必要がある（ポート開放）
- 固定 IP か DDNS の契約が要る
- 開けた穴は世界中から叩かれる
- UTM を入れている事務所では、まず許可が下りない
この方式
事務所の PC → ルーター → 中継サーバ ← 携帯
- 事務所の PC の側から、外へつなぎに行く
- その線を開いたままにし、依頼はそこを逆向きに流れる
- ルーターの設定変更は一切なし
- 事務所側に穴を開けない
社内の PC がウェブサイトを見られるのと同じ理屈です。 外へ出ていく通信は、どんなルーターでも通ります。 「外から入ってくる通信」だけが設定を必要とするので、それを使いません。
お使いの機器別
| 家庭用ルーター | 設定不要 |
|---|---|
| 市販のビジネスルーター | 設定不要 |
| FortiGate 等の UTM（標準的な設定） | 設定不要 |
| FortiGate 等（外向き通信も厳しく制限） | 通常の https と同じ 443 番で接続します。 それでも通らない場合のみ、情報システム担当への申請が 1 行必要です |
安全面ではむしろ有利です。ポート開放方式では、開けた穴が インターネット全体に晒されます。この方式では事務所の PC は 外から見えません。中継サーバを経由してしか到達できず、 その手前で利用者の確認を行います。
いまの実力（すべて実測値）
開発機は RTX 3050（VRAM 6GB）／Ryzen 5 5500／メモリ 30GB です。
| 設計図の生成 | 純 JSON 100%／規格適合 75%／規格違反 平均 0.25 件 |
|---|---|
| コード生成 | 12 件中 10 件が合格。構文エラー 0 件 |
| 生成の速さ | 62 トークン毎秒。設計図 1 件 約 20 秒 |
| 同時稼働 | VRAM 6GB で 3 体同時。合計 61.4 トークン毎秒 |
| モデルの大きさ | 1.8GB。実行環境を含めて約 3.4GB |
| 学習 | 同じ 6GB の PC で実施（3 時間半） |
開発中です。できていないこともあります。 入力が足りないときの聞き返しは 8 件中 2 件しか正しく返せません。 設計図の画面上での編集と、受信元の設定画面も未実装です。 分かっている課題は隠さずに書いています。
費用のこと
自社の PC で動かすため、月額の利用料はかかりません。 必要なのは GPU を積んだ PC 1 台です。
どんな PC が要るかは、構築支援ページで診断できます。
価格体系は検討中です。決まり次第このページに掲載します。