このたび、kintone上で案件管理 → ログ記入 → ナレッジ化 → 報告書草案作成までを一気通貫で回せる仕組みを作りました。
名前は 「LogBase AI（ログベースAI）」 です。
しかも今回は、まず「動くところまで」を最短で形にするため、約10時間でプロトタイプを完成させました。
できるようになったこと
- 案件（親） を起点に枠を作り、ルックアップで 対応ログ（子） を紐づけて記録
- 対応ログ（子）をAIが分析し、検索用キーワードを案件情報（親）に自動で追加
- 案件アプリ（親）側で検索することで、ナレッジベースとして活用
- 案件完了時、紐づく対応ログをAIが読み取り、分析して作業報告書の草案を生成
- 案件アプリ（親）を、部署内で横断的に一覧できる（関連レコード一覧の改変）
図：関連レコード一覧のデータを読み取り、JavaScript と CSS で見た目を整えた表示例
こんなチーム・部署におすすめ
- 情報共有が追いつかない
- 過去の類似案件を探すのに時間がかかる
- 作業報告書が「その時の記録」で終わってしまい、次の人が活用できるナレッジになりにくい
期待できる変化（狙い）
- 各自の動きが俯瞰でき、案件の偏り・停滞が見えやすくなる
- 案件情報を元に負荷値を設定し、担当者の余裕度を算出できる（＝アサイン判断の材料になる）
- “作業報告書っぽいだけ”の旧ナレッジから、検索・再利用できるナレッジベースへ進化
- 既存の作業内容をAIが読み取り、同じ形の報告書草案を作れる（書く時間を削減）
仕組み（ざっくり）
- 参照データは、案件に紐づいて登録された対応ログのレコード（作業内容）
- OpenAI API を GAS（Google Apps Script） 経由で呼び出して分析
- スクリプトプロパティの照合が一致しない場合はAIに送らない、というガードを入れています（意図しない送信を防ぐため）
今後について
提供時期・対象・料金などは、現時点ではまだ調整中です。
ただ、「チームの案件運営」と「ナレッジ化」を同時に前へ進めたいという現場には、かなり刺さる手応えがありました。
「うちの業務でも同じことできる？」という段階でも大丈夫。お気軽にご相談ください。
