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1. Japan MCP Business Community（JMBC） 担当者の「個⼈の頑張り」から卒業する kintone×AI活⽤のはじめの⼀歩 AIとSaaSを組み合わせて、属⼈化した定常業務を「仕組み」に変える サイボウズ株式会社 ⼭本⼤貴・曽我部明加 1
2. AGENDA 本⽇の流れ Part 1 Part 2 マネジメント担当 業務担当 説明責任を果たすための kintone × AI活⽤の AI活⽤ はじめの⼀歩 結果・プロセスの事実確認から始める ⽇常業務を、MCPで マネジメント担当のAI活⽤ どう属⼈化から脱却させるか ⼭本 ⼤貴 曽我部 明加
3. ⾃⼰紹介 ⼭本 ⼤貴 Daiki Yamamoto 曽我部 明加 Haruka Sogabe APIエコシステム本部 エンジニアリレーション部 APIエコシステム本部 エンジニアリレーション部 kintone開発者向けの コンテンツ制作・技術発信を担当。 動画制作・コミュニティ⽀援・MCPまわりを 担当。 コンテンツ 技術発信 動画 コミュニティ MCP X： @gababy_00 私たちが運営するcybozu developer networkです。 APIドキュメント・開発ノウハウ・イベント情報などを発信しています。
4. kintone MCP サーバーとは 4
5. kintoneとMCP そもそも kintone とは？ 現場の業務にフィットする業務アプリをつくれて、業務を進めるほどAI活⽤の⼟台となるデータがたまる、 サイボウズの業務改善プラットフォームです。 業務アプリをつくる AI活⽤の⼟台ができる 顧客管理・⽇報・申請 ⽇々の仕事がそのままデータとして蓄積 AIとの対話やドラッグ＆ドロップで作成 アクセス権を保ったまま、AIが検索・要約・分析 業務を⽀える3つの基本機能 データベース｜コミュニケーション｜プロセス管理 42,000社以上が導⼊｜担当者の93％が⾮IT部⾨ ※2026年7⽉31⽇時点
6. kintoneとMCP kintone MCP サーバー AI エージェントから kintone を⾃然⾔語で操作できるツール Claude Desktop など MCP対応のAIツール kintone MCP サーバー サイボウズ公式 • 取得する｜アプリ情報やレコードを取得 • 更新する｜レコードを追加・更新・削除 • 制御する｜設定した認証情報と kintone の権限の範囲で操作 kintone画⾯を順番に開かず、⾃然⾔語で⼀連の操作を依頼できる
7. Part 1：説明責任を果たすためのAI活⽤ 7
8. サイボウズの⽂化 質問責任と説明責任 ⾃主⾃律の⽂化より 質問責任 説明責任 問題を感じたら、他⼈のせいにせず 積極的に質問する その質問に対して、誠実に答える マネジメント担当者が、 説明責任を どう果たすか が重要なテーマです 「良い感じにやってみて」では、説明責任を果たせない
9. 問題点 例えば、個⼈の頑張り（属⼈化）を問題視している場合 個⼈の頑張りは、決して悪いことではありません ただ、そこに頼りきってしまうと、次のようなリスクが⽣まれます 業務が安定して回らなくなるリスク 特定の⼈にアサインが偏るリスク 負荷が偏り、モチベーション低下や退職につながるリスク
10. よくある光景 説明責任を果たしていない例 「属⼈化は良くないから、いい感じにチームで仕事できる状態にして」 具体的に何がどう属⼈化しているのか？ いい感じとはどんな状態を指すのか？ 指⽰を受けたメンバーは、結局「何をすればいいか」「なぜそれを⾏う必要があるか」がわからない
11. 課題点 説明責任を果たす難しさ 事実を確認し、理想や問題、課題を整理したうえで、相⼿に説明して理解してもらう必要があります 事実確認 理想整理 問題整理 課題設定 特に「結果・プロセスの事実確認」は、複数の業務システムをまたぐ、地味で時間のかかる作業です 説明・ 理解促進
12. 課題点 SaaS・MCP・AIで解決 事実の蓄積はSaaSに、そこから先の整理と説明資料作成はAIと共に⾏う 事実確認 理想整理 Claude Desktop など MCP対応のAIツール 問題整理 課題設定 説明・ 理解促進
13. MCPの活⽤ 事実確認：サイト運営業務の担当者別タスク対応件数 担当者別の担当件数をkintoneで確認
14. MCPの活⽤ 事実確認：サイト運営業務のタスク傾向 依頼のカテゴリ・性質・件数感をClaudeを使って分析
15. はじめの⼀歩 説明責任を果たすためのAI活⽤ 1 事実を把握する SaaSのデータをもとに、結果やプロセスの事実確認を⾏う 2 相⼿に伝わるように説明する 把握した事実と検討した対策案を、相⼿が納得できる形に組み⽴てる AIは説明責任を肩代わりする存在ではなく、説明責任を果たすための⼿段
16. 反証 反証チェックで⾒落としを防ぐ ⾃分の考えを軸にAIへ整理を頼むだけでは、⾃分の枠組みに沿った情報ばかり集まり、偏りに気づけません そのまま進めると ⾃分の思考を軸に、裏付けとなる情報や 賛成意⾒ばかりをAIに集めてもらう ▶ ⾃分の枠組みに沿った内容に偏る可能性がある 多⾓的な視点が、⼀⼈では気づけない⾒落としを防ぎます AIに依頼したこと 「この整理は妥当か」「反対意⾒や⾒落としている視点はな いか」を、賛成意⾒と切り離して集めてもらう
17. SUMMARY まとめ マネジメント担当のSaaS×AI活⽤ 「結果とプロセスの事実確認」において効果を発揮します マネジメント担当者の考え⽅や動き⽅が⾒える形で残ることで、 次世代マネージャーの育成 にも活かせると思います
18. Part 2：kintone×AI活⽤のはじめの⼀歩 18
19. 営業部のAI活⽤⽅法 19
20. 営業部のAI活⽤ ①定期レポートの⾃動⽣成 毎⽉、進捗と各アカウントの状況を担当者が発信 BEFORE AFTER ⼈が⽬視でまとめる AIが⾃動で集計 数字の進捗と各アカウントの攻略状況を、毎⽉ひとつ AIがGaroonの予定とコンタクト履歴を⾃動で ずつ確認して⼿作業で集約。 洗い出し、決まったフォーマットで毎⽉出⼒。 毎⽉のレポートはAIに任せ、未訪問の顧客への対応など、次の⾏動に時間を使えるように
21. 営業部のAI活⽤ ②顧客攻略の壁打ちAI 新しく始めた提案は、まだノウハウが少なく進め⽅に迷いがち。 過去のナレッジを参照して相談できるワークスペースを作成 いつも通り登録しているデータ コンタクト履歴アプリ 社内の議事録アプリ Cybozu ChatGAI（⾃社開発） 進め⽅をAIに壁打ちできる 「この顧客にはどう⼊るとよさそうか」を、過去の似 kintoneに溜まっている過去の提案メモ た事例を引きながらAIと⼀緒に考える。 いつも通りレコードを登録するだけで、提案に使える知識や事例が溜まっていく
22. 営業部のAI活⽤ 使うほど、AIも営業も育つ好循環 1 いつも通りデータを⼊⼒する （コンタクト履歴‧議事録） 5 2 回すほど、 データもAIも 育っていく データが増え AIの精度が上がる そのデータをもとに AIに壁打ち‧相談する 4 3 活動の結果を また記録する 営業活動に活かし 対応の品質が上がる いつもの業務記録が、次の提案や相談の材料になる
23. 実際の業務での活⽤⽅法 23
24. デモ紹介 毎週の週次報告作成の流れ 議事録を要約する ⼿作業で1つの報告に まとめる 記事のPVを調べる チーム定例 部署定例 kintoneアプリを ⼀つずつ開いて件数や タスク数を確認する 所要時間 毎週 約30分
25. デモ紹介 毎週の週次報告作成の流れ ⽂字起こし 議事録を要約する (Zoom MCP, kintone MCP) PV チーム定例 記事のPVを調べる (Google Analytics MCP) Claude がデータを 集計/整形/ 登録 部署定例 複数アプリ集計 kintoneアプリを ⼀つずつ開いて件数や タスク数を確認する (kintone MCP) 所要時間（確認時間） 毎週 約5分
26. デモの流れ ② 記事のPVを取得する（GA4 MCP） 1 2 3 対象の記事を指定する GA4 MCPでPVを取得する 今週と先週を⽐較する ⾒たい記事を選ぶだけ AIが⾃動でデータを取りに⾏く 数字の変化がすぐわかる
27. デモの流れ ③ 週次報告を作る（複数アプリを横断） 1 2 3 4 複数のkintoneアプリか ら 情報を集める 議事録とPVを 組み合わせる 週次報告の下書きを ⽣成する ⼿作業でまとめなくていい ゼロから書かなくていい 承認して、 kintoneレコードに登録 する あちこち探さなくていい 記事管理∕記事修正タスク管理∕議事録∕ 外部フィードバック∕ Optタスク管理 など 確認するだけでいい
28. デモ紹介 Agent Skillについて Agent Skill（業務の型を教える） 「議事録のまとめ⽅」「週次報告の作り⽅」といった⾃分たちの業務⼿順を、あらかじめClaudeに教え ておく仕組み。 → 毎回同じ型で、正確なアプリに登録される。 今回のポイント • どのアプリから何の情報を取得するか • 議事録‧週次報告テンプレート • ⼈名‧固有名詞の名寄せ表 • 登録前に必ず下書きを提⽰して承認を得てから登録
29. まとめ 29
30. まとめ 情報を集めて、仕事で使える形に どこから集めるか 情報を集める どうまとめるか ⽬的に合わせて整 える 何に使うか 仕事で使える形に 議事録 ⽂字起こしを取得 議事録に整形 kintoneへ登録 PV取得 対象記事を指定 PVを取得 週次報告の材料へ 週次 報告 複数アプリから集約 原稿を⽣成 kintoneへ登録 「どこから集め、どうまとめ、何に使うか」まで伝えて、AIに任せる
31. まとめ ほかの定常業務にも 記録する ⽂章にする 集計‧作成する ⽇次タスクログの⾃動記 録 多⾔語翻訳 （英語‧スペイン語‧簡 体字） 外部媒体の記事の集計‧ 報告 毎⽉のお知らせタスク 登録 （kintone × Garoon） X投稿ドラフトの⽣成 kintoneカスタマイズ 開発の補助 記録‧⽂章作成‧集計にも、AI‧MCPを活⽤
32. まとめ kintone Documentation MCPサーバー 参照できる情報 ・kintone APIの仕様 ・カスタマイズのガイドラインやベストプラクティス 利⽤イメージ ‧AIが公式情報を参照しながら、kintoneカスタマイズのコードを作成 ‧kintone 認定資格 カスタマイズスペシャリストの勉強 など ※実際のkintone環境に対する操作は ⾏わない 最新の公式情報を参照させることで、今の仕様に沿ったコードを⽣成しやすくなる 設定⽅法‧詳細はこちら
33. まとめ まとめ マネジメント担当者も現場担当者も はじめの⼀歩は1つの「説明できる業務」から 1 毎週・毎⽉繰り返している 業務を⾒つける 2 ⾃分がやっている ⼿順を⾔葉にする 個⼈の頑張りを、再現できる仕組みに 3 まず1⼯程だけ AIに任せてみる