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AI Workflow Platform

AIに任せても、
「誰が承認したか」が残る。

問い合わせ対応や社内手続きをAIで自動化するとき、いちばん困るのは精度ではなく 「何を案内したか」「最終判断は誰か」が後から示せないことです。 Flucra は、重要な案内を担当者の承認なしには送らせず、やり取りと承認の履歴を残す AIワークフロー基盤です。

承認ゲート(Human-in-the-Loop) 操作の監査ログ LINE / Slack / Webhook 社内文書を知識源にできる

Problem

「便利になった」より先に、
監査・点検で困る。

チャットボットやAI応答を入れた現場から、実際に寄せられる相談です。 ツールの性能の話ではなく、運用と説明責任の話が中心になります。

「その案内、誰が承認したの?」に答えられない

AIが返した内容も、担当者が返した内容も同じログに混ざっていて、最終判断者が特定できない。監査や点検で聞かれて詰まる。

重要な案内まで自動で飛んでしまう

金額・契約・期限に関わる案内は本来ひと手間置きたいのに、自動応答は区別せず送ってしまう。止める仕組みが後付けになる。

履歴を出せと言われても、集められない

会話はチャットツール、承認はメール、根拠資料は共有フォルダ。求められたときに一式そろえるのに何日もかかる。

Before / After

自動化の範囲を、線引きする。

全部を自動にするのでも、全部を人が見るのでもなく、「ここから先は人が承認する」という線を仕組みとして持たせます。

導入前

  • AIの回答がそのまま顧客に届く
  • 承認はメールや口頭で、記録に残らない
  • 会話・承認・根拠がバラバラの場所にある
  • 担当者ごとに案内内容がぶれる

導入後

  • 重要な案内は承認待ちで止まり、承認されるまで送られない
  • 誰がいつ承認したかが操作ログに残る
  • 会話・承認・参照した社内文書が同じ流れの中に残る
  • 案内の下敷きが社内文書に統一される

How it works

問い合わせが届いてから、
送信されるまでの流れ。

Flucra はチャットボットの見た目ではなく、この一連のプロセスそのものを管理します。

1

受け取る

LINE・Slack・自社サイトの問い合わせなど、既存のチャネルからメッセージを受け取ります。顧客側に新しいアプリを入れてもらう必要はありません。

2

社内の情報をもとに下書きする

約款・手引き・FAQ・過去の回答例などをアップロードしておくと、それを根拠に回答案を作ります。PDF・Word・Excel・社内URL・API から取り込めます。

3

重要な案内は、そこで止まる

金額・契約・手続きなど、あらかじめ決めた条件に当てはまる案内は承認待ちで一時停止します。担当者が承認・修正して初めて先に進みます。

4

承認して、送る

担当者は手元で内容を確認し、直して承認するだけ。承認された内容が、そのまま顧客への回答になります。

5

記録として残る

やり取り・参照した文書・承認した人と時刻が実行ログと監査ログに残ります。あとから「この案件の経緯」を一式で取り出せます。

Use cases

業種によって、
効く場所が違います。

同じ「承認と記録」でも、求められる理由は業種ごとに違います。導入時はその業種で実際に聞かれる項目から逆算して設計します。

🛡️

保険・保険代理店

代理店監査 / 顧客対応の記録 / 保全・契約変更

よくある悩み

  • 保険会社の代理店監査や社内点検で、顧客対応の記録の提示を求められる
  • LINEやWebでの案内が増え、「言った・言わない」が起きやすい
  • 返金・保全・契約変更など、人の最終判断が要る操作が自動化に混ざる

Flucra でどうなるか

  • 契約・金額に関わる案内は担当者の承認を経ないと送られない
  • 顧客とのやり取りと承認履歴を、監査時にそのまま提示できる
  • 一次対応(受付・確認・案内文の下書き)はAIに任せ、判断だけ人が持つ
📑

士業・会計事務所

顧問先対応の記録 / 品質管理レビュー / 誤案内の防止

よくある悩み

  • 顧問先対応を半自動化したいが、説明責任が担保できるか不安
  • 「職員が言った」「AIが案内した」の境界が曖昧になる
  • 期限・金額・手続きの案内は、誤ると影響が大きい

Flucra でどうなるか

  • 期限・金額・手続きに関わる案内は、有資格者・担当者の承認が必須になる
  • 品質管理レビューや内部点検で、対応履歴をそのまま出せる状態を作れる
  • 受付・一次整理・下書きに限ってAIを使い、判断は事務所側に残す

※ 税務・法務の判断そのものをAIが行う仕組みではありません。判断は必ず有資格者が行う前提で設計します。

🏦

金融

顧客説明・苦情対応の証跡 / 内部監査 / 責任分界

よくある悩み

  • 苦情対応や内部の説明で、案内内容と承認者の証跡が求められる
  • 「AIが案内した」では内部監査の目線で通らない
  • システム子会社・BPO先との間で責任分界があいまいになる

Flucra でどうなるか

  • 重要説明・手続きに関わる案内に、人の承認ゲートを必ず挟める
  • 会話と承認の記録を、後から提示できる形で残す
  • 部門・組織単位でデータと権限を分離し、誰が何を操作できるかを定義できる

※ 与信判断・投資助言・商品推奨をAIが行う用途は想定していません。また、特定の規制・監督対応を保証するものではありません。

Capabilities

基盤としてできること。

「ボットを1つ作る」ではなく、業務プロセスを載せる土台として設計しています。

🔀

ワークフロー実行

条件分岐・並列実行・繰り返しに加えて、外部入力待ちでの一時停止と再開に対応。承認待ちで止めて、承認後に続きから流す、という運用がそのまま組めます。

📚

社内知識の取り込み

テキスト・URL・ドキュメント(PDF / Word / Excel 等)・API 連携から知識ベースを作り、問い合わせ内容に応じて関連する知識を選んで回答の根拠にします。

💬

既存チャネルに載る

LINE 公式アカウント、Slack、独自 Webhook に対応。顧客・社員にいま使っている窓口を変えてもらう必要がありません。

🔒

分離と権限、監査ログ

プロジェクト単位でデータを分離し、組織・ユーザーごとに権限を設定。操作は監査ログに記録され、実行ログから経緯をたどれます。

🎛️

暴走させない実行制御

同時実行数・レート・タイムアウト・トークン量の上限を設定でき、失敗時は自動リトライ。想定外のコストや負荷が出ないように抑えます。

🧪

試してから出せる

本番に出す前に応答をテスト・デバッグできる環境を用意。実際の問い合わせ文で挙動を確認してから公開できます。

Process

まず2週間の診断から。

いきなり開発に入りません。「どこまでを自動にして、どこから承認を挟むか」を決めるところが本体です。

01

15分ヒアリング

いま監査・点検でどんな項目を聞かれるか、顧客対応がどう流れているかを伺います。

02

診断(2週間)

対応の棚卸しをして、自動化してよい範囲と承認が要る範囲を線引きし、設計案としてお出しします。

03

導入

承認フローと知識ベースを含めて構築。既存のチャネルに接続して、まず小さい範囲から動かします。

04

運用

記録・承認・監視を回しながら、対象範囲を広げていきます。作って終わりにしません。

診断だけで終えても構いません。費用はご相談内容と範囲により変わるため、 お問い合わせ時にお伝えします。

FAQ

よくある質問

チャットボットの導入提案とは何が違いますか?

ボットの回答精度を上げる話ではなく、「重要な案内を人の承認なしに送らせない」「やり取りと承認を記録として残す」という運用側の仕組みです。ボットを入れたあとに監査・点検で困る部分を先に設計します。

いまの問い合わせ窓口を変える必要はありますか?

ありません。LINE・Slack・自社サイトのフォームなど、すでに使っているチャネルにつなぎます。顧客側の操作は変わりません。

社内文書を学習に使われるのが不安です。

取り込んだ文書はプロジェクト単位で分離して保持し、回答の根拠として参照します。データの保存先・保持期間・アクセス権限は導入時に決めて設計に落とします。具体的な構成は個別にご説明します。

小さく始められますか?

はい。ひとつの問い合わせ種別、ひとつの窓口から始めるのを推奨しています。承認が要る範囲を狭く定義して動かし、問題がないことを確認してから広げます。

既存の基幹システムと連携できますか?

API 連携に対応しています。どこまでを連携し、どこを手作業のまま残すかは診断で切り分けます。

導入して終わりではなく、運用も見てもらえますか?

はい。監視・記録・承認フローの見直しを含めて継続的にご支援します。わたしたちは自社でもプロダクトを開発・運用しているので、作った後の話まで一緒にやります。

まずは15分、現状を聞かせてください。

いま監査や点検でどんな項目を求められているか、顧客対応がどう流れているか。そこから、自動化してよい範囲を一緒に線引きします。