仕事の入口は、 チャットひとつ。
実行は、 agens が安全に。
agens は、 スキル・MCP・サンドボックスを一体で動かす AI エージェント実行基盤。 頼めば AI が安全な隔離環境で実行し、 その作業を “仕組み” （ワークフロー・アプリ） として残します。 代行で終わらせず、 頼むほど自動化が積み上がって、 速く・安く・確実に。 人は、 結果をチェックするだけ。
How it works
頼むと、 実行して、 資産として残る。
依頼してから成果が残るまで、 agens が裏側でどう動くか。 一連の流れを 5 ステップで。 一度頼めば、 次からはワークフローとして固めて、 決まった流れで自動化できます。
例: 「先月の売上を集計して #営業チーム に共有して」と依頼すると、agens はまず手順を計画し（① Salesforce から取得 ② 月ごとに集計 ③ 表とグラフを作成 ④ #営業チーム に共有）、必要な外部ツール（Salesforce・スプレッドシート・Slack）に MCP 経由で接続し、隔離されたサンドボックスで実行し、成果物（売上レポート・実行ログ）を 外部ツールとフォルダに保存します。手順は 依頼 → 計画 → 選ぶ → 実行 → 成果 → 自動化 の 6 ステップで進みます。最後に、この一連の流れを ワークフロー・業務アプリとして保存すれば、次回からは頼まなくても自動でくり返せます。
Problem
個人向け AI は、 そのまま会社では使えない。
安全性・実行能力・組織生産性、 そしてコスト・速度・安定性 — 4 つの面で、 個人向け AI は 組織の壁にぶつかる。
安全性
統制なく動かすと、 事故が起きる。
- AI に認証情報を持たせたら、 漏れた
- AI が暴走して、 消してはいけないものを消した
- 頼んでいない操作までやってしまう (= prompt injection)
- 誰が何をやらせたか、 誰も把握できない
実行能力
「会話」 止まりで、 実務を完遂できない。
- 調べて終わり・提案して終わり、 最後までやり切れない
- 会社のツールやデータに繋がらない
- PC を閉じると止まる、 24 時間動かせない
組織生産性
個人に閉じて、 組織の力にならない。
- 属人化し、 退職とともに消える
- チームで共有も、 再現もできない
- 一人の工夫が、 組織全体に広がらない
コスト・速度・安定性
毎回 AI に考えさせると、 遅い・高い・ブレる。
- 同じ作業でも、 毎回ゼロから考えさせる＝時間とコストがかさむ
- 実行のたびに手順がブレて、 品質が安定しない
- 重要な業務を任せ続けるには、 安定した結果と監査が要る
The Future of Work
人は AI に指示して、
できたものをチェックするだけ。
agens（エージェンス）は、 会社のツールとアカウントを安全に渡し、 AI に実務を遂行させる AI 業務実行基盤です。 指示するだけで AI が計画・実行し、 成果は会社の資産として残ります。 しかも “代行” で終わらせません。 頼んだ仕事をこなしながら、 その手順を ワークフロー・アプリ・スキルとして残す——だから次からは、 決定論的な基盤が 速く・安く・確実に回します。
AI に頼んで働く（推論ループ）
決定論的な実行基盤へ
Economics
AI は、 効くところにだけ使う。 だから安く、 読める。
仕事の大半は、 決まった手順のくり返し。 そこまで毎回 AI に考えさせると、 従量課金は青天井になります。 agens は反復をワークフロー・アプリとしてコード化し、 AI は判断だけに使う。 だから運用コストは数十分の一になり、 読めない従量から、 予算化できる固定費へ近づきます。
業務の 8 割は、 ルールベース
- ■ 完全ルール（AI 不要）／■ ルール＋AI 一点／■ AI 判断が中核
組織の反復業務の 約 8 割は、 決まった手順 ＝ ルールで動きます。 AI が本当に要るのは、 残り約 2 割の判断だけ。
反復タスクの AI 利用料
＝ 97〜98% 減（過去案件の試算）
くり返す業務はコードで実行 ＝ AI を呼ばない。 全部 AI に回すより、 運用コストは数十分の一。 違いは “単価” でなく “AI に推論させる回数”。
予測できない AI 利用料を、 固定費に
変動 → 固定
読めない従量課金から、 予算化できる固定費へ。 業務量が増えても、 コストは一定に近づきます。
Product
4 つのプロダクトと、 それを支える安全な基盤。
その場かぎりの作業も、 毎日くり返す仕事も、 ひとつの agens で。 4 つのプロダクトはすべて、 会社の道具につなぎ・隔離環境で安全に実行し・組織で統制する、 同じ基盤の上で動きます。
AI エージェント
「○○して」 とチャットで頼めば、 AI が計画から実行まで担当。 その場かぎりの調べものや資料づくりにも強い、 仕事の入口です。
- 会社のツール・データにつないで実行
- 調べる・作る・送るまで、 一度で完了
AI ワークフロー
よく使う手順を登録すれば、 毎回頼まなくても OK。 毎日・毎週の定例を、 AI が自動でくり返します。 手間なく、 速く、 結果も安定。
- 決めた時間・きっかけで、 自動で実行
- 送信前など、 要所は人が承認
AI LiveApp
必要なときに、 AI が業務アプリを生成。 データ収集・更新・通知まで、 アプリが自分で動き続けます。
- Excel × 業務SaaS × BI を ひとつに
- 自社サーバーの中だけで完結できる
Agentic BI
聞けば、 その場でグラフと要点。 SQL も BI ツールも待たず、 AI が深掘りして、 異常まで知らせます。
- 話しことばで集計・分析（SQL 不要）
- Slack からも、 自社サーバーの中でも
Foundation
すべて、 同じ安全な基盤の上で。
会社の道具につなぐ・隔離環境で実行する・組織で統制する ―― この 3 つが、 AI に安心して任せられる土台です。
Foundation 01
会社の道具を、 全部 AI に渡せる。
Gmail も、 Slack も、 Salesforce も、 自社の社内システムも。 普段業務で使っているあらゆるツールに、 チャットから AI 経由でアクセス。 経理用 Gmail と個人 Gmail も別アカウントで安全に分けられる。
Foundation 02
AI が安全に手を動かし、 成果は会社の資産になる。
AI が処理を動かすのは、 隔離された安全な環境（サンドボックス）の中。 コードを実行し、 必要な道具も足せるから、 “話す” だけの AI が “手を動かして” 集計・変換・資料作成までこなす。 認証情報は渡さず、 できた成果はプロジェクトのフォルダに会社の資産として残る。
Foundation 03
誰が何を AI にやらせたか、 組織で統制する。
誰が・いつ・何を AI にやらせたかを記録し、 操作は役割ごとの権限で制御。 AI が誤って消した file は 30 日以内なら復元でき、 異常な大量操作は自動で停止できる。 安心して任せるための、 統制のしくみです。
Use cases
部門ごとに、 こう使える。
メール処理から経理・経営管理まで。 代表的な業務を選ぶと、 チャットの指示が そのまま実務になり、 成果が会社の資産として残るまでが分かります。
一般業務
「未読メールを見て、今日やるべきことを優先度つきで整理して」残る資産: 「今日のタスク」一覧＋返信ドラフト（プロジェクトに保存）
営業
「明日の △△商事 との商談、CRM とメール履歴からブリーフを作って」
+3マーケティング
「先週のサイト指標とリードをまとめて、週次レポートを作って共有して」
+2カスタマーサポート
「新着の問い合わせを分類して、一次回答の下書きと担当アサインまでやって」
+3プロジェクトマネジメント
「今週のタスク進捗をまとめて、遅延しているものを洗い出して共有して」
+1人事
「今週の応募を要件に照らして仕分けして、一次面接候補をまとめて」
+3経理
「今月の請求書を、各取引先の請求サイトにログインして全部ダウンロードして」
+2経営管理
「今週の主要 KPI を各部門から集めて、ダッシュボードを更新して共有して」
+2Overview
AI を、 ひとつの安全な基盤の上で動かす。
ここまでの実行・自動化・統制は、 すべてこの一枚の上で起きています。 ゴールを指示すれば、 AI が自律的に計画し、 安全な隔離環境で実行し、 成果が組織の資産になる。 繰り返す仕事は、 ワークフローや業務アプリにして、 毎回頼まなくても 速く・安く・確実に回り続けます。
外部ツール・データ
ゴール
「請求書を処理して」 と 指示するだけ
AI が自律的に ループを回し、 複数ステップを完遂
アウトプット
成果物・ファイルが プロジェクトに残る
繰り返しは、 ワークフロー・アプリにして自動化
FAQ
よくある質問。
ChatGPT / Claude と何が違う?
本当に AI に任せて大丈夫?
毎回 AI に考えさせると、 コストや速度、 品質のブレが心配です。
完全 self-host できますか?
どの LLM が使えますか?
個人アカウントを業務に持ち込まずに済みますか?
Claude Desktop / Cursor / OpenAI Workspace から接続できますか?
AI が間違って削除した file は戻せますか?
Microsoft Copilot Studio との違いは?
n8n / Zapier との違いは?
Dify との違いは?
料金はどのくらいですか?
最終更新: 2026 年 6 月