AIエージェント
カスタムの背景ストーリー・目標・役割でメールにプロフェッショナルに回答するエージェントプロンプト
AI搭載のOutlookメール返信自動化
組織内のナレッジソースを活用するAIエージェントを使って、Outlookでプロフェッショナルなメール返信を自動化します。受信したメールはAIエージェントによって受信・解析され、社内ドキュメントのコンテキストを活用して正確かつブランドに合った返信を生成し、必要に応じて新しい送信メールをトリガーすることも可能です。
フロー
AIフローの仕組み
- Outlookメールの受信検知.
- Outlookで新規受信メールを監視し、その内容を取得して処理します。
- メールデータの解析.
- 受信メールから関連情報を抽出・整形し、AI処理の準備を行います。
- ドキュメントから知識を取得.
- 返信作成のために、社内ナレッジソースから関連情報を検索します。
- AIエージェントによるメール返信生成.
- Anthropic AI LLMと連携したAIエージェントが、メール内容と取得した知識に基づき、プロフェッショナルで情報に基づいた返信を作成します。
- 返信および出力表示.
- AIが生成した返信をOutlook経由で送信し、チャットインターフェースに会話を表示します。
このフローで使用されるプロンプト
このフローで使用されるコンポーネント
以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。
Outlook新着メッセージ
FlowHuntのOutlook新着メッセージコンポーネントでワークフローを自動化しましょう。Outlookに新しいメールが届いた際に即座にフローをトリガーし、送信者、受信者、件名、添付ファイルなどの主要な情報を抽出します。メールイベントを自動化プロセスに統合し、リアルタイムでメッセージに対応するのに最適です。
データ解析
Parse Dataコンポーネントは、構造化データをカスタマイズ可能なテンプレートでプレーンテキストに変換します。ワークフロー内でさらに利用するための柔軟なフォーマットや変換を可能にし、情報の標準化や後続コンポーネントへの準備を支援します。
LLM Anthropic AI
FlowHuntは、AnthropicのClaudeモデルを含む数十種類のAIモデルに対応しています。カスタマイズ可能な設定で、ClaudeをAIツールやチャットボットに組み込み、最適な応答を得る方法をご紹介します。
AIエージェント
FlowHuntのAIエージェントコンポーネントは、ワークフローに自律的な意思決定とツール使用の能力を与えます。大規模言語モデルを活用し、さまざまなツールと連携してタスクを解決し、目標を達成し、知的な応答を提供します。高度な自動化や対話型AIソリューションの構築に最適です。
Outlookでメールを送信する
ワークフロー内でOutlookを通じてメールを自動送信できます。Outlookでメールを送信するコンポーネントを使うことで、宛先指定やメッセージ作成、添付ファイル、CC、BCC、下書き保存などに対応し、メール連携を自動化フローに取り込むのに最適です。
ドキュメントリトリーバー
FlowHuntのドキュメントリトリーバーは、生成AIモデルをあなた自身の最新ドキュメントやURLへ接続し、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を通じて信頼性と関連性の高い回答を実現します。
チャット出力
FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。
フローの説明
目的と利点
このワークフローは、Outlook経由でメールを受信し、その内容を抽出して関連ナレッジベースドキュメントでコンテキストを強化し、プロフェッショナルかつAI主導の返信を生成するプロセスを自動化します。さらに、AIエージェントがOutlookを通じて直接返信を送信する機能も備えており、完全自動のメール返信システムを実現します。
ステップごとのプロセス
1. メール受信と解析
- トリガー: Outlookの「新規メッセージ受信」ノードで新しいメールを受信した際にプロセスが開始されます。
- 抽出: 送信者、宛先、CC、BCC、件名、本文などのメールデータが抽出され、以降の処理で利用可能になります。
2. データの整形
- 変換: 生のメールデータは「Parse Data」ノードに渡され、指定テンプレートに従ってプレーンテキストへと変換されます。これにより、AIエージェントへの入力が構造化され、クリーンな状態となります。
3. ナレッジの補強
- 知識取得: ワークフローには「Document Retriever」ツールを組み込みます。このコンポーネントは、受信メールの内容に基づいて接続されたナレッジソース（社内ドキュメント、Wiki、FAQなど）を横断検索し、最大3件の関連ドキュメントを取得します。取得戦略は各ドキュメントからバランスよくコンテンツやメタデータを含めます。
4. AIによるメール返信生成
- 言語モデル: Anthropic AIの言語モデル（特に「Claude 3.5 Haiku」モデル）を利用して返信を生成します。モデルは最大4,000トークン、温度0（決定論的で信頼性の高い回答）で設定されています。
- AIエージェント: ワークフローの中核は以下の設定を持つAIエージェントです。
- 背景: 「メールオペレーター」として動作。
- 目標: 「Document Retrieverで取得した知識に基づき、適切なトーンと形式でプロフェッショナルにメールに回答する」こと。
- ツール: ナレッジリトリーバーとOutlook送信ツールの両方を活用でき、必要に応じて情報検索や返信送信が可能。
- パフォーマンス: 最大10回のイテレーション、最大実行時間300秒、1分間に100リクエストのレート制限。効率化のためキャッシュを利用。
5. 返信文の作成と送信
- メール送信ツール: エージェントは「Send Email in Outlook」ツールを呼び出し、宛先、CC、BCC、件名、添付ファイルの設定を含めてメールの下書き・送信が可能。返信プロセスを完全自動化します。
6. 出力
- ユーザー表示: 最終的なAI生成返信は「Chat Output」ノードへ送られ、ユーザーインターフェース上でレビューや監査のために表示されます。
ビジュアルサマリー
| ステップ | コンポーネント | 説明 |
|---|---|---|
| 1 | Outlook New Message Received | 受信メールをトリガー、全フィールドを抽出 |
| 2 | Parse Data | メールデータの整形・クリーニング |
| 3 | Document Retriever | 文脈付与のため関連ナレッジソースを検索 |
| 4 | Anthropic AI LLM + AI Agent | 知識とベストプラクティスを活用して返信を生成 |
| 5 | Send Email in Outlook | エージェントが自動で返信を送信可能 |
| 6 | Chat Output | UI上でAI返信を表示 |
このワークフローが役立つ理由
- スケーラビリティ: これまで手動で時間がかかっていたプロセスを自動化し、追加の人員なしで大量のメール処理を迅速に実現します。
- 一貫性: 最新の社内ナレッジソースを活用することで、プロフェッショナルかつ正確でブランドに即した返信を保証します。
- 即応性: 顧客や社内からの問い合わせへの返信時間を大幅に短縮します。
- 監査性: 各ステップがトレース可能かつレビュー可能で、コンプライアンスや品質管理をサポートします。
- 拡張性: 追加のナレッジソースやツール（カレンダー連携、CRMアクション等）も容易に統合でき、より複雑なワークフローへ発展可能です。
まとめ:
このワークフローは、カスタマーサポートや社内ヘルプデスク、あるいは大規模に高品質かつナレッジ主導のメール対応が求められるあらゆる場面で、自動化を目指す組織に最適です。最新のLLM、堅牢なナレッジ検索、シームレスなメール統合の力を活用し、エンドツーエンドの自動化ソリューションを実現します。
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