MM Claw — 仕事の中で動くAI
会議後の仕事を、
AIが拾って進める。
会議で決まった依頼。Slackに流れた確認。CRMに残すべき顧客の一言。
MM Clawは、それらを読み、次の仕事に変えます。
MM Clawがやること
会議後の整理、社内確認、下書き、報告。人が拾っていた仕事を担当します。
現場のやり取りを読む
会議、電話、メール、チャットから、論点と次の一手を取り出します。
散らばった情報をつなぐ
CRM、資料、過去提案、契約情報を横断して読みます。
次の仕事を出す
調べる、まとめる、依頼する、下書きする。次の仕事に落とします。
結果から学ぶ
使われ方と結果を見て、次の出し方を直します。
入口は会話。出口は仕事。
会話を、次の仕事へ。
現場のやり取りと仕事の状況を読み、会社ごとの仕事の進め方に変えるAI。
変わる仕事
人が拾っていた仕事を減らす。
人が思い出して、探して、つなぎ直す。
次の仕事として整う。
会議が終わった瞬間に、仕事が動き出す
議事録を作って終わりではなく、決まったこと、決まっていないこと、依頼、次にやることが自動で整理され、関係者に届く。
問い合わせや相談が、知識として残る
同じ質問、同じ確認、同じ判断が繰り返されないように、現場のやり取りをよくある質問や手順、改善のテーマに変える。
顧客や市場の変化が、経営に届く
商談、カスタマーサクセス、サポート、利用状況のデータから、リスク、商機、製品の改善テーマをずっと拾い続ける。
マネージャーが、報告待ちから抜けられる
チームの仕事、止まっている案件、判断待ち、大事な変化をAIが整理し、見るべきところを示す。
AIの担当を、仕事ごとに作る。
営業、CS、企画、管理。部署名ではなく、実際の仕事に合わせて担当を作ります。
やり取りを拾う担当
会話、会議、チャット、現場の報告を読み、仕事に使える情報に整える。
仕事を進める担当
決まったこと、依頼、確認、通知、承認を、次に進む仕事の流れに変える。
知識を出す担当
過去の資料、手順、よくある質問、うまくいった例や失敗した例を、今の場面で使える形にして出す。
顧客・市場を調べる担当
顧客、市場、競合、業界の動きを調べ、論点と仮説を作る。
リスクと商機に気づく担当
止まっている仕事、リスク、伸びる機会、解約や失注の兆し、業務のつまずきに気づく。
経営に報告する担当
現場で起きていることを、経営や事業責任者が判断できる材料にまとめる。
MM ClawとMMX
AIが実際に動く仕組み
現場のやり取りを読み、散らばった情報につなぎ、次の仕事と判断材料を出す。
仕事のAI化を最初から最後まで支援
MM Clawを含むAIへの変革を、現状の診断、設計、導入、運用、現場への定着まで一緒に進めるプログラム。
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