【ノーコードで自動化】Raven AIの使い方|事務作業を自動化する3ステップ

「AIと会話をする」ことに時間を取られ、本来の業務が進まないという悩みはありませんか。チャット画面で指示を出し続ける日々から卒業し、2026年は「自社業務をこなす部下」をシステムとして構築する時代です。

本記事では、プログラミング不要で自社専用の業務自動化エージェントを構築できるプラットフォーム「Raven AI(The Commit Company版)」の活用法を解説します。本記事のゴールは、公式SaaS版を用いて「メール要約&タスク登録エージェント」を構築し、今日から自動化の第一歩を踏み出すことです。

この記事に対する編集部の見解

  • ZapierやMakeはルールベース、Raven AIはLLMが内容を読んで判断する点が本質的な違い
  • フォーマットが毎回異なるメールや請求書の処理はRaven AIが最も強みを発揮する
  • 導入事例がまだ少ない点は正直なリスクで、国内普及はこれからという段階にある

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Raven AIとは?業務が変わる理由

Raven AIは、単なるチャットツールではありません。あなたの代わりにメールをチェックし、ファイルを整理し、必要な連絡を行う「PCの中に住み着いた優秀なアシスタント」を作成するプラットフォームです。

他製品との違い

本記事で扱うRaven AIは、The Commit Companyが提供する「ノーコード業務自動化プラットフォーム」です。3Dスキャナー製品やゲーム等の他社製品とは全く別のツールです。ビジネスパーソンがバックオフィス業務を内製化するための専用ツールとして理解してください。

Claude Codeとの違い

エンジニア向けの「Claude Code」がコードベースの高度な開発に向いているのに対し、Raven AIは「実務者」が運用の安定性を重視して使うツールです。両者の違いを以下に整理しました。

比較軸 Claude Code Raven AI(SaaS版)
対象ユーザー 開発者(エンジニア) ビジネスパーソン(非エンジニア)
設定方法 コマンドライン操作 GUI(マウス操作)
主な用途 コード編集・デバッグ 定型業務の自動化(転記・通知)
運用形態 ローカル開発環境 クラウドSaaS(導入即利用可)

関連記事:【残業削減】AIエージェントによる業務効率化|成功事例と導入のコツを解説

 

ノーコード自動化の3ステップ

Raven AIでの自動化は、専門知識がなくても以下の3ステップで完了します。特別な開発環境は必要ありません。

プロンプトとJinja活用

まずはAIに何をさせるかを定義します。ここで重要になるのが「Jinja(ジンジャ)タグ」です。難しく聞こえるかもしれませんが、これは「エクセル関数のように、情報を動的に埋め込むためのパーツ」だと考えてください。

例えば、「今日届いたメールを要約して」という指示の中に、{{email_body}} と記載するだけで、AIが自動的にメール本文を読み取って処理してくれます。専門的なプログラミングではなく、穴埋め式のテンプレートを作る感覚で構築できます。

ツール連携の設定

次に、AIが外部ツールと通信するための「Function(機能設定)」を行います。Raven AIの管理画面では、ボタンをクリックするだけで以下の連携が可能です。

  • メール連携: 受信したメールを自動取得
  • Slack連携: 特定のチャンネルに要約を投稿
  • タスク管理: NotionやGoogleカレンダーへ予定を書き込み

動作確認とデプロイ

いきなり本番で動かすのではなく、まずは「テストモード」で動作を確認しましょう。実際にメールを1通送信し、期待通りにAIがSlackへ要約を飛ばすかを確認します。成功体験を積み重ねることが、運用を軌道に乗せるコツです。

関連記事:【使い方完全版】自律型AIエージェントの使い方|業務を自動完遂する「デジタル部下」の動かし方

図解:【図解】ノーコードで自動化を実現する3つのステップ

請求書処理の自動化具体例

最も効果が出やすい「請求書処理」を例に、具体的な構築例を紹介します。

PDF抽出とSlack通知

請求書PDFが届くたびに手作業で転記していませんか?Raven AIなら以下の流れで自動化可能です。

  1. トリガー: 請求書メールを受信
  2. 抽出: AIがPDF内の「金額」「期限」「取引先」を抽出
  3. 確認: 抽出データをチェック
  4. 通知: Slackの経理チャンネルへ「支払い承認依頼」を自動投稿

AIへの指示出しのコツ

曖昧な指示はミスを生みます。AIへのプロンプトには、以下のルールを盛り込みましょう。

  • 役割の明示: 「あなたは経理担当の優秀なアシスタントです」と定義する
  • 出力形式の固定: 「回答は必ず表形式で行い、金額は数値のみを抽出せよ」と指定する
  • 例外処理: 「不明な点がある場合は、処理を停止して管理者にメンションせよ」と指示する

関連記事:【チェックリスト付き】明日から使えるAIエージェント使い方のコツ

図解:【実務テンプレート】請求書処理をRaven AIで自動化する具体例

公式SaaS版で始めるメリット

技術的なトラブルを避け、最短で成果を出すなら公式SaaS版一択です。

SaaS版が推奨される理由

セルフホスト(自社サーバーでの運用)は環境構築やセキュリティ管理に多大な工数が必要です。SaaS版であれば、アカウントを作成するだけで、最新のAIモデルとセキュリティ体制が整った環境を即座に利用可能です。

無料枠でのテスト運用

まずは以下の手順でスタートしましょう。

  1. 公式サイトで無料アカウントを作成する
  2. 「メール要約」テンプレートをインポートする
  3. 自分のメールアドレスを連携させ、最初の1件を自動化する

関連記事:【実践ガイド】AIエージェントで業務を丸投げする極意|PC操作を任せる自律型自動化の始め方

図解:環境構築不要!公式SaaS版で今日から始めるメリット

自社専用AIで効率化を加速

AIを導入することは、属人化(特定の個人にしか業務がわからない状態)を解消するチャンスです。Raven AIで構築したフローは「ドキュメント化された資産」となります。

導入後に目指すべき姿

これまでは「誰がやるか」に依存していた単純作業が、「どのシステムがやるか」に変わります。これにより、社員はより戦略的な企画や、人にしかできない対話に集中できるようになります。

複雑な自動化の相談先

もし社内の業務フローが複雑で、どこから手を付けてよいか分からない場合は、Raven AIの活用実績が豊富な専門家へ相談することをおすすめします。小さな成功を積み重ね、自社独自の「AIエージェントチーム」を育てていきましょう。

関連記事:AIエージェントのビジネス活用|自律自動化の実践ロードマップ

図解:属人化を解消し「自社専用AI」で効率化を加速させる

まとめ

Raven AIを活用した業務自動化の要点は以下の通りです。

  • ノーコード運用: プログラミング不要で、誰でも業務自動化エージェントを構築できる
  • GUIでの連携: ツール間の連携設定はマウス操作だけで完結し、構築のハードルが極めて低い
  • SaaS版の活用: 環境構築の苦労を排除し、公式SaaS版で今日から自動化を始められる

まずは公式サイトで無料アカウントを作成し、最初の「メール要約」自動化から試してみてください。今すぐ自社専用の優秀な部下を迎え入れましょう。

AIエージェントナビ編集部の見解

AIエージェントナビでは、各記事のテーマについて編集長が「実際どうなの?」という素朴な疑問を「Nav」と名付けたAIエージェントにぶつけています。エンジニアではなく、経営者・ビジネス視点からの率直な見解をお届けします。

編集長の率直な感想

編集長

ノーコードで業務自動化というと、ZapierやMakeと何が違うのか気になりました。似たポジションのツールが既にあるのに、Raven AIを選ぶ理由はどこにあるのでしょう?

Nav

ZapierやMakeは「AというイベントがあればBを実行する」というルールベースの自動化で、処理する内容は事前に決まっていることが前提です。Raven AIはLLMが内容を読んで判断するため、毎回フォーマットが違うメールや請求書PDFも処理できる点が本質的な違いです。

編集長

なるほど。ではZapierやMakeで十分な場面と、Raven AIが必要な場面はどう使い分けると考えればよいですか?

Nav

「Google フォームが送信されたらSlackに通知」のような処理はZapier/Makeで十分です。一方、「送られてきたメール本文から要件を読み取って、プロジェクト管理ツールにタスクを自動登録する」のように内容の解釈が必要な処理はRaven AIの出番です。AIが橋渡しになることで、非定型な業務も自動化できます。

編集長

Zapierは日本でも普及していますが、Raven AIはまだ知名度が低いですよね。あえてRaven AIを選ぶ決め手はどこになりますか?

Nav

「毎回内容が違う」業務がどれだけ多いかで決まると思います。定型業務が多い会社はZapier/Makeで十分ですが、営業メールの仕分けや請求書の内容確認など判断を伴う事務作業が多い会社ほど、Raven AIのコスト削減効果が大きくなります。ただ国内での導入事例がまだ少ない点は正直なリスクです。

編集部のまとめ

  • ZapierやMakeはルールベース、Raven AIはLLMが内容を読んで判断する点が本質的な違い
  • フォーマットが毎回異なるメールや請求書の処理はRaven AIが最も強みを発揮する
  • 導入事例がまだ少ない点は正直なリスクで、国内普及はこれからという段階にある

 
 
 

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