社内ツールにつなぐだけ。
散らばった資料、商談ログ、顧客との会話、過去案件の進め方。monet はそれらを会社の文脈として学び、ゼロから業務を説明しなくても動ける状態をつくります。
汎用 AI
「先方への見積書、たたきを出して」
以下が一般的な構成です:
項目／単価／数量 …
項目／単価／数量 …
→ 過去案件、単価、送付先の事情は人が補う。
monet
「先方への見積書、たたき出して」
✓ 類似案件と社内単価を参照
✓ 顧客別の注意点を反映
✓ 見積書と送付文面まで作成
完了 · 21 分
AI エンジニアなしで、会社専用 Agent を。
つなぐだけで、
Agent が立ち上がる。
monet は、社内ツールに眠る資料・会話・顧客・過去の判断を学び、 あなたの会社の仕事に合わせて動き出す AI Agent です。 高額な AI コンサルや受託開発に依頼する前に、まずつないでください。
AI 導入を、
開発プロジェクトにしない。
汎用 AI は、あなたの会社の資料も、顧客も、過去の判断も知りません。 monet は最初から社内文脈を取り込み、現場で使える Agent として立ち上がります。
対話と実務で、育ち続ける。
最初に作って終わりではありません。ユーザーとの対話、承認・修正、実際の業務結果を通して、判断基準と言葉遣いを覚え、任せられる範囲が増えていきます。
初回社内資料と会話から業務の型を読み取る
実行後人の修正と承認を次の判断に反映する
継続定例業務や顧客対応を先回りして準備する
使うほど、自社の仕事に近づく
AI エンジニアいらず。
自前で作ると
要件定義 / Agent 設計 / ツール連携
monet なら
接続 / 学習 / 実行をひとつに
AI エンジニアを採る前に試せる
要件定義、プロンプト設計、ツール連携から始めなくて大丈夫。会社の情報を読み取り、必要な Agent として立ち上がるところから monet が担います。
受託開発の前に。
AI コンサル / 受託
数ヶ月要件定義から
monet
接続まず接続から
議論より先に、動く Agent を見る
高額な AI コンサルや個別開発に進む前に、まず monet をつないでください。自社専用 Agent がどこまで動けるかを、最短で確かめられます。
汎用 AI で終わらない。
山田太郎様 · 株式会社 X · やり取り 12 回目
あなた山田さんの件、進捗どうなってる？
monet5/14 に見積送付、17 日に検討中の返信。次はサンプル発送まで進める判断です。
あなたそう、じゃあ前回と同じ条件で手配して
顧客、案件、過去の判断を踏まえて動きます。
誰にでも同じ回答を返す AI ではありません。顧客、案件、社内ルール、過去のやりとりを踏まえて、その会社らしい実行まで進めます。
ChatGPT
賢いが、社内文脈と業務実行は毎回人が補う。
Agent Builder
設計できる人が必要。運用で育てる負荷も残る。
AI コンサル / 受託
作れるが、要件定義と開発に時間と費用がかかる。
monet
つなぐだけで学び、会社専用 Agent として動き出す。
業種別・会社専用 Agent の動き方
文脈を学ぶから、
実務まで任せられる。
見積、議事録、応募者対応、顧客とのやりとり。 monet は単なる回答ではなく、会社ごとの情報と判断基準を踏まえた 成果物まで返します。
- 飲食・小売・ 5 ケース。タップで詳細
LINE 公式完了 · 8 分
「19:30 の 6 名キャンセル来た。空き枠 LINE で流して埋めて」
monet がやったこと
- 1予約キャンセル待ち 8 名と過去来店履歴を照合
- 2近隣の常連 24 名のうち土曜夜行動歴のある 11 名を抽出
- 330 分以内に席が埋まる文面で個別 LINE を送信
返ってくる成果物
LINE 配信 — 19 件 / 反応 6 件
- → 山田様 (常連 17 回):「今夜 19:30 二名席空きました」 → 19:42 予約成立
- → 鈴木様グループ:「先日のお話の続き、急ですが」 → 4 名で予約成立
- 残り 1 席:Instagram 公式に Story で 21:00 まで募集
AI コンサルに頼む前に、
まず monet をつなぐ。
何を作るべきかを会議で決める前に、会社の情報を monet に接続してください。あなたの会社専用 Agent がどこまで動けるか、実務で確かめられます。