すぐに使えるソリューションギャラリー

アプリケーションと すぐに使えるソリューション

コードを書かずに使用できる、ビジネス向けの既製の人工知能オートメーション。それを選択し、自分に合わせて調整し、実行してください。

597 準備ができたテンプレート 33 カテゴリ
一致するソリューションはありません。

注目の

鋼鉄の見積依頼: 仕様 → 品質マッチング → 重量/トン数 → 見積書草案
🏭 鉄鋼および金属産業
顧客からの仕様を解析します (例: 「C45、ø60 h9、6 m、8 トン」)。品質を製品ポートフォリオ（知識ベース）にマッピングし、理論的な重量とトン数を（モデルの予測ではなく）決定的に計算し、公差クラスの実現可能性をチェックして、草案提案を作成します。 3 つのブランチは並行して動作し、Merge で結合されます。ライブでは: 在庫/生産/輸入ルートは ERP (canias) データ ソースから供給されます。デモではポートフォリオ ナレッジ ベースから読み取られます。
使用する
品質同等評議会 (EN / DIN / SAE-AISI / ASTM / TS / GOST)
🏭 鉄鋼および金属産業
規格間の材料品質を変換します (S235JR ↔ St 37-2、C45 ↔ Ck45 ↔ SAE 1045、16MnCr5 ↔ 5115…)。 3 つの専門部門 (EN/DIN、SAE-AISI/ASTM、TS/GOST) と化学組成の知識ベースが並行して運営されています。 REFEREE ノードは 3 つの意見をオーバーラップします。このフローは、「正しい答え」ではなく、間違った答えをキャッチするように設計されています。組成範囲が一致しない場合、または専門家が矛盾する場合、結果は「検証が必要」となり、人間による検証に委ねられます。つまり、誤った同等性 = 拒否された貨物 + 返送貨物です。
使用する
鋳造分析 → 規格準拠 → EN 10204 3.1 証明書草案
🏭 鉄鋼および金属産業
分光計/鋳造分析の出力を取得し、要素値を構成し、ELEMENT ELEMENT をターゲット品質の標準限界と比較し、偏差をマークします。必要に応じて、顧客の言語でドラフト EN 10204 3.1 検査証明書を作成します。不適合の場合は不適合報告書を作成し、品質責任者が承認します。決定境界は Switch によって分離され、2 つのアームは Merge で結合されます。
使用する
エクスポート ファイル: プロフォーマ + パッキング リスト + ATR/EUR.1 + CBAM (SKDM)
🏭 鉄鋼および金属産業
Parallel は、貨物の輸出書類のセットを作成します。つまり、見積請求書、梱包リスト、ATR/EUR.1 および原産地証明書チェックリスト、および EU への販売に必須の CBAM (SKDM) 埋め込み排出量報告フィールドです。最後に、ファイルの整合性チェックが実行されます。書類に不足がある場合は、輸出担当官の承認が必要となります。ライブ中: 注文/バッチ/トン数と生産ルートは ERP (canias) から取得され、排出係数はプラント データに置き換えられます。デモではサンプル/オープン データを使用して動作します。
使用する
テクニカル セールス アシスタント: 材料選択および製品コンサルタント (TR/EN/DE/ES)
🏭 鉄鋼および金属産業
企業ナレッジベースからお客様の技術的な質問 (材料の選択、品質の違い、腐食、熱処理、どの製品にどの用途に使用するか) に回答し、質問の言語 (TR/EN/DE/ES) で回答します。意図が「入札」の場合、質問のサブストリームが RFQ フローに渡されます。エンジニアは最終的に同じ 50 の質問に再度答えることになり、実際の RFP は正しいラインに収まります。サブフロー ノードで RFQ フローを選択します。
使用する
サポート リクエスト: 分類 → RAG → 応答 → Slack
⭐ 注目のストリーム
受信したリクエストを緊急度 (Switch) に応じて分類し、正しいブランチのナレッジ ベースを検索して応答を生成し、Merge で 2 つのブランチを結合して Slack に送信します。コネクタ + スイッチ + RAG + マージ + エラー処理を使用します。
使用する
GitHub の問題トリアージ → Notion + Slack (並行)
⭐ 注目のストリーム
AI (概要 + タグ) で GitHub の新しい問題をトリアージし、Set でフィールドを準備してから、ページを PARALLEL で Notion に開き、Slack にレポートします (ファンアウト → マージ)。ポーリング トリガー (Trigger=Polling) を使用して自動的に動作します。
使用する
自律型ウェブリサーチエージェント
⭐ 注目のストリーム
単一の強力なエージェント: Web 検索、ページ取得、計算ツールを使用してトピックを自律的に調査します (エージェントファースト モード → すべてのスキルがツールになります)。エルメス流の「あなたはそれを理解します」の流れ。
使用する

カスタマーサービス (20)

FAQアシスタント
カスタマーサービス
ナレッジベースからよくある質問に回答します。
使用する
カスタマーサービス: テキストと文書の要約
カスタマーサービス
カスタマーサービス分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
カスタマーサービス: リクエストの分類とルーティング
カスタマーサービス
カスタマー サービスは、緊急度に応じてリクエストを分割し、適切な応答ブランチに送ります。
使用する
カスタマーサービス: 対応とコミュニケーションの草案
カスタマーサービス
顧客サービス領域で受信したメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
カスタマーサービス: コンテンツ制作
カスタマーサービス
カスタマーサービスのトピックから説得力のあるコンテンツテキストを作成します。
使用する
顧客サービス: 感情と優先度の分析
カスタマーサービス
カスタマーサービスメッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
カスタマーサービス: ドキュメントデータ抽出 (セット)
カスタマーサービス
顧客サービス文書から構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
カスタマーサービス: ナレッジベースアシスタント
カスタマーサービス
企業ナレッジ ベース (RAG) からのカスタマー サービスの質問に答えます。
使用する
カスタマーサービス: ナレッジベースレポート
カスタマーサービス
カスタマー サービスのナレッジ ベースの回答をエグゼクティブ レポートに変換します。
使用する
カスタマーサービス：外部データ（API）→AI分析
カスタマーサービス
顧客サービス用の外部 API データを取得し、AI で分析します (リトライ/エラー管理付き)。
使用する
カスタマーサービス: 自律型 Web エージェント
カスタマーサービス
カスタマーサービスのエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
カスタマーサービス: 承認とエスカレーション (待機)
カスタマーサービス
カスタマー サービスは、しきい値に応じて、リクエストを人間の承認に転送する (待機) か、自動的に処理します。
使用する
カスタマーサービス: スコアリングと優先順位付け (セット)
カスタマーサービス
カスタマー サービスはレコードに 1 ～ 100 のスコアを付け、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
カスタマーサービス: 並列分析 → マージ
カスタマーサービス
顧客サービスの PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
カスタマーサービス: AI 応答 → Slack 通知
カスタマーサービス
カスタマーサービスは応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
カスタマーサービス: 多言語翻訳
カスタマーサービス
用語を維持したままカスタマー サービスのテキストを翻訳します。
使用する
カスタマーサービス: パーソナライズされた電子メール
カスタマーサービス
顧客サービス向けに状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
カスタマーサービス: FAQ 自動応答
カスタマーサービス
カスタマー サービスは、ナレッジ ベースからのよくある質問に自動的に回答します。
使用する
カスタマーサービス: 注記 → アクションリスト
カスタマーサービス
カスタマー サービスは、会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
カスタマーサービス: 品質とコンプライアンスのチェック
カスタマーサービス
カスタマーサービスは、コンテンツの品質/互換性を監視します。
使用する

操作 (20)

会議メモ → アクションリスト
操作
生のメモから概要 + '責任者 — タスク — 日付' アクションを抽出します。
使用する
操作: テキストと文書の要約
操作
業務分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
操作: 需要の分類とルーティング
操作
緊急度に応じて操作リクエストを分離し、正しい応答ブランチに送信します。
使用する
オペレーション: 対応とコミュニケーションの草案
操作
運用領域での受信メッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
運営：コンテンツ制作
操作
操作の主題から説得力のあるコンテンツテキストを生成します。
使用する
操作: 感情と優先度の分析
操作
業務メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
操作：文書データ抽出（集合）
操作
運用ドキュメントから構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
操作: ナレッジベースアシスタント
操作
企業情報ベース (RAG) からの運用に関する質問に答えます。
使用する
操作: ナレッジベースレポート
操作
運用ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
運用：外部データ（API）→AI解析
操作
外部APIデータを抽出して運用（リトライ・エラー管理あり）し、AIで解析します。
使用する
オペレーション: 自律型 Web エージェント
操作
操作に関するエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
操作: 承認とエスカレーション (待機)
操作
しきい値に応じて、操作リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
操作: スコアリングと優先順位付け (セット)
操作
操作レコードに 1 ～ 100 のスコアが付けられ、その優先度 (高/中/低) が決定されます。
使用する
操作：並列解析→結合
操作
PARALLEL での運用の機会とリスクを分析し、Merge を使用してバランスの取れた評価に変換します。
使用する
動作：AI応答→Slack通知
操作
操作応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
業務内容：多言語翻訳
操作
用語を維持したまま運用テキストを翻訳します。
使用する
操作: パーソナライズされた電子メール
操作
操作のコンテキストに基づいてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
操作方法：FAQ自動応答
操作
この操作では、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
操作：メモ→アクションリスト
操作
業務上の会議/インタビューのメモから要約とアクションリストを作成します。
使用する
運営: 品質およびコンプライアンス管理
操作
動作内容の品質・互換性を検査します。
使用する

研究開発 (19)

研究と開発: テキストと文書の要約
研究開発
研究開発分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
研究と開発: 需要の分類とルーティング
研究開発
研究と研究開発のリクエストを緊急度に応じて分離し、適切な対応ブランチに送ります。
使用する
研究と開発: 対応とコミュニケーションの草案
研究開発
研究開発の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な返答草案を作成します。
使用する
研究開発：コンテンツ制作
研究開発
研究開発の主題から説得力のあるコンテンツテキストを作成します。
使用する
研究と研究開発: センチメントと優先順位の分析
研究開発
研究および研究開発メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
研究開発：文書データ抽出（セット）
研究開発
研究および開発ドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
研究開発: ナレッジベースアシスタント
研究開発
企業ナレッジベース (RAG) からの研究および研究開発の質問に答えます。
使用する
研究開発: ナレッジベースレポート
研究開発
研究と研究開発のナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
研究開発：外部データ（API）→AI解析
研究開発
研究開発用の外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）します。
使用する
研究開発: 自律型 Web エージェント
研究開発
研究開発代理店; Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
研究と研究開発: 承認とエスカレーション (待機)
研究開発
研究および研究開発のリクエストを人間の承認（待機）に指示するか、しきい値に従って自動的に処理します。
使用する
研究と研究開発: スコアリングと優先順位付け (セット)
研究開発
研究および研究開発の記録を 1 から 100 までスコア化し、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
研究開発：並列解析→結合
研究開発
Merge では、研究と研究開発を並行して行う機会とリスクを分析し、それらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
研究開発：AI応答→Slack通知
研究開発
Research & R&D は応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
研究開発：多言語翻訳
研究開発
研究および研究開発のテキストを用語を保持して翻訳します。
使用する
研究と開発: パーソナライズされたメール
研究開発
研究と開発のために状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
研究開発: FAQ 自動返信
研究開発
Research & R&D は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
研究開発：メモ→アクションリスト
研究開発
研究開発会議/インタビューのメモから要約とアクションリストを作成します。
使用する
研究開発: 品質とコンプライアンスの管理
研究開発
研究開発コンテンツの品質/互換性を検査します。
使用する

銀行業 (19)

銀行業務: テキストとドキュメントの要約
銀行業
銀行分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
バンキング: リクエストの分類とルーティング
銀行業
緊急度に応じて銀行リクエストを分離し、適切な対応ブランチに転送します。
使用する
銀行業務: 対応とコミュニケーションの草案
銀行業
銀行業務の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
銀行業務: コンテンツ制作
銀行業
銀行取引のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを生成します。
使用する
銀行業務: センチメントと優先順位の分析
銀行業
銀行メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
銀行業務: 文書データの抽出 (セット)
銀行業
銀行文書から構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
バンキング: ナレッジベースアシスタント
銀行業
企業情報ベース (RAG) からの銀行に関する質問に答えます。
使用する
バンキング: ナレッジベースレポート
銀行業
銀行知識ベースの回答をエグゼクティブ レポートに変換します。
使用する
銀行業務：外部データ（API）→AI分析
銀行業
バンキング用の外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
バンキング: 自律型 Web エージェント
銀行業
銀行の代理人。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
銀行業務: 承認とエスカレーション (待機)
銀行業
しきい値に応じて、銀行リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
バンキング: スコアリングと優先順位付け (セット)
銀行業
銀行記録を 1 ～ 100 でスコア化し、その優先順位 (高/中/低) を決定します。
使用する
銀行業務: 並行分析 → 統合
銀行業
PARALLEL で銀行業務の機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
バンキング: AI応答 → Slack通知
銀行業
バンキング応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
銀行業務: 多言語翻訳
銀行業
用語を保持して銀行関連のテキストを翻訳します。
使用する
銀行業務: パーソナライズされた電子メール
銀行業
銀行業務向けに状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
バンキング: FAQ 自動返信
銀行業
銀行業務に関するよくある質問に対するナレッジ ベースからの自動回答が提供されます。
使用する
銀行取引: メモ → アクション リスト
銀行業
銀行会議や面接のメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
銀行業務: 品質とコンプライアンスの管理
銀行業
銀行コンテンツの品質/コンプライアンスを監査します。
使用する

ITとDevOps (19)

IT と DevOps: テキストとドキュメントの要約
ITとDevOps
IT & DevOps分野の長文・ドキュメントを5つの記事にまとめています。
使用する
IT と DevOps: リクエストの分類とルーティング
ITとDevOps
IT リクエストと DevOps リクエストを緊急度に応じて分離し、正しい応答ブランチに送ります。
使用する
IT と DevOps: 対応とコミュニケーションの草案
ITとDevOps
IT および DevOps の分野で受信メッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
IT と DevOps: コンテンツ制作
ITとDevOps
IT と DevOps のトピックから説得力のあるコンテンツ コピーを生成します。
使用する
IT と DevOps: 感情と優先度の分析
ITとDevOps
IT および DevOps メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
IT と DevOps: ドキュメント データの抽出 (セット)
ITとDevOps
IT および DevOps ドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
IT & DevOps: ナレッジベースアシスタント
ITとDevOps
企業ナレッジ ベース (RAG) からの IT および DevOps の質問に答えます。
使用する
IT と DevOps: ナレッジベース レポート
ITとDevOps
IT および DevOps ナレッジベースの回答をエグゼクティブ レポートに変換します。
使用する
IT と DevOps: 外部データ (API) → AI 分析
ITとDevOps
外部 API データを抽出し (リトライ/エラー管理付き)、IT と DevOps 向けの AI で分析します。
使用する
IT と DevOps: 自律型 Web エージェント
ITとDevOps
IT と DevOps のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
IT と DevOps: 承認とエスカレーション (待機)
ITとDevOps
IT および DevOps リクエストを人間の承認にルーティングする (待機) か、しきい値に基づいて自動的に処理します。
使用する
IT と DevOps: スコアリングと優先順位付け (セット)
ITとDevOps
IT および DevOps レコードを 1 ～ 100 でスコアリングし、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
IT と DevOps: 並列分析 → 統合
ITとDevOps
IT と DevOps の機会とリスクを PARALLEL で分析し、Merge を使用してバランスの取れた評価に変換します。
使用する
IT と DevOps: AI 応答 → Slack 通知
ITとDevOps
IT と DevOps は応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
IT と DevOps: 多言語翻訳
ITとDevOps
用語を維持したまま IT および DevOps テキストを翻訳します。
使用する
IT と DevOps: パーソナライズされたメール
ITとDevOps
IT および DevOps 向けに状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
IT と DevOps: よくある質問の自動応答
ITとDevOps
IT および DevOps に関するよくある質問にナレッジ ベースから自動的に回答します。
使用する
IT と DevOps: メモ → アクション リスト
ITとDevOps
IT および DevOps の会議/インタビューのメモから要約とアクション リストを作成します。
使用する
IT と DevOps: 品質とコンプライアンスの管理
ITとDevOps
IT および DevOps コンテンツの品質/コンプライアンスを監査します。
使用する

コンサルティング (19)

コンサルティング: テキストと文書の要約
コンサルティング
コンサルティング分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
コンサルティング: リクエストの分類とルーティング
コンサルティング
緊急度に応じてコンサルティング リクエストを分類し、適切な対応ブランチに転送します。
使用する
コンサルティング: 対応とコミュニケーションの草案
コンサルティング
コンサルティングの分野で受信メッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
コンサルティング: コンテンツ制作
コンサルティング
コンサルティングの主題から説得力のあるコンテンツテキストを作成します。
使用する
コンサルティング: 感情と優先順位の分析
コンサルティング
カウンセリングメッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
コンサルティング：文書データ抽出（セット）
コンサルティング
コンサルティング ドキュメントから構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
コンサルティング: ナレッジベースアシスタント
コンサルティング
企業ナレッジ ベース (RAG) からのコンサルティングの質問に答えます。
使用する
コンサルティング: ナレッジベースレポート
コンサルティング
コンサルティングナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
コンサルティング：外部データ（API）→AI分析
コンサルティング
外部 API データを取得し (リトライ/エラー管理付き)、AI で分析してコンサルティングします。
使用する
コンサルティング: 自律型 Web エージェント
コンサルティング
コンサルティング会社のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
コンサルティング: 承認とエスカレーション (待機)
コンサルティング
コンサルティング リクエストは、しきい値に応じて人間の承認 (待機) に誘導されるか、自動的に処理されます。
使用する
コンサルティング: スコアリングと優先順位付け (セット)
コンサルティング
コンサルティング記録に 1 から 100 までのスコアを付け、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
コンサルティング: 並列分析→結合
コンサルティング
コンサルティングでは、機会とリスクを PARALLEL で分析し、Merge を使用してバランスの取れた評価に変換します。
使用する
コンサルティング：AI応答→Slack通知
コンサルティング
アドバイザリー応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
コンサルティング：多言語翻訳
コンサルティング
専門用語を維持したままコンサルティング テキストを翻訳します。
使用する
コンサルティング: パーソナライズされたメール
コンサルティング
状況に応じてパーソナライズされた相談用の電子メールを作成します。
使用する
アドバイザリー: よくある質問の自動返信
コンサルティング
コンサルタントは、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
コンサルティング：メモ→アクションリスト
コンサルティング
コンサルティング会議/インタビューのメモから概要とアクションのリストを作成します。
使用する
コンサルティング: 品質およびコンプライアンス管理
コンサルティング
コンサルティング内容の品質/コンプライアンスをチェックします。
使用する

教育 (19)

トレーニング: テキストと文書の要約
教育
教育分野の長文・文献を5つの記事にまとめています。
使用する
トレーニング: 需要の分類とルーティング
教育
緊急度に応じてトレーニング リクエストを分離し、正しい応答ブランチに送信します。
使用する
トレーニング: 対応とコミュニケーションの草案
教育
教育分野で受け取ったメッセージに対する専門的な返答草案を作成します。
使用する
トレーニング: コンテンツ制作
教育
教育の主題から説得力のあるコンテンツテキストを作成します。
使用する
教育: 感情と優先順位の分析
教育
トレーニング メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
チュートリアル: ドキュメント データの抽出 (セット)
教育
トレーニング ドキュメント (モデル + セット + 式) から構造化データを抽出します。
使用する
教育: ナレッジベースアシスタント
教育
企業ナレッジベース (RAG) からのトレーニングの質問に答えます。
使用する
教育: ナレッジベースレポート
教育
トレーニングナレッジベースの応答を管理レポートに変換します。
使用する
チュートリアル: 外部データ (API) → AI 分析
教育
トレーニング用に外部 API データを取得し (リトライ/エラー管理付き)、AI で分析します。
使用する
トレーニング: 自律型 Web エージェント
教育
教育に関するエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
トレーニング: 承認とエスカレーション (待機)
教育
しきい値に応じて、トレーニング リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
トレーニング: スコアリングと優先順位付け (セット)
教育
トレーニング記録に 1 ～ 100 のスコアが付けられ、優先度 (高/中/低) が決定されます。
使用する
チュートリアル: 並列解析 → 結合
教育
PARALLEL で教育の機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
チュートリアル: AI 応答 → Slack 通知
教育
トレーニング応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
教育: 多言語翻訳
教育
用語を保持して教育テキストを翻訳します。
使用する
トレーニング: パーソナライズされたメール
教育
トレーニング用に状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
チュートリアル: よくある質問の自動返信
教育
ナレッジベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
チュートリアル：メモ→アクションリスト
教育
研修会議や面接のメモから概要とアクションリストを作成します。
使用する
トレーニング: 品質とコンプライアンスの管理
教育
トレーニングコンテンツの品質/互換性を監査します。
使用する

不動産・不動産 (19)

不動産と不動産: テキストと文書の要約
不動産・不動産
不動産・不動産分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
不動産と不動産: 需要の分類とルーティング
不動産・不動産
緊急度に応じて不動産と不動産のリクエストを分離し、正しい応答ブランチに転送します。
使用する
不動産と不動産: 対応とコミュニケーションの草案
不動産・不動産
不動産および不動産の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な回答草案を作成します。
使用する
不動産および不動産: コンテンツ制作
不動産・不動産
不動産と不動産のテーマに関する説得力のあるコンテンツテキストを作成します。
使用する
不動産と不動産: センチメントと優先順位の分析
不動産・不動産
不動産および不動産に関するメッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
不動産および不動産: 文書データ抽出 (セット)
不動産・不動産
不動産および不動産ドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
不動産と不動産: ナレッジベースアシスタント
不動産・不動産
企業知識ベース (RAG) からの不動産に関する質問に答えます。
使用する
不動産と不動産: ナレッジベース レポート
不動産・不動産
不動産と不動産の知識ベースの回答をエグゼクティブ レポートに変換します。
使用する
不動産・不動産：外部データ（API）→AI分析
不動産・不動産
不動産・不動産関連の外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
不動産と不動産: 自律型 Web エージェント
不動産・不動産
不動産および不動産仲介業者; Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
不動産と不動産: 承認とエスカレーション (待機)
不動産・不動産
不動産および不動産リクエストを人間の承認 (待機) に指示するか、しきい値に従って自動的に処理します。
使用する
不動産と不動産: スコアリングと優先順位付け (セット)
不動産・不動産
不動産と不動産のレコードを 1 ～ 100 でスコア付けし、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
不動産と不動産: 並列分析 → 結合
不動産・不動産
不動産と不動産の PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge でバランスの取れた評価に変換します。
使用する
不動産・不動産：AI応答→Slack通知
不動産・不動産
Real Estate & Real Estate は応答を生成し、Slack に送信します (ID Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
不動産および不動産: 多言語翻訳
不動産・不動産
専門用語を維持したまま、不動産および不動産に関するテキストを翻訳します。
使用する
不動産と不動産: パーソナライズされたメール
不動産・不動産
不動産と不動産に関する状況に応じてパーソナライズされたメールを作成します。
使用する
不動産・不動産：FAQ自動返信
不動産・不動産
Real Estate & Real Estate は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
不動産と不動産: メモ → アクション リスト
不動産・不動産
不動産および不動産部門は、会議/インタビューのメモから要約とアクション リストを作成します。
使用する
不動産と不動産: 品質とコンプライアンスのチェック
不動産・不動産
不動産と不動産のコンテンツの品質/互換性をチェックします。
使用する

エネルギーと公共事業 (19)

エネルギーと公共事業: テキストと文書の要約
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共サービス分野の長文と文書を 5 つの記事にまとめています。
使用する
エネルギーと公共事業: 需要の分類とルーティング
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共サービスは、緊急度に応じてリクエストを分離し、適切な対応ブランチに送信します。
使用する
エネルギーと公益事業: 対応とコミュニケーションの草案
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共サービスの分野で受信メッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
エネルギーと公共事業: コンテンツ制作
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
エネルギーと公共事業: センチメントと優先順位の分析
エネルギーと公共事業
Energy & Utilities は、メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
エネルギーと公共事業: ドキュメント データの抽出 (セット)
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業のドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
エネルギーと公共事業: ナレッジベースアシスタント
エネルギーと公共事業
企業ナレッジ ベース (RAG) からのエネルギーと公共サービスの質問に答えます。
使用する
エネルギーと公共事業: ナレッジベース レポート
エネルギーと公共事業
Energy & Utilities はナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
エネルギーと公共事業: 外部データ (API) → AI 分析
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業の外部 API データを抽出し、AI で分析します (リトライ/エラー処理付き)。
使用する
エネルギーと公共事業: 自律型 Web エージェント
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
エネルギーと公共事業: 承認とエスカレーション (保留)
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業は、人間の承認を求めるリクエストをルーティングする (待機) か、しきい値に基づいて自動的に処理します。
使用する
エネルギーと公共事業: スコアリングと優先順位付け (セット)
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業のレコードに 1 ～ 100 のスコアが付けられ、優先度 (高/中/低) が決定されます。
使用する
エネルギーと公共事業: 並行分析 → 結合
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共サービスの PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
エネルギーと公共事業: AI 応答 → Slack 通知
エネルギーと公共事業
Energy & Utilities は応答を生成し、Slack に送信します (ID Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
エネルギーと公共事業: 多言語翻訳
エネルギーと公共事業
用語を維持したままエネルギーと公共サービスのテキストを翻訳します。
使用する
エネルギーと公共事業: パーソナライズされたメール
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業に関する状況に応じてパーソナライズされたメールを作成します。
使用する
エネルギーと公共事業: FAQ 自動返信
エネルギーと公共事業
Energy & Utilities は、知識ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
エネルギーと公共事業: 注記 → アクションリスト
エネルギーと公共事業
エネルギーおよび公共サービスは、会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
エネルギーと公共事業: 品質とコンプライアンスのチェック
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業のコンテンツの品質/コンプライアンスを監視します。
使用する

電子商取引 (19)

電子商取引: テキストとドキュメントの要約
電子商取引
電子商取引分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
Eコマース: 需要の分類とルーティング
電子商取引
電子商取引リクエストを緊急度に応じて分離し、正しい応答ブランチに送信します。
使用する
電子商取引: 対応とコミュニケーションの草案
電子商取引
電子商取引の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
Eコマース: コンテンツ制作
電子商取引
電子商取引のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを生成します。
使用する
E コマース: センチメントと優先度の分析
電子商取引
電子商取引メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
電子商取引: ドキュメント データ抽出 (セット)
電子商取引
電子商取引ドキュメントから構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
Eコマース: ナレッジベースアシスタント
電子商取引
企業ナレッジ ベース (RAG) からの e コマースの質問に答えます。
使用する
Eコマース: ナレッジベースレポート
電子商取引
eコマースナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
Eコマース：外部データ（API）→AI分析
電子商取引
EC用の外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
電子商取引: 自律型 Web エージェント
電子商取引
電子商取引のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
E コマース: 承認とエスカレーション (待機)
電子商取引
しきい値に応じて、電子商取引リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
Eコマース: スコアリングと優先順位付け (セット)
電子商取引
電子商取引レコードに 1 ～ 100 のスコアを付け、その優先順位 (高/中/低) を決定します。
使用する
Eコマース: 並行分析 → 結合
電子商取引
PARALLEL における電子商取引の機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
eコマース: AI応答 → Slack通知
電子商取引
電子商取引応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
電子商取引: 多言語翻訳
電子商取引
用語を保持して電子商取引のテキストを翻訳します。
使用する
Eコマース: パーソナライズされた電子メール
電子商取引
電子商取引用にコンテキストに応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
e コマース: よくある質問の自動返信
電子商取引
E コマースでは、よくある質問に対するナレッジ ベースからの自動回答が提供されます。
使用する
Eコマース：メモ→アクションリスト
電子商取引
電子商取引会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
電子商取引: 品質とコンプライアンスのチェック
電子商取引
電子商取引コンテンツの品質/互換性をチェックします。
使用する

イベント管理 (19)

イベント管理: テキストとドキュメントの要約
イベント管理
イベント管理分野の長文テキストやドキュメントを5つの記事にまとめています。
使用する
イベント管理: リクエストの分類とルーティング
イベント管理
イベント管理は、緊急度に応じてリクエストを分割し、正しい応答ブランチに送ります。
使用する
イベント管理: 対応とコミュニケーションの草案
イベント管理
イベント管理の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
イベント管理: コンテンツ制作
イベント管理
イベント管理のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを生成します。
使用する
イベント管理: 感情と優先度の分析
イベント管理
イベント管理は、メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
イベント管理: ドキュメント データ抽出 (セット)
イベント管理
イベント管理ドキュメントから構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
イベント管理: ナレッジベースアシスタント
イベント管理
企業ナレッジ ベース (RAG) からのイベント管理に関する質問に答えます。
使用する
イベント管理: ナレッジベースレポート
イベント管理
イベント管理は、ナレッジ ベースの応答を管理レポートに変換します。
使用する
イベント管理：外部データ（API）→AI分析
イベント管理
イベント管理用の外部APIデータを抽出し、AIで解析します（リトライ/エラー管理あり）。
使用する
イベント管理: 自律型 Web エージェント
イベント管理
イベント管理のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
イベント管理: 承認とエスカレーション (待機)
イベント管理
イベント管理は、しきい値に応じて、リクエストを人間の承認 (待機) に送信するか、自動的に処理します。
使用する
イベント管理: スコアリングと優先順位付け (セット)
イベント管理
イベント管理はレコードに 1 ～ 100 のスコアを付け、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
イベント管理: 並列分析 → マージ
イベント管理
イベント管理の PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
イベント管理：AI対応→Slack通知
イベント管理
イベント管理は応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
イベント管理: 多言語翻訳
イベント管理
用語を維持したままイベント管理テキストを翻訳します。
使用する
イベント管理: パーソナライズされた電子メール
イベント管理
イベント管理用にコンテキストに応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
イベント管理: よくある質問の自動返信
イベント管理
イベント管理は、ナレッジ ベースからのよくある質問に自動的に回答します。
使用する
イベント管理：メモ→アクションリスト
イベント管理
イベント管理は、会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
イベント管理: 品質とコンプライアンスの管理
イベント管理
イベント管理コンテンツの品質/コンプライアンスを監視します。
使用する

財務および会計 (19)

財務と会計: テキストと文書の要約
財務および会計
財務・会計分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
財務と会計: リクエストの分類とルーティング
財務および会計
財務および会計のリクエストを緊急度に応じて分離し、適切な対応ブランチに転送します。
使用する
財務および会計: 対応およびコミュニケーションの草案
財務および会計
財務および会計の分野で受信したメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
財務および会計: コンテンツ制作
財務および会計
財務と会計のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
財務と会計: 感情と優先度の分析
財務および会計
Finance & Accounting メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
財務および会計: 文書データの抽出 (セット)
財務および会計
Finance & Accounting ドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
財務および会計: ナレッジベースアシスタント
財務および会計
企業情報ベース (RAG) からの財務および会計に関する質問に答えます。
使用する
財務および会計: ナレッジベースレポート
財務および会計
Finance & Accounting ナレッジ ベースの回答をエグゼクティブ レポートに変換します。
使用する
財務・会計：外部データ（API）→AI分析
財務および会計
財務会計向けの外部APIデータを抽出し、AIで分析（リトライ・エラー管理あり）します。
使用する
財務および会計: 自律型 Web エージェント
財務および会計
財務および会計のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
財務と会計: 承認とエスカレーション (待機)
財務および会計
しきい値に応じて、財務および会計リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
財務と会計: スコアリングと優先順位付け (セット)
財務および会計
財務および会計レコードを 1 ～ 100 でスコア付けし、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
財務および会計: 並列分析 → 結合
財務および会計
PARALLEL for Finance & Accounting で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
財務・会計：AI応答→Slack通知
財務および会計
Finance & Accounting は応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
財務会計: 多言語翻訳
財務および会計
用語を保持して財務および会計のテキストを翻訳します。
使用する
財務および会計: パーソナライズされた電子メール
財務および会計
財務および会計向けに状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
財務および会計: FAQ 自動返信
財務および会計
Finance & Accounting は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
財務および会計: 注記 → アクション リスト
財務および会計
財務および会計は、会議/インタビューのメモから要約とアクション リストを作成します。
使用する
財務および会計: 品質およびコンプライアンスの管理
財務および会計
財務および会計コンテンツの品質/コンプライアンスを監査します。
使用する

法務とコンプライアンス (19)

法務とコンプライアンス: テキストと文書の要約
法務とコンプライアンス
法務・コンプライアンス分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
法務とコンプライアンス: 請求の分類とルーティング
法務とコンプライアンス
法務およびコンプライアンスのリクエストを緊急度に応じて分類し、適切な対応ブランチに送信します。
使用する
法務とコンプライアンス: 対応とコミュニケーションの草案
法務とコンプライアンス
法務およびコンプライアンスの分野で受け取ったメッセージに対する専門的な回答の草案を作成します。
使用する
法務とコンプライアンス: コンテンツ制作
法務とコンプライアンス
法務とコンプライアンスのトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
法務とコンプライアンス: 感情と優先度の分析
法務とコンプライアンス
法的およびコンプライアンスに関するメッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
法務およびコンプライアンス: 文書データの抽出 (セット)
法務とコンプライアンス
法務およびコンプライアンスの文書から構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
法務とコンプライアンス: ナレッジベースアシスタント
法務とコンプライアンス
企業知識ベース (RAG) からの法律およびコンプライアンスの質問に答えます。
使用する
法務とコンプライアンス: ナレッジベース レポート
法務とコンプライアンス
法務とコンプライアンスの知識ベースの回答をエグゼクティブ レポートに変換します。
使用する
法務とコンプライアンス: 外部データ (API) → AI 分析
法務とコンプライアンス
外部 API データを抽出し (リトライ/エラー管理付き)、AI で分析して法務とコンプライアンスを実現します。
使用する
法務とコンプライアンス: 自律型 Web エージェント
法務とコンプライアンス
法務およびコンプライアンスのエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
法務とコンプライアンス: 承認とエスカレーション (待機)
法務とコンプライアンス
法的およびコンプライアンス要求は、しきい値に応じて人間の承認に転送される (待機) か、自動的に処理されます。
使用する
法務とコンプライアンス: スコアリングと優先順位付け (セット)
法務とコンプライアンス
法務およびコンプライアンスの記録を 1 ～ 100 でスコア付けし、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
法務とコンプライアンス: 並行分析 → 結合
法務とコンプライアンス
法務とコンプライアンスの PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
法務・コンプライアンス：AI対応→Slack通知
法務とコンプライアンス
Legal & Compliance は応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
法務とコンプライアンス: 多言語翻訳
法務とコンプライアンス
用語を維持したまま法務およびコンプライアンスのテキストを翻訳します。
使用する
法務とコンプライアンス: パーソナライズされた電子メール
法務とコンプライアンス
法務とコンプライアンスに関する状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
法務とコンプライアンス: よくある質問の自動返信
法務とコンプライアンス
Legal & Compliance は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
法的およびコンプライアンス: 注記 → アクションリスト
法務とコンプライアンス
法務およびコンプライアンス部門は、会議/面接のメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
法務とコンプライアンス: 品質とコンプライアンスの管理
法務とコンプライアンス
法務およびコンプライアンスのコンテンツの品質/コンプライアンスを監視します。
使用する

コンテンツと編集 (19)

コンテンツと編集: テキストとドキュメントの要約
コンテンツと編集
コンテンツ＆編集分野の長文・文書を5項目にまとめています。
使用する
コンテンツと編集: リクエストの分類とルーティング
コンテンツと編集
緊急度に応じてコンテンツと編集リクエストを分離し、適切な応答ブランチに送信します。
使用する
コンテンツと編集: 応答とコミュニケーションの草案
コンテンツと編集
コンテンツとエディトリアルの分野で受信メッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
コンテンツと編集: コンテンツ制作
コンテンツと編集
コンテンツと編集のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
コンテンツと編集: 感情と優先度の分析
コンテンツと編集
コンテンツとエディトリアルでは、メッセージの感情と緊急性が自動的に評価されます。
使用する
コンテンツと編集: ドキュメント データの抽出 (セット)
コンテンツと編集
コンテンツおよび編集ドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
コンテンツと編集: ナレッジベースアシスタント
コンテンツと編集
企業ナレッジ ベース (RAG) からのコンテンツと編集に関する質問に答えます。
使用する
コンテンツと編集者: ナレッジベースレポート
コンテンツと編集
コンテンツおよび編集ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
コンテンツと編集: 外部データ (API) → AI 分析
コンテンツと編集
コンテンツとエディトリアルの外部 API データを取得し、AI で分析します (リトライ/エラー管理付き)。
使用する
コンテンツと編集者: 自律型 Web エージェント
コンテンツと編集
コンテンツおよび編集エージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
コンテンツと編集: 承認とエスカレーション (待機)
コンテンツと編集
しきい値に応じて、コンテンツおよび編集リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
コンテンツと編集: スコアリングと優先順位付け (セット)
コンテンツと編集
コンテンツと編集レコードに 1 ～ 100 のスコアを付け、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
コンテンツと編集: 並列分析 → 結合
コンテンツと編集
コンテンツとエディトリアルの機会とリスクを PARALLEL で分析し、Merge を使用してバランスの取れた評価に変換します。
使用する
コンテンツと編集: AI 応答 → Slack 通知
コンテンツと編集
コンテンツと編集は応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
コンテンツと編集: 多言語翻訳
コンテンツと編集
用語を維持したままコンテンツと論説文を翻訳します。
使用する
コンテンツと編集: パーソナライズされたメール
コンテンツと編集
コンテンツとエディトリアルに関して、状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
コンテンツとエディトリアル: よくある質問の自動返信
コンテンツと編集
コンテンツと編集は、ナレッジ ベースからのよくある質問に自動的に回答します。
使用する
コンテンツと編集: メモ → アクションリスト
コンテンツと編集
コンテンツと編集部門は、会議/インタビューのメモから要約とアクション リストを作成します。
使用する
コンテンツと編集: 品質と互換性のチェック
コンテンツと編集
コンテンツと編集コンテンツの品質/互換性をレビューします。
使用する

人事 (19)

人事: テキストと文書の要約
人事
人事分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
人事: リクエストの分類とルーティング
人事
緊急度に応じて人事リクエストを分離し、適切な応答ブランチに送信します。
使用する
人事: 対応とコミュニケーションの草案
人事
人事部門で受け取ったメッセージに対する専門的な返答草案を作成します。
使用する
人事: コンテンツ制作
人事
人事向けのテーマに関する説得力のあるコンテンツテキストを作成します。
使用する
人事: 感情と優先順位の分析
人事
人事メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
人事: 文書データの抽出 (セット)
人事
人事文書から構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
人事: ナレッジベースアシスタント
人事
企業情報ベース (RAG) からの人事に関する質問に答えます。
使用する
人事: ナレッジベースレポート
人事
人事ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
人事：外部データ（API）→AI分析
人事
人事向けの外部APIデータを抽出し、AIで分析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
人事: 自律型 Web エージェント
人事
人事エージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
人事: 承認とエスカレーション (待機)
人事
人事部門は、リクエストを人間の承認に導く (待機) か、しきい値に従って自動的に処理します。
使用する
人事: スコアリングと優先順位付け (セット)
人事
人事レコードに 1 ～ 100 のスコアが付けられ、優先度 (高/中/低) が決定されます。
使用する
人事：並列分析→結合
人事
PARALLEL for Human Resources で機会とリスクを分析し、Merge を使用してバランスの取れた評価に変換します。
使用する
人事：AI対応→Slack通知
人事
人事部門は応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
人事部門: 多言語翻訳
人事
用語を保持して人事テキストを翻訳します。
使用する
人事: パーソナライズされた電子メール
人事
人事向けに状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
人事：FAQ自動応答
人事
人事部門はナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
人事：メモ→アクションリスト
人事
人事部は、会議/面接のメモから概要とアクションリストを作成します。
使用する
人事: 品質およびコンプライアンスの管理
人事
人事コンテンツの品質/互換性を監視します。
使用する

公共およびNGO (19)

公共および NGO: テキストおよび文書の要約
公共およびNGO
公共・NGO分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
公共およびNGO: 需要の分類とルーティング
公共およびNGO
一般のリクエストと NGO のリクエストを緊急度に応じて分類し、適切な対応部門に誘導します。
使用する
公共およびNGO: 対応およびコミュニケーション草案
公共およびNGO
公共およびNGO分野で受け取ったメッセージに対する専門的な回答草案を作成します。
使用する
公共およびNGO: コンテンツ制作
公共およびNGO
一般および NGO 向けに、主題に関する説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
公共とNGO: 感情と優先順位の分析
公共およびNGO
一般および NGO のメッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
政府および NGO: 文書データの抽出 (セット)
公共およびNGO
政府および NGO の文書から構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
政府および NGO: ナレッジベース アシスタント
公共およびNGO
企業知識ベース (RAG) からの一般および NGO の質問に答えます。
使用する
公共およびNGO: ナレッジベースレポート
公共およびNGO
一般および NGO のナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
政府とNGO: 外部データ(API) → AI分析
公共およびNGO
公共・NGO向けの外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
公共および NGO: 自律型 Web エージェント
公共およびNGO
公共およびNGOのエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
公共および NGO: 承認とエスカレーション (待機)
公共およびNGO
一般および NGO のリクエストを、しきい値に従って人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
公共および NGO: スコアリングと優先順位付け (セット)
公共およびNGO
公共および NGO の記録を 1 ～ 100 でスコア化し、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
公共とNGO: 並行分析 → 結合
公共およびNGO
一般大衆と NGO の機会とリスクを並行して分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
政府とNGO: AI対応 → Slack通知
公共およびNGO
政府および NGO の応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
政府とNGO: 多言語翻訳
公共およびNGO
用語を維持したまま公共および NGO の文書を翻訳します。
使用する
政府と NGO: パーソナライズされたメール
公共およびNGO
政府や NGO 向けに状況に応じてパーソナライズされたメールを作成します。
使用する
政府および NGO: FAQ 自動返信
公共およびNGO
一般および NGO のよくある質問にナレッジ ベースから自動的に回答します。
使用する
政府および NGO: 注記 → アクションリスト
公共およびNGO
一般向けおよび NGO の会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
公共およびNGO: 品質およびコンプライアンスの管理
公共およびNGO
公共コンテンツと NGO コンテンツの品質と互換性をチェックします。
使用する

物流と供給 (19)

物流と供給: テキストと文書の要約
物流と供給
ロジスティクス＆サプライ分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
物流と供給: 需要の分類とルーティング
物流と供給
緊急度に応じて物流と供給のリクエストを分離し、適切な対応ブランチに転送します。
使用する
物流と供給: 対応とコミュニケーションの草案
物流と供給
物流および供給の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な回答草案を作成します。
使用する
物流と供給: コンテンツ制作
物流と供給
物流と供給のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
物流と供給: 感情と優先度の分析
物流と供給
物流および供給メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
物流と供給: 文書データ抽出 (セット)
物流と供給
ロジスティクスおよび供給ドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
物流と供給: ナレッジベースアシスタント
物流と供給
企業ナレッジ ベース (RAG) からの物流と供給に関する質問に答えます。
使用する
物流と供給: ナレッジベースレポート
物流と供給
物流と調達のナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
物流・供給：外部データ（API）→AI分析
物流と供給
ロジスティクス＆サプライ向けの外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
物流と供給: 自律型 Web エージェント
物流と供給
物流と供給のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
物流と供給: 承認とエスカレーション (待機)
物流と供給
物流および供給リクエストを人間の承認 (待機) に指示するか、しきい値に従って自動的に処理します。
使用する
物流と供給: スコアリングと優先順位付け (セット)
物流と供給
物流および供給レコードを 1 ～ 100 でスコア化し、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
物流と供給: 並行分析 → 結合
物流と供給
物流と供給の PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
物流・供給：AI対応→Slack通知
物流と供給
Logistics & Supply は応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
物流と供給: 多言語翻訳
物流と供給
用語を保持して物流と供給のテキストを翻訳します。
使用する
物流と供給: パーソナライズされたメール
物流と供給
物流と供給に関する状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
物流と供給: FAQ 自動応答
物流と供給
Logistics & Supply は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
物流と供給: 注記 → アクションリスト
物流と供給
物流と供給の会議/インタビューのメモから概要とアクションのリストを作成します。
使用する
物流と供給: 品質とコンプライアンスの管理
物流と供給
物流と供給のコンテンツの品質/互換性を検査します。
使用する

メディアと出版 (19)

メディアと出版: テキストと文書の要約
メディアと出版
メディア＆出版分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
メディアと出版: 需要の分類とルーティング
メディアと出版
メディアとパブリッシングのリクエストを緊急度に応じて分類し、正しい応答ブランチに送ります。
使用する
メディアと出版: 対応とコミュニケーションの草案
メディアと出版
メディアと出版の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な返答草案を作成します。
使用する
メディアと出版: コンテンツ制作
メディアと出版
メディアと出版のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
メディアと出版: 感情と優先度の分析
メディアと出版
Media & Publishing は、メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
メディアと出版: ドキュメント データ抽出 (セット)
メディアと出版
メディアおよび出版ドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
メディアと出版: ナレッジベースアシスタント
メディアと出版
企業ナレッジ ベース (RAG) からのメディアと出版に関する質問に答えます。
使用する
メディアと出版: ナレッジベースレポート
メディアと出版
メディアと出版のナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
メディアと出版: 外部データ (API) → AI 分析
メディアと出版
Media & Publishing向けの外部APIデータを抽出し、AIで解析します（リトライ/エラー管理あり）。
使用する
メディアとパブリッシング: 自律型 Web エージェント
メディアと出版
メディアおよび出版エージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
メディアと公開: 承認とエスカレーション (待機)
メディアと出版
しきい値に応じて、メディアおよび公開リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
メディアと出版: スコアリングと優先順位付け (セット)
メディアと出版
Media & Publishing は 1 ～ 100 のレコードにスコアを付け、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
メディアと出版: 並行分析 → 結合
メディアと出版
メディアと出版の PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
メディアと出版: AI 応答 → Slack 通知
メディアと出版
Media & Publishing は応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
メディアと出版: 多言語翻訳
メディアと出版
用語を維持したままメディアおよび出版テキストを翻訳します。
使用する
メディアと出版: パーソナライズされたメール
メディアと出版
メディアと出版向けに状況に応じてパーソナライズされたメールを作成します。
使用する
メディアと出版: FAQ 自動返信
メディアと出版
Media & Publishing は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
メディアと出版: メモ → アクション リスト
メディアと出版
Media & Publishing は、会議/インタビューのメモから要約とアクション リストを作成します。
使用する
メディアと出版: 品質とコンプライアンスの管理
メディアと出版
メディアと出版コンテンツの品質/コンプライアンスを監視します。
使用する

マーケティング (19)

マーケティング: テキストとドキュメントの要約
マーケティング
マーケティング分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
マーケティング: 需要の分類とルーティング
マーケティング
緊急度に応じてマーケティング リクエストを分離し、適切な対応ブランチに送信します。
使用する
マーケティング: 対応とコミュニケーションの概要
マーケティング
マーケティング分野で受信メッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
マーケティング: コンテンツ制作
マーケティング
マーケティング用のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを生成します。
使用する
マーケティング: 感情と優先度の分析
マーケティング
マーケティング メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
マーケティング: ドキュメント データ抽出 (セット)
マーケティング
マーケティング文書から構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
マーケティング: ナレッジベースアシスタント
マーケティング
企業ナレッジ ベース (RAG) からのマーケティングに関する質問に答えます。
使用する
マーケティング: ナレッジベースレポート
マーケティング
マーケティングナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
マーケティング：外部データ（API）→AI分析
マーケティング
マーケティングのために外部 API データを取得し、AI で分析します (リトライ/エラー管理付き)。
使用する
マーケティング: 自律型 Web エージェント
マーケティング
マーケティングエージェント; Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
マーケティング: 承認とエスカレーション (待機)
マーケティング
しきい値に応じて、マーケティング リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
マーケティング: スコアリングと優先順位付け (セット)
マーケティング
マーケティング記録を 1 ～ 100 でスコア化し、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
マーケティング: 並行分析 → 結合
マーケティング
PARALLEL でマーケティングの機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
マーケティング: AI応答 → Slack通知
マーケティング
マーケティング応答を生成して Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
マーケティング: 多言語翻訳
マーケティング
用語を維持しながらマーケティング テキストを翻訳します。
使用する
マーケティング: パーソナライズされたメール
マーケティング
マーケティングのために状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
マーケティング: FAQ 自動応答
マーケティング
知識ベースからマーケティングに関するよくある質問に自動的に回答します。
使用する
マーケティング: メモ → アクション リスト
マーケティング
マーケティング会議/インタビューのメモから要約とアクションリストを作成します。
使用する
マーケティング: 品質とコンプライアンスの管理
マーケティング
マーケティング コンテンツの品質/コンプライアンスを監視します。
使用する

小売 (19)

小売業: テキストとドキュメントの要約
小売
小売分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
小売: 需要の分類とルーティング
小売
緊急度に応じて小売リクエストを分離し、正しい応答ブランチに送信します。
使用する
小売業: 対応とコミュニケーションの草案
小売
小売分野で受信したメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
小売: コンテンツ制作
小売
小売向けのトピックから説得力のあるコンテンツ コピーを生成します。
使用する
小売業: センチメントと優先順位の分析
小売
小売メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
小売業: ドキュメント データ抽出 (セット)
小売
小売ドキュメントから構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
小売業: ナレッジベースアシスタント
小売
企業ナレッジ ベース (RAG) からの小売業の質問に答えます。
使用する
小売業: ナレッジベースレポート
小売
小売ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
小売業: 外部データ (API) → AI 分析
小売
小売業向けに外部 API データを取得し (リトライ/エラー管理付き)、AI で分析します。
使用する
小売業: 自律型 Web エージェント
小売
小売業の代理店。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
小売業: 承認とエスカレーション (待機)
小売
小売リクエストを人間の承認に転送する (待機) か、しきい値に基づいて自動的に処理します。
使用する
小売業: スコアリングと優先順位付け (セット)
小売
小売レコードに 1 ～ 100 のスコアを付け、その優先順位 (高/中/低) を決定します。
使用する
小売業: 並行分析 → 結合
小売
PARALLEL における小売業の機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
小売業: AI 応答 → Slack 通知
小売
小売応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
小売業: 多言語翻訳
小売
専門用語を維持したまま小売テキストを翻訳します。
使用する
小売業: パーソナライズされたメール
小売
小売業向けに状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
小売業: よくある質問の自動返信
小売
知識ベースから小売店でよくある質問に自動的に回答します。
使用する
小売業: 注記 → アクション リスト
小売
小売会議/インタビューのメモから要約とアクション リストを作成します。
使用する
小売: 品質とコンプライアンスの管理
小売
小売コンテンツの品質/コンプライアンスを監視します。
使用する

プロジェクト管理 (19)

プロジェクト管理: テキストとドキュメントの要約
プロジェクト管理
プロジェクトマネジメント分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
プロジェクト管理: 需要の分類とルーティング
プロジェクト管理
プロジェクト管理は、緊急度に応じてリクエストを分類し、適切な対応ブランチに送ります。
使用する
プロジェクト管理: 対応とコミュニケーションの草案
プロジェクト管理
プロジェクト管理の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
プロジェクト管理: コンテンツ制作
プロジェクト管理
プロジェクト管理のトピックに関する説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
プロジェクト管理: 感情と優先順位の分析
プロジェクト管理
プロジェクト管理メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
プロジェクト管理: ドキュメント データ抽出 (セット)
プロジェクト管理
プロジェクト管理ドキュメントから構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
プロジェクト管理: ナレッジベースアシスタント
プロジェクト管理
企業ナレッジ ベース (RAG) からのプロジェクト管理の質問に答えます。
使用する
プロジェクト管理: ナレッジベースレポート
プロジェクト管理
プロジェクト管理ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
プロジェクト管理：外部データ（API）→AI分析
プロジェクト管理
外部APIデータを抽出（リトライ/エラー管理あり）し、AIで分析してプロジェクト管理を実現します。
使用する
プロジェクト管理: 自律型 Web エージェント
プロジェクト管理
プロジェクト管理のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
プロジェクト管理: 承認とエスカレーション (待機)
プロジェクト管理
プロジェクト管理は、リクエストを人間の承認に導くか (待機)、またはしきい値に従って自動的に処理します。
使用する
プロジェクト管理: スコアリングと優先順位付け (セット)
プロジェクト管理
プロジェクト管理はレコードに 1 ～ 100 のスコアを付け、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
プロジェクト管理: 並列分析 → 結合
プロジェクト管理
プロジェクト管理の PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
プロジェクト管理：AI対応→Slack通知
プロジェクト管理
プロジェクト管理は応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
プロジェクト管理: 多言語翻訳
プロジェクト管理
用語を維持したままプロジェクト管理テキストを翻訳します。
使用する
プロジェクト管理: パーソナライズされた電子メール
プロジェクト管理
プロジェクト管理用に状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
プロジェクト管理: FAQ 自動返信
プロジェクト管理
プロジェクト管理は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
プロジェクト管理：メモ→アクションリスト
プロジェクト管理
プロジェクト管理は、会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
プロジェクト管理: 品質とコンプライアンスの管理
プロジェクト管理
プロジェクト管理コンテンツの品質/コンプライアンスを監視します。
使用する

レストラン＆フード (19)

レストランと食品: テキストとドキュメントの要約
レストラン＆フード
レストラン＆フード分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
レストラン & フード: リクエストの分類とルーティング
レストラン＆フード
レストランと食事のリクエストを緊急度に応じて分類し、正しい応答ブランチに転送します。
使用する
レストラン＆フード：対応とコミュニケーションの概要
レストラン＆フード
レストラン&フード分野で受け取ったメッセージに対する専門的な返信草案を作成します。
使用する
レストラン＆フード: コンテンツ制作
レストラン＆フード
レストランと食品のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
レストランと食品: 感情と優先順位の分析
レストラン＆フード
レストランと料理のメッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
レストラン&フード: ドキュメントデータ抽出 (セット)
レストラン＆フード
レストランと食品のドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
レストラン&フード: ナレッジベースアシスタント
レストラン＆フード
企業ナレッジ ベース (RAG) からのレストランと食品に関する質問に答えます。
使用する
レストランと食品: ナレッジベース レポート
レストラン＆フード
レストランと食品のナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
レストラン＆フード：外部データ（API）→AI分析
レストラン＆フード
レストラン＆フードの外部APIデータを抽出（リトライ・エラー管理あり）し、AIで解析します。
使用する
レストラン & フード: 自律型 Web エージェント
レストラン＆フード
レストラン&フードのエージェント; Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
レストランと食品: 承認とエスカレーション (待機)
レストラン＆フード
レストランと食事のリクエストを人間の承認 (待機) に指示するか、しきい値に従って自動的に処理します。
使用する
レストラン＆フード: スコアリングと優先順位付け (セット)
レストラン＆フード
レストランと食品のレコードに 1 ～ 100 のスコアが付けられ、優先度 (高/中/低) が決定されます。
使用する
レストランと食品: 並列分析 → 結合
レストラン＆フード
PARALLEL for Restaurant & Food の機会とリスクを分析し、Merge を使用してバランスの取れた評価に変換します。
使用する
レストラン＆フード: AI 応答 → Slack 通知
レストラン＆フード
Restaurant & Food は応答を生成し、Slack に送信します (ID Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
レストラン＆フード: 多言語翻訳
レストラン＆フード
専門用語を維持したままレストランと食品のテキストを翻訳します。
使用する
レストラン&フード: パーソナライズされたメール
レストラン＆フード
レストランと食品向けに状況に応じてパーソナライズされたメールを作成します。
使用する
レストラン&フード: よくある質問自動返信
レストラン＆フード
Restaurant & Food はナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
レストランと食事: メモ → アクション リスト
レストラン＆フード
レストランと食品のミーティング/インタビューのメモから概要とアクションリストを作成します。
使用する
レストランと食品: 品質とコンプライアンスのチェック
レストラン＆フード
レストランと食品のコンテンツの品質/互換性を検査します。
使用する

健康 (19)

健康: テキストと文書の要約
健康
健康分野の長文・文献を5つの記事にまとめています。
使用する
健康: 請求の分類とルーティング
健康
緊急度に応じてヘルスリクエストを分離し、正しい応答ブランチに送信します。
使用する
健康: 対応とコミュニケーションの草案
健康
健康分野で受け取ったメッセージに対する専門的な回答草案を作成します。
使用する
健康: コンテンツ制作
健康
健康に関するトピックに関する説得力のあるコンテンツテキストを作成します。
使用する
健康: 感情と優先順位の分析
健康
健康メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
ヘルス: ドキュメント データ抽出 (セット)
健康
健康文書から構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
健康: ナレッジベースアシスタント
健康
企業知識ベース (RAG) からの健康に関する質問に答えます。
使用する
健康: ナレッジベースレポート
健康
健康知識ベースの応答をエグゼクティブ レポートに変換します。
使用する
健康: 外部データ (API) → AI 分析
健康
ヘルスに関する外部 API データを抽出し、AI で分析します (リトライ/エラー管理付き)。
使用する
ヘルス: 自律型 Web エージェント
健康
健康に関するエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
健全性: 承認とエスカレーション (待機)
健康
ヘルスリクエストを人間の承認に導くか (待機)、またはしきい値に従って自動的に処理します。
使用する
健康: スコアリングと優先順位付け (セット)
健康
健康記録を 1 ～ 100 でスコア化し、その優先順位 (高/中/低) を決定します。
使用する
健全性: 並列分析 → 結合
健康
PARALLEL で健康の機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
健康: AI 応答 → Slack 通知
健康
正常性応答を生成し、Slack に送信します (ID Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
健康: 多言語翻訳
健康
用語を保持して健康関連テキストを翻訳します。
使用する
健康: パーソナライズされたメール
健康
健康に関する状況に応じてパーソナライズされたメールを作成します。
使用する
健康: FAQ 自動返信
健康
健康に関するよくある質問にナレッジ ベースから自動的に回答します。
使用する
健康: 注記 → アクションリスト
健康
保健会議や面接のメモから要約とアクションリストを作成します。
使用する
健康: 品質とコンプライアンスのチェック
健康
健康成分の品質/適合性を検査します。
使用する

販売 (19)

セールス: テキストとドキュメントの要約
販売
営業分野の長文・資料を5項目にまとめています。
使用する
販売: 需要の分類とルーティング
販売
緊急度に応じて営業リクエストを分類し、適切な対応ブランチに転送します。
使用する
営業: 対応とコミュニケーションの草案
販売
営業エリアで受け取ったメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
営業：コンテンツ制作
販売
販売用のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
販売: 感情と優先度の分析
販売
営業メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
販売：文書データ抽出（セット）
販売
販売伝票から構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
セールス: ナレッジベースアシスタント
販売
企業ナレッジベース (RAG) からのセールスに関する質問に答えます。
使用する
販売: ナレッジベースレポート
販売
セールスナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
営業：外部データ（API）→AI解析
販売
販売用の外部APIデータを抽出（リトライ・エラー管理あり）し、AIで分析します。
使用する
販売: 自律型 Web エージェント
販売
販売代理店。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
販売: 承認とエスカレーション (待機)
販売
しきい値に応じて、販売リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
セールス: スコアリングと優先順位付け (セット)
販売
販売記録に 1 ～ 100 のスコアが付けられ、その優先順位 (高/中/低) が決定されます。
使用する
販売: 並列分析 → マージ
販売
PARALLEL での販売機会とリスクを分析し、Merge でバランスの取れた評価に変換します。
使用する
営業：AI対応→Slack通知
販売
営業応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
営業：多言語翻訳
販売
用語を保持しながらセールステキストを翻訳します。
使用する
セールス: パーソナライズされたメール
販売
状況に応じてパーソナライズされた営業用電子メールを作成します。
使用する
セールス: FAQ 自動返信
販売
営業に関するよくある質問にナレッジ ベースから自動的に回答します。
使用する
セール：ノート→アクションリスト
販売
営業会議やインタビューのメモから要約とアクションリストを作成します。
使用する
販売: 品質およびコンプライアンスのチェック
販売
販売内容の品質/互換性を監視します。
使用する

保険 (19)

保険: テキストと文書の要約
保険
保険分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
保険: 保険金請求の分類とルーティング
保険
緊急度に応じて保険請求を分類し、適切な対応部門に誘導します。
使用する
保険: 対応とコミュニケーションの草案
保険
保険分野での受信メッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
保険: コンテンツ制作
保険
保険のトピックから説得力のあるコンテンツテキストを生成します。
使用する
保険: 感情と優先順位の分析
保険
保険メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
Fuse: ドキュメント データ抽出 (セット)
保険
保険書類から構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
保険: ナレッジベースアシスタント
保険
企業知識ベース (RAG) からの保険に関する質問に答えます。
使用する
保険: ナレッジベースレポート
保険
保険ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
保険：外部データ（API）→AI分析
保険
保険用の外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
保険: 自律型 Web エージェント
保険
保険代理店; Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
保険: 承認とエスカレーション (待機)
保険
保険請求を人間の承認に転送する (待機) か、しきい値に基づいて自動的に処理します。
使用する
保険: スコアリングと優先順位付け (セット)
保険
保険レコードに 1 ～ 100 のスコアを付け、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
保険: 並列分析 → 結合
保険
PARALLEL で保険の機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
保険：AI対応→Slack通知
保険
ヒューズ応答を生成し、Slack に送信します (ID Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
保険：多言語翻訳
保険
用語を保持した保険テキストを翻訳します。
使用する
保険: パーソナライズされたメール
保険
保険に関する状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
保険: FAQ 自動応答
保険
Insurance は、よくある質問に対するナレッジ ベースからの自動回答を提供します。
使用する
保険：メモ→アクションリスト
保険
保険会議/面接のメモから概要とアクションリストを作成します。
使用する
保険: 品質とコンプライアンスのチェック
保険
保険内容の品質・適合性を検査します。
使用する

ソーシャルメディア (19)

ソーシャルメディア: テキストとドキュメントの要約
ソーシャルメディア
ソーシャルメディア分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
ソーシャルメディア: 需要の分類とルーティング
ソーシャルメディア
緊急度に応じてソーシャル メディア リクエストを分離し、正しい応答ブランチに送信します。
使用する
ソーシャルメディア: 対応とコミュニケーションの草案
ソーシャルメディア
ソーシャルメディアの分野で受け取ったメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
ソーシャルメディア: コンテンツ制作
ソーシャルメディア
ソーシャル メディアのトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
ソーシャルメディア: 感情と優先度の分析
ソーシャルメディア
ソーシャルメディアメッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
ソーシャルメディア: ドキュメントデータ抽出 (セット)
ソーシャルメディア
ソーシャル メディア ドキュメントから構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
ソーシャルメディア: ナレッジベースアシスタント
ソーシャルメディア
企業知識ベース (RAG) からのソーシャル メディアの質問に答えます。
使用する
ソーシャルメディア: ナレッジベースレポート
ソーシャルメディア
ソーシャルメディアナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
ソーシャルメディア：外部データ（API）→AI分析
ソーシャルメディア
ソーシャルメディア向けの外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）します。
使用する
ソーシャル メディア: 自律型 Web エージェント
ソーシャルメディア
ソーシャルメディア上のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
ソーシャルメディア: 承認とエスカレーション (待機)
ソーシャルメディア
しきい値に応じて、ソーシャル メディア リクエストを人間の承認 (待機) に誘導するか、自動的に処理します。
使用する
ソーシャルメディア: スコアリングと優先順位付け (セット)
ソーシャルメディア
ソーシャル メディア レコードを 1 ～ 100 でスコア化し、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
ソーシャルメディア: 並行分析 → 結合
ソーシャルメディア
ソーシャル メディアの機会とリスクを並行して分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
ソーシャルメディア: AI応答 → Slack通知
ソーシャルメディア
ソーシャルメディアは応答を生成し、Slack に送信します (アイデンティティボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
ソーシャルメディア: 多言語翻訳
ソーシャルメディア
用語を保持してソーシャル メディアのテキストを翻訳します。
使用する
ソーシャルメディア: パーソナライズされた電子メール
ソーシャルメディア
ソーシャルメディア向けに状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
ソーシャルメディア: よくある質問の自動返信
ソーシャルメディア
ソーシャル メディアは、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
ソーシャルメディア: メモ → アクションリスト
ソーシャルメディア
ソーシャル メディアの会議/インタビューのメモから要約とアクション リストを作成します。
使用する
ソーシャルメディア: 品質とコンプライアンスのチェック
ソーシャルメディア
ソーシャルメディアコンテンツの品質/互換性をチェックします。
使用する

農業 (19)

農業: テキストと文書の要約
農業
農業分野の長文・文献を5つの記事にまとめています。
使用する
農業: 需要の分類とルーティング
農業
農業リクエストを緊急度に応じて分類し、適切な対応ブランチに送信します。
使用する
農業: 対応とコミュニケーションの草案
農業
農業分野で受け取ったメッセージに対する専門的な回答草案を作成します。
使用する
農業: コンテンツ制作
農業
農業に関するトピックから説得力のあるコンテンツテキストを生成します。
使用する
農業: 感情と優先順位の分析
農業
農業メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
農業: ドキュメント データ抽出 (セット)
農業
農業文書から構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
農業: ナレッジベースアシスタント
農業
企業知識ベース (RAG) からの農業に関する質問に答えます。
使用する
農業: ナレッジベースレポート
農業
農業ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
農業：外部データ（API）→AI分析
農業
農業向け外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
農業: 自律型 Web エージェント
農業
農業に関するエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
農業: 承認とエスカレーション (待機)
農業
農業リクエストを人間の承認（待機）に指示するか、しきい値に従って自動的に処理します。
使用する
農業: スコアリングと優先順位付け (セット)
農業
農業記録を 1 から 100 までスコア化し、優先順位 (高/中/低) を決定します。
使用する
農業: 並列分析 → 結合
農業
PARALLEL で農業の機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスのとれた評価に変換します。
使用する
農業: AI 応答 → Slack 通知
農業
Agriculture は応答を生成し、Slack に送信します（ID Vault から Slack ID を選択します）。
使用する
農業: 多言語翻訳
農業
用語を保存したまま農業文書を翻訳します。
使用する
農業: パーソナライズされたメール
農業
農業向けに状況に応じてパーソナライズされたメールを作成します。
使用する
農業: FAQ 自動返信
農業
Agriculture は、よくある質問に対するナレッジ ベースからの自動回答を提供します。
使用する
農業: メモ → アクションリスト
農業
農業会議やインタビューのメモから要約と行動リストを作成します。
使用する
農業: 品質とコンプライアンスの管理
農業
農業原料の品質/適合性を検査します。
使用する

観光とホスピタリティ (19)

観光とホテル管理: テキストと文書の要約
観光とホスピタリティ
観光・ホテル経営分野の長文・文献を5つの記事にまとめています。
使用する
観光とホテル管理: 需要の分類とルーティング
観光とホスピタリティ
観光とホスピタリティのリクエストを緊急度に応じて分類し、適切な対応ブランチに転送します。
使用する
観光とホスピタリティ: 対応とコミュニケーションの草案
観光とホスピタリティ
観光およびホテル管理の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な返答草案を作成します。
使用する
観光とホスピタリティ: コンテンツ制作
観光とホスピタリティ
観光とホテル管理のテーマに関する説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
観光とホスピタリティの管理: 感情と優先度の分析
観光とホスピタリティ
観光とホスピタリティのメッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
観光&ホスピタリティ: ドキュメント データ抽出 (セット)
観光とホスピタリティ
観光とホスピタリティのドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
観光＆ホスピタリティ管理: ナレッジベースアシスタント
観光とホスピタリティ
企業知識ベース (RAG) からの観光とホスピタリティに関する質問に答えます。
使用する
観光とホスピタリティ: ナレッジベース レポート
観光とホスピタリティ
観光とホスピタリティの知識ベースの回答をエグゼクティブ レポートに変換します。
使用する
観光＆ホスピタリティ: 外部データ (API) → AI 分析
観光とホスピタリティ
観光・ホスピタリティ向けの外部APIデータを抽出し、AIで分析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
観光とホスピタリティ: 自律型 Web エージェント
観光とホスピタリティ
観光およびホテル管理のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
観光とホスピタリティ: 承認とエスカレーション (待機)
観光とホスピタリティ
観光とホスピタリティのリクエストを人間の承認 (待機) に指示するか、しきい値に従って自動的に処理します。
使用する
観光とホスピタリティの管理: スコアリングと優先順位付け (セット)
観光とホスピタリティ
観光とホスピタリティの記録を 1 ～ 100 でスコア化し、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
観光とホスピタリティの管理: 並列分析 → 結合
観光とホスピタリティ
観光およびホテル管理の PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
観光とホスピタリティ: AI 応答 → Slack 通知
観光とホスピタリティ
Tourism & Hospitality は応答を生成し、Slack に送信します (ID ボールトから Slack ID を選択します)。
使用する
観光とホスピタリティ: 多言語翻訳
観光とホスピタリティ
用語を保持して観光とホスピタリティのテキストを翻訳します。
使用する
観光とホスピタリティ: パーソナライズされたメール
観光とホスピタリティ
観光とホスピタリティ向けに状況に応じてパーソナライズされたメールを作成します。
使用する
観光とホスピタリティ: FAQ 自動返信
観光とホスピタリティ
Tourism & Hotel Management は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
観光とホスピタリティ: メモ → アクション リスト
観光とホスピタリティ
観光およびホテル管理は、会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
観光とホスピタリティ: 品質とコンプライアンスの管理
観光とホスピタリティ
観光とホスピタリティのコンテンツの品質/互換性をチェックします。
使用する

生産と製造 (19)

生産と製造: テキストとドキュメントの要約
生産と製造
生産・製造分野の長文・資料を5つの記事にまとめています。
使用する
生産と製造: 需要の分類とルーティング
生産と製造
緊急度に応じて生産リクエストと製造リクエストを分離し、正しい応答ブランチに転送します。
使用する
生産と製造: 対応とコミュニケーションの草案
生産と製造
生産および製造分野で受け取ったメッセージに対する専門的な回答草案を作成します。
使用する
制作および製造: コンテンツ制作
生産と製造
生産と製造のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを作成します。
使用する
生産と製造: センチメントと優先順位の分析
生産と製造
生産および製造メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
生産および製造: ドキュメント データ抽出 (セット)
生産と製造
生産および製造ドキュメントから構造化データ (モデル + セット + 式) を抽出します。
使用する
生産および製造: ナレッジベースアシスタント
生産と製造
企業ナレッジ ベース (RAG) からの生産および製造に関する質問に答えます。
使用する
生産と製造: ナレッジベースレポート
生産と製造
生産および製造ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
生産・製造：外部データ（API）→AI分析
生産と製造
生産・製造向けの外部APIデータを抽出し、AIで解析（リトライ・エラー管理あり）。
使用する
生産と製造: 自律型 Web エージェント
生産と製造
生産および製造の代理店。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
生産と製造: 承認とエスカレーション (待機)
生産と製造
生産および製造リクエストは、しきい値に従って人間の承認 (待機) に指示されるか、自動的に処理されます。
使用する
生産と製造: スコアリングと優先順位付け (セット)
生産と製造
生産および製造レコードに 1 ～ 100 のスコアが付けられ、優先度 (高/中/低) が決定されます。
使用する
生産と製造: 並行分析 → 結合
生産と製造
生産と製造の PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
製造・製造：AI対応→Slack通知
生産と製造
Production & Manufacturing は応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
生産および製造: 多言語翻訳
生産と製造
用語を維持しながら、生産および製造に関するテキストを翻訳します。
使用する
生産と製造: パーソナライズされた電子メール
生産と製造
製造および製造向けに状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
生産と製造: FAQ 自動返信
生産と製造
Production & Manufacturing は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
生産と製造：メモ→アクションリスト
生産と製造
生産および製造の会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
生産と製造: 品質とコンプライアンスの管理
生産と製造
生産および製造内容の品質/互換性を検査します。
使用する

製品管理 (19)

プロダクト管理: テキストとドキュメントの要約
製品管理
プロダクトマネジメント分野の長文・文書を5つの記事にまとめています。
使用する
製品管理: 需要の分類とルーティング
製品管理
製品管理は、緊急度に応じてリクエストを分離し、正しい応答ブランチに送ります。
使用する
製品管理: 対応とコミュニケーションの草案
製品管理
製品管理の分野で受け取ったメッセージに対する専門的な応答草案を作成します。
使用する
プロダクトマネジメント: コンテンツ制作
製品管理
製品管理のトピックから説得力のあるコンテンツ テキストを生成します。
使用する
製品管理: 感情と優先度の分析
製品管理
Product Management は、メッセージの感情と緊急性を自動的に評価します。
使用する
製品管理: 文書データ抽出 (セット)
製品管理
製品管理ドキュメントから構造化データを抽出します (モデル + セット + 式)。
使用する
製品管理: ナレッジベースアシスタント
製品管理
企業ナレッジ ベース (RAG) からの製品管理に関する質問に答えます。
使用する
製品管理: ナレッジベースレポート
製品管理
製品管理ナレッジベースの回答をエグゼクティブレポートに変換します。
使用する
プロダクト管理：外部データ（API）→AI分析
製品管理
外部 API データを抽出し (リトライ/エラー管理付き)、AI で分析してプロダクト管理を実現します。
使用する
製品管理: 自律型 Web エージェント
製品管理
製品管理のエージェント。 Web 検索、ページ取得、スキルを自律的に使用します。
使用する
製品管理: 承認とエスカレーション (待機)
製品管理
製品管理は、しきい値に応じて、リクエストを人間の承認に導くか (待機)、または自動的に処理します。
使用する
製品管理: スコアリングと優先順位付け (セット)
製品管理
製品管理はレコードに 1 ～ 100 のスコアを付け、優先度 (高/中/低) を決定します。
使用する
プロダクト管理: 並列分析 → マージ
製品管理
製品管理の PARALLEL で機会とリスクを分析し、Merge を使用してそれらをバランスの取れた評価に変換します。
使用する
プロダクト管理：AI応答→Slack通知
製品管理
Product Management は応答を生成し、Slack に送信します (Identity Vault から Slack ID を選択します)。
使用する
製品管理: 多言語翻訳
製品管理
用語を維持したまま製品管理テキストを翻訳します。
使用する
製品管理: パーソナライズされた電子メール
製品管理
製品管理用に状況に応じてパーソナライズされた電子メールを作成します。
使用する
製品管理: よくある質問の自動返信
製品管理
製品管理は、ナレッジ ベースからよくある質問に自動的に回答します。
使用する
製品管理：メモ→アクションリスト
製品管理
製品管理は、会議/インタビューのメモから概要とアクション リストを作成します。
使用する
製品管理: 品質と互換性の管理
製品管理
製品管理コンテンツの品質/互換性を監視します。
使用する

⭐ 注目のストリーム (16)

サポート リクエスト: 分類 → RAG → 応答 → Slack
⭐ 注目のストリーム
受信したリクエストを緊急度 (Switch) に応じて分類し、正しいブランチのナレッジ ベースを検索して応答を生成し、Merge で 2 つのブランチを結合して Slack に送信します。コネクタ + スイッチ + RAG + マージ + エラー処理を使用します。
使用する
GitHub の問題トリアージ → Notion + Slack (並行)
⭐ 注目のストリーム
AI (概要 + タグ) で GitHub の新しい問題をトリアージし、Set でフィールドを準備してから、ページを PARALLEL で Notion に開き、Slack にレポートします (ファンアウト → マージ)。ポーリング トリガー (Trigger=Polling) を使用して自動的に動作します。
使用する
自律型ウェブリサーチエージェント
⭐ 注目のストリーム
単一の強力なエージェント: Web 検索、ページ取得、計算ツールを使用してトピックを自律的に調査します (エージェントファースト モード → すべてのスキルがツールになります)。エルメス流の「あなたはそれを理解します」の流れ。
使用する
マルチソース ブリーフィング (並列 RAG + Web + API → 合成)
⭐ 注目のストリーム
エンタープライズ ナレッジ ベース (RAG)、Web 検索 (エージェント)、API の 3 つのソースから情報を同時に収集し、Merge を使用してそのすべてを単一の合成レポートに結合します。ファンアウト/ファンイン電力を表示します。
使用する
請求書の処理: 発行 → しきい値 → 承認/自動 → Airtable
⭐ 注目のストリーム
請求書テキスト (JSON) からフィールドを抽出し、Set で金額を読み取り、式 (Switch) でしきい値に従ってリダイレクトします。金額が高い場合は人間の承認が必要です (待機ノード)、金額が低い場合は自動的に処理されます。結果はAirtableに保存されます。 Set + ステートメント + Switch + Wait + コネクタ。
使用する
電子メール: ドラフトを送信 → 翻訳 → SendGrid
⭐ 注目のストリーム
受信したコンテキストから専門的な電子メールの下書きを生成し、英語に翻訳して、SendGrid 経由で送信します (再試行 + エラー処理)。多段モデル+コネクタ。
使用する
回復力のある API: プライマリ → (エラー) バックアップ ブランチ
⭐ 注目のストリーム
プライマリ API 呼び出しが失敗した場合、「error」ブランチ (onError=branch + retry) に従ってバックアップ ソースに切り替わります。 2 つのブランチは Merge でマージされ、モデルとともにレンダリングされます。ノードごとのエラー処理の威力を実証します。
使用する
リードスコア → (条件) HubSpot に書き込む → Slack
⭐ 注目のストリーム
見込み顧客を 1 ～ 100 で採点し、Set でスコアを読み取ります。つまり、70 を超える場合は、HubSpot でコンタクトを開いて Slack に報告します。 70 未満の場合はアーカイブされます。セット + 式 + 条件 + 2 つのコネクタ。
使用する
予定: デイリーニュースダイジェスト → Slack
⭐ 注目のストリーム
ソースを取得し、その日のハイライトを要約して Slack に送信します。スケジュールされたトリガーで自動的に動作します (Trigger=Scheduled、cron 例: 「毎日 09:00」)。 HTTP + モデル + コネクタ。
使用する
一括レコード処理（配列入力→項目ごと）
⭐ 注目のストリーム
レコードのセット (JSON 配列) 入力のすべてのアイテムに対して自動的に機能します。セットでフィールドを追加し、モデルは各レコードを処理します。項目/配列データ モデルと項目ごとの実行を示します。例: [{"名前":"..."}, ...] を入力します。
使用する
商品コメント：エモーション→3ウェイディレクション(スイッチ)
⭐ 注目のストリーム
コメントのセンチメント (ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル) を決定し、ネガティブな場合はエスカレーション、ポジティブな場合は感謝、ニュートラルな場合はフォローアップという 3 つの異なるブランチに切り替わります。 3 つのブランチは Merge で結合します。マルチパススイッチ + マージ。
使用する
契約リスク分析 → (高い場合) 承認 → 通知
⭐ 注目のストリーム
企業ルール (RAG) に従って契約を審査し、リスクにフラグを立てます。危険なフレーズが通過した場合は人間の承認を待って Slack にエスカレーションされ、そうでない場合は自動承認されます。 RAG + 条件 + 待機 + コネクタ。
使用する
Webhook → AI トリアージ → GitHub の問題を開く
⭐ 注目のストリーム
Webhook で受信したエラー通知を人工知能で優先順位付けし、GitHub で問題を提起します。 Webhook トリガー (署名付き) + モデル + コネクタ。外部システムからのイベントを自動化します。
使用する
天気に基づいたキャンペーンメッセージ
⭐ 注目のストリーム
都市の現在の天気予報を取得し (OpenWeather コネクタ)、気温に基づいてキャンペーンのテーマを選択し (スイッチ)、適切なマーケティング メッセージを生成します。コネクタ + 絵文字 + スイッチ。
使用する
顧客オンボーディング (Stripe + Notion + Slack パラレル)
⭐ 注目のストリーム
新しい顧客レコードと並行して、Stripe 顧客を作成し、Notion でレコードを開き、Slack に通知します。 3 つが結合して Merge になります。マルチコネクタ + ファンアウト/マージ。
使用する
サブストリームの使用: 一般的な「クリアテキスト」ステップ
⭐ 注目のストリーム
これは、SUB-STREAM として個別に公開する「Clean/Normalize Text」ストリームを呼び出し、その結果を処理します。モジュール性 + 再利用 (A8)。サブストリーム ノードで独自の公開ストリームを選択します。
使用する

🏭 鉄鋼および金属産業 (5)

鋼鉄の見積依頼: 仕様 → 品質マッチング → 重量/トン数 → 見積書草案
🏭 鉄鋼および金属産業
顧客からの仕様を解析します (例: 「C45、ø60 h9、6 m、8 トン」)。品質を製品ポートフォリオ（知識ベース）にマッピングし、理論的な重量とトン数を（モデルの予測ではなく）決定的に計算し、公差クラスの実現可能性をチェックして、草案提案を作成します。 3 つのブランチは並行して動作し、Merge で結合されます。ライブでは: 在庫/生産/輸入ルートは ERP (canias) データ ソースから供給されます。デモではポートフォリオ ナレッジ ベースから読み取られます。
使用する
品質同等評議会 (EN / DIN / SAE-AISI / ASTM / TS / GOST)
🏭 鉄鋼および金属産業
規格間の材料品質を変換します (S235JR ↔ St 37-2、C45 ↔ Ck45 ↔ SAE 1045、16MnCr5 ↔ 5115…)。 3 つの専門部門 (EN/DIN、SAE-AISI/ASTM、TS/GOST) と化学組成の知識ベースが並行して運営されています。 REFEREE ノードは 3 つの意見をオーバーラップします。このフローは、「正しい答え」ではなく、間違った答えをキャッチするように設計されています。組成範囲が一致しない場合、または専門家が矛盾する場合、結果は「検証が必要」となり、人間による検証に委ねられます。つまり、誤った同等性 = 拒否された貨物 + 返送貨物です。
使用する
鋳造分析 → 規格準拠 → EN 10204 3.1 証明書草案
🏭 鉄鋼および金属産業
分光計/鋳造分析の出力を取得し、要素値を構成し、ELEMENT ELEMENT をターゲット品質の標準限界と比較し、偏差をマークします。必要に応じて、顧客の言語でドラフト EN 10204 3.1 検査証明書を作成します。不適合の場合は不適合報告書を作成し、品質責任者が承認します。決定境界は Switch によって分離され、2 つのアームは Merge で結合されます。
使用する
エクスポート ファイル: プロフォーマ + パッキング リスト + ATR/EUR.1 + CBAM (SKDM)
🏭 鉄鋼および金属産業
Parallel は、貨物の輸出書類のセットを作成します。つまり、見積請求書、梱包リスト、ATR/EUR.1 および原産地証明書チェックリスト、および EU への販売に必須の CBAM (SKDM) 埋め込み排出量報告フィールドです。最後に、ファイルの整合性チェックが実行されます。書類に不足がある場合は、輸出担当官の承認が必要となります。ライブ中: 注文/バッチ/トン数と生産ルートは ERP (canias) から取得され、排出係数はプラント データに置き換えられます。デモではサンプル/オープン データを使用して動作します。
使用する
テクニカル セールス アシスタント: 材料選択および製品コンサルタント (TR/EN/DE/ES)
🏭 鉄鋼および金属産業
企業ナレッジベースからお客様の技術的な質問 (材料の選択、品質の違い、腐食、熱処理、どの製品にどの用途に使用するか) に回答し、質問の言語 (TR/EN/DE/ES) で回答します。意図が「入札」の場合、質問のサブストリームが RFQ フローに渡されます。エンジニアは最終的に同じ 50 の質問に再度答えることになり、実際の RFP は正しいラインに収まります。サブフロー ノードで RFQ フローを選択します。
使用する

一般 (4)

簡単なQ&A
一般
モデルに質問をして答えを返す最も基本的な流れ。
使用する
テキストの要約
一般
長文を5つの項目にまとめます。
使用する
翻訳アシスタント
一般
入力をターゲット言語に専門的に翻訳します。
使用する
感情分析
一般
テキストの感情 (ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル) を決定します。
使用する