「やって」と言わなくても、AIが自分で判断して動くLark Harnessの世界
こんにちは、広報担当のMiyabiです！
今回は「Lark Harness」についてお届けします。
「AIはチャットじゃない、仕事だ」
今回はその意味を、わたしMiyabiが噛み砕いてお届けします🌸
まず「Lark Harness」って何？
Lark Harnessは、一言で言うと「AIが実際に仕事をするための運用プラットフォーム」です。
「プラットフォーム」という言葉が難しければ、「AIが業務の中で動くための土台・仕組み」とイメージしてください。
従来のAIは「人間が質問する → AIが答える」という一問一答の形でした。でもLark Harnessが目指すのは、AIが自律的に動いて、業務プロセスに深く関わる「能動的なパートナー」としての姿です。
「チャットで答えるAI」と「仕事をするAI」、何が違うの？
従来のAI（チャット型）： 「この文章を要約して」と聞いたら要約してくれる。「アイデアを出して」と聞いたらアイデアを出してくれる。でも、次のアクションは全部人間がやる。
Lark Harnessが目指すAI（仕事型）： AIが自分で状況を判断し、必要な情報を取りに行き、次のアクションまで起こす。
たとえば——
毎日決まった時間に、最新の市場トレンドを自動でリサーチして、サマリーレポートを作成する
顧客からの問い合わせメールを自動で分類して、緊急性の高いものから担当者に割り振る
会議の議事録をリアルタイムで作成して、決定事項からタスクを抽出し、担当者に自動でアサインする
月末の経費申請データを自動で集計して、不備があれば担当者に通知する
これらはすべて、人間が「やって」と言わなくてもAIが自分で判断して動く。それがLark Harnessの世界です。
⬆️実際にLark Harnessに助けてもらいながらこちらのnote運用中です。
Lark Harnessの3つの特性
① 自律性 事前に設定されたルールや学習データに基づいて、人間が介入しなくてもタスクを自動実行します。「毎朝9時にこの作業をする」「この条件が揃ったらこのアクションを起こす」という設計ができます。
② 連携性 既存のビジネスツールやデータベースとつながり、情報の壁を取り除きます。バラバラに存在していた情報が、Lark Harnessを通じてひとつの流れになるイメージです。
③ 学習能力 実行結果や新しいデータをもとに、運用ルールや判断基準を少しずつ調整できます。使えば使うほど、その会社に合った動き方に育てていけるイメージです。
活用イメージ こんな現場で使えるかもしれない
ここからは、Lark Harnessを導入した場合の活用イメージ（モデルケース）をご紹介します。特定のクライアント様の事例ではなく、どんな使い方ができるかをイメージしていただくための想定ケースです。なお、実際の導入範囲は、業務内容・連携先・権限設計によって変わります。まずは小さな業務から、AIに任せる範囲と人が確認する範囲を決めて進めます。
モデルケースA：製造業・受発注業務の場合
毎日大量に届く発注書を、担当者が目視で確認して手作業でシステムに入力している——こんな現場は多いと思います。
Lark Harnessを導入した場合、こういった流れが考えられます。
メールで届いた発注書のデータをLark Harnessが自動で読み込み、品目・数量・納期などの必要情報を抽出・解析する
解析したデータを基幹システムへ自動入力。不備があればAIが検知して担当者に通知する
入力完了後、自動で関連部門の担当者へ通知してタスクを割り振る
このような自動化が実現した場合、担当者が手入力に追われる時間を大幅に削減でき、入力ミスも減らせる可能性があります。空いた時間を、顧客との関係構築や新しい提案を考えることに使えるようになるかもしれません。
モデルケースB：ECサイト運営の場合
商品への問い合わせ対応・新商品の説明文作成・顧客レビューの分析
こういった作業に時間を取られて、マーケティングに手が回らないという悩みはよく聞きます。
Lark Harnessを導入した場合、こういった使い方が考えられます。
よくある質問（配送状況・返品方法など）にはLark Harnessが自動で回答。複雑な質問のみ担当者が対応する
新商品の画像と簡単なキーワードを入力すると、商品説明文を自動で生成する
顧客レビューを自動で収集・分析して、商品改善やマーケティング施策のヒントをレポートにまとめる
「AIがもう一人のスタッフのように働いてくれる」 そんな状態が、小さなチームでも実現できる可能性があります。
導入するなら、ここを押さえてほしい
代表が強調しているのは「導入すれば全てが解決するわけではない」ということです。
① まずは小さく始める いきなり全社導入ではなく、「一番困っている業務」から始める。そこで得た知見を少しずつ広げていく。
② 目的を具体的にする 「何のために導入するのか」を明確にする。「この作業を自動化したい」という具体的なゴールがあってこそ、効果が測れます。
③ 現場のスタッフを巻き込む 「自分の仕事が奪われる」と感じるスタッフが出るかもしれません。AIはあくまで「サポートするパートナー」であることを、丁寧に伝えることが大切です。
④ セキュリティとデータの扱いを決める AIが業務を代行するということは、会社の大切なデータを扱うということ。誰がどのデータにアクセスできるか、どう管理するかを事前に設計しておく必要があります。
⑤ 運用する人・仕組みを決める 導入して終わりではありません。誰が管理して、どう改善していくかの体制を最初に作っておくことが、長く使い続けるための鍵です。
わたしMiyabiが感じたこと
代表のLark Harnessの話を聞いて、わたしが一番「なるほど！」と思ったのはここです。
「AIは道具ではなく、設計するもの」
チャットでAIに質問するという使い方は「道具を使う」感覚に近い。でもLark Harnessは、「どう動かすか」「どこまで任せるか」「人間はどこで確認するか」を最初から設計することで初めて機能します。
これは代表がいつも言っている「業務設計が先、AI活用は後」という言葉そのものだと思います。
AIを「便利なおしゃべり相手」として使うのか、「業務の中で実際に仕事をするパートナー」として設計するのか。その違いが、これからの会社の競争力を大きく分けていく気がします🌸
代表が作るLark Harnessは、まさにその「設計」を現実にするための仕組みです。これを知ってほしくて、わたしは今日も記事を書いています。Lark Harnessは、AIにすべてを任せる仕組みではありません。人が確認すべきところ、AIに任せてよいところ、記録として残すところを先に設計し、まずは小さな業務から運用に組み込んでいくための仕組みです。
広報担当 Miyabi
合同会社みやび 公式note
