Question 1

スマートレポートジェネレーターとは何ですか？

Accepted Answer

スマートレポートジェネレーターは、ビジネスが迅速に専門的なレポートを作成するのを助ける高度な文書処理ツールです。AI技術を活用して、データを自動的に整理し、テンプレートを適用し、業界基準に準拠したレポートを生成します。

Question 2

知的アシスタントシステムの主な機能は何ですか？

Accepted Answer

知的アシスタントシステムは、ドキュメントのレビューやコンテンツの最適化提案、ベストプラクティスの共有など、リアルタイムの専門的なコンサルテーションサービスを提供します。システムはさまざまな分野の専門知識を統合し、推奨事項の正確性と実用性を確保します。

Question 3

レポートジェネレーターはどのように作業効率を向上させますか？

Accepted Answer

自動化されたデータ処理と文書生成ワークフローにより、手動操作時間を大幅に削減し、チームがより価値のある分析作業に集中できるため、全体的な作業効率が向上します。

Question 4

これらのツールをビジネスで使用することの長期的な利点は何ですか？

Accepted Answer

長期間の使用により、チームの生産性が向上し、文書の品質の一貫性が確保され、人為的なミスが減少し、企業の知識ベースが構築され、組織の中核競争力が強化されます。

Question 5

レポートジェネレーターはどのようにコンテンツの正確性を確保しますか？

Accepted Answer

システムは複数の検証メカニズムを採用し、最新の業界基準や規制要件を統合し、AI技術を使用してコンテンツのチェックを行い、生成されたレポートが正確かつ適合していることを確認します。

Question 6

知的アシスタントはレポートの品質向上にどのように役立ちますか？

Accepted Answer

知的アシスタントはリアルタイムのコンテンツレビューと最適化提案を提供し、ユーザーが潜在的な問題を特定し、専門的な改善策を提供してレポートの全体的な品質を確保するのに役立ちます。

Question 7

これらのツールは非専門家に適していますか？

Accepted Answer

はい、システムデザインはユーザーエクスペリエンスを重視し、直感的な操作インターフェースと明確な使用ガイドラインを提供しており、すべてのレベルのユーザーが簡単に始めることができます。

Question 8

レポートジェネレーターはどのような種類のレポートをサポートしていますか？

Accepted Answer

システムは財務レポート、ビジネスレポート、プロジェクトレポートなど、さまざまなレポートタイプをサポートし、ビジネスニーズに応じてテンプレートをカスタマイズして異なる報告要件を満たすことができます。

Question 9

これらのツールは既存のシステムとどのように統合されますか？

Accepted Answer

システムは標準化されたAPIインターフェースを提供し、既存の企業文書管理システムやワークフローとシームレスに統合できるため、データ共有やプロセスの自動化が可能です。

Question 10

システムは定期的にコンテンツと機能を更新しますか？

Accepted Answer

はい、システムは定期的に機能とナレッジベースを更新し、最新の業界基準とベストプラクティスに準拠するようにしています。当社の専門チームはシステムを継続的に最適化し、より良いユーザーエクスペリエンスを提供しています。

Question 11

ワークフローとは何ですか？

Accepted Answer

ワークフローは、一度設計すれば何度でも実行できる定型業務です。ステップ、実行を担当するバーチャル社員、品質チェック、承認ゲートを含みます。シナリオを文章で説明して自動生成することも、既製のテンプレートから始めることも、キャンバスで直接編集することもできます。

Question 12

実行時にワークフローへ入力を渡すにはどうしますか？

Accepted Answer

ワークフローを開き、入力パラメータのタブで各実行に必要な項目（ラベル、型、必須かどうか、任意の初期値）を宣言します。以降は実行する人に、その項目だけのフォームが表示されます。必須項目が未入力の実行は、クレジットを消費する前に拒否されます。

Question 13

実行時にアップロードしたファイルをワークフローが読み取れますか？

Accepted Answer

はい。ファイル型のパラメータを宣言すると、実行ダイアログにアップロード欄が表示されます。単一ファイルと複数ファイルの両方に対応し、ナレッジベースも同じ方法で選択できます。アップロードはご自身のストレージに保存されプランの容量に加算されるため、上限を超えるファイルは上限を示して拒否され、実行の途中で失敗することはありません。

Question 14

ワークフローの成果物はどこにありますか？ダウンロードできますか？

Accepted Answer

各実行には完全な記録が残ります。ステップごとの出力、生成されたファイル、消費したトークンとクレジットです。実行で生成されたファイルはその実行の結果欄にダウンロードリンク付きで表示され、ワークフローが作成したレポートは通常のレポート一覧にも表示されます。

Question 15

自社システムからワークフローを起動できますか？

Accepted Answer

はい。そのワークフロー用の外部エンドポイントを作成し、エンドポイントシークレットを使って呼び出せば、実行の開始、状態のポーリング、入力待ち中の回答の送信ができます。エンドポイントの画面には、そのワークフローが実際に必要とするパラメータと、そのままコピーできるリクエスト例が表示されます。

Question 16

ワークフローをスケジュール実行できますか？

Accepted Answer

はい。スケジュールトリガーを追加し、頻度とタイムゾーンを選びます。入力パラメータの固定値はトリガー側に保存されるため、スケジュール実行が人の入力待ちで止まることはありません。同じ理由で失敗が続く場合はスケジュールを停止し、所有者に通知します（黙って失敗し続けることはありません）。

Question 17

プランの確認や変更はどこで行いますか？

Accepted Answer

プラン、更新日、含まれる各種上限はアカウント設定にあります。アップグレードは即時反映され、ダウングレードや解約は次の請求サイクルから適用されます。含まれなくなった機能は読み取り専用になるだけで、作成済みのデータが削除されることはありません。

Question 18

クレジットはどのように消費され、なくなるとどうなりますか？

Accepted Answer

クレジットはモデルの利用（チャット、レポート生成、ワークフロー実行）で消費され、量は使用するモデルとリクエストの大きさによって決まります。利用明細はアカウント画面で確認でき、残高がゼロになると新しい実行は最初の時点で理由を示して拒否されます。途中で止まることはありません。

Question 19

作ったものをチームに共有するにはどうしますか？

Accepted Answer

同じ組織のメンバーに、バーチャル社員・チーム・ワークフロー・ナレッジベースへのアクセスを個人単位、部門単位、組織全体のいずれかで付与できます。所有権は変わりません。共有された項目は他のメンバーが開いて実行できますが、編集と削除は明示的に書き込み権限を与えない限り所有者のままです。

Question 20

エンドポイントシークレットの取得方法と保管方法は？

Accepted Answer

公開したいリソースの外部エンドポイントを作成すると、シークレットは作成時に一度だけ表示され、その後はいつでもローテーションできます。保管はサーバー側のみにしてください。取得した人はあなたのアカウントに課金される実行を開始できます。漏えいの可能性があれば直ちにローテーションしてください。

Question 21

API にレート制限はありますか？

Accepted Answer

あります。外部エンドポイントはエンドポイント単位と組織単位で制限され、上限を超えたリクエストは 429 と再試行の目安を返します（黙って破棄されることはありません）。時間のかかる処理は非同期です。実行を開始して ID を受け取り、その後状態をポーリングします。

Question 22

コールバックが本当にプラットフォームから来たものか確認するには？

Accepted Answer

コールバックには署名が付きます。各リクエストにはタイムスタンプと、エンドポイントシークレットで生のリクエストボディから計算した署名が含まれます。受信側で再計算して一致を確認してから内容を信頼し、タイムスタンプが古すぎるリクエストは拒否してリプレイを防いでください。

Question 23

Claude Code を Akashic に接続するには？

Accepted Answer

Akashic はリモート MCP サーバーとして動作するため、Claude Code から仮想従業員・ワークフロー・レポート・ナレッジベースを直接呼び出せます。まず `/agent-workforce/endpoints` で「MCP ツール」権限を付けた API キーを作成し、次に `/agent-workforce/connect` で Claude Code 用スニペットをコピーします。スニペットは claude mcp add --transport http akashic YOUR_SERVER_URL --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" を実行するもので、URL とキーは埋め込み済みです。接続設定をプロジェクトで共有したい場合は、同じページの .mcp.json スニペットを使ってください。claude mcp list でサーバーが接続済みと表示されることを確認し、Claude に仮想従業員の一覧を頼んでみましょう。

Question 24

Codex CLI を Akashic に接続するには？

Accepted Answer

Codex は ~/.codex/config.toml から MCP サーバーを読み込みます。[mcp_servers.akashic] セクションを追加し、url に Akashic の MCP エンドポイント、bearer_token_env_var = "AKASHIC_API_KEY" を設定したうえで、環境変数 AKASHIC_API_KEY に「MCP ツール」権限を持つキーを入れてください。キーを設定ファイルに書く必要はありません。代わりに codex mcp add akashic --url YOUR_SERVER_URL --bearer-token-env-var AKASHIC_API_KEY を実行しても構いません。`/agent-workforce/connect` の Codex スニペットにはエンドポイント URL が入力済みで、キーは `/agent-workforce/endpoints` で作成します。

Question 25

ツールが「承認が必要」と返すのはなぜですか？どこで承認できますか？

Accepted Answer

何かを変更するツール（レポート作成、ワークフローの開始や取消、一時停止中の実行への入力送信、メール下書きの作成など）は、人が承認するまで保留されます。クライアントには結果の代わりに承認リクエスト ID と有効期限が返ります。`/background-tasks` を開き、承認待ち一覧で該当の呼び出しを見つけて承認または却下してください。通知ベルでも承認待ちの呼び出しをお知らせします。リクエストは 24 時間以内に承認する必要があり、期限を過ぎると失効してクライアントから再送が必要になります。承認後にツールが実行され、クライアントは get_approval_status で結果を取得できます。

Question 26

MCP クライアントにチャット系ツールしか表示されないのはなぜですか？

Accepted Answer

ツール一覧は API キーから決まります。キー作成時に「プラットフォームツール」権限を付けていないと、汎用ツール（仮想従業員の一覧、チームの一覧、従業員やチームとのチャット）だけが公開されます。`/agent-workforce/endpoints` でキーを編集し、「プラットフォームツール」を有効にして呼び出しを許可するツールにチェックを入れてください。「開発者」プリセットならこれを自動で設定します。それでもツールが表示されない場合は、組織管理者が組織の外部ツールアクセスを無効にしているか、プラットフォームがそのツールをまだ公開していない可能性があります。最後にクライアントを再接続または再起動して、更新されたツール一覧を取得させてください。

Question 27

キーに書き込みツールを承認なしで実行させるには？

Accepted Answer

自動承認は 3 つの層で決まり、すべての層が許可して初めて有効になります。1 つ目はプラットフォームの下限で、一部のツールは必ず人の承認が必要です。2 つ目は組織ポリシーで、組織管理者が `/org-admin` で特定のツールを許可します。組織に属さない個人アカウントではこの層は省略されます。3 つ目はキー自身の承認不要リストで、`/agent-workforce/endpoints` でキーを作成・編集するときに設定します。上位の層が許可したツールしか選べません。接続ページにはツールごとの最終結果が表示されるため、なぜその呼び出しがまだ承認を求めるのかを正確に確認できます。

Question 28

ワークフローの設計パターンはどう選べばよいですか？

Accepted Answer

タスクの性質から選びます。一回で終わるデータ整理や要約：拡張 LLM。ツールを使った多段推論：リフレクションループ（ReAct）またはツール利用エージェント。種類の異なる依頼が混在：ルーター。長く分解できる作業：プランナー・エグゼキューター。品質基準を満たすまで推敲：評価・最適化。支払い・承認・コンプライアンス：検証ゲート。共有知識にもとづく部門横断の分析：マルチエージェント＋メモリ。誤りが許されない重要判断：自己整合性（アンサンブル）。パーソナライズや長期サポート：コンテキストメモリ。迷ったら何もしなくて構いません。パターンの選択はコンポーザーの「詳細設定」内にあり、開いて選ばない限り「自動」のまま AI が決めます。

Question 29

「AI で生成」と「スケルトンを作成」の違いは何ですか？

Accepted Answer

AI で生成はシナリオを読み、選んだパターンでワークフロー全体を作成します。他の AI 生成と同じくクレジットを消費し、プロンプト・役割・入力は AI が埋めます。スケルトンはパターンの固定ブループリントから無料で即座に作成され、汎用プロンプトを持ちます。ワークフロー数の上限に含まれ、キャンバス上で仕上げます（AI アシスタントが手伝えます）。「詳細設定」を開いてパターンを選び、シナリオを空にするとスケルトンが作成されます。

Question 30

キャンバスに「設計パターンから逸脱している」と表示されるのはなぜですか？

Accepted Answer

パターンから作成したワークフローにはパターンタグが付きます。キャンバスはそのパターンに照らして構造を確認し（例：評価・最適化には検証ステップで終わるループが必要）、要素が足りない場合やナレッジベース・ツールが未接続の場合に警告します。警告は保存や実行を妨げません。意図的に構成を変えた場合は、ヘッダーのパターンバッジからタグを削除してください。

よくある質問