AI 機能の概要
Orbiee の AI は、営業活動のあらゆるプロセスを支援するために設計されています。複雑な判断を伴うタスクを処理する「Heavy Worker」と、軽量な分類・変換処理を高速に行う「Light Worker」の二層構造で、コスト効率と処理速度を最適化しています。
AI アーキテクチャ
Section titled “AI アーキテクチャ”Heavy Worker（Claude Code）
Section titled “Heavy Worker（Claude Code）”Heavy Worker は、Claude Code を使用して複雑なタスクを処理する AI プロセスです。自律的に DB を読み書きしながら、複数ステップの判断を実行します。
- 顧客イベント分析: 顧客の未処理アクティビティを包括的に分析し、タスク・提案・メール返信下書きを生成
- メール下書き生成: タスクのコンテキスト（顧客、案件、活動履歴）からメール下書きを生成
- 週次ダイジェスト生成: 前週のデータを集計し、注目すべき案件の特定と推奨アクションを提示
- ナーチャリングメール生成: 長期間連絡のない顧客に対して、フォローアップメールの下書きを生成
- Slack ワークフロー分析: Slack チャンネル履歴を分析して営業ワークフローを把握
- CSV 分析: CSV ファイルのヘッダーとサンプルデータを分析し、Orbiee スキーマへのマッピングを推定
Heavy Worker の処理結果のうち、案件や顧客データの変更は「提案（Proposal）」として生成され、ユーザーが承認するまで適用されません。タスクや下書きは直接作成されます。
Light Worker（gpt-5-nano）
Section titled “Light Worker（gpt-5-nano）”Light Worker は、gpt-5-nano を使用して軽量なタスクを高速・低コストで処理する AI プロセスです。
- メール AI 処理: スパム判定と要約生成の 2 フェーズで受信メールを処理
- スパム判定: メールの重要度・スパム分類（spam / marketing / notification / business / personal）
- 要約生成: メール・議事録の要約作成（2-3 文の要約、最大 5 つのキーポイント、感情分析）
- 企業調査: ドメインから企業情報を Web 検索で取得
- 議事録要約: 会議の文字起こしから要約、アクションアイテム、決定事項を抽出
- PDF ナレッジ抽出: アップロードされた PDF ドキュメントからドメイン固有のナレッジを抽出
| モデル | 入力コスト | 出力コスト | 特徴 |
|---|---|---|---|
| Claude Code（Heavy Worker） | $3/1M トークン | $15/1M トークン | 自律的判断、DB 操作、複数ステップ |
| gpt-5-nano（Light Worker） | $0.10/1M トークン | $0.40/1M トークン | 高速、低コスト、シンプル I/O |
Light Worker で処理可能なタスクは 100 倍以上コスト効率が良いため、タスクの複雑度に応じて適切なワーカーが自動選択されます。
安全性の仕組み
Section titled “安全性の仕組み”提案ワークフロー（Proposal フロー）
Section titled “提案ワークフロー（Proposal フロー）”AI が案件（deals）やアクティビティ（activities）のデータを変更する場合、すべて提案（Proposal）として生成され、ユーザーの承認を経てから適用されます。
- AI がデータ変更を「提案」として生成（diff 形式で before/after を記録）
- 提案にはエビデンス（根拠となるメールや予定）と推論理由が付与
- ユーザーが内容を確認
- 承認 / 編集して承認 / 却下を選択
- 承認された場合、提案内容が正テーブルに適用
- すべての操作が監査ログに記録
AI が直接書き込み可能なテーブル
Section titled “AI が直接書き込み可能なテーブル”以下のテーブルには AI が直接書き込みます（ユーザー承認は不要）。
- drafts: メール下書き、要約、週次ダイジェスト
- tasks: 次のアクションタスク
- proposals: 案件変更の提案（承認待ち状態で作成）
- ai_notes: AI による顧客ノート
- customers: 顧客レコード（Slack / メールから自動作成）
- contacts: 連絡先情報（Slack / メールから自動作成）
AI による変更が禁止されているテーブル
Section titled “AI による変更が禁止されているテーブル”以下のテーブルへの直接変更は禁止されており、必ず Proposal フロー経由でユーザー承認が必要です。
- deals: 案件データ
- activities: アクティビティログ
データプライバシー
Section titled “データプライバシー”- AI の処理データは組織（テナント）ごとに完全に分離
- 他の組織のデータが AI の処理に影響することはありません
- PostgreSQL の RLS（行レベルセキュリティ）により、DB レベルでテナント分離を強制
- OAuth トークンは Fernet（AES-128-CBC）で暗号化して保管