オペレーティブAIとは？

チャット型AIだけで、業務をまるごと自動化するのは難しい

ChatGPTやMicrosoft Copilotなど、チャット型の生成AIは多くの企業で当たり前になりました。
それでも現場を見渡すと、業務が劇的に自動化されたかというと、答えは「まだ」です。

理由はシンプルで、チャットAIの使い方が多くの場合こうなっているからです。

• 人が指示（プロンプト）を出す
• 返ってきた結果を人が確認する
• 人が次の工程へ転記・共有する（SFA入力、スプレッドシート更新、関係者連携...）

つまり、AIを使っていても業務フローの「つなぎ目」に人が残り続ける。
この構造が変わらない限り、組織としてのリードタイム短縮や、KPIに効くレベルの業務自動化は進みません。

「チャットで回答は出るのに、仕事は前に進まない」
そんな状態が起きてしまうのは、工程をつなぐ部分に人の手作業が残っているからです。

ガラパゴスが提唱する「オペレーティブAI」とは？

この課題に対して、ガラパゴスは「オペレーティブAI」という概念を提唱しています。

オペレーティブAIは、チャットのように「呼び出して使うAI」ではなく、
業務のきっかけ（トリガー）を起点に自動で起動し、 複数ステップの業務を社内ツールと連携しながら完了させる、いわば「業務を回すためのAI」です。

人が毎回操作しなくても、AIが裏側で仕事を運び、業務が前に進む状態を目指します。

オペレーティブAIの特徴：自動で業務を実行する「AI同士のバトンリレー」

オペレーティブAIとは、人が都度指示しなくても、SFAやスプレッドシート、チャットツール等の社内システムと連携して、
複数ステップの業務を自動完結させる仕組みです。

ポイントは、ただ文章を作るAIではなく、「自動で業務を実行するAI」として動くことです。

たとえば次のような工程を、途中で人が受け渡さなくても前に進めます。

• 情報を集める
• 内容を整理する
• 判断する
• 所定のツールに登録する
• 関係者に通知する

この動き方は、よく「AI同士のバトンリレー」に例えられます。
1つのAIが作った結果を次のAIが受け取り、次のAIがまた処理して...という形で、業務が「人の手を介さずにつながっていく」イメージです。

こうした業務を自動実行する仕組みを作ることで、人の仕事の「裏側」でAIが自立して業務を回す状態をつくれます。
結果として、単なる時短ではなく、業務の自動化と生産性向上に直結します。

AIエージェントと何が違う？

AIエージェントは、状況に応じて自律的に考え、手順も自分で組み立てて動く強みがあります。
一方、オペレーティブAIは、業務として回ることを最優先に、手順・権限・例外対応・ログなどを含めて設計し、
確実に実行できる形に落とし込みます。

• 「賢く動く」ことに重心があるのがAIエージェント
• 「業務を安定して回す」ことに重心があるのがオペレーティブAI

そして重要なのが、オペレーティブAIは「各社の環境に合わせて構築される」という点です。
業務フロー、利用しているSFA/スプレッドシート/チャットツール、権限設計、セキュリティ要件は会社ごとに異なるため、
オペレーティブAIはその前提に合わせて設計・連携してはじめて、現場で定着し、業務として回り続けます。

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この記事は「全体像」だけを短く紹介しました。
ホワイトペーパーでは、より実務に踏み込んで次を解説しています。

ホワイトペーパーで解説する内容

• チャットAI活用が自動化に繋がりにくいボトルネックの正体
• オペレーティブAIの設計・実装の進め方（プロトタイプ→試験運用→本番）
• AIエージェント／チャットAIとの使い分け
• どの業務から始めるべきかの見極め方
• パートナー選定のチェックポイント