Agently

100以上のサービスと連携

Slack、Notion、Google Drive、Gmail、GitHub、Stripe、HubSpotなど、日常業務で使うサービスをOAuthやMCPコネクターで接続できます。別々のツールに散らばった情報をAgentlyの共有コンテキストへ集めることで、AIが会話だけでなく、実際の予定、文書、顧客情報、タスク状況を踏まえて作業しやすくなります。毎回ファイルを添付したり背景を説明し直したりする手間を減らし、複数サービスをまたぐ調査や更新作業を一つの依頼から進めたい場面で役立ちます。ただし、接続するサービスごとに与える権限は異なるため、必要最小限の範囲から設定するのが安全です。

Jarvisが作業を振り分け

利用者は複数のエージェントを細かく選ぶのではなく、Jarvisへ自然文で目的を伝えます。内容に応じて専門的なサブエージェントへ処理を振り分け、情報収集、要約、文書作成、スケジュール整理、営業やマーケティング関連の作業をつなげて進める設計です。チャットで答えを受け取るだけで終わらず、接続済みサービス内の情報を参照しながら実務へ移れる点が特徴です。AIエージェントの使い分けを覚える負担を抑えつつ、依頼窓口を一つにまとめたい小規模チームに向いています。

承認を挟んで実行

外部への送信、投稿、支払いなど、影響の大きい操作は利用者の承認を待つよう設定できます。反対に、リスクの低い定型処理は自動実行へ寄せられるため、業務ごとに自動化の範囲を調整できます。各アクションは実行記録として確認でき、AIが何を行ったかを後から追いやすい構成です。完全自動化に不安がある場合でも、まずは下書き作成や情報整理だけを任せ、慣れてから操作権限を広げられます。誤操作を防ぐには、重要な処理に承認を設定し、生成内容や実行先を人が確認する運用が必要です。

共有Brainで文脈を蓄積

チーム内の連携サービスやナレッジを共有Brainへまとめ、担当者ごとに分断されやすい情報をAIが横断して扱えるようにします。たとえば、顧客との会話、社内文書、進行中タスク、カレンダーの予定を関連付け、次に必要な作業を判断する材料として利用できます。単発の質問回答よりも、継続して同じ業務を支援させたい場面で効果を出しやすい仕組みです。なお、公式FAQでは会話ごとの文脈は独立すると説明されているため、関連作業は同じスレッドで進め、必要なページやナレッジを参照させる運用が適しています。

チーム利用と権限管理

Plus、Pro、Teamなどのプランが用意され、接続アプリ数、ナレッジ容量、参加人数、カスタム指示などが段階的に増えます。個人事業主や少人数チームから始め、利用量に応じて拡張しやすい料金設計です。公式情報では、通信時と保存時の暗号化、ワークスペース単位のデータ分離、OAuth 2.0、権限管理が案内され、ワークスペースのデータはAIモデルの学習に使わないと説明されています。機密情報を扱う場合は、社内ルール、接続先の設定、保持期間、担当者ごとのアクセス権も合わせて確認してください。