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どの企業もAIへの投資は増えていますが、「本当に効果が出ている」と説明できる企業は多くありません。これはAIそのものの問題というより、社内の仕事がどう進んでいるのかを正確に、最新の状態で把握できていないことが原因です。そのため、何かを改善しても「何がどう変わったのか」を示しにくくなります。
そのギャップを埋めるために開発したのが Glean Transform です。Transform は、社内で実際に仕事がどう進んでいるかを可視化し、何を変えるべきかを提案し、変更が効果を出したかどうかまで測定するソフトウェアです。基盤には、Glean の assistantやエージェントを支える「エンタープライズ・アクティビティ・グラフ」（ドキュメント、メッセージ、通話、CRM更新など）を同じく活用しています。従来のように、コンサルタントが一部の社員にヒアリングして推測するのではなく、Transform は人が実際に行っている行動データをもとに、仕事の流れを本当の姿として捉えます。
仕事が「実際に」どう進んでいるかを把握する
Glean はすでに、社員一人ひとりについて、どのプロジェクトに関わっているか、前に進めるために何を触ったか、何が未完了か――といった活動のマップを作っています。これは、カレンダー、Slack、ドキュメントなどから直接取り込み、ユーザーが自分で入力する必要はありません。Transform はその同じシグナルを、職種（job family）単位で匿名化して集計し、部門全体としての動きを見える化します。
たとえば営業チームに適用すると、ディスカバリーやユースケースの整理など、各担当者の時間を最も消費しているワークフローが浮かび上がります。Transform は、関与する役割（アカウントエグゼクティブやビジネス開発担当など）を特定し、プロセスをステップ／サブステップに分解。セッション時間、通話時間、ドキュメントの活動量にもとづいて、各工程にかかっている時間を推定します。
マップを「設計図」に変える
可視化だけでは、目的地にはたどり着けません。Transform は、可視化したワークフローの各ステップについて、次にどう扱うべきかを分類します。具体的には、自動化、支援（augment）、再設計、別システムとの接続、または人が主導のまま維持、です。たとえば顧客と実際に会話することは、状況に応じて柔軟に対応し、見込み客との関係を築く点で人が最も得意な領域なので、人が担い続けます。一方で、通話前の調査や通話後の記録作成は、自動化に向いた工程です。
Transform が自動化の機会を見つけると、特定した業務をエージェントやスキルで実行するための、構造化された設計図を先回りして生成します。そこには、貴社のプロセスに沿った詳細な手順も含まれます。こうして作られる自動化は、すでに社内で使っているツール、トリガー、やり方をそのまま活用します。目的は単にエージェントを作ることではありません。AI変革を推進するリーダーが、仕事の全体像をつかみ、具体的な成果につながる一歩目を早く踏み出せるようにすることです。
AIの価値を、工程ごとに証明する
お客様とAIによる業務変革について話すたびに、同じ課題に行き当たります。取り組みが「うまくいった」と証明する必要がある一方で、社内の雰囲気が変わったとか、なんとなく生産性が上がった気がする、といった説明では足りないという点です。
ここが Transform の特長です。タスク単位で仕事の進み方を理解しているからこそ、ソリューションを導入した後に業務がどう変化したかを観測し、自動化が事業全体に与えた影響を測定できます。たとえば社内の「カスタマーエスカレーション」エージェントでは、顧客が直面している主要な問題を診断するエージェント型の自動化により、解決までの期間（中央値）が10.8日から5.8日に短縮しました。
今後の展開
本日お伝えしたのは、私たちが開発している内容の初期プレビューです。Forward Deployed チームと一緒に、Transform が貴社にどのようなインパクトをもたらせるか検討したい場合は、Glean の担当者までご連絡ください。ご一緒に実現できることを確認しましょう。
