Komos AI

1. AIによる模倣学習
   調査担当者が一度、最初から最後まで操作を実演すると、システムがその内容に基づいて自動化フローを生成します。スクリプトをゼロから作成する必要はありません。
2. Webサイト横断の自動化
   APIがない裁判所、政府機関、そのほかの旧式システムを操作し、ログイン、検索、フォーム入力、スクリーンショット、結果抽出を実行できます。
3. ビジュアルワークフロー
   AIが生成したフローを手動で編集し、ステップ、条件分岐、ループ処理を調整できます。
4. コンプライアンス監査記録
   フローの実行履歴とスクリーンショットを保存し、その後の監査、異議申し立てへの対応、FCRA関連のコンプライアンス業務に利用できます。
5. Moss AIアシスタント
   自然言語で自動化フローを作成・調整できます。また、Webサイトの変更によって停止したフローの修復も支援します。
6. 安全な認証情報管理
   ログイン認証情報を暗号化された環境へ保存し、TOTP、SMS、メールなどを使った多要素認証にも対応します。
7. 自社ホスト型Runner
   企業はセキュリティやネットワーク要件に応じて、自社インフラ上に一部の自動化実行環境を配置できます。

Komosは、一般ユーザーが登録後すぐに試せる製品ではありません。

通常は最初にチームへ問い合わせ、自社の実際の業務フローを使ってトライアルを行います。

確認したデモでは、調査担当者がまず州裁判所の検索を1回、手動で完了させていました。

全体の作業時間は約5分でした。

ログイン、検索条件の入力、結果の確認、データの保存まで、AIが一連の操作を記録し、ワークフローの下書きを生成します。

その後、エディターでルールを追加します。

たとえば、次のように設定できます。

「検索結果が10件を超えた場合は処理を停止し、人による確認を求める。」

このような判断条件は、自動化全体を書き直すことなく、フローへ直接追加できます。

デモから最初の正式なワークフローを公開するまでには、約3週間かかりました。

テストでは、5つの州の裁判所サイトを同時に処理していました。

各Webサイトの検索は平均約40秒で完了し、結果は自動的に表へ整理されます。一致の可能性がある記録にはマークが付けられ、調査担当者が確認します。

検索件数が多い業務では、この効率改善に大きな意味があります。

人は引き続きフローに参加しますが、担当する位置が変わります。

以前は、調査担当者の時間の大部分が、ログイン、ボタン操作、コピー＆ペーストに使われていました。

Komosの導入後は、結果の確認や例外的なケースへ、より多くの時間を使えるようになります。

これは、バックグラウンドチェックの実務にも合っています。

犯罪歴や本人確認に関する結果は、そもそも自動化だけに最終判断を任せるべきではありません。

もうひとつ注目すべきなのが、ワークフローの保守です。

従来のRPAで特に面倒な問題のひとつは、対象サイトのデザインが変更され、ボタンの位置やページ構造が変わると、フローが完全に停止する可能性があることです。

Moss AIは、このような問題を検出し、可能な範囲でフローを修復するための機能として位置づけられています。

ただし、「自動修復」は、人による管理がまったく不要という意味ではありません。

政府サイトが大幅に変更された場合、複雑なCAPTCHAがある場合、業務ルール自体が変わった場合には、引き続き人による確認が必要です。

企業への導入も、一般的なSaaSのように登録した当日から使えるわけではありません。

認証情報、ネットワークポリシー、SSO、権限、自社ホスト型Runnerの導入には、IT部門やセキュリティチームの参加が必要になる場合があります。

そのため、本当に評価すべきなのは、AIがWebサイトを操作できるかだけではありません。導入後の保守コストを実際に削減できるかも重要です。

良いところ

• バックグラウンドチェック向けに設計されている： APIがない裁判所・政府サイトで繰り返し行う操作を中心に解決します。
• 大量のスクリプトを事前に書く必要がない： 調査担当者がフローを実演すると、自動化の生成を始められます。
• 人による確認を維持できる： AIが機械的な操作を担当し、高リスクな判断は調査担当者へ残せます。
• 監査記録が充実している： スクリーンショットと操作ログが、コンプライアンス業務に適しています。
• Webサイトの変更へ対応できる： Moss AIが停止したフローの検出・修復を支援します。
• 企業向けの安全な導入に対応している： 認証情報管理、SSO、自社ホスト型Runnerなどを利用できます。

気になるところ

• 料金が公開されていない： 営業担当者へ問い合わせる前に、実際のコストを見積もるのは困難です。
• 明確に企業向けである： 小規模チームでは、この機能を十分に活用しにくいでしょう。
• 導入には社内連携が必要： ネットワーク、セキュリティ、権限、認証情報管理にITチームが関与する可能性があります。
• 自動化には引き続き保守が必要： Webサイトの構造や業務ルールが変わった後、完全に放置することはできません。
• 用途が非常に特化している： 一般的なオフィス業務の自動化だけなら、Komosは大がかりすぎます。

向いている人 / あまり向いていない人

向いている人

• バックグラウンドチェック事業者： 毎日、多数の裁判所・政府サイトを検索する組織に適しています。
• CRAのオペレーションチーム： 調査担当者が反復入力へ使う時間を減らせます。
• 検索量の多いコンプライアンスチーム： 標準化された外部データ検索タスクを大量に処理する場合に適しています。
• 完全な監査記録が必要な企業： 自動化の過程を追跡・確認できます。
• 成熟した手動SOPがあるチーム： 元のフローが標準化されているほど、自動化の価値を判断しやすくなります。

あまり向いていない人

• 個人ユーザー： Komosは、一般消費者向けツールとして設計されていません。
• 検索件数が少ない組織： 導入・連携コストが、削減できる人件費を上回る可能性があります。
• メールや表計算だけを自動化したい人： 汎用RPAやオフィス自動化ツールのほうが軽量です。
• 安定した業務フローがないチーム： SOP自体が頻繁に変わる場合、自動化も安定しにくくなります。
• 人による確認を完全になくしたい組織： バックグラウンドチェックの重要な判断には、引き続き人の関与が必要です。

Komosで最も注目すべき点は、「AIがWebサイトを操作できるかどうか」ではありません。

ボタンのクリックやフォーム入力は、従来のRPAでもすでに可能です。

Komosが解決しようとしているのは、APIがなく、Webサイトごとに構造も異なるバックグラウンドチェックの手順を、どのように素早く保守可能な自動化へ変えるかという問題です。

まず調査担当者が一度操作を実演し、Komosがそのプロセスを学習します。

その後はAIがログイン、検索、スクリーンショット、データ整理を担当し、人は本当に判断が必要な結果だけを処理します。

毎日の検索件数が多いCRAにとって、この役割分担には確かな価値があります。

ただし、これは企業向けの自動化プロジェクトです。アカウントを作成するだけで、すぐに人員を削減できる小さなツールではありません。

最適なテスト方法は、チームが何年も繰り返してきた業務フローをひとつ選ぶことです。

現在1回の検索に何分かかり、1か月に何回実行しているのかを先に計算してから、14日間のトライアルで一連の作業を試します。

自動化後、人の作業が本当に「Webサイトを操作すること」から「例外的な結果だけを確認すること」へ変わるのであれば、Komosを次の調達段階へ進める価値があります。