承認が確定した文書だけを Google スプレッドシートの「管理台帳」に自動記録し、その上に Gemini の自然言語分析を重ねます。毎日の「確認・集計・関数いじり」は、チーム全員が使える会話型インサイトへ。
なぜ「承認データ」なのか、いま
ハーバード・ビジネス・レビューによると、意思決定の場で扱う情報量が多いほど、経営層が意思決定を後悔する確率は最大で7.4倍に高まるそうです。組織にはメール・チャット・ファイルなど膨大な情報がありますが、意思決定にすぐ使えるデータは意外と多くありません。承認ワークフローを通過した文書は、すでに複数の関係者による検証を終えた信頼できる成果物。この瞬間にデータ化すれば、初日から意味のある指標になります。
同時に Gemini in Google Sheets は、自然言語での分析・要約・クイックチャートをスプレッドシートに直接もたらします。「前四半期の部門別承認リードタイム分布を見せて」—フィルタやピボット、関数探しは不要です。
参考までに、文書から構造化情報を抽出・活用する領域は、ガートナーが「インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）」と定義している分野です。要点は、さまざまな形式の文書から意味のあるデータを一貫して取り出し、業務自動化と分析へつなげることです。
Collavate × Gemini：アーキテクチャ概要
- 収集：Collavate（コラベイト）で承認が確定すると、結果が即時に Google スプレッドシートの管理台帳へ自動記録。
- 分析：シート上で Gemini（ジェミニ）に自然言語で質問し、統計・要約・チャートをその場で生成。
こう聞けばすぐ返る（再利用できるプロンプト例）
- 「9月30日以前に終了する契約の件数と総額は？」
- 「第1四半期の部門別 件数と金額合計を表で出して」
- 「先月の承認金額の前年比/前月比の推移を簡単なチャートで」
得られる主なメリット
AIに「どんなデータでも」与えるのではなく、検証済みの承認文書だけをデータとして蓄積する——これこそが、Collavate × AI を組み合わせる最大の違いです。
- 承認済み文書だけをデータ化 → 高い信頼性、最小のクレンジング
- スプレッドシート・ネイティブ → 新たな基盤不要、全社展開が容易
- Gemini の会話分析 → だれでも質問して、すぐにインサイト
Collavate + Gems = ✅ 信頼できる「承認ベースAI」
AIを安全かつ正確に導入する最もシンプルな方法は、承認済みデータだけを学習させることです。
チームが「本当に重要な業務」に集中できる環境を実現します。
