他は実行するだけ。
私たちは学習します。
すべてのAI自動化ツールは指示を実行できます。JieGouだけがナレッジを蓄積し、自己最適化し、時間とともに大幅に改善します。
根本的な課題
すべての代替手段に共通する欠点
静的自動化、開発者フレームワーク、ChatGPTのコピー＆ペースト — すべてに同じ盲点があります。学習しないということです。
静的自動化
Zapier、Make、n8n
毎回同じ自動化を実行します。アプリ間のデータ移動には適していますが、コンテンツの推論、修正からの学習、時間とともに改善することはできません。100回目の実行は1回目と全く同じです。
開発者フレームワーク
LangChain、CrewAI、自社開発コード
エージェントは毎回同じコードを実行します。柔軟性は得られますが、システムが効果的な方法を蓄積することも自己最適化することもなく、改善のたびにエンジニアリング時間が必要です。
ChatGPTのコピー＆ペースト
記憶なし、蓄積なし
毎回の会話がゼロから始まります。スケジュール、承認ゲート、構造化出力、品質トラッキングがありません。昨日学んだことが今日には消えています。
機能比較
差が本当に現れるところ
| JieGou | 手動 | Zapier / Make | 自社開発コード | |
|---|---|---|---|---|
| 修正から学習 | フィードバック蓄積 → 将来の実行が改善 | 個人の記憶に依存（おそらく） | 学習しない — 毎回同じ自動化 | フィードバックループを自作する必要あり |
| プロンプトの自己最適化 | 品質スコアに基づき自動的にプロンプトを最適化 | 手動で試行錯誤 | プロンプト最適化なし | 最適化パイプラインを自作する必要あり |
| ナレッジの蓄積 | ナレッジフライホイール：実行 → 抽出 → 埋め込み → 検索 | 散在するドキュメント内のメモ | ナレッジの蓄積なし | RAGパイプラインを自作する必要あり |
| プロアクティブインサイト | プロアクティブアラート、パターン検出、改善提案 | 自分でパターンに気づく必要あり | 基本的な実行ログのみ | アナリティクスレイヤーを自作する必要あり |
| AIドリブン出力 | ネイティブLLM実行、構造化入出力 | ChatGPTにコピー＆ペースト | サードパーティ経由の限定的なAIステップ | LLM連携を自作 |
| マルチプロバイダーLLM | Claude、GPT-5、Gemini — ステップごとに選択 | 一度に1つのモデルのみ | アクションごとに単一プロバイダーのみ | 各プロバイダーを個別に統合する必要あり |
| ワークフロー分岐とループ | 条件分岐、ループ、並列実行、承認ゲート | スプレッドシートとチェックリスト | パスとフィルター（ループなし） | 完全な制御、完全な自社メンテナンス |
| ヒューマン・イン・ザ・ループ | メール通知付き組み込み承認ゲート | 全プロセス手動 | サードパーティの承認ツールが必要 | 承認UIを自作する必要あり |
| 部門パッケージ | 15のキュレーションパッケージ、ワンクリックインストール | 該当なし | 汎用テンプレート | すべてゼロから構築 |
| セットアップ時間 | 数分 — ニーズを記述するだけ | 該当なし | 数時間 — ステップごとに設定 | 数週間〜数か月 |
| ツール連携 | OAuth + MCPプロトコル | ツール間でコピー＆ペースト | OAuthコネクタ | 各連携を個別に構築 |
| スケジュールとトリガー | Cronスケジュール + Webhookトリガー | カレンダーリマインダー | スケジュールとWebhookトリガー | スケジューラーを自作 |
| ナレッジとコンテキスト | ドキュメントからのRAG検索 | フォルダを手動検索 | 組み込みのドキュメントコンテキストなし | RAGパイプラインを自作 |
| ブランド一貫性 | アカウントレベルのブランドボイス設定 | 誰も見ないブランドガイドライン | ブランドボイス機能なし | カスタムルールを自作・メンテナンス |
| コストモデル | プラットフォーム料金 + お客様自身のAPIキー | 時間コスト（隠れたコスト） | タスク単位課金、コストが急速に増加 | エンジニアリング時間 + インフラ |
| リアルタイムコラボレーション | プレゼンス検知、チャット、画面共有、共同ブラウジング | ミーティングとメール | コラボレーション機能なし | コラボレーションレイヤーを自作 |
| A/B評価 | LLMをジャッジとした組み込みベイクオフ | 主観的な比較 | 評価機能なし | 評価パイプラインを自作 |
| ブラウザ自動化 | MCP拡張機能による60以上のブラウザツール | 手動クリック | 限定的なブラウザアクション | Puppeteer/Playwrightスクリプト |
| ワークフローオーケストレーション | SubWorkflowStep付きDAG実行 | ワークフローを1つずつ実行 | クロスワークフローオーケストレーションなし | DAGエンジンを自作 |
| プロンプトエンジニアリング | バージョン管理とオプティマイザー付き組み込みスタジオ | テキストエディタで試行錯誤 | プロンプトツールなし | 独立したプロンプトIDEを自作または購入 |
| 品質モニタリング | Quality Guard、実行ごとにLLMをジャッジとして評価 | 出力を手動スポットチェック | 品質モニタリングなし | 評価パイプラインを自作 |
| バッチ実行 | データテーブル全体でレシピを実行してエクスポート | 行ごとに処理 | ループアクション、タスク単位課金 | バッチ処理スクリプトを作成 |
| ワークフローバージョン管理 | 不変バージョン、差分比較、カナリアリリース | 該当なし | 基本的なバージョン履歴 | Gitベースのバージョン管理（エンジニアリングリソースが必要） |
ROI計算ツール
削減効果を試算する
JieGouで反復タスクを自動化することで、チームがどれだけの時間とコストを節約できるかをご確認ください。
Estimated savings — Sales
Estimated ROI: 15818%
Based on 12h/week of automatable tasks per person at 60% automation rate. Actual results vary.
お客様事例
リアルなチーム、リアルな成果
企業がJieGouを使ってワークフローをどのように変革しているかをご覧ください。
BrightPath Agency
コンテンツ公開にかかる時間を週32時間削減
Vantage Sales Co
リードリサーチにかかる時間を週48時間削減
3つの柱
JieGouすべての基盤
タスクファーストインターフェース
他のプラットフォームはツールとインテグレーションから始まります。JieGouは達成したいことから始まります。自然言語で目標を記述すれば、プラットフォームが適切なモデル、ツール、方法を選択します。
アダプティブ実行
システムは実行するだけでなく適応します。スマートエラーリカバリー、ダイナミックモデル選択、収束自己チューニング、そして中間結果に基づく品質ドリブンの収束ループ。
ナレッジコンパウンディング
成功した実行のたびにJieGouは何かを学びます。優れた出力がナレッジになります。プロンプトが自己最適化されます。品質スコアが向上します。Quality Guard有効化時、100回目の実行は1回目より大幅に改善されています。
JieGouだけの機能
他のプラットフォームにない3つの機能
リアルタイムコラボレーション
Zapier、Make、その他を含め、どの自動化プラットフォームもプレゼンス検知、コンテキストチャット、画面共有、共同ブラウジングを内蔵していません。JieGouはAI自動化をチーム活動として捉え、個人の作業とは考えません。
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AI評価とベイクオフテスト
どの自動化プラットフォームもLLMをジャッジとした評価、マルチモデル比較、A/Bテストルーティングを内蔵していません。JieGouでは推測ではなく、統計的な厳密さでAI品質を測定できます。
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MCPによるブラウザ自動化
従来の自動化はAPIに接続します。JieGouはさらにブラウザを直接操作できます — クリック、読み取り、フォーム入力、Gmail、Slack、Jiraなどからのデータ取得のための60以上のツール。
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よくあるご質問