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FyxerのAI秘書を業務で試す。受信箱・文体・確認を分ける4手順

公開日 2026-09-15・更新日 2026-09-15

メール処理をAIへ任せるときは、返信が速くなったかだけでなく、何を読み、どこまで下書きし、誰が送信を確定するかを決めます。OpenAI公式RSSは2026年9月14日、「How Fyxer built an AI executive assistant people trust」を掲載しました。説明では、FyxerがOpenAIモデル、ファインチューニング、メモリ、実ユーザーのフィードバックを使い、受信箱を整理し、利用者の文体でメールの下書きを作るとしています。自社で試すなら、秘書機能を一つの箱にせず、受信、下書き、送信、評価を分けます。

受信箱の分類を先に決める

まず、返信が必要なもの、情報共有だけのもの、保留するもの、削除候補を人が決めます。分類ごとに対象期間と除外する送信者を定義し、AIには読み取りだけを許可します。最初から全メールを渡さず、社内の定型的な問い合わせなど、誤分類の影響を説明できる範囲で試します。

参照する文体データを絞る

利用者の文体で下書きを作る場合も、過去メールを無制限に参照させません。社外へ送った承認済みの文面だけを例にし、顧客情報、個人的なやり取り、秘密の署名は対象から外します。文体の再現と、事実の正しさは別の確認欄にして、読みやすさだけで送信可と判断しないようにします。

下書きと送信を分ける

AIが作った下書きは、宛先、添付、金額、期限、約束の有無を人が確認してから送ります。外部送信、契約条件の変更、個人情報を含む返信は、AIに送信権限を与えず、承認者が確定する工程を残します。下書きを採用しなかった理由も短く残せば、改善すべき分類と指示が見えてきます。

フィードバックを評価表に残す

実ユーザーのフィードバックを取り込むときは、便利だったという感想だけでなく、採用率、修正時間、誤分類、送信前に見つかった誤りを同じ表で追います。週単位でサンプルを見直し、参照データを追加する前に、誤りが減ったかを確認します。メモリを増やすこと自体を成果にしません。

FyxerのようなAI秘書を試すなら、受信箱の整理、文体の参照、下書き、送信、フィードバックを一つの自動化にまとめないことが出発点です。人が確定する場所と評価する数字を先に置けば、メール処理を軽くしながら、誤送信と情報の持ち出しを抑えられます。

出典（公式）：OpenAI「How Fyxer built an AI executive assistant people trust」 https://openai.com/index/fyxer https://openai.com/news/rss.xml

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出典・参考資料

著者: 松井勇樹