Ottic
Ottic · コーディング
Ottic は、調査、コード実行、Web 閲覧、レポート作成までを一人でこなす AIエージェントを中心にした AIワークスペースだ。接続したツールに成果物を残し、定期実行と再利用できるスキルを備える。
Ottic について
About
Ottic とは
Ottic はクラウド上で動く汎用の AIエージェントだ。目標を普通の言葉で伝えると、作業を分解し、つないだツールのデータを読み、公開ページを開き、隔離された環境で計算し、完成したファイルを返す。売り物は助言ではなく成果物そのものになる。
埋めているのは最後の一歩だ。チャットボットは提案で止まるから、文章をドキュメントに貼り、クエリを自分で回し、数字を追いかける作業が残る。Ottic の背後には本物のターミナルとブラウザがある。競合の料金表を開いて抜き出し、自社のデータベースに問い合わせ、その場で比較表を組み立てられる。利用が多いのは分析、SEO、レポート、競合調査だが、マーケティング専用という制約はない。
契約前に押さえておきたい制約は二つある。Ottic は好みを裏で学習しない。繰り返し作業の質は、良いスキルを自分で保存できるかにかかる。チーム機能も今は手作業の設定だ。共有コネクタ、AI定期タスク、ロールごとの権限は、セルフサービスの管理画面ではなく担当者とのやり取りで用意する。
使い始める
- ottic.ai でメールアドレスを使って登録する。クレジットカードの入力はなく、数分でワークスペースが開く。
- 毎日使うツールを一つか二つ接続する。Google Analytics、Search Console、Gmail、Slack などが候補だ。最初の試用なら読み取り専用の権限で足りる。
- 大きな目標ではなく、小さく切ったタスクを依頼する。対象、データ源、欲しい形式を明示する。たとえば「Search Console から先週の流入を取得し、落ち込みが大きい上位5ページをまとめる」といった具合だ。
- チャットで実行の様子を見る。アクティビティの流れにはツール呼び出しとその判断理由が並び、完成したレポートは成果物カードとして現れる。
- 結果が正しければプロンプトをスキルとして保存し、ルーティンとして予約する。翌週の月曜日には、誰も思い出さなくても同じレポートが届く。
AIツール情報
Otticの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 小規模企業の創業者と業務担当者：レポート、調査、フォローアップの依頼先を一つにまとめられる。最初のスキルを数本書き、初期の実行を確認する人がいることが条件だ。
- グロース担当と SEO チーム：キーワード追跡、技術監査、競合分析をカレンダーどおりに回せる。データは手作業で書き出した表ではなく、Search Console や Semrush から直接取る。
- アナリストと運用担当：読み取り専用のデータベースに SQL を投げ、同じセッションで CSV を整える。クエリツールと表計算の間で起きる受け渡しがなくなる。
- 代理店とコンサルタント：スキルとルーティンを共有ライブラリにすれば、どのアカウントでも納品形式がそろう。ただしチームの初期設定は今も商談経由になる。
タスク
- 定例の成果レポート：分析ツールと表計算をつなぎ、章立てと文体を指定すれば、あとはルーティンが毎週作り直す。
- 競合調査：エージェントが公開ページを開き、料金表と機能表を拾い、参照元を添えた比較ドキュメントを返す。
- データ抽出と突合：データベースに問い合わせ、CSV に書き出し、二つのファイルを突き合わせる。つなぎ込みのスクリプトを自分で書く必要はない。
- コンテンツとアプローチの設計書：キーワード一覧や通話の文字起こしを、以前保存した形式に沿った構成メモに変える。
シーン
- 月曜朝のレポート：朝会の前にルーティンが走り、レポートは成果物に置かれている。最初の一時間を数字のコピーに使う人がいなくなる。
- 商談前の下調べ：企業名をチャットに入れると、最近の発表、料金、未確認の論点を1ページにまとめたメモが返る。
- 月次の SEO 監査：インデックス状況の確認、Core Web Vitals の取得、影響度順に並べた修正リストを、毎月同じ手順で作る。
主な機能
本物のターミナルとブラウザを備えたクラウド環境
各タスクは Python、シェル、Playwright のブラウザが入った隔離環境で動く。この組み合わせがあるから、公開ページを取得し、その結果で計算し、出力をファイルに書くところまでを一度に進められる。チャット画面が話せる範囲に縛られない。
すでに費用を払っているツールへの AIコネクタ
Google Analytics 4、Search Console、Drive、Docs、Sheets、Gmail に対応し、Slack、Notion、HubSpot、Figma、Semrush もつながる。データベースも対象で、PostgreSQL、MongoDB、MySQL は読み取り専用で接続できる。多くは OAuth かトークンで済むため設定は軽く、カタログにない社内 API は独自の REST エンドポイントで補える。
手順書として再利用できるスキル
狙いどおりのレポートが出たプロンプトは、そのままスキルとして保存する。スキルには構成、データ源、形式が残るので、次の実行で言い回しを思い出す必要はない。専用ページから起動し、チャットに差し込み、ルーティンとして予約し、zip パッケージとして取り込むこともできる。
予約して動くルーティン
ルーティンは、うまくいったプロンプトを定期的な仕事に変える仕組みだ。週次レポートと日次エクスポートが定番になる。それぞれに信頼度の設定があり、読み取りのみ、承認が必要、自律実行の三段階から選ぶ。多くのチームは承認が必要から始め、成果が安定してから一段上げる。実行はすべて状態と結果つきで記録される。
開いて、保存して、共有できる成果物
出力はチャットの文章ではなくファイルで届く。HTML のレポートとダッシュボード、CSV の書き出し、Markdown の構成メモ、そのまま渡せる DOCX を作る。成果物を公開すると署名付きリンクが発行され、ログインなしで誰でも開ける。NOINDEX を付けて検索結果には出さない。
チームで使う共有ワークスペース
スキル、コネクタ、ルーティンはチーム単位で共有できる。一人が作ったレポート形式が全員に効く。請求の一元化とロール別の権限も載る。チーム向けAI自動化が現実になる場所であり、同時に導入時に手作業が残る部分でもある。
メリットとデメリット
メリット
- 助言で終わらず実行する。同じ実行の中でコードを書き、ブラウザを操作し、ファイルに触れる。
- コネクタの範囲が一般的な SaaS 一覧より広く、データベースや独自 REST エンドポイントまで届く。
- スキルによって、たまたま当たったプロンプトが人の入れ替わりに耐える手順になる。
- 信頼度の設定と実行履歴がそろい、後からルーティンを自律で動かす判断がしやすい。
- 成果物が実際に転送される形式で出る。DOCX と CSV も含む。
デメリット
- 裏で学習しないため、誰かが半日かけてスキルを整えるまで、新しいワークスペースの出力は一般的なままだ。
- チーム管理が手作業のため、規模を広げる場面では設定画面ではなく商談の順番待ちになる。
- 公開した成果物のリンクは URL を知る誰でも開ける。機密性の高いレポートは共有前にルールづくりが要る。
- 有料プランがサイトに公開されておらず、月額費用は問い合わせないと見積もれない。
よくある質問
仕事を端から端まで片付ける。欲しい結果を伝えると、エージェントが手順を組み、接続したツールを呼び、公開サイトを巡回し、隔離環境でコードを動かし、完成したレポートや書き出しを返す。意見を述べるチャットではなく、ターミナルを持った AIリサーチエージェントと考えると近い。
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