Rerun

ワークフローをノード単位で設定する必要はない。やってほしいことを書き、Rerunのエージェントがタスクを解釈して自分の手順を組む。ここが最大の時短ポイントだ。利点は速さ。引き換えに求められるのは信頼で、エージェントの計画に頼る以上、最初の実行は見ておくべきだ。

ワークスペースの各エージェントは、あなただけの専用クラウドコンピュータに住む。その中のエージェントはファイルとデータを共有する。チーム、顧客、プロジェクトごとにBoxへまとめて整理できる。これで作業が共有インフラから離れ、顧客データを扱う場合に効いてくる。

ClaudeかChatGPTのサブスク、自分のAPIキー、ローカルモデルをつなげば、モデルの費用はRerun側ではかからない。プランには少しのモデルクレジットも付く。いずれにせよ、一社の料金に縛られない。

Gmail、Slack、Notionは1クリックでつながり、ライブラリはそれに加えて200以上のアプリをカバーする。足りないツールは自分でつなぐ。あらゆるMCPサーバーやAPIが使え、よく知られた名前を超える技術スタックを持つチームに向く。

エージェントは影響の大きい操作の前に止まって尋ねられる。HubSpotに26件のレコードを作成する。メールを一括送信する。用意された操作を確認して承認すれば、エージェントが仕事を終える。出力が実際のシステムに触れるとき、自動化を信じやすくする機能だ。

実行の割り当てはない。エージェントは同じ月額で四六時中動く。払うのは容量、つまりエージェントと席であって、実行回数では決してない。タスクごとにメーターが回らないAIワークフロー自動化であり、高頻度の仕事では計算が変わる。

1つの画面に、各エージェントが何をしているか、最後にいつ動いたか、どんな成果だったかが並ぶ。実行中の様子を見て、ログを読み、失敗が大きくなる前に気づける。自律型エージェントを無人で走らせておけるのは、これがあるからだ。

既製のエージェントとスキルがライブラリに並び、ワークスペースへドラッグできる。空の説明から始める代わりに、よくある仕事向けの実績ある構成を取って調整する。ノーコードAIエージェントを使い、先行して始めたいチームにいい。