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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.teeem-ai.com/llms.txt

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このプレイブックでは、手作業でのデータ整理・集計・グラフ化・結論抽出を、1 つのプロンプトで自動化する方法を説明します。経理・営業・運営部門でよく使われるパターンです。

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何が自動化できるか

タスク手作業Teeem AI
複数 Excel の統合＋重複除去1〜2 時間1〜2 分
取引先別の売上トレンドグラフ30 分30 秒
四半期レポートテンプレートの入力2 時間1 分
100 件の PDF から特定フィールドを抽出半日5 分（非同期）
会議録音 → アクションアイテム一覧1 時間2 分

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最初の分析 — 5 分

1

1. データを添付する

ファイルをチャット入力にドラッグ＆ドロップ。または Slack チャンネルに添付。対応形式:
  • Excel（xlsx、xls）
  • CSV（文字コード自動検出）
  • PDF（OCR 付き）
  • HWP / HWPX
  • 画像（OCR＋視覚的分析）
  • ZIP（安全な展開）
8 MB を超えるファイルは自動的に非同期処理に切り替わります。
2

2. 自然言語で指示する

具体的であればあるほど良い結果が得られます。❌ 悪い例: 「分析して」✅ 良い例:
@Teeem 添付の取引先リスト（Excel 3 ファイル）で:
- 法人番号で重複を除去
- 直近 6 ヶ月に受注があるアクティブ取引先と休眠取引先を分離
- アクティブ取引先を売上合計の降順にソート
- Excel で出力（アクティブシート＋休眠シート）
3

3. 結果を確認する

Teeem AI が次を一気に処理します:
  1. ZIP を安全に展開 → 各 Excel を解析
  2. 法人番号を正規化（ハイフン除去・トリム）
  3. 重複を特定して統合（3 ファイル → 1 ファイル）
  4. 受注データと結合（あれば）→ 売上合計を計算
  5. 6 ヶ月の閾値でアクティブ・休眠を分離
  6. Excel を生成（シートごと、自動幅、ヘッダースタイル付き）
  7. チャットに添付＋サマリーメッセージ
個人情報（住民登録番号・電話番号）は LLM に届く前に自動マスキングされ、出力 Excel では復元されます。

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よくある分析パターン

@Teeem 添付の 5 つの取引先リストを統合して重複を除去して。
重複判定キー: 法人番号を優先、次にメールアドレス。
Excel で出力。
ポイント: 重複判定キーを指定しないとエージェントが推測します。精度が重要な場合は明示してください。
@Teeem 添付の売上データから 12 週間のトレンドライングラフを作って。
- 取引先ごとに 5 本の線
- 大きめのフォント、モバイルでも見やすいように
- PNG で出力
Mermaid / SVG / PNG 出力に対応。グラフタイプ: 棒・折れ線・円・ドーナツ・散布・ヒートマップ。
@Teeem 添付の見積書 PDF（12 件）から:
- 見積日
- 取引先名
- 見積金額
- 納期
- 担当者のメールアドレス
を Excel の表にまとめて。
構造化 PDF は OCR＋パターンマッチングで 95% 以上の精度。自由形式の PDF は LLM 抽出を使用。
@Teeem 添付の 45 分の会議録音で:
- 文字起こし（音声認識）
- 主要な決定事項 5 件
- 担当者・期限・優先度付きのアクションアイテム
- 次回会議の推奨アジェンダ
動画も同じフローです。YouTube リンクは字幕を自動取得します。
@Teeem 添付の日次受注データで:
- 正常パターンを算出（平均・標準偏差）
- ±2σを外れる日付にフラグ
- 外常値の曜日パターン
- Excel＋異常値をハイライトしたグラフ
統計分析は analyze_data ツールで実行。より深い分析には forecast（時系列）や alert_monitor（閾値）を使用。

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結果の精度を上げるコツ

1 つのメッセージで完結させる — すべての要件を 1 つのメッセージにまとめると精度が上がります。途中で「さらに…」と追加していくとコンテキストが分散します。
明示的に指定すること:
指定すべきこと例
入力形式「1 行目はヘッダー」「シートごとに分割」
処理ルール「重複は最新の日付を優先」「空行はスキップ」
出力形式「アクティブ・休眠の 2 シートで Excel」「PNG 1200×800」
長さ「最大 100 行」「グラフは 3 つまで」
口調・言語「まとめは日本語で、8 文以内」

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よくある問題

元データに空のセル・合計行・メモ行が混在している可能性があります。「メモ行を除外」「合計行を無視」と明示的に指定してください。
テーブルが PDF の中に画像として埋め込まれています。OCR は動作しますが表認識の精度は 70〜85% です。可能なら元の Excel か CSV を入手してください。
ファイルサイズ上限は組織ごとに設定可能（デフォルト: リクエストあたり 16 MB）。より大きなファイルの場合:
  • シートごとに分割してアップロード
  • または ZIP にして一括アップロード（自動展開）
  • または アプリパック で SQL スタイルのクエリを使用
重複判定キーが明示されていないと、LLM が推測します。法人番号の正規化（「123-45-67890」と「1234567890」を同一と見なすなど）が必要な場合はルールを明記してください。または アプリパック でルールを定義してください。
これは意図した動作です。個人情報は LLM に届く前にマスキングされ、出力前に復元されます。出力でも個人情報をマスキングしたい場合は「メールアドレスと電話番号はマスキングしたままにして」と明示してください。

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繰り返す分析 → アプリパックで永続化

同じ分析を毎週行うなら、アプリパックに移行することをお勧めします。
  • 毎回データを添付する必要がなくなる（アプリがデータを保持）
  • 自然言語でのクエリが即座に返る
  • Slack スラッシュコマンドショートカットも使える
  • 自動アラートも設定できる（例: 「在庫 < 100 → アラート」）
ユーザー: 「@Teeem 今月の取引先別売上は？」
  ↓
エージェント: app_aggregate({model: "sales", group_by: "account", period: "this_month"})
  ↓
即座に返答 — 添付ファイル不要
導入については デモを申し込む からご相談ください。

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