お悩み
オファーや案件がメール・電話・チャットに散在し、誰がどの案件を進めているか把握しきれない
AI社員なら
AI社員が各チャネルのオファーを読み取り、タレント別・案件別に整理。担当者は最新の状況を一目で追えるようになります。

芸能事務所向けAI社員
オファーを捌き、スケジュールを調整し、出演料を計算し、SNSの更新まで気を配る。属人的な事務作業がマネージャーの時間を奪い、肝心のタレントケアに集中できない状態が続いています。
芸能事務所 AI社員がキャスティング提案、スケジュール調整、契約・出演料管理を横断支援。読み取り・調整・突合といった事務をAIが巻き取り、人は判断とタレントとの関係づくりに集中できる体制を最短2週間で整えます。
運営:株式会社Michibiku Group
芸能事務所の現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
オファーや案件がメール・電話・チャットに散在し、誰がどの案件を進めているか把握しきれない
AI社員なら
AI社員が各チャネルのオファーを読み取り、タレント別・案件別に整理。担当者は最新の状況を一目で追えるようになります。
お悩み
スケジュール調整が複数の関係者との往復になり、確定までに何度もやり取りが発生する
AI社員なら
AI社員が候補日の照合と調整文面のドラフトを用意。マネージャーは内容の確定だけで進められます。
お悩み
出演料や契約条件がタレント・案件ごとに異なり、請求や印税計算の確認に時間がかかる
AI社員なら
AI社員が契約条件に沿って金額を計算し、差異の出た箇所だけを報告。経理は確認すべき例外に集中できます。
お悩み
SNSやプロフィールの更新が後回しになり、最新情報の反映が滞りがちになる
AI社員なら
AI社員が投稿やプロフィール更新の下書きを用意。担当者は確認と公開判断だけで運用できます。
ひとつでも当てはまったら、下記の効果の目安と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
どのタレントにどの案件が来ているかが担当者の記憶やメール履歴に依存し、状況が共有されていません。
対応の抜け漏れや返答遅れが起きやすく、機会損失につながります。
属人化
出演依頼・収録・取材の日程を関係者と擦り合わせる作業を手作業で回しており、調整が一日中続きます。
ダブルブッキングや確定遅れが起きやすく、確認の手戻りも増えます。
毎日数時間
出演料・印税・契約条件がタレントや案件ごとに異なり、請求や精算の確認に負荷が集中します。
計算ミスや精算漏れが起きやすく、確認に時間がかかります。
案件ごとに条件差
対象:マネージャー / 制作
導入前
メールや電話で届くオファーを見ながら手作業で整理し、どのタレントに合うかの当たり付けに時間がかかっていました。
導入後
AI社員がオファー内容を読み取り、条件に合いそうなタレントの候補を整理して提示。担当者は最終判断に集中できます。
整理の手数を減らし、人は提案とタレントとのコミュニケーションに時間を使えるようにします。
対象:マネージャー
導入前
出演・収録・取材の日程を関係者と何度も往復して調整し、確定までに時間がかかっていました。
導入後
AI社員が候補日を照合し、調整連絡のドラフトを用意。マネージャーは内容の確定だけで進められます。
調整の往復を減らし、ダブルブッキングのリスクを抑えます。
対象:経理 / 管理
導入前
契約条件を確認しながら出演料や印税を1件ずつ計算し、請求や精算の時期に作業が集中していました。
導入後
AI社員が契約条件に沿って金額を計算し、差異の出た箇所だけを報告。経理は例外対応に集中できます。
計算の手作業を圧縮し、精算のスピードと精度を両立させます。
対象:広報 / マネージャー
導入前
出演情報やプロフィールの更新が後回しになり、最新情報の反映が滞りがちでした。
導入後
AI社員が投稿やプロフィール更新の下書きを用意し、担当者は確認と公開判断だけで運用できます。
情報発信の鮮度を保ちつつ、担当者の更新負荷を軽減します。
オファー内容を読み取り、条件に合うタレントの候補を整理して提示します。
候補日を照合し、関係者への調整連絡のドラフトを用意します。
契約条件に沿って出演料や印税を計算し、差異だけを報告します。
収録や取材の進行に必要な情報を整理し、当日の段取りを支援します。
出演情報や告知の投稿下書きを用意し、発信の手間を軽減します。
出演実績やプロフィール情報の更新ドラフトを作成します。
募集や案件情報を整理し、提案に使える形にまとめます。
条件に沿った請求準備や印税計算を補助します。
芸能事務所 AI社員は、現場のやり方やタレントとの関係づくりは変えずに、事務所側の整理・調整・計算を引き受けます。属人化した事務を仕組みに置き換え、対応のスピードと精度を両立できるのが特徴です。
出演料・印税の確認
1件ずつ→全件突合
全件突合のうえ差異箇所だけを報告し、精算時の確認負荷を抑えます。
導入リードタイム
最短2週間
対象業務を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
スケジュール調整
確定だけに集約
候補日の照合と調整文面のドラフトをAI社員が担い、人は確定に集中できます。
導入事例
芸能事務所 A社マネジメント・制作業務 / 中規模事務所
メールや電話に散在していたオファー・スケジュール調整の事務をAI社員へ移管。オファーの読み取りから調整ドラフトまでをAIが担い、出演料・印税の計算も全件チェックして差異だけを報告する運用に変えました。数値は導入事例をもとにした概数です。
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
1〜2日
オファー対応・スケジュール調整・出演料計算・SNSのどこに事務が偏っているかを洗い出し、優先順位を決めます。
成果物:工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
2〜3日
オファーの読み取り項目、調整文面のフォーマット、出演料計算の条件をAI社員向けに整備します。
成果物:読み取り項目、出力テンプレ、判断ルール
2〜4日
スケジュール管理ツールや既存フォーマットと接続し、実データで読み取り・計算の品質を検証します。
成果物:連携設定、検証結果、修正項目一覧
1週間目〜
一部の業務で先行稼働し、効果を見ながら対象を広げます。
成果物:本番運用、運用レポート、横展開計画