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Autonoly
AIの実行レイヤー

AIモデルはますます賢くなっている。 私たちはそれを実行に変える。

AI能力は誰の予測よりも速く進化しています。しかし、実行力のない知性はただのチャットボットです。Autonoly はAIの推論を現実世界のアクションに変えるプラットフォームです。Webサイトの閲覧、データ抽出、スクリプト実行、API呼び出し、自動運転するワークフローの構築を実現します。

モデルが改善されるたびに、Autonoly が処理するすべてのタスクはより速く、より信頼性が高くなります。再トレーニングが必要だからではなく、プラットフォームがすべてのセッションから学習するからです。成功パターン、ナビゲーションフロー、実証済みワークフローが時間とともに蓄積されます。AIはより賢くなり、プラットフォームはより賢明になります。

100+

自動化ノード

60+

インテグレーション

30+

ノードタイプ

17

対応言語

パラダイムシフト

思考と 実行のギャップ

AI能力は四半期ごとに進化しています。推論、計画、コード生成。しかし知性だけでは何も自動化できません。ブラウザを開くこともサイトをナビゲートすることもCAPTCHAを処理することもページタイムアウト時のリトライもできません。

実行レイヤーとは、モデルの推論と現実世界の結果の間に位置するものです。実際のブラウザ、実際のエラーハンドリング、数千のセッションで蓄積された実際の運用知識です。

基盤モデルが、あなたのサイト、ワークフロー、インフラに固有の運用知識を備えて出荷されることはありません。それが私たちが構築するレイヤーです。

基盤モデルGPT, Claude, Gemini, Llama...実行レイヤーブラウザ、ワークフロー、メモリ、インテグレーションあなたのタスクスクレイピング、レポート、同期、監視、デプロイ

仕組み

3ステップで 完全自動化

コード不要。設定ファイル不要。やりたいことを日本語で説明するだけで、AIエージェントが構築、実行、スケジュール設定します。

ステップ 01

タスクを説明する

やりたいことを日本語で入力。コード不要、設定ファイル不要、学習曲線なし。

ステップ 02

エージェントがライブ実行

AIエージェントが実際のブラウザを開き、ページをナビゲートし、データを抽出し、コードを実行する様子をリアルタイムで確認。

ステップ 03

再利用可能なワークフローを取得

ワンクリックでセッションをスケジュール済みの自動化に変換。編集、共有、繰り返し実行が可能。

機能

あらゆる デジタルタスクを自動化

1ページのスクレイピングから完全なデータパイプラインまで — 説明できれば、Autonolyが実行します。

🌐

Webスクレイピング

あらゆるウェブサイトからデータを抽出 — ログイン、無限スクロール、CAPTCHAの背後でも。

📊

レポート & ダッシュボード

チャート付きExcelワークブック、分析付きPDFレポートを自動生成。スケジュール実行対応。

🐍

Python & コード

Pythonスクリプト、MLパイプライン、データ処理を実行 — オンデマンドのフルSSH環境。

📧

メール & アラート

トリガーやスケジュールに基づいてGmailダイジェスト、Slack通知、Discordアラートを送信。

🔄

マルチステップワークフロー

スクレイピング、分析、配信を1つの自動化フローに連結し、24時間365日実行。

🔌

API連携

Google Sheets、Slack、Gmail、Discord、Airtable、Notionなどとネイティブ連携。

積み重なる優位性

セッションごとに 進化するプラットフォーム

AIモデルは今後も改善され続けます。しかしモデルの知性だけでは、LinkedInで何のインタラクションパターンが機能するかや、あるサイトが3ページ目以降にCAPTCHAを表示することは分かりません。Autonoly はどの基盤モデルにも搭載されていない運用知識を蓄積します。

🧠

触れたすべてのWebサイトを学習

成功したインタラクションのたびに、プラットフォームは何が機能するかを学びます。ナビゲーションパス、ページ構造、インタラクションパターンがドメインごとにインデックス化され、将来のセッションに注入されます。チームがサイト上で自動化を行うほど、より速く、より信頼性が高くなります。

ドメインごとに自動適応

📖

実証済みワークフローを記憶

エージェントがタスクを正常に完了すると、完全なステップシーケンスが再利用可能なプレイブックに凝縮されます。次にチームの誰かが同様のタスクを依頼した際、エージェントはゼロから探索せず、実証済みのパスに従います。より良いアプローチが見つかると自動的に更新されます。

実証済みステップシーケンスを保持

⚠️

障害を事前に予測

CAPTCHA、ログインウォール、ボット検出、レート制限、地域制限。プラットフォームは遭遇したすべての障害を記憶します。パターンがセッション間で確認されると、将来のエージェントは同じ壁にぶつかる前に警告を受けます。チームの組織的知識が自動的に蓄積されます。

CAPTCHA、ボット検出、レート制限をカタログ化

🔄

1つの会話で永続的な自動化を作成

完了したすべてのエージェントセッションは、適切なノード、エッジ、データフローを備えたビジュアルワークフローに変換されます。使い捨てのスクリプトではなく、編集可能でスケジュール可能な本番グレードの自動化です。あなたのライブラリはセッションごとに成長します。

永続的なスケジュール可能な自動化

💻

エラーから学習するインフラ

SSHコマンド、Pythonスクリプト、リモート操作を実行するチーム向けに、プラットフォームはエラーパターンと成功した回避策を追跡します。パッケージの競合、権限の問題、タイムアウトパターンなど、すべてがカタログ化され、将来のセッションが既知の落とし穴を回避できます。

エラーパターンと回避策をインデックス化

🔌

必要な時にインテグレーションが表示

接続されたサービス(Google Sheets、Slack、Gmail、Airtable、Notion、Discord など)は、関連する場合に自動的に表示されます。プラットフォームはあなたの環境を理解し、タスクごとの設定なしで適切な出力先を推薦します。

60以上のインテグレーションを自動表示

私たちのビジョン

なぜ私たちは 実行レイヤーを構築するのか

AIモデルは前例のないペースで進化しています。私たちは、勝つのはモデルを構築する企業ではなく、モデルを実際の仕事に対して展開するシステムを構築する企業だと信じています。

01

AI能力はコモディティ化する。実行力はしない。

基盤モデルは四半期ごとに改善されています。数年以内に、推論と言語理解は当たり前の機能になるでしょう。ボトルネックは「AIは考えられるか?」から「AIは現実世界で確実に実行できるか?」に移行します。それが私たちが活動する場所です。知性とアクションの間のオーケストレーションレイヤーです。

02

エージェントには知性だけでなく、組織的記憶が必要。

最先端のモデルは、LinkedInが50プロフィール閲覧後にスロットルすることや、政府ポータルが特定のブラウザUser-Agentを必要とすることを知りません。Autonoly はすべてのセッション、すべてのチームメンバー、すべてのサイトにわたってこの運用知識を蓄積します。この蓄積されたデータレイヤーは、どのモデルプロバイダーも提供せず、どの競合他社もショートカットできません。

03

ヒューマン・イン・ザ・ループモデルが正しい信頼アーキテクチャ。

完全な自律性は研究上の課題です。有用な自律性はプロダクトの課題です。私たちのエージェントは自律的に探索・実行しますが、人間がワークフローを承認し、セッション中にブラウザを引き継ぎ、すべてのアクションログをレビューできます。AI能力が向上するにつれ、プロダクトを再構築することなく、自律性を段階的に拡大していきます。

04

すべての会話が永続的な資産を生み出すべき。

ほとんどのAIツールは回答を生成して忘れます。Autonoly は成功したすべてのエージェントセッションを、適切なノード、データフロー、スケジューリングを備えたビジュアルワークフローに変換します。AIとの1回の会話で、永続的に実行できる自動化が生まれます。実証済みワークフローのライブラリこそが本当のプロダクトであり、エージェントはそれを構築するための手段です。

05

設計上モデルに依存しない。

私たちは推論エンジンと実行エンジンを分離しています。より優れたモデルが登場した時、そしてそれは必ず来ますが、すぐに組み込めます。エージェントループ、ブラウザツール、運用メモリ、ワークフロー実行エンジンはすべて、特定のモデルプロバイダーに依存していません。プラットフォームはすべての改善を無料で享受できます。

06

最高の自動化とは、構築する必要がなかったもの。

Zapier、Make、n8nのような従来のツールでは、すべてのステップを事前に把握する必要があります。APIを理解し、モジュールを設定し、エッジケースを処理しなければなりません。Autonoly では、結果を自然言語で記述するだけで、AIがナビゲーション、セレクター、ページネーション、エラーリカバリーを解決します。そしてワークフローを手渡してくれます。

手動での自動化構築をやめませんか?

ユースケース

素早く実行する チームのために構築

データ収集を自動化するソロファウンダーから、社内ツール全体を置き換えるエンタープライズチームまで。チームがAutonoly をどのように活用しているかをご紹介します。

📊

データ & リサーチ

大規模な自動データ収集

リサーチチームは Autonoly を使用して、求人掲示板、不動産リスト、財務報告、商品カタログ、競合他社の価格をスクレイピングし、結果をExcel、Google Sheets、またはデータベースにパイプします。AIがページネーション、動的コンテンツ、従来のスクレイパーを壊すアンチボット対策を処理します。

毎日500件以上のLinkedIn求人情報をスクレイピング

20サイトにわたる競合他社の価格を監視

SEC報告書を構造化Excelレポートに抽出

役職と都市別のGlassdoor給与データを集約

テンプレートを見る
⚙️

オペレーション

繰り返しの手動ワークフローを排除

オペレーションチームはフォーム送信、請求書処理、CRM更新、クロスプラットフォームデータ同期を自動化。1つのワークフローで、ツール間の何時間ものコピー&ペーストを置き換えます。毎日の実行をスケジュール設定して、あとは忘れるだけです。

毎朝CRMリードをGoogle Sheetsに同期

毎週の政府コンプライアンスフォームを自動入力

サポートチケットをカテゴリ別にSlackチャンネルにルーティング

ダッシュボードデータから週次PDFレポートを生成

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🛠️

エンジニアリング

テスト、監視、パイプラインの自動化

エンジニアリングチームは自動スモークテスト、サービス間の稼働監視、SSH経由のデプロイスクリプト実行、データ変換パイプラインの構築を行います。1つのワークフローで、ブラウザアクション、ターミナルコマンド、API呼び出し、データベースクエリを組み合わせられます。

デプロイ後にステージング環境でE2Eスモークテストを実行

SaaSダッシュボードを監視して異常時にアラート

リモートサーバーでPython MLパイプラインを実行

APIドキュメントをスクレイピングしてSDKラッパーを生成

テンプレートを見る

無料で開始。クレジットカード不要。

手動での自動化構築はもうやめましょう

競合他社の価格をスクレイピング

記述する。実行を見守る。永続的にスケジュール。

クレジットカード不要

無料クレジット付き

いつでもキャンセル可能