ワークフローの効率化を目指してAIの活用を検討しているものの、何から手を付ければ良いかわからず悩んでいる方は多いのではないでしょうか。セキュリティ面に不安があり、導入に踏み切れないという声も聞かれます。
しかし、AIをワークフローに組み込めば、業務効率化やミスの削減、コストの最適化などの効果が期待できます。リスクを抑えて導入するには、適切な手順を踏むことが大切です。
本記事では、AIを活用したワークフローの基本と、RPAやAIエージェントとの違いを解説します。併せて、導入で得られる4つのメリットや具体的な手順、注意点にも触れていくので、ぜひ参考にしてください。
なお、既存システムを活かしながらワークフローにAIを取り入れたい場合は、AIエージェントをあと付けできる「テックタッチ AI Hub」も選択肢の一つです。経費精算や勤怠、購買などへの活用方法は、以下からご確認いただけます。
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AIを活用したワークフローとは
AIを活用したワークフローとは、申請内容の作成支援や承認ルートの判定、内容不備のチェックなど、これまで人が行っていた工程にAIが関与し、業務フローの一部を担う仕組みを指します。
単に個々の作業をAIに任せるのではなく、入力内容に応じて処理を振り分けたり、AIの処理結果を人が確認したりするなど、AIと人がどのように連携するかを含めて、一連の業務フローを設計する点が特徴です。
ここでは、混同されやすいRPAやAIエージェントとの違いを解説します。
RPAとの違い
RPA（Robotic Process Automation）は、前もって人が設定した手順のとおりに動く技術です。決められた操作を正確に繰り返す作業は得意な一方、想定外の入力や表記のゆれには対応しにくいという弱点があります。
対してAIは、過去のデータや文脈をもとに、文章の要約や内容のチェック、リスクの予測といった処理まで対応できます。定型作業の代行にとどまるRPAに対し、AIはワークフロー上の判断を要する工程も支援できる点が大きな違いです。
AIエージェントとの違い
AIワークフローは、事前に決められた工程や条件分岐に沿って、AIが処理を進めていく仕組みです。これに対してAIエージェントは、与えられた目標を踏まえて、AI自身が実行の手順を組み立てながら処理を進めます。
AIワークフローの活用が向いているのは、承認や申請対応のように型が決まった業務です。一方、社内資料を横断して必要な情報を探すなど、状況に応じた判断が求められる業務では、AIエージェントが力を発揮します。
AIを活用したワークフローが注目される理由
文章の生成やデータの整理といった個別の業務では、すでにAIの活用が広がっています。しかし、部門をまたぐ業務や複数の工程が絡む業務の場合、単発的にAIを使うだけでは対応しきれないケースが増えてきました。
こうした背景から、業務プロセス全体にAIを組み込む手法が普及しはじめています。
カスタマーサポート領域でのAI活用については、「カスタマーサポートにAIを導入する5つのメリットや導入時のポイントを解説」の記事で解説していますので、併せてご覧ください。
ワークフローにAIを導入する4つのメリット
ワークフローにAIを導入すると、具体的にどのような効果が得られるのでしょうか。ここでは代表的な4つのメリットを順に見ていきます。
メリット1：業務効率が上がる
入力や確認といった手作業の多い工程をAIに任せることで、作業時間の短縮が期待できます。AIは人の稼働時間に縛られないため、夜間や休日でも処理が進み、対応の遅れが起きにくくなる点も見逃せません。
担当者が定型作業から解放された分、企画立案や取引先との交渉など、人にしかできない業務に時間を割けるようになるでしょう。業務全体のスピードと質を同時に高められるのは、AI導入の大きな利点です。
メリット2：人為的ミスの削減につながる
AIが入力内容を自動でチェックするため、記入漏れや金額の誤りといった不備を早い段階で発見できる点もメリットです。規定に違反した申請や重複した申請も、あらかじめ設定したルールに沿って自動検知されます。
さらに、AIによってリスクが疑われる案件だけを事前に絞り込むことで、担当者は指摘された箇所を重点的に確認するだけで済みます。チェックの負担を減らしながら、見落としも防げる仕組みといえるでしょう。
メリット3：属人化の解消が期待できる
判断基準があらかじめAIに組み込まれていれば、特定の担当者の経験や勘に頼らず、一定の品質で業務を回せます。また、AIワークフローでは、処理や判断の履歴をログとして記録できる仕組みを備えているケースが一般的です。これにより、誰がいつ判断を行なったかを確認しやすく、異動やスムーズな引き継ぎに役立ちます。
さらに、AIに判断基準を組み込む過程で判断ルールが明文化されることで、新任者への教育もしやすくなるでしょう。特定の人にしかわからない業務をなくしたい組織にとって、AIの導入は課題解決の糸口になります。
メリット4：高い費用対効果が見込める
紙の書類を扱う工程が減れば、印刷や郵送、保管にかかるコストを抑えられます。確認作業に費やしていた時間をほかの業務に充てられるため、限られた人員でも成果を出しやすくなるでしょう。
一度整えた仕組みは他部署や他拠点にも展開可能です。長期的に効果を引き出せる分、最初の構築に手間をかけても、投資に見合うリターンが期待できます。
ワークフローにAIを導入する手順
ここからは、ワークフローにAIを導入する4つのステップを紹介します。
ステップ1：現状の課題を洗い出す
まずは、業務の実態を詳細に把握する必要があります。滞りやすい工程はどこか、ミスが発生しやすい作業は何かを洗い出し、課題を明らかにしていきましょう。
このとき、削減したい作業時間やエラー件数を数字に落とし込んでおくと、導入後の効果測定に活用できます。感覚ではなくデータで現状をとらえることが、AI導入を成功に導くポイントです。
ステップ2：AIに任せる工程を明確にする
次に、AIが処理する工程と人の確認を挟むべき工程を整理して振り分けましょう。任せる範囲が曖昧では、AIが誤った出力をした場合や判断が難しいケースが発生した場合に、適切に対応できない可能性があります。
設計の精度を上げるには、処理を開始する条件や処理が分岐するポイントを、あらかじめ明らかにすることが大切です。
ステップ3：適切なシステムを選定する
AIに任せる工程を明確にしたのち、自社の業務にマッチするシステムを選定します。特に、文字認識の精度や学習・改善機能の有無、例外時に人が介在できるか、履歴管理のしやすさなどは、丁寧に確認しましょう。
また、既存の社内システムと連携できるかどうかも押さえておくべきポイントです。導入時の初期設定のしやすさやベンダーのサポート体制も、判断材料の一つになります。
なお、「【2026年】ノーコード・ローコードツール8選を比較！メリット・デメリットから違いまで解説」の記事では、ローコード・ノーコードツールを比較しています。開発の負担を抑えてシステムを構築したい方は、ぜひ参考にしてください。
ステップ4：導入後は効果測定と改善を繰り返す
AIは導入して終わりにせず、運用後も作業時間や差し戻し件数、人件費など、事前に設定した指標の変化を定期的に確認しましょう。導入直後だけでなく、運用からしばらく経ったタイミングでも振り返りを行い、効果が定着しているかを見極めることが欠かせません。
振り返りで見えた課題は、フローの改善やAIの精度向上に活かしていきます。この繰り返しが、自社の業務に合わせてAIワークフローを最適化するポイントです。
ワークフローにAIを導入する際の3つの注意点
導入を成功させるためには、事前に押さえておきたい注意点もあります。ここでは代表的な3つを紹介します。
社内ルールの整備と従業員教育を徹底する
AIは万能ではなく、判断を誤る可能性もあるため、運用ルールの整備が欠かせません。AIにどこまで判断を任せるのか、誤りに気付いたときは誰に報告するのかを事前に決めておきましょう。
併せて、使い方をまとめた資料を用意したり、従業員向けの説明の機会を設けたりしておくと、AIの活用がスムーズに定着します。
スモールスタートから始める
最初から全部署に展開するのではなく、特定の業務や少人数のチームで試験運用を行う方法が安全です。うまくいかなかった場合でも、対象範囲が絞られていれば影響が広がりにくく、軌道修正も容易になります。
対象を拡大する際は、試験運用で得られた成果や課題をもとに、少しずつ進めるとよいでしょう。地道な取り組みが、結果的に定着につながります。
綿密なセキュリティ対策を施す
ワークフローでは社内の機密情報や個人情報を扱う場面が多く、対策を怠ると情報漏えいや不正利用のリスクにさらされます。入力したデータがAIの学習に再利用されないようになっているか、設定や仕様、契約条件を事前に必ず確認しましょう。
併せて、情報の使用目的や外部提供の有無についても、関連する法令に照らして整理しておく必要があります。
ワークフローにAIを導入するなら「Techtouch AI Hub」がおすすめ
Techtouch AI Hubは、ブラウザの拡張機能を通じて、ワークフローシステムを含む既存の業務システムにAIを組み込めるサービスです。導入にあたって既存システムの改修は不要で、API連携のための開発工数もかかりません。
大がかりなシステムの入れ替えを伴わないため、AI活用の第一歩としても取り入れやすいサービスといえます。申請内容のチェックや入力支援といったAI機能を、普段使っている画面上でそのまま利用できる点も特長です。
また、自社の申請ルールに合わせてチェックや支援の内容を設定可能であり、入力段階で不備を見つけやすく、差し戻しや問い合わせの削減につなげられます。
ワークフローに「Techtouch AI Hub」を導入した事例
ここでは、Techtouch AI Hubを導入しワークフローの改善につなげた企業の事例を2つ紹介します。
生成AI機能の実装により差し戻しを低減｜TISI株式会社
TISI株式会社では、システムが分散するなかで、利用頻度の低い申請ほど入力ミスによる差し戻しが発生しやすく、対応コストの増大が課題でした。そこで、稟議申請から購買、会計までを担う基幹業務ワークフローシステムにTechtouch AI Hubを導入しました。
フリーフォーマットの決裁入力時に、AIが文章の補正や内容のチェックをリアルタイムで支援する仕組みを構築し、不備による差し戻しの低減を目指しています。
AI Hubの導入で新入社員の申請操作を後押し｜雪印メグミルク株式会社
雪印メグミルク株式会社では、従来のシステムから新しい業務基盤への移行にともない、操作の複雑さが課題となっていました。並行して、独自開発した対話型AIを社内にどう定着させるかも模索している状況でした。
これを踏まえ、同社はDAP機能とAI Hubを備えたテックタッチを導入しています。新入社員向けに申請操作を自動案内した結果、アンケートでは72％が「簡単だった」と回答し、初めてでも迷わず操作できる点が評価されました。
さらに、AI Hubと対話型AIを連携させ、通勤手当の申請ではAIによる判断支援を行なった点も特徴です。こうした取り組みにより、社員の自己解決を後押しし、問い合わせ件数や差し戻し回数の低減につなげています。
AIを活用したワークフローに関するよくある質問
ワークフローにAIを導入する前に、疑問や不安を解消しておくとスムーズに運用が始められます。ここでは、AIを活用したワークフローについてよく寄せられる3つの質問を解説します。
ワークフローにAIを導入するのに適した業務は？
勤怠申請の確認や備品購入の稟議など、入力項目やチェック基準があらかじめ決まっている業務では、AIの精度が安定しやすい傾向があります。また、定型的な質問への一次対応のように繰り返しの多い業務も、AIが力を発揮する領域です。
一方で、経営判断や人事評価のように基準を言葉にしにくい業務や、例外対応が多い業務については、人の目を残す設計が求められます。
重要な判断もAIに任せて大丈夫？
重要な判断をすべてAIに委ねるのは避け、AIと人で役割を分担することが大切です。例えば契約内容や金額の確定など、影響の大きい場面では、AIの提案をそのまま採用せず、人による確認や判断を挟むようにしましょう。AIを補助として位置づけ、最終的な責任を人が持つ体制を整えておくと安心です。
小規模な組織のワークフローにもAIが役立ちますか？
少人数で複数の役割を兼ねている組織ほど、AIが作業の一部を巻き取ってくれる効果を実感しやすいでしょう。属人性の高い業務を抱える小規模な組織では、AIを活用して作業手順や判断基準を標準化することで、特定の担当者に依存する状態を減らせます。
大掛かりな開発を伴わないサービスを選べば、専任の情報システム担当者がいない組織でも導入のハードルは高くありません。
AIをうまく活用して効率的なワークフローを構築しよう
ワークフローにAIを導入すると、これまで人手に頼っていた業務の効率化につながり、担当者は人にしかできない業務へ集中できるようになります。ただし、社内ルールの整備やセキュリティ対策など、導入時の準備も欠かせません。
現状の課題を洗い出し、AIに任せる範囲を明確にしたうえで、スモールスタートで進めていきましょう。
自社に合った形でAIの活用を進めたい場合は、既存システムを改修せずに導入できるTechtouch AI Hubを検討してみてはいかがでしょうか。
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