「毎朝、受注データを基幹システムへ取り込んで、担当者にはチャットで通知したい」——この一文を伝えるだけで、AIがデータ連携のフローを組み立ててくれる。そんな開発の姿が現実味を帯びてきました。ノーコードによって連携開発のハードルは下がりましたが、それでも「どのコンポーネントをどう並べるか」は人が考える必要がありました。そこにAIが加わると、設計の入口そのものが変わります。本記事では、データ連携基盤「ASTERIA Warp」の新版で提供が予定されている「AIフロー作成」（ベータ）を題材に、従来の開発との違い、向く場面と向かない場面、そして人が担い続ける役割を整理します。
目次
データ連携の開発では、「何をしたいか」が決まっていても、それを実現する手順に落とす部分に時間と経験が必要でした。 どのシステムから、どの条件でデータを取り、どう変換し、どこへ渡すのか。ノーコードのツールを使えばプログラミングは不要ですが、処理の並べ方や設定項目の意味は、ある程度の慣れが求められます。とくに初めて触れる担当者にとっては、実現したいことと、画面上の操作の間に距離があります。この距離を縮められるかどうかが、内製化がどこまで広がるかの分かれ目になっていました。
業務部門の担当者は、自分の仕事に必要なデータの流れを一番よく理解しています。ところが、それをツール上でどう組み立てるかとなると、途端に手が止まります。結果として情報システム部門へ依頼が集中し、待ち時間が生まれます。この「やりたいことは明確なのに、実装方法が分からない」というギャップは、多くの企業で内製化の足かせになってきました。ここを埋める手段として、AIによる支援が注目されています。
データ連携の設計・開発ができる人材が足りない、という課題は多くの企業に共通します。ノーコードで裾野は広がったものの、依然として設計を担える人の数が業務の量に追いついていません。人を増やすのが難しいなら、一人あたりが作れる量を増やすしかありません。AIによるフロー生成は、この文脈で語られている技術です。単なる目新しさではなく、人材不足への現実的な回答として位置づけられます。
新版のASTERIA Warpでは、自然言語で指示するだけで、AIが指示内容に沿ったフローを組み立てる「AIフロー作成」がベータ提供される予定です（新版は2026年8月25日提供開始予定）。ここでは、この仕組みによって開発の流れがどう変わるのかを、3つの観点で見ていきます。従来は人が担っていた「手順に落とす」工程を、どこまでAIが引き受けてくれるのかがポイントです。
必要な要件は、AIが対話形式でヒアリングします。「どのシステムから取得しますか」「実行タイミングは毎日ですか」といったやり取りを通じて、頭の中にあった曖昧な要望が、実装に必要な情報へ整理されていきます。これは、設計経験の浅い担当者にとって、要件定義のガイドとしても機能します。何を決めなければいけないのかが分かるだけでも、着手のハードルは大きく下がります。
生成されたフローは、そのまま実行できるほか、ノーコードで微調整も可能です。ゼロから組み立てるのではなく、たたき台を受け取ってから直す形になるため、着手の負担が軽くなります。白紙から始めるのと、8割できたものを直すのとでは、心理的なハードルも作業量も大きく違います。この「たたき台が出てくる」ことの価値は、実際に手を動かす人ほど実感しやすい部分です。作りながら仕様を固めていく進め方とも相性がよく、試行の回数を増やせます。
要件を言葉で伝えれば形になるなら、これまで依頼していた業務部門の担当者自身が、フローの原型を作れるようになります。情報システム部門は、レビューや品質の担保、共通部分の設計といった役割にシフトできます。開発の担い手が広がることは、依頼の待ち時間の短縮にも直結します。組織全体としての開発量を増やす、という意味で効果が大きい変化です。
AIによる自動生成は強力ですが、あらゆる場面で最適とは限りません。得意な領域から使い始めれば効果を実感しやすく、逆に不向きな処理から試すと「使えない」という印象だけが残ります。期待値を正しく持つことが活用の第一歩です。実際に使うときの目安を、向く場面と向かない場面に分けて整理します。
「ファイルを取得して変換し、DBへ入れる」といった定型的なパターンは、AIによる生成と相性が良い領域です。また、複雑な要件でも、まず骨格を作ってもらい、細部を人が詰めるという使い方は有効です。学習や試行の場面でも、生成されたフローを読むことが理解の助けになります。手戻りが少なく、効果を実感しやすいのはこうした用途です。まずは業務影響の小さい処理で試し、生成の癖や得意不得意をつかんでから、対象を広げるとよいでしょう。
複雑な業務ルールや例外処理が絡む連携は、言葉で正確に伝えること自体が難しく、生成結果の検証にも手間がかかります。金額計算や在庫の引き当てのように、間違いが業務に直結する処理は、人による設計と検証を前提にすべきです。AIに任せる範囲と、人が責任を持つ範囲を分けて考えることが大切です。すべてを任せる発想では、かえって確認の負担が増えます。「骨格はAI、判断が絡む部分は人」という分担を最初に決めておくと、運用が安定します。
自動生成されたフローも、本番で使うなら人の確認が欠かせません。生成が速いほど、確認を省きたくなりますが、ここを飛ばすと便利さがそのままリスクに変わります。従来の開発と同じ基準で品質を担保することが前提です。最低限おさえるべき3つの観点を挙げます。
生成されたフローが意図どおりに動くかは、実データで検証して確かめます。件数や金額が想定と一致するか、想定外の値が来たときにどうなるかを確認します。「AIが作ったから正しい」という前提は置かず、これまでと同じ基準でテストします。データ連携のテストの考え方は、AI生成のフローでもそのまま当てはまります。
どのシステムのどのデータにアクセスするフローなのかは、必ず人が確認します。生成の過程で、必要以上に広い範囲のデータを扱う構成になっていないかを見ておく必要があります。機密情報や個人情報を扱う場合は、通す範囲を明示的に絞ります。ここは自動化の便利さに委ねず、人が線を引く領域です。
エラー時の通知先、再実行の手順、スケジュールの整合といった運用面は、生成後に整えます。動くフローができたことと、運用に耐えることは別問題です。誰が保守するのかを決め、命名や配置のルールに沿わせることで、後から追える状態を保てます。生成の速さを活かすほど、この整備の重要性が増します。
新版では、AIフロー作成以外にも、AI活用を後押しする機能が用意される予定です。フローを作る場面だけでなく、学ぶ・運用する・AIにデータを渡すという各場面が強化される構成になっています。あわせて押さえておくと、全体像がつかめます。
開発・運用中の疑問に、チャット形式でAIが回答する「AIチャットボット」がベータ提供される予定です。分からないことをその場で解消できれば、学習コストが下がります。また、インストール不要でブラウザ上からフロー開発ができる「ブラウザ版フローデザイナー」もベータ提供が予定されており、業務部門での活用を後押しします。開発環境の準備というハードルが下がることも、担い手を広げる要素です。端末へのインストール権限がなくても試せるため、業務部門が最初の一歩を踏み出しやすくなります。
正式機能として、生成AIアダプターが拡張され、ファイルを生成AIに直接受け渡せるようになります。これにより、帳票のAI-OCR処理や写真の認識・分類といった、非構造化データの活用が進めやすくなります。連携基盤が「AIへデータを渡す経路」としての役割を強めていく方向性がうかがえます。
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データ連携基盤「ASTERIA Warp」（累計10,000社超）は、アイコンをドラッグ＆ドロップするノーコード操作と、100種類以上のアダプターによる幅広い接続性を備えています。2026年8月25日提供開始予定の新版では、自然言語での指示からフローを組み立てる「AIフロー作成」や、開発中の疑問に答える「AIチャットボット」（いずれもベータ）が加わります。なお、このバージョンアップに伴う製品ラインアップ・価格の変更はありません。すでに株式会社ワコーは顧客ごとに仕様が異なる受注処理を業務部門で内製・自動化し、株式会社イシダでは未経験者が業務を自動化し、試験導入期間だけでも年間105時間相当の業務改善を実感しています。AIの支援が加わることで、こうした内製の輪はさらに広げやすくなるはずです。
Q. 自然言語でフローを作れるとは、具体的にどういうことですか？
A. 「毎朝この受注データを基幹システムへ取り込みたい」と言葉で伝えると、AIが必要な要件を対話形式でヒアリングし、フローを組み立てます。生成されたフローはそのまま実行でき、ノーコードで微調整も可能です。
Q. プログラミングや連携の経験がなくても使えますか？
A. 要件を言葉で伝えられれば、フローの原型を作れます。対話の中で「何を決める必要があるか」が示されるため、要件整理にも役立ちます。ただし本番利用には、結果の検証や権限の確認が必要です。
Q. どんな連携に向いていますか？
A. ファイル取得・変換・DB取り込みのような定型的なパターンや、複雑な要件の「たたき台づくり」に向きます。逆に、業務判断や例外処理が絡む処理、金額計算のように誤りが業務に直結する処理は、人の設計と検証が前提です。
Q. AIフロー作成はいつから使えますか？
A. ASTERIA Warpの新版で提供が予定されており、新版は2026年8月25日提供開始予定です。AIフロー作成・AIチャットボット・ブラウザ版フローデザイナーはベータ提供の予定です。
自然言語でフローを自動生成できるようになると、「やりたいことは明確なのに実装方法が分からない」というギャップが埋まり、開発の担い手が広がります。ASTERIA Warpの新版では、対話でのヒアリングからフローを生成する「AIフロー作成」がベータ提供される予定です。一方で、定型処理やたたき台づくりには向く反面、業務判断が絡む処理は人の設計と検証が前提です。結果の検証・権限の確認・運用の整備という役割を押さえて活用すれば、連携開発の負担は軽くしやすくなります。AI×ノーコードでの開発に関心があれば、新版の動向とあわせて「ASTERIA Warp」の情報を追ってみてください。
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PM・SE・マーケティングなど多彩なバックグラウンドを持つ「データ連携」のプロフェッショナルが、専門領域を超えたチームワークで「データ活用」や「業務の自動化・効率化」をテーマにノウハウやWarp活用法などのお役立ち情報を発信していきます。
ASTERIA Warp製品の技術情報やTips、また情報交換の場として「ADNフォーラム」をご用意しています。
アステリア製品デベロッパー同士をつなげ、技術情報の共有やちょっとしたの疑問解決の場とすることを目的としたコミュニティです。
