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近年、多くの企業でAI活用の検討や導入が進んでいます。議事録作成、メール文面の作成、社内文書の要約、問い合わせ対応の補助など、比較的取り組みやすい領域から活用を始めるケースも増えています。こうした取り組みは、作業時間削減や情報整理の効率化に一定の効果をもたらします。
しかし、個人作業の効率化と、組織全体の業務プロセス改善は同じではありません。たとえば、担当者がAIを使って問い合わせ内容を要約できるようになったとしても、その要約結果が対応履歴として管理されなければ、組織的なナレッジにはなりません。AIが申請内容の不備を指摘できたとしても、申請・承認の流れや関連システムへの反映が手作業のままであれば、業務全体の負荷は大きくは変わりません。
AI活用が思うように進まない背景には、「AIをどの業務プロセスに組み込むのか」が整理されていないことがあります。AIは便利な道具ですが、業務の入口、確認、承認、登録、通知、保管といった一連の流れを自動的に設計してくれるわけではありません。AIを業務改善につなげるには、AIが関与する前後の業務まで含めて設計する必要があります。
つまり、AI活用の成否は、AIの性能だけで決まるものではありません。業務データがどこにあり、どのように連携され、誰がどの画面で確認し、どのように次の処理へ進むのかといった業務プロセス全体の設計こそが、AI時代の業務改善において重要なポイントになります。
AIは、情報を整理したり、文章を生成したり、傾向を読み取ったりすることを得意としています。たとえば問い合わせ内容の要約、過去履歴を踏まえた回答案の作成、申請内容の確認観点の提示、作業報告の分類など、知的作業を支援する場面では大きな効果が期待できます。
しかし、AIがどれほど高度な判断支援を行ったとしても、業務そのものを完結させるには別の仕組みが必要です。問い合わせを受け付ける画面、対応状況を管理する一覧、担当者を割り当てる仕組み、承認や差し戻しのフロー、基幹システムへの登録、関係者への通知。これらはAIだけで担えるものではありません。
たとえば、AIが「この申請は過去の類似案件と比べて確認が必要です」と示したとしても、その結果を承認者が確認できる画面がなければ、実務では利用しにくいでしょう。また、AIが回答文案を作成しても、その文案を誰が確認し、どのタイミングで顧客へ送信するのかが業務フローとして整っていなければ、利用は属人的になってしまいます。
AIは「考える」「整理する」「提案する」ことに強みがある一方で、業務を実際に動かすためには、人が利用する画面や業務フロー、システム連携、権限管理、履歴管理といった実行基盤が必要です。AIを本当の意味で業務に組み込むには、AIの出力を受け止め、業務として動かす仕組みを用意する必要があります。
AIやデータ活用に注目が集まる一方で、日々の現場業務を実際に支えているのは業務システムです。申請フォーム、承認画面、検索画面、登録画面、管理画面、作業ステータス一覧など、現場担当者が業務を進めるための接点は、多くの場合アプリケーションとして提供されます。
業務システムは、単なる入力画面ではありません。業務ルールを反映し、必要な情報を集め、担当者や承認者へ処理をつなぎ、履歴を残し、次の工程へ進めるための仕組みです。紙やExcel、メールで行われていた業務をアプリ化することで、作業の標準化、進捗の可視化、入力ミスの削減、承認スピードの向上などが期待できます。
ここで重要になるのが、各社・各部門の業務に合わせてアプリを柔軟に構築できることです。業務は企業ごとに異なり、同じ「申請」「問い合わせ」「マスタ管理」であっても、入力項目、承認経路、参照すべきデータ、通知先、運用ルールは異なります。汎用的なパッケージに合わせるだけでは、現場の実情に合わないこともあります。一方で、すべてをスクラッチ開発すると、開発期間やコスト、保守負荷が大きくなりがちです。
そこで有効な選択肢となるのが、ローコード開発です。WebPerformerは、業務システムを効率的に構築するためのローコード開発ツールとして、業務に合わせた画面やロジックの開発を支援します。さらに、WebPerformerの標準機能として、作成した業務システムとAIを連携させることができるため、AIの要約・分類・提案といった機能を、現場が日々利用する画面や業務フローの中に組み込みやすくなります。AI活用を業務に定着させるうえでも、まず現場が使う業務システムを整え、誰もが同じ手順でAIの支援を受けられる状態にすることが重要です。
企業のIT部門や開発部門では、慢性的な開発リソース不足が課題となっています。現場からは日々、「このExcel運用をやめたい」「紙の申請を電子化したい」「部署独自の管理台帳をシステム化したい」「既存システムの周辺業務を効率化したい」といった要望が寄せられます。しかし、すべての要望に従来型の開発手法で対応することは簡単ではありません。
また、業務環境の変化も速くなっています。制度変更、組織変更、新しいクラウドサービスの導入、取引先との連携、データ活用方針の変更などにより、業務システムに求められる機能は継続的に変化します。いったん作ったシステムを長期間変更せずに使い続けるのではなく、業務の変化に応じて柔軟に修正・拡張していくことが求められています。
ローコード開発は、こうした課題に対応するための手段として注目されています。画面やデータ構造、業務ロジックを効率的に実装できるため、従来より短期間で業務システムを構築しやすくなります。また、変更要求が発生した場合にも、開発・保守の負担を抑えながら改善を重ねていくことができます。
WebPerformerを活用することで、業務要件に沿ったWebアプリケーションを効率的に構築し、変化する業務に合わせて改善を続けることが可能になります。AI時代の業務改善では、AI活用の対象となる業務や画面が今後も変化していくことが予想されます。だからこそ、AIとの連携を前提にした業務システムを最初から柔軟に構築・改善できるローコード開発基盤が重要になります。
ただし、業務システムを作るだけで業務改善が完結するわけではありません。たとえば、申請・承認アプリを構築し、紙やメールで行っていたやり取りを電子化できたとします。申請者は画面から情報を入力でき、承認者は一覧から内容を確認できます。これだけでも、現場の作業負荷は大きく軽減されるでしょう。
しかし、承認後の情報を基幹システムへ手入力している場合、業務全体としてはまだ手作業が残ります。顧客情報をCRMへ登録する、商品情報を販売管理システムへ反映する、会計処理のために別システムへデータを転記する、承認結果を関係者へメール送信する。こうした後続処理が人手に依存していると、入力ミスや処理漏れ、作業遅延が発生しやすくなります。
多くの企業では、業務が複数のシステムをまたいで成立しています。ERP、CRM、SFA、会計システム、人事システム、ファイル共有サービス、各種SaaSなど、部門や用途ごとにさまざまなシステムが存在します。業務システムで発生したデータをこれらのシステムと連携できなければ、業務プロセス全体の最適化にはつながりにくくなります。
つまり、WebPerformerによって業務の入口や操作画面を整えることは非常に重要ですが、その裏側でデータを正しく流通させる仕組みも同じように重要です。業務システムは、現場が業務を進めるための「顔」や「手足」です。一方で、その動きを全身に伝える「神経」の役割を担う仕組みがなければ、業務全体はスムーズに動きません。
業務システムと並んで重要になるのが、データ連携です。データ連携は、業務システム、基幹システム、クラウドサービス、ファイル、データベースなどをつなぎ、必要な情報を必要な場所へ届ける役割を担います。
たとえば、申請アプリで承認された情報を基幹システムへ登録する、マスタデータを複数システムへ同期する、外部サービスから取得したデータを社内システムへ取り込む、分析用データをDWHやBIツールへ渡す、といった処理は業務全体の効率化に欠かせません。これらを人手で行っていると、処理量が増えるほど負荷が高まり、ミスも発生しやすくなります。
ASTERIA Warpは、こうしたデータ連携を支える基盤として、さまざまなシステムやサービスをつなぐ役割を担います。データを取得し、必要に応じて変換し、適切なシステムへ出力することで、業務プロセスの裏側を支えます。
AI活用においても、データ連携は重要です。AIが有効な回答や提案を行うには、参照すべきデータが整理され、業務の文脈に沿って利用できる状態になっている必要があります。データが部門やシステムごとに分散し、形式もばらばらなままでは、AIを導入しても十分な効果を発揮しにくくなります。
ASTERIA Warpは、業務改善における「神経」のような存在です。システム間をつなぎ、データを流通させ、WebPerformerで構築された業務システムやAIが必要な情報を利用できる状態をつくります。
WebPerformerとASTERIA Warpを組み合わせることで、業務改善の可能性は大きく広がります。
WebPerformerは、現場担当者が利用する業務システムを効率的に構築します。申請、承認、検索、登録、更新、管理といった業務の入口と出口を整え、業務プロセスを画面やワークフローとして実現します。業務担当者が「何を入力し、誰が確認し、どのように次へ進むのか」をアプリとして具体化する役割を担います。さらに、作成した業務システムとAIを標準機能で連携できるため、AIに問い合わせる、AIが要約・分類する、AIの提案を確認して後続処理に進める、といった動きを業務システムの中に組み込みやすくなります。
一方、ASTERIA Warpは、WebPerformerで構築した業務システムと周辺システムをつなぎます。業務システムで登録された情報を基幹システムへ連携する。外部システムから取得したデータを業務システムに取り込む。複数システム間でマスタデータを同期する。こうした処理によって、業務システムは単体の仕組みではなく、企業全体の業務プロセスの一部として機能するようになります。
この関係を一言で表すなら、WebPerformerは「業務を動かす力」、ASTERIA Warpは「情報をつなぐ力」です。WebPerformerが現場に見える業務の動きを担い、ASTERIA Warpがその裏側でデータの流れを支えます。
どちらか一方だけでは十分ではありません。データがつながっていても、現場が操作する画面や承認フローがなければ、業務は定着しません。業務システムがあっても、周辺システムと連携できなければ、二重入力や手作業が残ります。両者を組み合わせることで、業務システムとデータ連携が一体となった業務改善を進めることができます。
Q1. AIだけを導入すれば業務改善は進みますか？
AIは業務改善に役立つ強力な技術ですが、AIだけで業務プロセス全体を変えることは難しい場合があります。AIが生成した結果を業務で利用するには、入力画面、確認画面、承認フロー、データ連携、結果の反映先などが必要です。AIの効果を高めるには、WebPerformerのような業務システム基盤や、ASTERIA Warpのようなデータ連携基盤と組み合わせ、AIの出力を業務フローの中で確実に扱える形にすることが重要です。
Q2. 業務システムはなぜ必要なのですか？
業務システムは、現場担当者が情報を入力し、承認者が確認し、管理者が状況を把握するための仕組みです。AIが要約や提案を行っても、それを業務プロセスの中で扱うための画面やフローがなければ実際の業務には定着しにくくなります。WebPerformerでAIを活用する業務システムを構築することで、利用者はアプリの画面に沿ってAIの支援を受けられるため、AI活用の巧拙による業務品質のばらつきを抑えやすくなります。
Q3. ローコード開発とAIはどのように関係しますか？
AIを業務で活用するには、AIの入出力を業務プロセスに組み込む必要があります。たとえば、AIが要約した内容を確認画面に表示する、AIが抽出した情報を申請内容に反映する、AIの提案を承認者が確認する、といった仕組みです。WebPerformerのようなローコード開発基盤を活用すれば、こうしたAI活用の接点を業務システムとして設計しやすく、現場全体で同じ使い方を定着させやすくなります。
AI時代の業務改善では、AIそのものに注目が集まりがちです。しかし、AIを導入するだけで業務が自動的に変わるわけではありません。業務に定着させるには、AIが活用するデータを整え、結果を業務プロセスに組み込み、現場が実際に使える仕組みとして提供することが重要です。
そのためには、業務を動かす業務システムが必要です。申請、承認、登録、更新、確認といった業務の流れを支える仕組みがあってこそ、AIの結果を実際の業務に活かすことができます。WebPerformerは、こうした業務システムを効率的に構築するローコード開発基盤として、現場に寄り添った業務改善を支援します。さらに、AIとの標準連携を活用することで、AIの支援を特定の担当者だけのものにせず、業務システムを利用する誰もが同じ流れの中で活用できる状態を目指せます。
そして、その業務システムを周辺システムとつなぐデータ連携も欠かせません。必要なデータが必要な場所へ正しく届くことで、業務システムは単体の仕組みではなく企業全体の業務プロセスの一部として機能します。ASTERIA Warpは、システムやサービスをつなぐデータ連携基盤として、業務プロセスの裏側を支えます。
AIは頭脳、ASTERIA Warpは神経、WebPerformerは顔・手足。この三者が組み合わさることで、AI活用は一部の作業効率化にとどまらず、業務プロセス全体の改善へとつながります。
特に、WebPerformer上でAIを活用する業務システムをあらかじめ設計しておくことで、利用者の経験やAIリテラシーに左右されにくい、標準化された業務遂行を実現しやすくなります。
業務改善を一歩先へ進めたい。AIを実際の業務に定着させたい。既存システムやデータを活かしながら、現場が使いやすい仕組みを作りたい。そのような課題をお持ちの方に向けて、ホワイトペーパーではAIを組み合わせた業務プロセス改善の具体的なユースケースをご紹介しています。
問い合わせ対応、メンテナンス業務、ワークフローなど、実際の業務シーンをもとにどのようにAIを業務システムへ組み込み、どのようにデータを連携し、どのように誰でも同じレベルで活用できる仕組みとして動かすのかを詳しく解説します。AI活用を一過性の取り組みに終わらせず、業務改善につなげるためのヒントとして、ぜひホワイトペーパーをご活用ください。
AIを業務に定着させるために必要な「業務システム」「データ連携」「AI」の考え方と、AIを組み込んだ業務システムによって活用レベルを平準化する具体的な業務別ユースケースをホワイトペーパーで詳しくご紹介します。
私たちは、技術を提供する会社にとどまらず、社会とお客さまの未来に価値を届ける「共想共創カンパニー」です。キヤノンマーケティングジャパングループのITソリューション事業の中核を担う企業として、変化の先を見すえながら、皆さまと共に新たな価値の創造に挑戦してまいります。
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。
