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はじめに
企業が業務の効率化を進めるにあたって、AI技術の活用は重要な手段として広く認識されています。しかし、業務がAIの導入を目指す際、AIに精通した人材の確保・育成が困難であったり、複数のAIサービス連携時の作業が煩雑といったことが現状として大きな障壁になっています。
こういった課題を解決してくれるのが、複数のAIシステムを連携することができ、かつ業務全体をAIが実行してくれる「AIワークフロー」と呼ばれる仕組みです。本記事では、弊社だけでなく他社事例も含めた実際の導入事例を通じて、AIワークフローについての仕組みや可能性について詳しく解説していきます。
前回の記事はこちらをご覧ください。
この記事の対象者
- AI活用を検討している企業のDX推進担当者
- 既存のAIツール活用だけでは効果が伸び悩んでいる方
- 社内にAIやデータサイエンスの専門家が少なく、導入に迷っている方
AIを導入する際の課題
企業がAIを導入する際には、技術的な側面だけでなく、組織や運用面でも様々な課題に直面します。特に大規模な組織では、既存の業務プロセスとの整合性やシステム全体への影響を考慮する必要があり、導入・運用における障壁は決して小さくありません。ここでは、多くの企業が直面する主要な課題について説明します。
高い採用コスト
AI技術の導入には専門的な知識やスキルを持つ人材が必要不可欠です。しかし、AI人材の市場価値は高く、採用コストが膨大になりがちです。また、既存の従業員に対するAI研修や教育にも相当な時間と費用がかかります。
システム連携の煩雑さ
企業内ではすでに多くの基幹システムや業務システムが稼働しているという前提のもと、新たにAIシステムを導入する必要があります。これらの既存システムとAIシステムを効果的に連携させることは容易ではなく、システム間の整合性を保ちながら業務フローを構築することに多大な労力が必要となります。
システム改修時の業務への影響
AIシステムの改修や機能追加は、単なる技術的な変更にとどまらず、業務プロセス全体に影響を及ぼす可能性があります。特に大規模な組織では、部門間の業務の依存関係が複雑なため、一部のシステム変更が思わぬ箇所に影響し、結果として改修作業の長期化や追加コストが発生するリスクがあります。
よくある効率化のインパクトが少ない例
先述した課題に対して、多くの企業ではまずChatGPTやClaude等をはじめとするチャット型の生成AIを導入したり、既に導入している社内システムやサービスとの連携を試みるケースが多いですが、効率化のインパクトが少ないあるいは上手くいかないケースがよく見られます。具体的に見ていきましょう。
一部業務に留まったAI活用
まず多く見られるのが、全体業務の中の一部しかAI活用が進まず、効率化のインパクトが少なくなってしまうケースです。一例として、リサーチ業務におけるChatGPTを活用したレポート作成の効率化について説明します。実際のリサーチ業務は目的設定からインターネット検索、レポート作成、最終化といった多岐にわたるステップがあり、本来であればこの全てを生成AIで代替し、業務全体の効率化を図りたいです。しかし、現状では一部の業務しかChatGPTの活用が進まないケースが多く（今回の例だとレポート作成のみ）、想定よりも効率化のインパクトが少なくなってしまいます。
社内システムとの煩雑な連携
また、既に企業内に導入している社内システムやその他サービスと連携するのに手間がかかってしまうことも、効率化のインパクトが下がってしまうケースとしてよくあります。社内システムとChatGPT等をはじめとするAIツールを効果的に統合することは容易ではありません。例えば、既に導入している CRMシステムやデータ分析ツールに生成AIを組み込むことで、顧客対応の自動化やレポート作成を行いたいと考えた場合、各サービスとのAPI連携やデータフォーマットの統一など様々な対応が必要となります。しかし、これらの連携作業には技術力や時間が要求されるため、結果として社内システムとの連携がうまくいかず、効率的なAI活用には至らないケースもあります。
こういった例から分かる通り、単に一部の業務にAIを導入したり、社内システムとの連携を進めようとするだけでは根本的な業務効率化には至らないケースが多いです。そこで注目されているのが、複数のサービスとAIとの連携が容易で業務”全体”をAIが実行することができる「AIワークフロー」という新しいアプローチです。詳しくみていきましょう。
AIワークフローによる業務全体の自動化
先ほど説明した課題やリサーチ業務の例に対して、DifyをはじめとするAIワークフローシステムを活用することで、大幅な改善が期待できます。これらのツールは、プログラミングの知識がなくても直感的な操作でワークフローを構築することが可能となっており、AI人材の採用・教育コストの大幅なカットやシステム間連携の煩雑さの解消が見込めるため、冒頭の課題に対処することができます。また、システムの改修や変更にも柔軟に対応でき、システム改修時の通常業務への影響も最小限に抑えることが可能です。具体的なメリットとしては以下の通りです。
導入・運用コストの大幅削減
専門的なITエンジニア等へ依頼することなく、業務担当者自身がAIツールを構築・運用できるようになるため、AI人材の採用・育成コストを抑制が可能です。
シームレスなシステム連携
複数のAIサービスを自動で連携させる仕組みにより、これまで手作業で行っていた煩雑なシステム間の連携作業を大幅に効率化することができます。
優れた操作性と柔軟性
視覚的なインターフェースによる直感的な操作で、システムの改修や機能追加が容易になり、業務要件の変更にも迅速かつ低コストで対応が可能となります。
AIワークフローを実現するサービスの紹介
ここまで、AIワークフローがもたらす業務全体の効率化の可能性について説明してきました。では、具体的にどのようなサービスでAIワークフローを実現できるのでしょうか。ここでは、AIワークフローを実現できる代表的なサービスであるDify、Amazon Bedrock、Prompt Flowについて、それぞれの特徴や強みを解説していきます。
Dify
提供元： Difyコミュニティ（オープンソースプロジェクト）
・概要
Difyは、オープンソースのLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発プラットフォームです。専門的なプログラミング知識がない場合でも、ノーコードで生成AIを活用したアプリケーションを簡単に開発・運用できることに加えて、多様なLLMや外部ツールとの連携も可能なツールとなっています。
・特徴と強み
Prompt Flow
提供元： Microsoft
・概要
Prompt Flowは、Microsoftが提供する大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアプリケーション開発ツールであり、プロンプトの設計からテスト、デプロイまでのプロセスを効率的に行えます。
・特徴と強み
Amazon Bedrock Flows
提供元： Amazon Web Services（AWS）
・概要
Amazon Bedrock Flowsは、最新の基盤モデルやAWSサービスを組み合わせた生成AIワークフローをノーコードで構築できるツールです。直感的な操作で生成AIアプリを作れるだけでなく、AWSサービスとのスムーズな連携やリアルタイムでのテスト・デバッグにも対応しています。
・特徴と強み
導入事例と具体的な活用法
先ほど紹介したAIワークフローは、すでに様々な業務シーンで効果を発揮しています。ここでは、弊社および他社での具体的な導入事例を通じて、AIワークフローがどういった場面で使われているかであったり、どんな効果があるのかについて紹介します。
弊社での活用事例
営業会議後のメール配信業務の自動化
会議後にメール配信をする際、議事録やメールの文章作成に生成AIが使われるケースは増えてきていますが、添付資料の検索やメール文のチェック、貼り付け等の人による作業はまだ残っているのがほとんどです。しかし、AIワークフローの導入により、これらの作業を一連の流れとして自動化することが可能となります。
本事例の詳細は以下の記事からご覧いただけます。
定期レポーティング業務の効率化
売上予測やマーケティング分析などの定期的なレポーティング業務では、データの収集や加工、分析モデルの適用など、様々なツールを用いる必要があります。多くの企業では、これらのプロセスごとに異なるAIツールを活用し始めていますが、ツール間のデータ連携や分析結果の可視化は依然として人手に頼っているケースが一般的です。しかし、AIワークフローを導入することにより、一連の作業をすべて自動化が可能となり、より迅速かつ正確なレポーティング業務が実現可能となります。
本事例の詳細は以下の記事からご覧いただけます。
他社での活用事例
カカクコム
国内最大級のレビューサイト「価格.com」「食べログ」を運営するカカクコムでは、AIエンジニアの人材不足やシステム開発の長期化、個別システムの運用負担増加といった課題を抱えていました。これらの課題に対し、AIワークフローを活用した記事の自動生成や商品情報の自動収集等の施策で効率化を図っています。
事例1：店舗記事の自動生成
- 取材データからAIが自動的に記事を生成する仕組みを導入
- 店舗情報を入力するだけで質の高い記事が作成でき、記事作成の工数を大幅に削減
事例2：商品情報の自動収集・整理
- 従来は公式サイトから商品のスペック情報を手動で収集・整理
- 現在は型番情報を入力するだけで、AIが自動的に情報を収集・整理できる仕組みを導入
- 結果としてデータ入力の作業負担が大きく軽減
令和トラベル
海外旅行予約アプリ「NEWT」の運営を手がける令和トラベルでは、AIを活用した業務改革に取り組む中で、特に長文生成の品質問題に直面していました。この課題に対して、AIワークフローを導入し、旅行ガイドやツアータイトル作成の自動化や社内向けチャットボットの開発等を通じて業務改革を実現しました。
事例1：旅行ガイド制作の自動化
- 旅行ガイド制作においてAIワークフローによる文章生成の仕組みを導入
- プロンプトを細かく設計することで高品質な記事作成が可能に
- 従来の手作業と比べて制作時間を大幅に短縮
事例2：ツアータイトルの作成支援
- 過去のツアータイトルに関する実績データを活用したAIワークフローを導入
- 集客に直結する重要な業務を効率化し、高品質なタイトルを効率的に作成
事例3：RAGを活用した社内向けチャットボット
- 社内向けチャットボットの開発には通常大きなコストや時間が発生
- Difyのナレッジベース機能を活用することで、その開発負担を抑えながら社内情報を効率的に共有できるチャットボットを構築
おわりに
本記事では、AIワークフローを実現するサービスや、弊社や他社のAIワークフローに関する活用事例の紹介を通じて、具体的な内容やその効果を説明しました。AIワークフローを活用することで業務全体が効率化されることで、コスト削減や連携作業の効率化、迅速なシステム変更への対応といった従来の生成AI活用では解決が難しかった課題に対して対処できることがお分かりいただけたかと思います。また、AIワークフローの導入は単なる業務効率化を目指すことに留まらず、従業員がより創造的な業務に注力できるようになるため、企業の競争力向上も期待されます。
弊社のAI Transformation（AX）事業部では、AIを活用した包括的な業務効率化支援を提供しています。今回紹介したAIワークフローを活用した事例をはじめ、様々な革新的ソリューションをご用意しています。お客様のビジネスに最適なAIソリューションを提供し、効果的な業務改革（AX）を支援いたしますので、お気軽にお問い合わせください。
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