近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展により、業務自動化に対するニーズはますます高度化しています。
従来のワークフローやRPAのようなルールベースの自動化だけでは対応が難しい業務も増え、AIを組み込んだ「AIワークフロー」が注目されています。
AIワークフローは、業務プロセスにAIによる分析・判断を組み込むことで、定型業務だけでなく、非定型業務や例外処理にも柔軟に対応できる仕組みです。
本記事では、AIワークフローとは何か、その仕組みやメリット、活用事例、導入時のポイントを分かりやすく解説します。
AIワークフロー（AI Workflow) とは？
AIワークフロー（AI Workflow）とは、従来の業務ワークフローにAI技術を組み込み、業務プロセスを自動化・高度化する仕組みのことを指します。
単なる定型処理の自動化にとどまらず、AIがデータを分析・判断しながら、業務の流れそのものを柔軟に制御できる点が大きな特徴です。
従来のワークフローやRPAは、あらかじめ定義されたルールや条件に基づいて処理を実行する「ルールベース型」が主流でした。一方、AIワークフローでは、機械学習や生成AI（LLM）などを活用することで、非定型業務や例外処理にも対応できるようになります。
例えば、問い合わせメールの内容をAIが自動で理解・分類し、適切な部署へ振り分ける、請求書や契約書といった非構造データを解析して処理を進めるなど、人の判断が必要だった業務もワークフロー内で自動化することが可能です。
近年では、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進や人手不足への対応を背景に、業務効率化・生産性向上を目的としてAIワークフローを導入する企業が増加しています。
特に、カスタマーサポート、経理・人事、営業支援、製造・品質管理など、幅広い業務領域で活用が進んでいます。
このようにAIワークフローは、業務自動化を次のレベルへ引き上げるための重要なアプローチとして注目されており、企業競争力の強化に欠かせない存在となりつつあります。
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AIワークフローの仕組み
AIワークフローは、複数の処理ステップを一連の流れとして設計し、その中にAIによる判断・分析プロセスを組み込む仕組みです。
従来のワークフローが「決められたルールに従って処理を実行する」のに対し、AIワークフローでは、状況やデータの内容に応じて柔軟に処理を分岐させることが可能になります。
一般的なAIワークフローは、以下のような構成要素で成り立っています。
トリガー（Trigger）
ワークフローを開始するきっかけとなるイベントです。
例えば、メールの受信、フォームの送信、ファイルのアップロード、システム上のステータス変更などがトリガーとなります。
データ取得・前処理
トリガーを受けて、対象となるデータを取得します。
テキスト、画像、PDF、ログデータなど、非構造データを含む点がAIワークフローの特徴です。
必要に応じて、データの正規化やノイズ除去などの前処理が行われます。
AIによる分析・判断
取得したデータをもとに、AIが分析・判断を行います。
具体的には、以下のような処理が含まれます。
- 自然言語処理による文章の分類・要約・意図解析
- 画像認識による検品・異常検知
- 機械学習モデルによる予測やスコアリング
- 生成AI（LLM）による回答生成や意思決定支援
この工程により、人が判断していた部分をワークフロー内で自動化できます。
ビジネスロジック・分岐処理
AIの分析結果をもとに、次のアクションを決定します。
たとえば、「緊急度が高い場合は担当者へ即時通知」「特定条件を満たす場合のみ承認フローへ進む」といった形で、業務ルールとAI判断を組み合わせた制御が行われます。
システム連携・アクション実行
決定された内容に応じて、外部システムや業務ツールと連携し、処理を実行します。
CRM、ERP、チャットツール、チケット管理システムなどと連携し、業務を止めることなく自動で次の工程へ進めることが可能です。
フィードバック・改善
AIワークフローでは、処理結果や人による修正内容をデータとして蓄積し、継続的な改善につなげることができます。
このフィードバックループにより、運用を続けるほど判断精度や業務効率が向上していきます。
AIワークフローの導入メリット
1. 業務効率と生産性の大幅な向上
AIがデータの分析や判断を担うことで、これまで人手に依存していた作業を自動化できます。
定型業務だけでなく、問い合わせ対応や書類処理などの準定型業務にも対応でき、処理時間の短縮と担当者の負担軽減につながります。
2. 人的ミスの削減と品質の安定化
人による作業では避けられない入力ミスや判断のばらつきも、AIワークフローによって最小限に抑えることが可能です。
業務ルールとAI判断を組み合わせることで、一定の品質を安定して維持できます。
3. 属人化の解消と業務の標準化
業務ノウハウや判断基準をワークフローとして可視化・システム化することで、特定の担当者に依存しない体制を構築できます。
人事異動や退職があっても、業務を継続的に運用できる点は大きなメリットです。
4. 非定型業務への対応力向上
AIワークフローは、文章・画像・音声などの非構造データを扱えるため、従来のRPAやルールベースの仕組みでは難しかった業務にも対応できます。
これにより、自動化できる業務範囲が大きく広がります。
5. 業務改善の継続的な推進
処理結果や修正履歴をデータとして蓄積することで、業務のボトルネックや改善点を可視化できます。
運用を重ねるほどAIの精度や業務フローが洗練され、継続的な業務改善（PDCA）の実現につながります。
6. コスト削減とスケーラビリティの向上
業務の自動化により人件費や外注コストを抑えつつ、業務量の増減にも柔軟に対応できます。
繁忙期でも人員を増やすことなく処理できるため、スケーラブルな業務体制を構築できます。
AIワークフローは、業務効率化だけでなく、
業務設計・データ整備・運用体制まで含めた全体設計が重要です。Relipaは、AI・業務自動化分野において豊富な開発実績を有し、
日本企業様の業務特性に合わせた 実運用を前提としたAIワークフロー構築を支援してきました。AIワークフローに興味がある方はぜひRelipaにご連絡ください。
AIワークフローとAIエージェントの違い
AIエージェントとは？
AIエージェントは、与えられた目的に対して、自律的に行動を計画・実行するAIを指します。
業務の進め方が事前に固定されておらず、状況に応じてタスクを分解し、必要なツールや情報を選択しながら処理を進める点が特徴です。
- 目的ベースで動作する（ゴール志向）
- 状況に応じて行動を柔軟に変更する
- 人に近い判断・試行錯誤が可能
リサーチ業務、レポート作成支援、複数ツールを横断した作業など、非定型で探索的な業務に向いています。
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両者の違いを比較
どちらを選ぶべきか
業務の自動化・効率化を進める際には、業務特性に応じた使い分けが重要です。
- 業務プロセスを安定的に自動化したい場合
→ AIワークフロー - 人に近い判断や柔軟な対応が求められる場合
→ AIエージェント
また近年では、AIワークフローの一部としてAIエージェントを組み込むハイブリッド型の活用も注目されています。
このように両者は対立する概念ではなく、組み合わせることでより高度な業務自動化を実現できる点も重要なポイントです。
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AIワークフローの選び方
AIワークフローを効果的に活用するためには、自社の業務特性や目的に合ったツール・仕組みを選定することが重要です。
単に高機能なツールを導入するのではなく、「どの業務を、どのレベルまで自動化したいのか」を明確にしたうえで検討する必要があります。
以下は、AIワークフローを選ぶ際に押さえておきたい主なポイントです。
1. 対象業務と自動化の目的を明確にする
まずは、AIワークフローを導入する業務範囲と目的を整理します。
- 定型業務か、準定型・非定型業務か
- 効率化、品質向上、属人化解消など、どの課題を解決したいのか
- 人の判断をどこまでAIに任せたいのか
この整理が不十分なまま導入すると、期待した効果を得られないケースが多くなります。
2. 対応可能なAI機能を確認する
ツールによって対応できるAI機能は異なります。
自社業務に必要な機能が備わっているかを確認しましょう。
- 自然言語処理（文章分類、要約、意図解析）
- 画像認識・OCR
- 生成AI（LLM）連携
- 予測・スコアリングなどの機械学習機能
非構造データを扱う必要があるかどうかが、重要な判断軸になります。
3. 既存システムとの連携性
AIワークフローは、単体で完結するよりも、既存システムと連携することで真価を発揮します。
- CRM、ERP、会計・人事システムとの連携
- チャットツールやチケット管理ツールとの連携
- APIやWebhookの有無
連携性が低いと、結局手作業が残ってしまうため注意が必要です。
4. 運用・管理のしやすさ
導入後の運用負荷も重要な選定ポイントです。
- ワークフローの可視化・編集がしやすいか
- ノーコード／ローコードで設定可能か
- エラー時の対応やログ管理ができるか
IT部門だけでなく、現場担当者も運用できるかという視点が求められます。
5. セキュリティとガバナンス
業務データを扱う以上、セキュリティ面の確認は欠かせません。
- データの保存場所（クラウド／オンプレミス）
- アクセス権限・ログ管理
- 個人情報・機密情報への対応
特に日本企業では、ガバナンスやコンプライアンス要件への適合が重要になります。
6. PoC・段階導入が可能か
いきなり全社展開するのではなく、小規模なPoC（概念実証）から始められるかも確認しましょう。
- 一部業務で試験導入できるか
- 効果測定や改善がしやすいか
- 将来的にスケールできるか
段階的に導入できるツールは、失敗リスクを抑えやすいというメリットがあります。
AIワークフローの活用例
1. カスタマーサポート業務での活用
問い合わせ対応は、AIワークフローとの相性が非常に高い分野です。
活用例
- 問い合わせメールやフォーム内容をAIが自動解析・分類
- 緊急度や内容に応じて担当部署・担当者へ自動振り分け
- よくある質問は自動返信、複雑な案件のみ人が対応
効果
- 対応時間の短縮
- 担当者の負担軽減
- 顧客満足度の向上
2. 経理・会計業務での活用
経理業務では、書類処理や確認作業の自動化にAIワークフローが活用されています。
活用例
- 請求書・領収書のOCR読み取り
- AIによる内容チェック・仕訳支援
- 承認フローへの自動連携
効果
- 入力ミスの削減
- 処理スピードの向上
- 月次・年次業務の負担軽減
3. 人事・採用業務での活用
人事・採用領域でも、AIワークフローによる効率化が進んでいます。
活用例
- 応募書類の自動スクリーニング
- 面接日程の自動調整
- 社内問い合わせ（就業規則・制度）の自動対応
効果
- 採用業務の効率化
- 人事担当者の工数削減
- 公平性・一貫性の確保
4. 営業・マーケティング業務での活用
営業・マーケティングでは、リード管理や情報整理にAIワークフローが活用されています。
活用例
- 問い合わせ情報の自動分類・スコアリング
- 顧客データの整理・CRM連携
- 商談メモやレポートの自動生成
効果
- 営業活動の可視化
- 商談対応の質向上
- 機会損失の防止
5. 製造・品質管理業務での活用
製造業では、AIによる画像認識や異常検知とワークフローを組み合わせた活用が進んでいます。
活用例
- 画像認識による外観検査
- 異常検知時のアラート通知
- 品質データの自動集計・報告
効果
- 検査精度の向上
- 人手不足への対応
- 品質管理の高度化
6. 社内業務・バックオフィス全般での活用
日常的な社内業務にもAIワークフローは有効です。
活用例
- 社内申請・承認フローの自動化
- 社内FAQ・ナレッジ検索の自動化
- ドキュメント管理・整理の効率化
効果
- 業務の属人化解消
- 社内コミュニケーションの効率化
- 全社的な生産性向上
AIワークフローの活用方法は、業種や業務内容によって大きく異なります。
重要なのは、事例をそのまま真似るのではなく、自社の業務フローに合わせて最適に設計することです。Relipaは、AI・業務自動化分野での豊富な開発経験を活かし、カスタマーサポート、バックオフィス、営業支援など、実際の業務課題に即したAIワークフローの設計・実装をご支援しています。
「自社業務にどのように活用できるか知りたい」「既存システムと連携した形で検討したい」といった段階からでも、お気軽にご相談ください。
AIワークフロー導入時のポイント
1. 導入目的と対象業務を明確にする
AIワークフロー導入の第一歩は、何を解決したいのかを明確にすることです。
- 業務効率化、生産性向上、品質改善などの目的整理
- どの業務を自動化対象とするのかの明確化
- AIに任せる範囲と人が関与する範囲の切り分け
目的が曖昧なまま導入すると、期待した効果を得られない可能性があります。
2. 小規模なPoCから段階的に導入する
最初から全社展開を目指すのではなく、一部業務でのPoC（概念実証）から始めることが重要です。
- 効果測定がしやすい業務を選ぶ
- 実運用に近い形で検証する
- 課題を洗い出し、改善を重ねる
段階的な導入により、リスクを抑えながら成功確率を高めることができます。
3. データ品質と運用ルールを整備する
AIワークフローの精度は、データの質に大きく左右されます。
- データの形式や粒度の統一
- 不要データやノイズの整理
- 運用時の入力ルールや更新ルールの明確化
事前にデータを整理しておくことで、AIの判断精度を安定させることができます。
4. 人によるチェックポイントを設ける
すべてをAIに任せるのではなく、人が確認・判断する工程を適切に残すことが重要です。
- 重要な意思決定や承認フロー
- AIの判断結果に対するレビュー
- 例外対応時のエスカレーション
人とAIの役割分担を明確にすることで、業務の安全性と信頼性が向上します。
5. セキュリティ・ガバナンスを考慮する
業務データを扱う以上、セキュリティ対策は不可欠です。
- アクセス権限・ログ管理
- 個人情報・機密情報の取り扱い
- 社内規定や法令への対応
特に日本企業では、ガバナンスを前提とした設計が求められます。
6. 現場とIT部門の連携を重視する
AIワークフローは、IT部門だけでなく、実際に業務を行う現場の理解と協力が不可欠です。
- 現場の課題を正しく把握する
- 操作性や運用負荷を考慮する
- 導入後の改善フィードバックを反映する
現場を巻き込んだ導入が、定着と効果最大化につながります。
まとめ
AIワークフローは、従来のルールベースな業務自動化を超え、AIによる分析・判断を業務プロセスに組み込むことで、業務そのものを高度化するアプローチです。定型業務の効率化にとどまらず、非定型業務・例外処理・非構造データを含む業務まで自動化できる点は、人手不足やDX推進に直面する多くの企業にとって大きな価値をもたらします。
一方で、AIワークフローの導入を成功させるためには、ツール選定だけでなく、業務設計・データ整備・人との役割分担・運用体制を含めた全体設計が欠かせません。また、AIワークフローとAIエージェントは対立する概念ではなく、業務特性に応じて使い分け、あるいは組み合わせることで、より柔軟で実用的な業務自動化を実現できます。
今後、AI活用が「試験導入」から「本格運用」へ進む中で、AIワークフローは企業競争力を支える重要な基盤として、ますます存在感を高めていくでしょう。
Relipaは、AI・業務自動化・システム連携領域において9年以上の開発実績を有し、
日本企業様を中心に、実運用を前提としたAI活用・ワークフロー構築をご支援してきました。
- AIワークフローの企画・設計
- 生成AI（LLM）やAIエージェントを組み合わせた高度な業務自動化
- 既存システム（CRM・ERP・業務ツール）との連携
- PoCから本番運用までの段階的な導入支援
といった領域を一貫して対応可能です。
「自社業務にAIワークフローをどう適用すべきか分からない」、「ツール選定や設計に不安がある」といった段階からでも、お気軽にご相談ください。貴社の業務特性に合わせた、現実的で持続可能なAI活用をご提案いたします。
