近年、生成AIやAIエージェントの進化により、企業の業務プロセスは大きな転換期を迎えています。
単なるツール導入にとどまらず、AIをどの業務に、どのような流れで組み込むかが、競争力を左右する重要な要素となっています。
こうした背景の中で注目されているのが AIワークフロー です。
AIワークフローとは、AI・SaaS・既存システムを連携させ、業務を自動化・最適化する仕組みを指します。
適切に設計されたAIワークフローは、業務効率の向上だけでなく、属人化の解消、判断精度の向上、スケーラブルな運用を可能にします。
一方で、市場には n8n、Zapier、Make をはじめとする多様なAIワークフローツールが存在し、
「どのツールを選ぶべきか」「自社の業務に本当に適しているのはどれか」と悩む企業も少なくありません。
本記事では、代表的な AIワークフローツールを目的別・特徴別に整理し、比較することで、
自社に最適なAIワークフロー構築のヒントを提供します。
AIワークフローとは？
AIワークフローとはAI（主に生成AIやAIエージェント）を業務プロセスの一部として組み込み、複数のタスクや処理を自動的に連携・実行する仕組みを指します。
従来のワークフロー自動化は、ルールや条件に基づいた処理が中心でした。
これに対し、AIワークフローでは、AIが文脈理解や推論を行い、状況に応じて柔軟に処理を進める点が特徴です。
例えば、AIワークフローでは以下のような処理が可能になります。
- 自然言語の指示を理解し、業務タスクに変換する
- 複数のツールやシステムを横断して処理を実行する
- 入力内容や結果に応じて次のアクションを判断する
これにより、人の判断が必要だった業務や、属人化しやすい作業を効率的に自動化・標準化できるようになります。
現在、AIワークフローは業務効率化だけでなく、開発、マーケティング、カスタマーサポート、データ活用など、さまざまな分野で導入が進んでいます。
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AIワークフローの選び方
AIワークフローツールには多様な種類があり、自社の業務内容や体制に合わないツールを選ぶと、かえって運用負荷が高くなるケースも少なくありません。
そのため、導入前に以下のポイントを整理することが重要です。
利用対象者（ノーコードか、技術者向けか）
まず、ツールを主に使用するのが非エンジニアなのか、開発者・IT部門なのかを明確にする必要があります。
- ノーコード／ローコード：業務部門向け、導入が容易
- 開発者向け：柔軟な制御や高度なカスタマイズが可能
利用者に合わないツールは、定着しにくくなる傾向があります。
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AI機能の範囲と柔軟性
AIワークフローと一口に言っても、ツールごとに対応しているAI機能は異なります。
- 生成AI（LLM）との連携
- AIエージェントの構築可否
- 条件分岐や判断ロジックの柔軟性
単なる自動化か、AIによる判断まで含めたいのかを事前に整理しておくことが重要です。
連携可能なツール・サービス
業務で利用しているSaaS、データベース、CRM、チャットツールなどとどこまでスムーズに連携できるかも重要な判断基準です。
- 連携可能なサービス数
- API・Webhook対応
- 外部システムとの拡張性
セキュリティと運用・管理面
特に企業利用では、セキュリティやガバナンスの観点が欠かせません。
- 権限管理（RBAC）
- ログ管理・監査機能
- クラウド／セルフホスティング対応
業務データを扱う場合、運用ルールに適合するかを確認する必要があります。
価格とスケーラビリティ
最後に、初期導入コストだけでなく、将来的な拡張を見据えた価格体系も確認しましょう。
- 無料プラン・トライアルの有無
- 利用量に応じた課金モデル
- チーム・全社展開への拡張性
このような観点を踏まえた上で、次の章では 2026年に注目されるトップAIワークフローツールを具体的に紹介します。
AIワークフローツールの選定は、単に機能面だけでなく、システムアーキテクチャ、セキュリティ要件、将来的な拡張性までを踏まえて検討することが重要です。
Relipaは、9年以上にわたり日本企業およびグローバル企業向けにAI・Web3・業務自動化の開発・導入を支援してきた実績を活かし、貴社の実情に即した最適なAIワークフローの設計・評価・コンサルティングをご提供いたします。
トップAIワークフローツール一覧
n8n
n8nは、無限に近いカスタマイズ性とオープンソース由来の高い透明性を備えた、代表的なローコードAIワークフロープラットフォームです。
ウェブサイト：https://n8n.io/
対象ユーザー（誰向け？）
開発者、データエンジニア、IT部門、データフローを完全に制御したい技術志向のユーザー
料金プラン
- Starter：月額 24ドル（2,500回のワークフロー実行を含む）
- Pro：月額 60ドル（10,000回のワークフロー実行を含む）
- Business：月額 800ドル（40,000回のワークフロー実行を含む）
- Enterprise：ワークフロー実行回数はカスタム対応（価格は要問い合わせ）
特徴
- ノードベース構造：ドラッグ＆ドロップに加え、JavaScript／Pythonによるカスタム処理が可能
- AIとの深い統合：LangChain専用ノードを備え、メモリや推論能力を持つAIエージェントを構築可能
- 高いプライバシー性：セルフホスト対応により、厳格なデータセキュリティ要件を持つ企業に適合
Zapier
Zapierは、圧倒的な連携数と直感的なUIにより、非エンジニア向けAIワークフローの分野で確固たる地位を築いています。
ウェブサイト：https://zapier.com/
対象ユーザー（誰向け？）
個人事業主、中小企業、マーケター、ノーコードユーザー
料金プラン
- Free：月額 0ドル（月 100タスクまで、無制限のZaps、2ステップZaps対応）
- Pro：月額 29.99ドル（マルチステップZaps、プレミアムアプリ無制限、Webhook対応）
- Team：月額 103.50ドル（25ユーザーまで、Zaps・フォルダの共有、SAML SSO対応）
- Enterprise：カスタム価格（ユーザー数無制限、高度な管理者権限）
特徴
- Zapier Central：データから学習し、6,000以上のアプリと連携可能なAIエージェントを構築
- 対話型UI：自然言語で業務内容を説明するだけでワークフローを自動生成
- 最大級のエコシステム：主要なSaaSはほぼすべて網羅
Make
Makeは、美しいビジュアル設計と高度なロジック処理能力を、コスト効率よく提供するAIワークフローツールです。
ウェブサイト：https://www.make.com/en
対象ユーザー（誰向け？）
パワーユーザー、業務オペレーション担当者、デジタルエージェンシー
料金プラン
- Free：月額 0ドル（月 1,000クレジットまで利用可能）
- Core：月額 10.59ドル（月 10,000クレジット、アクティブなシナリオ数は無制限）
- Pro：月額 18.82ドル（月 10,000クレジット、優先実行対応）
- Teams：月額 34.12ドル（月 10,000クレジット、チームロール管理・テンプレート共有）
- Enterprise：カスタム価格（24時間365日サポート、エンタープライズ向け機能）
特徴
- 直感的なドラッグ＆ドロップUI：データの流れを視覚的に把握可能
- 強力なデータ処理：フォーマット変換、ループ、フィルター処理に対応
- 高い拡張性：OpenAIやAnthropic APIと連携し、AI推論ステップを柔軟に組み込み可能
Gumloop
Gumloop（旧 AgentHub）は、LLMを活用したデータ分析やWeb情報抽出に特化したAIネイティブなワークフローツールです。
ウェブサイト：https://www.gumloop.com/home
対象ユーザー（誰向け？）
グロースチーム、データアナリスト、テック系スタートアップ
料金プラン
- Free：月額 0ドル（月 2,000クレジット、1ユーザー（1 seat）、アクティブトリガー1件）
- Solo：月額 37ドル（月 10,000クレジット以上、トリガー数無制限、Webhook対応）
- Team：月額 244ドル（月 60,000クレジット以上、10ユーザー、ワークスペース数無制限）
- Enterprise：カスタム価格（高度なセキュリティ機能、管理者向けコントロール機能）
特徴
- AIファースト設計：Webスクレイピング、PDF解析、情報要約に最適化
- 高速バルク処理：マーケティングや市場調査での大量処理に強み
- モダンなUI：従来型ツールより直感的なCanvas設計
Lindy.ai
Lindy.aiは単なる自動化ツールではなく、実務を任せられるAI社員の構築を目的としたプラットフォームです。
ウェブサイト：https://www.lindy.ai/
対象ユーザー（誰向け？）
メール対応、スケジュール管理、顧客対応をAIに任せたいマネージャー層
料金プラン
- Free：月額 0ドル（月 400クレジット、最大40タスク、100以上の連携サービス）
- Pro：月額 49.99ドル（月 5,000クレジット、最大1,500タスク、4,000以上の連携サービス）
- Business：月額 199.99ドル（月 20,000クレジット、電話対応無制限、30以上の言語に対応）
- Enterprise：カスタム価格（優先サポート、エンタープライズ向けセキュリティ、専任AIエンジニア付き）
特徴
- 自然な対話設定：新入社員に教える感覚でAIを育成
- 自律的な判断：業務文脈に応じてAIが行動を決定
- 即戦力：メール、カレンダー、主要コミュニケーションツールと標準連携
Vellum.ai
Vellum.aiは、AIワークフローの中核となるプロンプト管理とモデル検証に特化したプラットフォームです。
ウェブサイト：https://www.vellum.ai/
対象ユーザー（誰向け？）
プロダクトチーム、AIエンジニア、LLMを実運用に組み込みたい企業
料金プラン
- Free：月額 0ドル（月 50クレジット）
- Pro：月額 25ドル（月200クレジット）
- Business：月額 79ドル（月 500クレジット）
- Enterprise：カスタム価格
特徴
- Prompt Management：プロンプトのバージョン管理・ABテストを体系化
- モデル比較：GPT-4、Claude 3、Geminiなどを同条件で比較可能
- 高度なワークフロー制御：出力品質を厳密に管理した推論チェーンを構築
Workato
Workatoは、大企業向けの統制・セキュリティを重視したAIワークフロー基盤として高い評価を得ています。
ウェブサイト：https://www.workato.com/
対象ユーザー（誰向け？）
大企業、グローバル企業、厳格なガバナンス要件を持つ組織
料金プラン
- Platform＋Usage：
ワークスペースおよびレシピ（自動化フロー）の利用量に基づくカスタム価格。
接続数・ワークフロー数・コラボレーター数はすべて無制限。 - Embedded Solution：
Workatoを自社プロダクトに組み込むためのカスタム価格プラン。
シングルサインオン（SSO）や顧客インサイト機能に対応。
特徴
- Enterpriseグレード：RBAC、詳細な監査ログ、高可用性
- Workbot：SlackやTeams上で社内データを操作するAIボットを構築
- Low-code/No-code対応：IT部門と業務部門の協業を実現
Relay.app
Relay.appは、AIと人間の協調を前提とした次世代AIワークフローツールです。
ウェブサイト：https://www.relay.app/
対象ユーザー（誰向け？）
AI判断と人の承認を組み合わせたいモダンチーム
料金プラン
- Free：月額 0ドル（1ユーザー、月 500 AIクレジット、マルチステップワークフロー対応）
- Professional：月額 38ドル（1ユーザー、月 5,000 AIクレジット、月750ステップまで）
- Team：月額 138ドル（10ユーザー、月 5,000 AIクレジット、月2,000ステップまで）
- Enterprise：カスタム価格（利用上限のカスタマイズ、各種インテグレーション、SOC2準拠）
特徴
- Human-in-the-loop設計：重要なステップで人が承認する安全な自動化
- ネイティブAI統合：AIによる抽出・下書き生成をワークフローに自然に組み込み
- 洗練されたUI：学習コストが低く、現場導入しやすい設計
AIワークフローツール比較表
上記の比較表は、各AIワークフローツールの主な特徴を簡易的にまとめたものです。
実際の導入にあたっては、業務内容・利用規模・セキュリティ要件を踏まえて総合的に判断することが重要です。
AIワークフローの今後
AIワークフローは、単なる業務自動化ツールから、企業の意思決定や業務品質を支える基盤技術へと進化しつつあります。
今後は「処理を自動化する」段階を超え、「判断を支援・一部自律的に実行する」ワークフローが主流になると考えられています。
自律型（Autonomous）AIワークフローへの進化
従来のワークフロー自動化は、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ものでした。
一方、今後のAIワークフローでは、生成AIやAIエージェントが文脈を理解し、状況に応じて最適なアクションを判断する仕組みが一般化していきます。
これにより、問い合わせ対応、タスク優先度の判断、業務フローの分岐など、人の判断が必要だった領域にもAIが関与するようになります。
マルチエージェントワークフローの普及
今後の大きなトレンドの一つが、マルチエージェントワークフローです。
これは、1つのAIがすべてを処理するのではなく、役割の異なる複数のAIエージェントが連携して業務を進めるアプローチを指します。
例えば、情報収集を行うAI、分析を担当するAI、アウトプットを生成するAIが連携することで、業務の精度向上やリスク分散が可能になります。
特に、開発、マーケティング、データ分析、ナレッジ活用の分野で導入が進むと見られています。
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Human-in-the-loopを前提とした設計の重要性
AIワークフローが高度化する一方で、人の関与（Human-in-the-loop）を前提とした設計がますます重要になります。
すべてをAIに任せるのではなく、重要な判断ポイントで人が確認・承認することで、業務の安全性と信頼性を担保できます。
特に日本企業では、説明責任や業務品質が重視されるため、AIの判断を「補助」として活用し、人が最終決定を行うハイブリッド型ワークフローが主流になると考えられます。
業務システムへのAIワークフローの組み込み
今後、AIワークフローは単独のツールとして使われるのではなく、CRM、ERP、社内システムなどの既存業務システムに組み込まれる形で利用されるケースが増えていきます。
ユーザーはAIを意識することなく、普段の業務を行う中で、裏側でAIワークフローが自動的に処理や支援を行うという形が理想的な姿です。
セキュリティとガバナンスへの要求の高まり
AIワークフローの活用が進むにつれ、セキュリティやガバナンスに対する要求も高まっています。
権限管理（RBAC）、操作ログの管理、データの保存場所など、
企業利用に耐えうる仕組みを備えたプラットフォームが選ばれる傾向が強まるでしょう。
特に業務データや顧客情報を扱う場合、AIの利便性だけでなく、管理・統制が可能かどうかが重要な判断基準となります。
「ツール選定」から「設計力」へ
AIワークフローの成否を分ける要素は、ツールそのものではなく、業務をどのように分解し、どこにAIを組み込むかという設計力に移行しています。
同じツールを使っても、業務理解や設計次第で成果は大きく変わります。
今後は、AIワークフローを継続的に改善・運用できる体制づくりが、競争力の差につながっていくでしょう。
まとめ
主要な AIワークフローツールの特徴・強み・用途 を比較し、それぞれがどのような企業・業務に適しているかを整理しました。
AIワークフローは、業務効率化だけでなく、属人化の解消、判断スピードの向上、継続的な業務改善を実現するための重要な基盤となっています。
ただし、「どのツールが優れているか」以上に重要なのは、自社の業務プロセスや目的に合った形で設計・活用できているか という点です。
ツール選定を誤ったり、業務設計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も少なくありません。
Relipaは、AI・生成AI・AIワークフローの設計から開発、既存システムとの統合までを一貫して支援してきた技術パートナーです。
9年以上にわたり、日本企業向けにAI・業務自動化・Web3・ブロックチェーン領域の実運用プロジェクトを多数手がけてきた実績があります。「AIワークフローを活用して業務効率を高めたい」
「自社に最適なAI自動化の進め方が分からない」
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