従来のワークフローは、定められた手順をただ“順番どおりに処理する”ものでした。しかし、AIが組み込まれるとその性質は一変します。AIは文書の内容を理解し、判断し、場合によっては最適な処理へ自動的に振り分けることさえ可能です。
つまり、ワークフローは「流れ」ではなく「判断を内包した仕組み」へと進化します。
これこそが AI時代のワークフロー設計の核心 です。
多くの企業がワークフローシステムを導入しているにもかかわらず、現場の混乱はなくなりません。原因の多くは、従来型ワークフローが「想定どおりの処理」にしか対応できないことにあります。
たとえば、経費精算で領収書の種類が特殊だった場合や、請求書の金額が規定を少し外れていた場合——。
その瞬間、フローは止まり、人の判断が必要になります。担当者によって判断基準が異なれば、承認が遅れたり差戻しが多発したりと、余計な負荷が増えていきます。
「例外」という名の“手作業ゾーン”が、実は業務のかなりの割合を占めている。
これが従来型ワークフローの根本的な限界です。
AIワークフローが従来型と決定的に違うのは、「あいまいな情報」「判断が必要なケース」を処理できる点です。
AIは文書の内容を読み取り、過去のデータやパターンから最適な行動を導き出します。
たとえば、
・文書の内容から分類を判断する
・申請内容とルールを照合し、適切なフローへ自動で振り分ける
・例外ケースを検出し、必要な対応を提案する
といったことが可能です。
これにより、ワークフローは“決められた流れ”から“状況に応じて変化する流れ”に変わります。
まるで、賢いアシスタントが業務の裏側で働いているようなイメージです。
働き方改革や人手不足への対応、そしてDXの加速。
こうした背景により、「人が判断し続ける形」はすでに限界を迎えつつあります。
特にバックオフィスでは、次のような問題が顕在化しています。
・曖昧なケースが多く、人が手を止めざるを得ない
・ルールの運用が人によって異なり、承認のばらつきが起きる
・確認作業に多くの時間が奪われ、本来の業務が進まない
AIはこの“判断負荷”を大幅に減らし、業務の質とスピードを同時に向上させます。
これこそが今、多くの企業がAIワークフローを検討している理由なのです。
AIワークフローは、いきなりすべてを自動化しようとすると失敗しがちです。
大切なのは、業務を丁寧に分解し、段階的にAIを組み込んでいくこと。
最初のステップは、現状の業務棚卸しです。
経費精算、請求書処理、文書回付など、日々行われている作業を一つひとつ洗い出し、「どの部分をAIに任せるべきか」を見極めます。この段階を疎かにすると、どんな高性能なAIでも効果を発揮できません。
次に必要なのがデジタル化です。
紙・メール・Excelが混在した状態では、AIの力は十分に発揮されません。
情報の形式を整え、フローの整理を行うことで、初めてAIを組み込める土台ができます。
その後、判断や例外処理といった“人が悩みやすいポイント”にAIを組み込みます。
ここがAIワークフローの価値を最も感じられる部分です。
さらに、既存システムとの連携を行い、業務全体を一つの流れとして統合していきます。システム同士がつながることで、データの入力や確認作業が大幅に減り、業務のスピードは格段に上がります。
最後に、運用と改善を繰り返すことで“育つワークフロー”が完成します。
AIが蓄積データから改善ポイントを学習し、業務全体が進化していくーーこれが従来型にはない大きな強みです。
AIワークフローの導入には興味があっても、現場では次のような課題に直面しがちです。
まず、「何を自動化したいのか」が曖昧なまま導入が進むケースです。目的が不明確な状態では、結果として“使われない仕組み”になってしまいます。
また、既存システムとの連携が障壁になることも多いです。
特に複数部門で異なるシステムを利用している場合、連携の設計が重要になります。
そして見落とされやすいのが、社内の心理的ハードルです。
「AIに判断を任せて大丈夫なのか」「今のやり方が変わるのが不安」という声は少なくありません。
だからこそ、最初は小さく導入し、成功例を積み重ねていくことが社内の信頼を得る近道になります。
AIワークフローを導入した企業では、業務の形が大きく変わり始めています。
例えば経費精算では、AIが領収書を読み取り内容を判断し、申請内容を自動照合。申請者が入力を間違えることが減り、承認者は最終確認だけで済むようになりました。
請求書処理でも、PDFやメールに添付された文書からAIが必要情報を抽出し、勘定科目まで判断します。差戻しが大幅に減るだけでなく、担当者は「確認作業」から解放され、本来の分析業務に集中できるようになりました。
さらに、入社手続きや顧客対応など、複数部署が関わる複雑な業務でもAIの効果は顕著です。
AIが情報を一元管理し、必要なタスクを自動的に割り振ることで、担当者同士の“待ち時間”が減り、手続き全体のスピードが劇的に向上しました。
AIワークフローの本質は、作業の自動化ではありません。
それは、「人が本来取り組むべき仕事に集中できる環境を作ること」 です。
AIが判断し、例外処理まで行ってくれるからこそ、
人は創造的な業務や、付加価値の高い仕事に時間を使えるようになります。
ワークフローは、単なる業務の流れではなく、
人とAIが協働する“新しい業務インフラ” へと進化しています。
Q1. AIワークフローはどんな業務に向いていますか？
特に効果が高いのは、申請・承認・照合作業など、判断や入力作業が多い業務です。経費精算や請求書処理、入社手続きなどは導入効果が出やすい領域です。
Q2. 導入には専門知識が必要ですか？
専門知識がなくても大丈夫です。ただし「どの業務を改善したいか」を明確にすることは欠かせません。AIさくらさんのような導入支援型サービスなら、設計もサポートできます。
Q3. AIに判断を任せるのが不安です
すべてをAIに任せる必要はありません。最初は「AIが提案し、人が最終判断する」形から始めれば、リスクを抑えながら導入できます。
執筆者・監修者情報
執筆：株式会社ティファナ・ドットコム AIコンサルチーム
（業務効率化・AI導入支援の専門家）
監修：AIさくらさん開発チーム
25年以上のWeb改善・DX支援実績を保有。
ツール提供：稟議決裁さくらさん
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
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