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お問い合わせ【この記事でわかること】
- 生成AIとワークフロー連携による定型業務削減のメリット
- ChatGPTやCopilotを用いた申請・承認プロセスの効率化
- 2026年の最新トレンドと自律型AIエージェントの活用
- セキュリティ対策とAIの回答精度を担保する方法
- AppRemoやkintoneなどAI連携に適したシステムの特長
生成AIは単なる対話ツールから、企業のワークフローを自動化する実務基盤へと進化しました。本記事では、AIを承認プロセスに組み込み、業務効率を最大化する手法を解説します。結論として、適切なツール連携は人的ミスを防ぎ、業務時間を劇的に短縮します。Microsoft Copilotなどの最新活用術やセキュリティ対策、AppRemoをはじめとする推奨システムまで、現場で役立つノウハウを網羅的に紹介します。
生成AIとワークフローを組み合わせるメリットとは？
2026年現在、生成AIは単なるチャットボットの枠を超え、一部の企業では、基幹システム連携を前提とした活用が進みつつあります。特にワークフローシステムとの組み合わせは、従来の「電子化によるペーパーレス」から一歩進み、「業務プロセスの自律化」を実現する手段として注目されています。生成AIとワークフローを連携させることで、申請者・承認者双方の負担を劇的に軽減し、意思決定のスピードと質を同時に向上させることができます。
定型業務の自動化はどこまで進むのか？
従来のワークフローシステムでは、申請フォームへの入力や添付ファイルの準備はすべて人間が行う必要がありました。しかし、生成AIを組み込んだ最新のワークフローでは、これらの定型業務の多くをAIが代行できます。例えば、チャットツール上の自然言語での会話から必要な情報を抽出し、適切な申請書フォーマットへ自動的に転記・起票することが可能です。
また、過去の申請データや社内マニュアルを学習したAIが、申請内容の不備を事前にチェックしたり、適切な勘定科目を提案したりすることも一般的になっています。これにより、申請者の入力工数が削減されるだけでなく、差し戻しの手間も大幅に減らすことができます。以下に、従来のワークフローと生成AI連携後の変化を整理しました。
| 業務プロセス | 従来のワークフロー | 生成AI連携ワークフロー |
|---|---|---|
| 申請書の作成 | 手動で項目を入力し、規程を確認 | 対話形式でAIがドラフトを自動生成 |
| 内容チェック | 目視による確認と修正 | AIが規程違反や誤字を即座に検知 |
| 承認判断 | 添付書類を全て読み込み判断 | AIが要約と判断材料を提示 |
このように、生成AIは単なる入力補助ツールではなく、業務フロー全体を最適化するパートナーとして機能します。総務省の情報通信白書でも、AI導入による業務効率化の効果として、定型業務の代替による生産性向上が挙げられており、企業における導入効果は年々明確になっています。
人的ミスを削減できる仕組みとは？
ワークフロー業務において最も大きな課題の一つが、入力ミスや確認漏れといった人的ミス（ヒューマンエラー）です。生成AIを活用することで、これらのミスを未然に防ぐ強固なチェック体制を構築できます。具体的には、社内規程やコンプライアンスガイドラインをAIに参照させることで、申請内容がルールに適合しているかをリアルタイムで判定できます。
例えば、経費精算において上限金額を超えている場合や、契約書の内容に法的なリスクが含まれている場合に、AIが警告を発し、修正案を提示できます。承認者にとっても、膨大な申請書類の隅々まで目を通す負担から解放され、AIがハイライトした重要な判断箇所のみに集中できるため、承認ミスのリスクも低減可能です。
さらに、AIは24時間365日、一定の基準で機械的にチェックを行い続けることができます。人間のように疲労や慣れによって注意力が散漫になることがないため、ガバナンスの強化にも直結します。IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が公開しているAI関連のガイドラインにおいても、AI活用による業務基準の安定化やセキュリティリスクへの対応策が示されており、安全な業務遂行を支える基盤として期待されています。
ChatGPTやCopilotを活用したワークフロー業務の効率化
2026年現在、生成AIは単なるテキスト生成ツールから、企業の基幹業務を支える重要なエンジンへと進化しました。特にワークフローシステムとの連携においては、API連携による自動化を進める企業が増えています。従業員がシステムを操作する時間を最小限に抑え、本質的な業務に集中できる環境を構築することが、企業競争力を高める鍵です。
ここでは、ChatGPTやMicrosoft Copilotといった生成AIが、具体的にどのようにワークフロー業務を効率化できるのか、そのメカニズムと効果を解説します。
申請書の作成支援における生成AI活用
申請書の作成支援における生成AI活用は、従業員の負担を劇的に減らす領域です。従来、申請者は正しいフォーマットを選び、規程を確認しながら項目を一つひとつ手入力する必要がありました。しかし、生成AIを組み込んだ最新のワークフローシステムでは、自然言語による指示だけで申請書のドラフトを作成できます。
例えば、チャットツール上で「来週の大阪出張の申請をしたい。宿泊費は1万5千円」と入力するだけで、AIが適切な「出張申請書」を選定し、日付や金額を自動入力した状態で提示します。さらに、領収書の画像をアップロードすれば、OCR（光学文字認識）と生成AIが連携し、支払先や適格請求書発行事業者登録番号（インボイス番号）を読み取り、経費精算書へ正確に転記することも可能です。
このように、入力作業そのものをAIが代行することで、申請ミスや手戻りを大幅に削減できます。以下に、従来の手法と生成AI活用時の業務プロセスの違いを整理しました。
| 業務プロセス | 従来の手法 | 生成AI活用時 |
|---|---|---|
| 申請フォームの選択 | 一覧から自分で検索・選択 | 会話内容からAIが自動提案 |
| データ入力 | 手動でキーボード入力 | チャット指示や画像から自動転記 |
| 規程チェック | 申請者がマニュアルを目視確認 | AIが入力時にリアルタイムで監査 |
| 所要時間（目安） | 1件あたり10〜15分 | 1件あたり1〜2分 |
経済産業省のAI導入ガイドブックでも、AI活用による業務効率化の考え方が紹介されており、ワークフローにおける入力支援はその代表例といえます。
参考：AI導入ガイドブック（経済産業省）
承認プロセスの判断材料をAIが整理する？
承認プロセスの判断材料をAIが整理することで、承認者である管理職の負担も軽減できます。日々大量に届く申請書の中身を精査し、承認すべきか否かを判断するのは時間のかかる作業です。ここで生成AIは、申請内容の要約やリスク検知を行うアシスタントとして機能します。
具体的には、AIが申請内容を読み込み、「過去の類似案件と比較して金額が妥当か」「社内規程に違反する可能性はないか」を瞬時に分析します。もし異常値や懸念点があれば、承認画面に「注意：この交際費は平均より20%高いですが、参加人数が多いため規定範囲内です」といったコメントを添えて提示できます。
これにより、承認者はすべての項目を細かくチェックする必要がなくなり、AIが指摘したポイントに集中して判断を下すことが可能です。総務省の調査においても、生成AIの活用が業務効率化につながると回答した企業の割合は高く、意思決定の迅速化は企業全体のスピードアップに直結します。
参考：令和6年版 情報通信白書｜企業向けアンケート（総務省）
このように、AIは承認者の意思決定を支援し、コンプライアンス遵守と業務スピードの両立を実現します。最終的な判断は人間が行いますが、その判断に必要な情報整理や注意点の抽出をAIが支援するのが、2026年に向けたワークフローの一つの方向性です。
2026年における生成AI活用の最新トレンド
2026年現在、生成AIの技術は「テキストや画像の生成」という枠を超え、企業の基幹システムやワークフローに深く浸透するフェーズへと移行しました。これまで人間が手動で行っていたアプリケーション間の連携や判断業務を、AIが補完・代行する動きが加速しています。ここでは、特にビジネス現場への影響が大きいMicrosoft Copilotの進化と、新たな概念である自律型AIエージェントについて解説します。
Microsoft Copilotでの業務連携はどう変わった？
Microsoft Copilotでの業務連携は、単なるチャットボットによる支援にとどまらず、Microsoft 365やPower Platformなどの既存アプリケーションと連携しながら、業務プロセス全体の効率化を支援する方向へと進化しています。従来は、ユーザーが明示的に指示を出して初めてAIが応答する、いわば「受動的」な活用が中心でした。
現在では、Copilotがユーザーの操作状況や関連データといった文脈を踏まえ、状況に応じて次のアクションを提案したり、業務フローの作成を支援したりする使い方が可能になっています。
なお、実際の処理の実行可否や自動化の範囲は、利用しているサービスや権限設定、組織の運用ルールによって異なります。
- OutlookからTeams、そして承認へ
受信したメールの内容からプロジェクトのタスクを自動抽出し、Teamsで担当者へ通知を行ったうえで、必要な承認申請を下書きとして作成できます。 - Excelデータに基づく判断支援
Excelに蓄積された売上データや経費データをCopilotがリアルタイムで分析し、予算超過の予兆がある場合にのみ、ワークフローシステムを通じてアラートを発出できます。 - 会議中の決定事項を即座にフロー化
Teams会議で決定した「契約更新」などのアクションアイテムを認識し、会議終了と同時にCRM（顧客管理システム）と連携した契約更新の申請プロセスを起動できます。
このように、Microsoft Copilotは単独のツールとしてではなく、組織全体の「業務ハブ」として機能するようになっています。これにより、ユーザーは複数のアプリを行き来する手間から解放され、本質的な業務に集中できる環境が整いつつあるのです。
自律型AIエージェントとワークフローの関係
2026年の生成AI活用において、最も注目すべきキーワードが「自律型AIエージェント」です。これは、人間が都度プロンプト（指示）を入力しなくとも、あらかじめ設定された目標に向かってAI自身が考え、判断し、行動する仕組みを指します。
従来のワークフローシステムやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との最大の違いは、「非定型業務への対応力」にあります。自律型AIエージェントとワークフローの関係を整理すると、以下の表のようになります。
| 比較項目 | 従来のRPA・ワークフロー | 自律型AIエージェント（2026年） |
|---|---|---|
| トリガー（起動条件） | 人がボタンを押す、または決まった時間に起動 | AIがメール受信やデータ変動を検知して自律的に起動 |
| 判断プロセス | 「AならB」という固定ルールに従う | 文脈や過去の履歴から最適なアクションを推論・判断 |
| 例外対応 | エラーとして停止し、人の介入を待つ | 解決策を検索・提案し、修正案を作成してから人に確認 |
| 業務範囲 | 定型的なデータ入力や転記 | 調査、交渉メールの作成、複雑な承認ルートの選択 |
自律型AIエージェントを活用することで、例えば「請求書の内容に不備があった場合、サプライヤーへの確認メールを作成し、返信があったら内容を再チェックして承認フローに回す」といった、これまで人間にしかできなかった複雑な手順も自動化できます。
もちろん、AIに全ての決定権を委ねるわけではありません。最終的な決裁や重要な判断ポイントでは、必ず人間が確認する「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」の構成をとることが一般的です。総務省が公表している情報通信白書においても、AIと人間が協調して働くことの重要性が示唆されており、自律型AIエージェントはあくまで人の判断を支援し、業務を加速させるパートナーとして位置づけられています。総務省｜情報通信白書
このように、2026年のトレンドは「AIに何を聞くか」から「AIに何を任せるか」へとシフトしており、ワークフローシステムもその変化に合わせて、AIエージェントを受け入れる基盤としての役割が求められているのです。
ワークフローシステムと生成AIの連携における注意点
2026年現在、生成AIとワークフローシステムの連携は多くの企業で標準的な選択肢となっているのが現状です。しかし、業務の自動化が進む一方で、セキュリティや回答精度に関する課題も浮き彫りになっています。システムを導入する前に、これらのリスクを正しく理解し、適切な対策を講じることが成功の鍵となります。
セキュリティリスクへの対策は十分か？
ワークフローシステムには、企業の意思決定に関わる重要なデータや、顧客の個人情報が含まれるケースが少なくありません。生成AIと連携する際には、情報の取り扱いについて細心の注意を払う必要があります。
入力データがAIの学習に利用されるリスク
最も警戒すべき点は、ワークフローに入力した機密情報が、生成AIの学習データとして再利用されてしまうリスクです。一般的な無料版の生成AIサービスでは、ユーザーが入力したデータがモデルの品質向上のために利用される規約となっている場合があります。これにより、社外秘の情報が意図せず他社の回答として出力されてしまう情報漏洩事故につながる恐れがあります。
したがって、ワークフローシステムと連携させる際は、入力データが学習に利用されない「API経由での利用」や「オプトアウト設定」が可能な法人向けプランを選択することが不可欠です。データを安全に守ることができる環境構築が、導入の第一歩となります。
シャドーAIによるガバナンスの欠如
会社が認可していない個人の生成AIアカウントを、従業員が勝手に業務ワークフローで利用する「シャドーAI」も大きな問題です。これを防ぐためには、システム側での制御だけでなく、運用ルールの策定が求められます。
以下の表は、AI利用形態ごとのセキュリティリスクと対策を整理したものです。
| 利用形態 | リスクレベル | 主なリスク要因 | 推奨される対策 |
|---|---|---|---|
| 個人向け無料版AI | 高 | 入力データの学習利用、ログの保存 | 業務利用の禁止、アクセス制限 |
| 法人向けAI（API連携） | 低 | 設定ミスによる誤送信 | ゼロリテンション設定、ログ監視 |
| ローカルLLM（オンプレミス） | 極低 | 導入・運用コストの増大 | 高度な機密情報を扱う業務への限定 |
このように、利用形態によってリスクは大きく異なります。経済産業省やIPA（独立行政法人情報処理推進機構）が公開しているガイドラインなどを参考に、自社のセキュリティポリシーに合致した運用体制を整えることが重要です。
参考：AIセーフティ・セキュリティ｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
生成AIの回答精度をどう担保するか？
生成AIは、確率に基づいて「もっともらしい文章」を作成することに長けていますが、情報の正確性を保証するものではありません。ワークフローにおける判断材料としてAIを利用する場合、その精度をどのように担保するかが課題となります。
ハルシネーション（もっともらしい嘘）への備え
生成AIは、事実とは異なる内容を自信満々に回答する「ハルシネーション」を起こす可能性があります。例えば、架空の法規制や存在しない過去の承認履歴を根拠として提示してくるケースです。これを防ぐためには、社内データベースや信頼できるドキュメントのみを参照元として回答を生成させるRAG（検索拡張生成）の技術を実装したワークフローシステムを選定することが有効です。
「Human-in-the-loop」による最終承認の徹底
どれほどAIの精度が向上しても、最終的な意思決定や責任の所在は人間にあります。ワークフローの全工程をAIに任せるのではなく、必ず人間が内容を確認し、承認ボタンを押すプロセス（Human-in-the-loop）を組み込むことが重要です。
具体的には、AIはあくまで「申請書の下書き作成」や「承認判断のための要約」といった支援役に徹し、最終的な判断と責任は人間が担うという役割分担を明確にすることで、誤った情報に基づく業務進行を防ぐことができます。AIの提案を鵜呑みにせず、ファクトチェックを行う体制をワークフローの中に組み込むことが、2026年の業務自動化におけるスタンダードな考え方です。
生成AIとの併用に適したワークフローシステム紹介
生成AIとの併用に適したワークフローシステムを紹介します。2026年現在、多くのシステムがAI機能を統合していますが、自社の既存業務や利用ツールとの親和性を見極めて選定することが重要です。ここでは、特に生成AIとの連携において強みを持つ3つの代表的なシステムについて、それぞれの特徴と活用メリットを解説します。
AppRemoにおけるExcel申請書と生成AIの親和性
AppRemo（アップリモ）におけるExcel申請書と生成AIの親和性は非常に高く、現場の定着率を重視する企業に適しています。AppRemoは、使い慣れたExcelで申請フォームを作成・運用できる点が最大の特徴であり、このExcelファイル自体が生成AIにとって扱いやすいデータ形式であるためです。
具体的には、Microsoft 365のCopilotを活用することで、過去のExcel申請データをAIが分析し、傾向を抽出したり、入力漏れを指摘したりすることが容易になります。申請者はExcel上でAIに入力補助を依頼でき、作成工数を大幅に削減できます。システム独自のフォーム作成スキルを習得する必要がなく、ExcelスキルとAI活用スキルをそのまま活かせるため、導入障壁を低く抑えることができます。
kintoneにおける外部AI連携の可能性
kintone（キントーン）における外部AI連携の可能性は、豊富なAPIとプラグインエコシステムによって無限に広がっています。kintoneはノーコードで業務アプリを作成できるプラットフォームですが、OpenAI社のAPIやAzure OpenAI Serviceなどと連携させることで、蓄積された業務データをAIが学習・参照するための基盤として機能します。
例えば、kintone内に蓄積された「過去の稟議書」や「日報データ」をRAG（検索拡張生成）の参照元として設定し、生成AIがそのデータを基に回答を作成する仕組みを構築できます。これにより、社内固有のルールや過去の経緯を踏まえた高度な判断支援が可能になります。また、kintoneのプロセス管理機能とAIを連動させ、ステータス変更時に自動で要約コメントを生成したり、次の担当者をAIが推奨したりする運用も実現できます。
Microsoft Power AutomateとAIの連携
Microsoft Power AutomateとAIの連携は、OSやオフィスソフトを提供しているマイクロソフトならではの強固な統合環境が強みです。特に「Copilot in Power Automate」を活用することで、自然言語で指示を出すだけで複雑な承認フローを自動生成できる点は、開発工数の削減に大きく寄与します。
AI Builder機能を利用すれば、請求書の画像から文字情報を読み取るOCR処理や、メールの文面から感情を分析して優先度を判定する処理などを、ワークフローの中に手軽に組み込むことができます。Microsoft TeamsやOutlookといった日常的に利用するツールともシームレスに連携できるため、通知や承認作業をチャットベースで完結させたい企業にとって、最適な選択肢となります。
それぞれのシステムの特徴を整理すると、以下の表のようになります。
| システム名 | 生成AI連携の主な特徴 | 推奨される利用シーン |
|---|---|---|
| AppRemo | Excel申請書とCopilotの親和性が高い | Excel文化が根強く、現場の負担を最小限にしたい場合 |
| kintone | API連携による柔軟なデータ活用が可能 | 独自の業務アプリを構築し、データを資産化したい場合 |
| Power Automate | Copilotによるフロー自動生成とMicrosoft連携 | Microsoft 365環境を中心に自動化を推進したい場合 |
このように、各システムはそれぞれ異なるアプローチで生成AIとの連携を実現しています。自社の業務課題が「入力負荷の軽減」にあるのか、「データの高度な活用」にあるのか、あるいは「開発の自動化」にあるのかを明確にすることから、最適なシステムの選定が可能になります。
よくある質問（FAQ）
生成AIをワークフローに導入するにはプログラミング知識が必要ですか？
必ずしも必要ではありません。Microsoft Copilotやkintoneの連携機能など、近年ではノーコードやローコードで設定できるツールが増加しており、専門的なプログラミング知識がなくても導入可能なケースが多くなっています。
生成AIに入力した社内データが学習に使われる心配はありませんか？
生成AIに入力した社内データが学習に利用されるかどうかは、利用するサービスや契約形態によって異なります。例として、OpenAIのAPIでは、明示的にオプトインしない限り、入力データがモデルの学習に利用されない方針が示されています。
一方で、すべての生成AIサービスが同様の条件を採用しているわけではありません。
そのため、導入前には各サービスの利用規約やセキュリティポリシーを確認し、学習利用の有無やデータの取り扱い条件を把握したうえで、適切な設定を行うことが重要です。
どのような業務が生成AIとの連携に最も適していますか？
申請書の理由欄や日報の文章作成支援、申請内容の不備チェック、過去の類似案件の検索・提示、承認判断に必要な情報の要約など、テキストデータの処理や照合が発生する定型業務が特に適しています。
既存のワークフローシステムと生成AIは連携できますか？
API連携に対応しているクラウド型ワークフローシステムであれば、ChatGPTなどの外部AIサービスと接続できる可能性が高いです。具体的な連携可否については、ご利用中のシステムベンダーへお問い合わせください。
生成AIの回答に間違いがあった場合の責任はどうなりますか？
生成AIはあくまで業務支援ツールであり、出力内容の正確性を完全に保証するものではありません。最終的な判断と責任は人間が負う必要があるため、必ず担当者が内容を確認・承認するプロセスをワークフロー内に組み込むことが不可欠です。
まとめ
本記事では、2026年を見据えた生成AIとワークフローの連携による業務効率化について解説しました。生成AIを活用することで、申請書の作成支援や承認判断の迅速化が可能となり、定型業務にかかる時間を大幅に削減できます。しかし、AIの効果を最大化するには、セキュリティ対策や人間による最終確認のプロセスも欠かせません。
AI活用の土台として、まずは現場が使い慣れたExcelを活用してスムーズに申請業務をシステム化することが重要です。「AppRemo」であれば、Excelの利便性をそのままにワークフローを構築できます。詳細な機能や導入メリットについては、ぜひ「AppRemo製品ガイド」をダウンロードしてご確認ください。
