AIワークフローとは？
業務自動化の基礎から導入メリットまで徹底解説

DX推進が加速する昨今、従来の申請・承認業務にAI技術を統合した「AIワークフロー」が注目を集めています。本記事では、AIによる自動化の仕組みから導入メリット、失敗しないシステム選定のポイントまでを徹底解説します。AIワークフローは単なるペーパーレス化を超え、入力業務の代行や人的ミスの防止により、劇的な業務効率化とコンプライアンス強化を実現します。

AIワークフローとはどのようなものか？

AIワークフローとは、企業の業務プロセスにおける申請や承認といった一連の流れに、AI（人工知能）技術を組み合わせて高度な自動化と効率化を実現するシステムのことです。従来のシステムが主に「紙の書類を電子化して回覧すること」を目的としていたのに対し、AIワークフローは「データの内容を理解し、判断や入力を支援すること」に重点を置いています。

近年、多くの企業でデジタルトランスフォーメーション（DX）が推進されていますが、単に手続きをデジタル化するだけでは、人の手による入力作業や確認作業が残ってしまうのが課題でした。AIワークフローは、こうした人の判断が必要だった領域までシステムがカバーできるため、業務スピードを飛躍的に向上させる手段として注目されています。

従来のワークフローシステムとの違いとは？

従来のワークフローシステムとの違いとは、システムが「定型的な処理」のみを行うか、それとも「学習し判断を支援する」かという点にあります。従来型のシステムは、あらかじめ設定されたルート通りに申請書を回すことが主な役割であり、申請内容の不備チェックや承認の判断は人間が行う必要がありました。

一方でAIワークフローは、過去のデータを学習したAIが申請内容を分析し、最適な処理を提案したり、自動で処理を完了させたりできます。これにより、承認者が確認にかける時間を大幅に削減できるだけでなく、申請者の入力ミスも未然に防ぐことが可能です。

両者の主な違いを整理すると、以下のようになります。

AIワークフローにおける自動化の仕組み

AIワークフローにおける自動化の仕組みは、主に「認識」「判断」「学習」という3つのステップで構成されています。まず、紙の請求書やPDFファイルなどの非構造化データを、AI-OCR（光学文字認識）技術を用いてデジタルデータとして認識します。この際、従来のような定型フォーマットだけでなく、異なるレイアウトの書類からも必要な情報を高い精度で抽出できるのが特徴です。

次に、抽出されたデータを基にAIが内容を判断します。例えば、経費精算であれば「勘定科目」を推論したり、請求書処理であれば「発注データとの照合」を行ったりできます。過去の承認データや規定と照らし合わせ、内容に問題がないかをシステムが一次判断するため、人間は最終的な確認を行うだけで済みます。

さらに重要なのが学習機能です。AIワークフローは運用を続ける中で、修正されたデータや承認者の判断パターンを蓄積し、継続的に精度を向上させることができます。これにより、使えば使うほど自社の業務ルールに最適化されたシステムへと進化できるのです。

AIワークフロー導入で得られるメリットは？

AIワークフロー導入で得られるメリットは、単なる手続きの電子化にとどまらず、組織全体の生産性向上やガバナンス強化に直結する点にあります。従来のシステムでは人間が判断していた領域をAIが担うことで、より高度な業務自動化と品質向上を同時に達成できるからです。ここでは、企業がAIワークフローを導入することで具体的にどのような恩恵を受けられるのか、3つの視点から詳しく解説します。

業務効率化とコスト削減の実現

業務効率化とコスト削減の実現は、AIワークフロー導入における最大のメリットといえます。従来のワークフローシステムは申請経路の自動化が主でしたが、AIを搭載したシステムでは、申請データの入力や確認作業そのものを大幅に圧縮できます。

例えば、請求書や領収書などの紙帳票をAI-OCR（光学文字認識）で読み取り、システムへ自動入力することが可能です。これにより、担当者が手入力する工数を削減できるだけでなく、紙の保管コストや郵送費などの物理的なコストも削減できます。

また、過去の承認データをAIが学習し、内容に応じて最適な承認ルートを自動で判別・振り分けを行う機能を持つシステムもあります。これにより、管理者が都度ルートを設定する手間が省けるため、意思決定のスピードアップにつながります。総務省が公表している情報通信白書においても、デジタル化による業務効率化は労働生産性の向上に寄与すると示されています。

従来型とAI搭載型の違いを整理すると以下のようになります。

このように、人が介在するプロセスを極小化することで、本来注力すべきコア業務へリソースを集中させることができます。

参考：総務省｜令和5年版 情報通信白書｜日本の労働生産性の現状

人的ミスの防止とコンプライアンス強化

人的ミスの防止とコンプライアンス強化も、AIワークフローがもたらす重要な価値です。手入力による作業では、どうしても入力ミスや確認漏れが発生するリスクがあります。しかし、AIワークフローを活用すれば、データの整合性チェックや規定違反の検知を自動化できます。

具体的には、経費精算において「申請金額が規定の上限を超えていないか」「二重申請になっていないか」といったチェックをAIが瞬時に行います。不正の疑いがある申請や、入力内容に不備がある申請をAIがアラートとして通知するため、承認者は内容の精査のみに集中できます。

さらに、近年重要性が増している電子帳簿保存法やインボイス制度などの法対応においても、AIワークフローは有効です。AIが必要な項目を自動抽出し、法要件を満たす形式でデータを保存・管理することで、意図しない法令違反を防ぐことにつながります。結果として、内部統制が強化され、企業としての信頼性を高めることが可能です。

データ分析による業務改善は可能か？

データ分析による業務改善は可能かという問いに対しては、AIワークフローであれば「十分に可能である」と断言できます。蓄積された申請・承認データをAIが分析することで、業務プロセスのボトルネックを可視化し、改善策を導き出せるからです。

例えば、以下のような分析を自動で行うことができます。

• 特定の部署や承認者で滞留している案件の特定
• 季節や時期による申請件数の増減傾向の把握
• 差し戻しが多い申請種別の傾向分析

これらのデータを基に、「承認ルートの短縮」や「申請フォーマットの改善」といった具体的なアクションを起こすことができます。単に業務を回すだけでなく、業務フローそのものを継続的に最適化していくサイクルを作れる点が、AIワークフローの大きな強みです。データに基づいた客観的な判断材料が得られるため、経営層への改善提案もスムーズに行うことができます。

AIワークフローの活用事例とシーン

AIワークフローは、特定の業界や職種に限らず、バックオフィス業務を中心に幅広いシーンで導入が進んでいます。特に、定型業務が多く発生する経理や人事労務の分野では、AIによる自動化と判定精度の向上により、業務効率が飛躍的に改善される事例が増えています。ここでは、具体的な活用シーンとして「経費精算・請求書処理」と「人事労務の申請手続き」における導入事例を解説します。

経費精算や請求書処理の自動化

経費精算や請求書処理は、AIワークフローの導入効果が最も現れやすい業務の一つです。従来のシステムでは、従業員が領収書の内容を目視で確認し、手入力でシステムに登録する必要がありました。しかし、AI技術を活用したワークフローシステムでは、以下の表のようにプロセスを変革できます。

AI-OCR（光学文字認識）機能を搭載したワークフローシステムを利用することで、スマートフォンで撮影した領収書や、PDFで受領した請求書の文字情報を高精度に読み取ることができます。これにより、日付、金額、取引先名などの入力作業を自動化できます。

また、入力されたデータが社内規定や税法に適しているかをAIが一次判断することも可能です。例えば、交際費の上限超過や、インボイス制度における適格請求書発行事業者の登録番号の有無などを自動でチェックできます。これにより、経理担当者の確認工数を削減できるだけでなく、コンプライアンスの強化も実現できます。

国税庁が推進する電子帳簿保存法への対応においても、AIによる検索要件の確保やデータの自動保存機能が役立ちます。電子帳簿保存法関係（国税庁）の要件を満たした運用を効率的に行うためにも、AIワークフローは重要な役割を果たします。

人事労務における申請手続き

人事労務の分野でも、AIワークフローを活用することで、従業員からの問い合わせ対応や各種申請手続きを効率化できます。従来は、住所変更や扶養家族の追加、休暇申請などの手続きにおいて、従業員がどの申請書を使えばよいか迷ったり、記入ミスが発生したりすることが課題でした。

AIワークフローを導入することで、チャットボットと連携した申請プロセスを構築できます。従業員がチャット形式で質問に答えていくだけで、必要な申請フォームが自動的に選択され、入力内容のガイドを受けられます。これにより、申請時の迷いや入力ミスを未然に防ぎ、人事担当者への差し戻し件数を大幅に減らすことができます。

さらに、年末調整などの複雑な手続きにおいてもAIが活用されています。提出された控除証明書の画像をAIが解析し、申告データとの整合性を自動でチェックできます。書類の不備や添付漏れをシステムが即座に指摘するため、従業員自身で修正が可能となり、人事部門の確認作業の負担を軽減できます。

このように、AIワークフローは単なる「申請の電子化」にとどまらず、申請内容の精査や従業員サポートの領域までを自動化の対象とします。その結果、人事担当者はコア業務である制度設計や採用活動などの付加価値の高い業務に注力できるようになります。

おすすめのワークフローシステムを紹介

AIワークフローを導入し、業務の自動化と効率化を推進するためには、自社の課題や既存の業務フローに適したシステムを選定することが不可欠です。市場には多種多様なシステムが存在しますが、ここでは特に導入のハードルが低く、現場での定着が期待できるシステムや、AI技術との連携に優れたシステムの選び方について解説します。

AppRemo

AppRemo（アップリモ）は、株式会社システムエグゼが提供するワークフローシステムです。このシステム最大の特徴は、使い慣れたExcelをそのまま申請フォームとして活用できる点にあります。多くの企業で日常的に利用されているExcelで申請書を作成・修正できるため、導入時の教育コストを大幅に抑えることが可能です。

AppRemoでは、申請や承認の業務プロセスを可視化し、滞留している案件を素早く特定できます。また、スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末からも承認作業を行えるため、場所を選ばずに業務を進めることができます。さらに、チャットツールと連携することで、承認依頼の通知をリアルタイムで受け取ることができ、意思決定のスピードを加速させることが可能です。

AIワークフローの観点からは、他社のAI-OCR製品やRPAツールと連携させることで、入力業務の自動化から承認プロセスまでを一気通貫でデジタル化する基盤として機能します。現場の負担を最小限に抑えつつ、着実にデジタル化を進めたい企業にとって有力な選択肢となるのが理由です。

AI-OCR連携などが可能なシステム選び

AIワークフローの導入効果を最大化するためには、単に承認フローを電子化するだけでなく、入力作業や事後処理を含めた業務全体を自動化できるシステムを選ぶ視点が重要です。特に、手書きの書類や請求書をデータ化するAI-OCRや、定型業務を自動化するRPAとの連携機能が充実しているかを確認する必要があります。

AI-OCR連携などが可能なシステム選びにおいて、比較検討すべき主なポイントは以下の通りです。

システムを選定する際は、現在の業務課題を解決できる機能があるかどうかに加え、将来的にAI技術を活用してどこまで自動化範囲を拡大できるかを見据えることが大切です。例えば、初期段階では申請書の電子化から始め、次段階でAI-OCRによる入力自動化、最終的には蓄積されたデータからAIが承認推奨度を提示するような高度な活用まで視野に入れると良いでしょう。

また、クラウド型のシステムであれば、最新のAI機能がアップデートによって追加されることが多く、常に最新の技術環境を利用できます。自社のセキュリティポリシーに適合しつつ、拡張性の高いクラウド型ワークフローシステムを選ぶことが、長期的な成功につながります。

導入を成功させるためのステップとは？

AIワークフローシステムを導入し、期待通りの成果を上げるためには、適切な手順を踏むことが重要です。単にシステムを契約するだけでは、現場の混乱を招いたり、機能が十分に活用されなかったりするリスクがあります。計画的なステップを踏んで導入を進めることが、業務効率化とコスト削減を確実に実現するための近道です。

現状の業務課題を洗い出し、導入目的を明確にする

現状の業務課題を洗い出し、導入目的を明確にすることから始めます。AIワークフローシステムはあくまで手段であり、導入自体が目的ではありません。「どの業務に時間がかかっているのか」「どこで承認が停滞しやすいのか」といった現状のボトルネックを特定することが必要です。

例えば、紙の請求書を目視で確認して入力する作業に時間がかかっている場合、導入目的は「入力作業の自動化とミス削減」となります。このように課題と目的をセットで定義することで、自社に必要な機能や要件を具体的に把握できます。

自社に最適なAIワークフローシステムの選定

自社に最適なAIワークフローシステムの選定を行います。前のステップで明確にした目的に基づき、必要な機能を備えたシステムを比較検討します。特にAI機能を活用する場合、認識精度や既存システムとの連携性が重要な選定基準となります。

システム選定時に確認すべき主なポイントは以下の通りです。

スモールスタートでの運用テスト（PoC）

スモールスタートでの運用テスト（PoC：概念実証）を実施します。いきなり全社で一斉に導入するのではなく、特定の部署や一部の申請業務に限定して試験的に運用を開始する方法です。

この段階で、AIによる読み取り精度が実務に耐えうるか、ワークフローの経路設定に不備がないかを確認します。現場の担当者からフィードバックを集めることで、本格導入前に運用上の問題点を修正し、リスクを最小限に抑えることができます。

社内ルールの整備と従業員への教育

社内ルールの整備と従業員への教育を行います。AIワークフローシステムを導入しても、それを扱うのは人間です。AIが提示したデータを誰がどのように承認するか、エラーが発生した際はどう対応するかといった運用ルールを明確にする必要があります。

また、操作マニュアルの作成や説明会の実施も不可欠です。新しいシステムに対する現場の抵抗感を減らし、メリットを理解してもらうことで、システムが形骸化するのを防ぎ、全社的な活用を促進できます。経済産業省が公開しているDX推進の指針においても、システム導入と並行して人材育成や意識改革を行うことの重要性が示されています。

参考：デジタルガバナンス・コード2.0（経済産業省）

本格導入と効果測定・改善（PDCA）

本格導入と効果測定・改善（PDCA）のサイクルを回します。全社展開後は、導入前に設定した目的が達成されているかを定期的に数値で測定します。「申請から承認までのリードタイムがどの程度短縮されたか」「ペーパーレス化によってコストがどれだけ削減されたか」といった指標を確認します。

効果測定の結果をもとに、ワークフローの経路を見直したり、AIの再学習を行ったりして継続的に改善を図ります。このPDCAサイクルを回し続けることで、環境の変化に対応しながら、長期的に業務効率を高めていくことができます。

よくある質問（FAQ）

AIワークフローとRPAの違いは何ですか？

RPA（Robotic Process Automation）は、定型的なパソコン操作をロボットが代行して自動化する技術です。一方、AIワークフローは、申請から承認に至る一連の業務プロセスそのものをシステム化し、AIによる判断やデータの自動処理を加えるものです。RPAが「作業の自動化」であるのに対し、AIワークフローは「意思決定プロセスを含む業務フロー全体の最適化」を目指す点に違いがあります。

導入にあたって専門的なプログラミング知識は必要ですか？

近年主流となっている多くのワークフローシステムは、ノーコードやローコードで設計されており、専門的なプログラミング知識がなくても導入・運用が可能です。ドラッグ＆ドロップなどの直感的な操作で承認ルートの設定やフォーム作成ができるため、現場の担当者主導で業務改善を進めることができます。

紙の請求書や領収書の処理も自動化できますか？

はい、可能です。AI-OCR（光学文字認識）機能を持つシステムや、外部のOCRサービスと連携できるワークフローシステムを選定することで、紙の帳票をスキャンしてデジタルデータ化し、自動でシステムに入力・転記させることができます。これにより、手入力の手間やミスを大幅に削減できます。

既存の会計システムや人事システムと連携できますか？

多くのAIワークフローシステムは、CSV連携やAPI連携を通じて、既存の基幹システム（会計ソフト、人事給与システムなど）とデータをやり取りする機能を備えています。承認完了後のデータを自動で基幹システムへ連携させることで、二重入力の排除や業務のシームレスな接続が実現します。

小規模な組織でも導入効果はありますか？

小規模な組織であっても、申請承認業務の停滞や書類管理の煩雑さは発生するため、導入効果は十分に期待できます。クラウド型のシステムであれば、初期費用を抑えて少人数から利用を開始できるため、組織の規模や成長に合わせて柔軟に運用することが可能です。

まとめ

AIワークフローは、従来の申請・承認プロセスにおける非効率を解消し、業務スピードの向上とガバナンス強化を同時に実現します。単なるペーパーレス化にとどまらず、AIによる自動判定やデータ活用を通じて、企業の意思決定を強力にサポートする基盤となります。

システム選定においては、現場の使いやすさと柔軟な連携機能が成功の鍵となります。直感的な操作で業務改革を推進する「AppRemo」の詳細や、具体的な導入効果については、以下の資料にて詳しく解説しています。ぜひダウンロードしてご活用ください。

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