AIワークフローとは、AIを活用して一連の業務プロセスを自動化することです。複数のタスクを一連の流れで自動化できるため、業務効率化が期待できます。さらに近年は、AIワークフローの延長線上に「AIエージェント」と呼ばれる自律型AIも登場し、より高度な業務自動化が可能になりつつあります。

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本記事では、AIワークフローの概要や活用するメリット、AIワークフローの導入が可能なツールなどを解説します。AIを導入して業務プロセスを効率化したい担当者の方は、ぜひ参考にしてください。
Q. AIワークフローとは?
AIワークフローとは、AIによって一連の業務フローを自動化・最適化する仕組みのことです。通常のワークフローと異なり、最適な処理方法をAIが行うため、人を介さずに完結できるのが特徴です。
Q. AIワークフローとAIエージェントの違いは?
AIワークフローは、あらかじめ設計された「流れ」に沿ってAIがタスクを実行する仕組みです。一方、AIエージェントは目標だけを与えれば、実行手順そのものをAIが自ら組み立てて行動します。ワークフローが「レール上の自動運転」なら、エージェントは「目的地だけ伝えれば自分でルートを考えるタクシー」に近いイメージです。
Q. AIワークフローを導入するにはどのようなツールが必要?
Difyやjinbaflowのような専用ツールのほか、HubSpotのようにCRMに搭載されたAIワークフロー機能を活用する方法もあります。専門的な開発スキルがなくても、ノーコードで構築できるツールが増えています。
AIワークフローとは
AIワークフローとは、AI技術を活用して一連の業務フローを自動化・最適化する仕組みのことです。AIによるワークフローを導入することで、データ分析やタスクの自動処理、意思決定のサポートなどが可能になり、業務効率の向上や人的ミスの削減が期待できます。
通常のワークフローとの違い
通常のワークフローと、AIワークフローの違いについて、具体的な事例で検討しましょう。ある業務プロセスにおいて、データ分析の結果に基づいてレポートを作成し、関係者へメールで送信する流れがあるケースを仮定します。
通常のワークフローでは、データ分析、レポート作成、メール送信などを部分的に自動化し、ツールが対応できないタスクを人が担うことで一連のプロセスを完結させます。一方、AIワークフローでは、データ分析からレポート作成、メール送信までの一連の流れに関する意思決定と最適な処理をAIが行い、人を介さずに完結させることが可能です。
従来のワークフローの自動化は、主に決められたルールにもとづく定型作業の自動化でした。一方、AIワークフローの大きな特徴は、AIが学習・判断し、最適な処理方法を選択できる点にあり、単なる作業の自動化ではなく、AIによる「意思決定」を含む点で異なります。
ワークフローの概要や役割については、こちらの記事で詳しく解説しています。
AIワークフローが注目されている背景
AIワークフローは、業務プロセス全体の自動化を実現する手段として注目されています。
ビジネスにおけるAIの主な活用方法は、特定のタスクの自動化です。議事録の作成やメールの下書き、送信などのタスクをAIによって自動化できます。しかし、実際の業務では複数のタスクが関連しており、タスク単位の効率化だけでは十分な効果が得られないケースが少なくありませんでした。
AIワークフローを活用し、業務を一連の流れとして自動化する仕組みを構築できれば全体の最適化が可能になります。AIを活用した、より効果的な業務効率化の手段といえるでしょう。
なお、業務プロセスの自動化手段としては、AIワークフローの他に「AIエージェント」も注目を集めています。AIエージェントは、目標を与えるだけで実行手順を自ら組み立てて行動する自律型のAIで、より高度な業務自動化を実現できます。AIワークフローとAIエージェントの違いや使い分けについては、本記事の後半で詳しく解説します。
業務プロセス全体を自動化できる手段として、AIエージェント(自律的にプロセスを考え、実行できるAI)も有用です。ただし、その精度やセキュリティ面には課題が残っています。そのため、現時点では、AIワークフローが現実的な選択肢として注目されています。
AIワークフローを活用するメリット
AIワークフローを活用する主なメリットは次の4つです。
- 業務効率化
- ケアレスミスの削減
- 顧客体験の向上
- コスト削減
業務効率化
AIワークフローでは、反復作業や大量のデータ分析、複雑な情報処理などを高速かつ継続的に実行でき、レポートの自動生成、過去のデータにもとづいた需要予測などの、さまざまな業務を効率化できます。時間や手間のかかる定型業務をAIに任せることで、社員は企画の立案や顧客との対話などのコア業務に集中できるため、結果として、組織全体の生産性向上にもつながるでしょう。
ケアレスミスの削減
AIワークフローでは事前に設定したルールや学習したパターンに基づいて、一貫した精度でタスクが実行されるため、入力ミスや確認漏れなどのケアレスミスを減らし、業務品質の安定化を図ることが可能です。
顧客体験の向上
AIがワークフローのあらゆるプロセスに関与することで、顧客は一貫した、スムーズなサービスを受けることができます。AIによって顧客行動をリアルタイムで分析し、各プロセスに対する作業の自動化・最適化や意思決定を行うことで、顧客それぞれに個別化された最適な処理を迅速に実施できるためです。
コスト削減
AIがワークフロー全体に関与すると、業務の自動化のみならず、業務プロセスの最適化を進められ、作業時間を短縮できます。結果として、リソースを有効活用でき、人件費や時間的コストを削減可能です。
ワークフローにAIを活用した例
ワークフローにAIを活用すると、一連のタスクを任せることができ、業務の自動化や効率化が可能です。ここでは、具体的なワークフローの例を2つご紹介します。
従来:経費申請者からの申請内容を経理担当者が確認し、不備があれば差し戻して修正を依頼。問題がなければ上司へ承認依頼し、上司が1件ずつ判断して承認処理
AI導入:AIが申請内容を確認して不備の有無を判断。不備があれば修正依頼・問題なければ自動承認。例外的な内容などは上司へ確認依頼
従来:会議後に議事録を作成。関係者それぞれにメールを手動で配信
AI導入:AIが議事録を作成し、文面をチェックしたうえでメールに添付して関係者に自動配信
ワークフローにAIを活用する際の課題
ワークフローにAIを活用すると多くのメリットがある一方で、次のような課題もあります。
- AI人材の確保と教育コスト
- 既存システムとの連携が複雑
- システム改修が煩雑
AIの活用には専門知識が必要であるものの、それらを有する人材はいまだ少なく、既存社員への教育にも時間や人的なコストがかかります。また、既存システムに新たなシステムを連携させる場合は技術的な課題が生じる他、導入に時間がかかるケースもあります。さらに、AIを活用したシステムの改修に際しては全体へ与える影響にも考慮が必要です。特に、複数部門が携わるケースでは、煩雑さがともないます。
しかし、適切なツールやサービスを活用することで、これらの課題を大幅に軽減できます。
AIによるワークフロー生成が可能なツール・サービス
ここでは、実際にAIによってワークフローの生成が可能なツール・サービスを3つ紹介します。
- Dify
- jinbaflow
- NTTスマートコネクト生成AIサービス
Dify
出典:Dify.AI
DifyはAIアプリを自動で構築できるオープンソース型のアプリ開発プラットフォームです。日本語に対応しており、ブラウザやローカル環境で使用できます。一連のプロセスをAIが自動で行うワークフローの他、チャットボットやコンテンツ生成も可能です。無料プランでもアプリを10個まで生成でき、試してから導入を決められます。
jinbaflow
出典:Jinbaflow
Jinbaflowは、国産のAIワークフロー作成ツールです。言語による指示をAIが自動でコードに変換し、フロー形式のワークフローを作成するため、直感的な操作でカスタマイズを行えます。主要な外部ツール(Slack・Google カレンダー・Notionなど)とのAPI連携も容易に行え、業務全体の効率化と生産性向上に寄与します。
NTTスマートコネクト生成AIサービス
NTTスマートコネクト生成AIサービスは、法人向けに設計された生成AIを用いた業務支援サービスです。セキュリティの高いLGWAN環境に対応し、ナレッジ検索や文書作成、データ分析をAIによってサポートします。
オプション契約をすれば、ノーコードで容易にAIワークフローを生成できる機能を利用可能です。プロンプトのテンプレートも用意されているため、生成AIの利用に慣れていなくても利用しやすい点がメリットです。
AIワークフローとAIエージェントの違い
AIワークフローに加えて、昨今注目を集めているのがAIエージェントです。
両者の違いを簡単にまとめると、下記のように表すことができます。
- AIワークフロー:人間の決めたレールに沿って進む
- AIエージェント:人間が伝えた目的地(ゴール)に向けてAI自らが道を決めて進む
AIエージェントは、与えられた目標(ゴール)に対して手順を自ら考え、実務を「完遂」する自律型のAIシステムです。AIワークフローのように、あらかじめフローを設計する必要がないため、想定外の状況にも柔軟に対応できる点が大きな特徴です。
例えば、営業向けのAIエージェントに「商談化の可能性が高い企業を見つけてアプローチして」と指示すると、購買シグナル(求人情報や資金調達ニュースなど)を自ら監視し、ターゲット企業を特定し、キーパーソンの連絡先を取得し、CRMデータを踏まえたパーソナライズドメールの草案を作成する、といった一連のプロセスを自律的に遂行します。
|
項目 |
AIワークフロー |
AIエージェント |
|---|---|---|
|
役割 |
決められた工程の自動化・最適化 |
目標達成のためのプロセス自律設計 |
|
意思決定 |
プロセス内の特定の判断 |
「何をすべきか」から考える意思決定 |
|
メリット |
確実性が高く、現時点で現実的 |
人間の指示が最小限で済む |
|
課題 |
事前のフロー設計が必要 |
精度やセキュリティに不安が残る |
- 営業(Prospecting Agent): 購買シグナルを監視し、キーパーソンの特定から個別メール案の作成までを自律的に支援。
- マーケティング(AEO機能): AI回答エンジン内での自社ブランドの言及率をCRMデータから分析・改善
- サポート(Customer Agent): 過去の履歴に基づきパーソナライズされた回答を自動生成。承認プロセスの設定も可能で安全に運用できます。
AIワークフローやAIエージェントの活用で業務を最適化しよう
AIワークフローやAIエージェントを活用すれば、一連の業務を自動化・最適化でき、業務効率の向上に大きく貢献します。繰り返し発生する申請や承認などの業務に、特に有用で、タスク処理の迅速化やヒューマンエラーの削減など、多くのメリットが期待できます。
AIワークフローとAIエージェントは、どちらか一方を選ぶものではありません。多くの企業にとって現実的なのは、まずAIワークフローで定型業務の自動化に着手し、運用に慣れたうえで、より複雑な業務にはAIエージェントを活用する、というステップアップです。
「AIによる業務自動化」のはじめの一歩としてAIワークフローを導入し、データや運用の基盤が整った段階でAIエージェントへと発展させていく、のような段階的なアプローチが、AI活用の効果を最大化するための現実的なロードマップといえるでしょう。
HubSpotでは、AIワークフローによる業務自動化(メール配信のトリガー設定、チケットの自動振り分けなど)と、AIエージェントによる自律的な業務遂行(営業のプロスペクティング、カスタマーサポートのメール自動応答など)のどちらも提供しています。ワークフローで処理すべき定型業務と、エージェントに任せるべき判断を伴う業務を、同じプラットフォーム内で使い分けることが可能です。
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