AIワークフローとは？｜特徴やAIエージェント・生成AIとの違いを解説

2025年になって注目の集まる「AIワークフロー」という概念。
「従来のワークフローとは何が違うのか？生成AIと何が違うのか？」
このように感じている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、DXやIT業界でエバンジェリストとして活動する筆者が、AIエージェントに関する以下のポイントを詳しく解説します。

AIワークフローとは？

従来のワークフローは事前に設定された詳細なルールや条件を元に動作し、柔軟性に欠け、想定外のケースには対応できませんでした。

一方AIワークフローは、各プロセスの処理にAIを活用することでより柔軟な処理を可能にします。

具体的にはどのように変わるのか見てみましょう。

AIワークフローの活用例

ここでは、経費精算の承認ワークフローを例に従来のワークフローとの違いについて解説します。

従来のワークフローでの処理

従来の承認プロセスでは、各プロセスの一部が自動化はされているものの、内容の確認や管理は人力で行う必要がありました。

従来のワークフローでは業務の流れは明確化されるものの、各処理を行うのはあくまでも人間でした。

AIワークフローの承認プロセス

一方AIワークフローでは、内容の確認や進捗管理までAIが行うことで従業員側の業務工数を大幅に削減することが可能です。

一定以上の金額が大きなケースやその他事前に設定が必要なケースにおいては管理者に自動でエスカレーションする仕組みを用いることで、従業員はより重要な判断のみに集中することが可能です。

AIワークフロー vs 従来のワークフローの比較表

改めて経費精算での活用例をまとめると以下のような形になります。

AIワークフローと生成AIの違い

さて、ここまでAIワークフローと従来のワークフローの違いについて見てきました。ここからはAIワークフローとChatGPTをはじめとする生成AIの違いについて見ていきましょう。

従来の生成AIでの業務の流れ

これまでのChatGPT等の生成AIでは以下のような形で都度人間がAIに指示を行う必要がありました。

AIワークフローでの業務の流れ

それに対してAIワークフローを活用した業務フローでは、人間の指示がなくとも一定のルールに従いAIが自動で処理を行なっていきます。これによって人間の介在性が低い、より自動化された業務フローを実現することが可能です。

ChatGPT等の生成AIはあくまでも人間の指示をトリガーにして成果物を生成。AIワークフローは事前設定されたトリガーや状況下で人間の指示なしで動作するのが大きな違いです。

AIワークフローとAIエージェントの違い

さて、ここからはAIエージェントとの違いについて見ていきたいと思います。AIワークフローとAIエージェントはどちらもAIを活用して業務を効率化する仕組みですが、それぞれの役割や特性に違いがあります。

AIワークフローはあらかじめ設計された一連の業務プロセスを効率化し、ルールに基づいて処理を自動化する仕組みです。

一方AIエージェントは自律的に動作し、状況や環境に応じてAIワークフロー以上に柔軟に対応できる仕組みです。違いについて以下の表形式で比較してみましょう。

AIワークフローは、定型的な業務プロセスの効率化に特化している一方で、AIエージェントはより柔軟で自律的な行動が求められる場面で力を発揮します。

AIエージェントの定義や詳細な解説については以下の記事をご覧ください。

AIワークフロー導入のメリット

ここからはAIワークフロー導入のメリットについて見ていきましょう。

業務効率の向上

繰り返し発生するタスク（例：データ入力、目視でのチェックや戻しの作業）を自動化することで、業務スピードの向上と作業工数の削減が期待できます。

安全性と業務効率化を同時に実現

先ほど業務効率化を実現できる点には触れましたが、ルールベースで駆動するAIワークフローは安全性と業務効率化の両立が可能です。

より自立性が高いAIエージェントの方が劇的な生産性向上の可能性を秘めていますが、自律性が高い分しっかりと事前設計や制御を行わないとインシデントするリスクが高まります。それに対してAIワークフローはあくまでもルールや事前定義を逸脱しないので安心です。

業務効率化と属人化の解消

AIワークフローによって業務効率化はもちろん、業務の属人化を排除して標準化することが可能になります。AIが正確にデータを処理するため、人為的ミスの減少も実現可能です。

導入に向けた課題

ここまで、AIワークフローのユースケースやメリットを見てきました。ここからはAIワークフロー導入に向けた課題について見ていきましょう。

導入工数の高さ

AIエージェント導入に向けた課題として、導入工数の高さが上げられます。自社のワークフローや既存システムに合わせる形での事前の要件定義やシステム間の連携、さらにはAIのチューニングが発生するため多くのリソースが必要になることが予想されます。

システム統合の難しさ

ワークフローが複数のシステムの情報をまたぐ場合に、システム統合の難しさが導入に向けた課題となる可能性があります。特にレガシーシステムや用途に対するデータをAPI経由で取得できない場合にこの点が大きな壁となることが考えられます。

従業員への理解

AIの導入に対する不安や抵抗感が従業員の間で生じることがあります。特に、AIが「仕事を奪う」という誤解が生じる場合があります。導入の目的やメリットを丁寧に説明し、トレーニングを通じて従業員が新しいシステムに適応できる環境づくりが求められます。

継続的な運用改善への対応

AIワークフローは一度導入したら終わりではなく、業務の変化や新たな課題に合わせて調整や更新が必要です。導入後も定期的にレビューを行い、業務プロセスやAIモデルの最適化を継続することが重要です。

このように、AIワークフローの導入に向けてはまだまだ課題も多く残ります。まずは小さく業務範囲を決めてスモールスタートし、導入効果を測定しながら徐々に範囲を広げていく方法がおすすめです。

まとめ：AIワークフローとは？

AIワークフローは従来の生成AIのように人間の指示を待たずとも、必要なアクションを自動的に行うことで、業務工数を大幅に削減します。

制御されたルールベースの稼働により安全性と業務効率化を同時に実現することが期待される仕組みのため、2025年は益々導入が進むことが予想されます。

導入を検討されている方はまずは専門ベンダーの無料診断サービスや無料相談を活用してみることもおすすめです。

以下の記事で具体的なAIエージェント導入支援会社については以下の記事で解説していますのでご覧ください。