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。
- 1.従業員が手動で申請書やフォームを作成し、上司に提出。
- 2.上司が内容を確認し、不備があれば申請者に修正依頼を送付。
- 3.全ての承認作業を上司が目視で行い、次のプロセスに進む。
- 4.進捗状況は手動で管理され、管理者にはリマインドの手間。
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。
- 1.従業員がフォームを入力すると、AIが内容を即座にチェック。
- 2.入力内容に不備があれば、AIが修正を促す通知を自動で送信。
- 3.金額やルールに基づき、明確な条件を満たす申請はAIが自動承認。
- 4.AIが状況を分析し、例外が出ると上司に自動報告。
- 5.進捗状況をAIがリアルタイムで監視し、遅延があれば関係者に通知。
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。
| 項目 | 従来のワークフロー | AIワークフロー |
|---|---|---|
| 申請 | 人間が手動で内容を確認し、不備があれば管理者が修正依頼。 | AIが入力内容を自動でチェックし、不備を即時指摘。 |
| 承認 | 全ての申請を上司が目視で確認して承認。 | 一定金額以下の申請はAIが自動で承認。 |
| 例外対応 | 例外的なケースは都度人間が判断する必要がある。 | AIが状況を分析し、判断が難しい場合のみ上司にエスカレーション。 |
| 進捗管理 | 手動で進捗状況を追跡。 | AIがリアルタイムで進捗を監視し、遅延があれば通知。 |
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。
- ［指示］特定の役職やセミナー参加履歴のある顧客を抽出して
- ［指示］資料の骨子を作成して
- ［指示］このメールへの返信を書いて
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。
- 1.従業員のフォーム入力をトリガーに、AIが内容を即座にチェック。
- 2.入力内容に不備があれば、自動で修正を促す通知を自動で送信。
- 3.金額やルールに基づき、明確な条件を満たす申請はAIが自動で承認。
- 4.例外的なケースではAIが状況を分析し、判断が必要な場合のみ上司にエスカレーション。
- 5.進捗状況をAIがリアルタイムで監視し、遅延があれば自動で関係者に通知。
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。
| 項目 | AIワークフロー | AIエージェント |
|---|---|---|
| 操作 | プロセス全体があらかじめ設計されており、特定のタスクを効率化する。 | 動的に意思決定を行い、複雑なタスクや例外処理に対応。 |
| 柔軟性 | ルールやフローに基づいて動作し、固定的なプロセスを処理。 | 新しい状況に適応し、自ら行動を選択可能。 |
| 用途 | 定型的な業務や反復作業の自動化（例: 経費精算やレポート作成）。 | 対話や複雑な意思決定を要する業務（例: カスタマーサポートや営業における顧客対応）。 |
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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。
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。
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。
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