生成AIとワークフローの組み合わせについて詳しく解説！従来のワークフローとの違いや連携する際の注意点

生成AIとワークフローの組み合わせとは、企業の業務プロセス（ワークフロー）の中に、文章生成やデータ抽出・要約、分類などが可能な「生成AI」をシステムとして組み込み、一連の業務を自動化・高度化する仕組みのことです。

人手不足への対応や業務効率化が求められる中、企業・公共団体では生成AIの業務活用が注目されています。
ただし、生成AIを単独で導入するだけでは利用範囲が個人業務にとどまりやすく、組織全体の業務改革につなげるには、既存の業務プロセスへ適切に組み込む視点が重要です。

生成AIとワークフローを組み合わせることで、定型的な申請・承認業務だけでなく、文書作成や情報整理、内容確認など、人による判断や作業が必要だった業務も効率化できる可能性があります。

この記事では、生成AIとワークフローを組み合わせる仕組みや従来のワークフローとの違い、期待できる効果、連携時の注意点、導入の進め方についてご紹介いたします。

生成AIとワークフローの組み合わせとは

生成AIとワークフローの組み合わせとは、企業の業務プロセス（ワークフロー）の中に、文章生成やデータ抽出・要約、分類などが可能な「生成AI」をシステムとして組み込み、一連の業務を自動化・高度化する仕組みのことです。

従来のワークフローシステムは、あらかじめ設定されたルールに従って文書を次の担当者へ回送したり、特定の条件で分岐させたりする「定型処理」を得意としていました。
しかし、申請内容のチェックや要約作成、添付書類の不備確認は人が判断・解釈していました。

ここに生成AIを連携させることで、これまで人が手作業で行っていた情報整理や判断までをシステムが支援してくれるようになります。

生成AIとワークフローを組み合わせるメリット

生成AIとワークフローを組み合わせることで、従来のシステム化だけでは達成できなかった多くのメリットが期待できます。

主なメリットとして以下の4点が挙げられます。

業務効率の向上

申請作業における入力補助や、承認者による確認作業の迅速化が期待できます。

たとえば、長文の報告書や仕様書が添付された申請において、生成AIがポイントを要約して承認画面に提示してくれるため、確認時間を大幅に削減できます。
また、過去のデータと照らし合わせた一次チェックをAIが行ってくれるため、全体の処理スピードが向上します。

24時間365日の稼働

AIによる自動処理や一次応答は、夜間や休日を問わず稼働させることが可能です。

たとえば、夜間に提出された各種申請に対して、AIが即座に記載漏れや形式チェックを行い、問題がなければ翌朝一番で承認者のタスクに回すといった運用が可能になります。

これにより、業務のボトルネックを解消し、リードタイムを劇的に短縮できます。

業務基準の安定化

人がチェックを行う場合、担当者の熟練度や体調、繁忙期かどうかなどによって確認の精度や判断スピードにバラつきが生じがちです。

生成AIを判定ルールやチェックプロセスに組み込むことで、常に一定のロジックや基準に基づいた確認が行われるようになり、人間のうっかりミスや見落としを防げます。

属人化の解消

ベテラン社員の暗黙知や特定の担当者しか把握していない複雑な確認手順をAIに学習・指示設定しておくことで、業務の標準化を進められます。

担当者が不在の場合でもAIが下書き作成や初期判断といったサポートを行ってくれるため、「あの人にしかわからない」という状態を予防できます。

生成AIをワークフローに組み込む活用例

生成AIとワークフローの組み合わせは、さまざまな社内業務に応用可能です。

ここでは、代表的な活用例を紹介します。

契約書・見積書の一次チェック業務

代表的なのが、申請文書の作成支援です。

申請者が入力した箇条書きや必要事項を基に生成AIが文章の下書きを作成し、申請者が確認・修正してからワークフローへ提出する仕組みが考えられます。
文章作成が苦手な従業員でも申請内容をまとめやすくなり、申請者の負担軽減が期待できます。

承認者側では、長い申請内容の要約に活用できます。
生成AIが申請理由や添付文書などから要点を整理し、承認画面に原文とともに表示すれば、承認者は全体像を把握しやすくなります。
また、自社の規約に反する条項や異常な価格設定などがないかを一次スクリーニングし、リスク要因をコメントとして添えて承認者に回送し、承認の判断をサポートします。
最終判断は人が行う仕組みとすることで、AIを意思決定の補助として利用できます。

問い合わせ・申請内容の自動分類と稟議起票

問い合わせ対応業務との組み合わせも考えられます。

社内から寄せられた問い合わせ内容を生成AIが整理し、問い合わせの種類に応じてワークフローから担当部署へ回付する仕組みです。

さらに、社内規程やマニュアルなどを参照して回答案を生成し、担当者が内容を確認して回答する活用法もあります。

契約や文書管理などの業務では、文書の要約や必要情報の抽出を生成AIに支援させ、その後の確認・承認をワークフローで管理する方法も検討できます。

日報・報告書の要約と集計タスク

各現場や部署から日々提出される日報、週報、プロジェクト報告書などのテキスト情報を生成AIが迅速に集計・要約します。

たとえば、「要対応案件」「特筆すべきリスク情報」「重要トピック」を抽出させ、管理者の承認ワークフローへ通知・紐付けを行えば、管理者は報告書すべてに目を通すことなく、重要情報のみをチェックして適切な判断・承認を下すのに役立ちます。

また、報告書に含まれる数値データ（作業時間、対応件数、予算進捗など）を抽出・集計し、部署ごとやプロジェクトごとにデータを整理・グラフ化することで、正確な承認・経営判断をスピーディーに下せるようになります。

生成AIとワークフローを連携する際の注意点

メリットの多い生成AIとワークフローの連携ですが、実際にシステム構築・運用を行う際には、次のような技術的・運用上の注意点が存在します。

ハルシネーションへの対策

生成AIは、事実とは異なる内容をもっともらしく生成してしまう「ハルシネーション」を起こすことがあります。

たとえば、存在しない社内規程や過去の承認実績を根拠として提示してしまうようなケースです。
ワークフローの判断材料として生成AIを利用する場合、こうした誤りが業務プロセスにそのまま反映されてしまうリスクがあります。

対策としては、社内の規程文書や過去のデータなど、信頼できる情報源のみを参照させて回答を生成するRAG（検索拡張生成）の仕組みを取り入れることが有効とされています。
また、AIの出力を最終的な判断としてそのまま採用するのではなく、必ず担当者が内容を確認したうえで承認する運用にすることも、誤情報に基づく業務進行を防ぐための基本的な対策となります。

セキュリティリスクへの対策

ワークフローには、人事情報や取引先情報、契約内容など、機密性の高いデータが含まれることが少なくありません。
生成AIと連携させる際は、入力した情報がAIサービス側の学習データとして利用されてしまわないか、事前に利用規約や契約条件を確認しておく必要があります。
個人向けの無料版サービスでは、入力内容が学習に利用される場合があるため、業務利用にあたっては、学習利用を行わない設定（オプトアウトやゼロリテンション）が可能な法人向けプランやAPI連携を選ぶことが基本的な対策となります。

また、従業員が会社の許可なく個人の生成AIアカウントを業務に使う「シャドーAI」も、情報漏えいにつながりかねないリスクです。
システム側でのアクセス制御に加えて、利用ルールの策定や従業員向けの周知を組み合わせて対策することが重要です。
経済産業省やIPAが公開しているAI関連のガイドラインも、自社のセキュリティポリシーを整理する際の参考になるでしょう。

まとめ

生成AIとワークフローを組み合わせることで、従来のシステムでは自動化が難しかった「判断や解釈を伴う業務」まで自動化の範囲を広げることができます。

業務効率化や24時間稼働、属人化の解消など多くのメリットがある一方で、ハルシネーションやセキュリティへの対策を踏まえたシステム設計が不可欠です。

自社の業務プロセスを見直し、どの部分に生成AIを組み込むのが最も効果的かを検討しながら、段階的な導入を進めていくことが成功への鍵となります。

生成AIとワークフローを組み合わせ、個人単位のAI活用から組織全体の業務プロセス改善へ発展させたい場合は、既存システムとの連携も含めて検討してみてはいかがでしょうか。

なお、NTTデータイントラマートが提供する「intra-mart」のワークフローは、申請・承認処理に加え、既存システムとの連携や幅広い業務プロセスに対応しています。
また、BPM、AI、OCR、電子サインサービスなどと組み合わせ、業務の最適化・自動化を図る仕組みも提供しています。

生成AIについても、intra-martでは業務アプリケーションへの組み込みを支援しており、IM-Copilotを通じた生成AIサービスとの連携機能などを提供しています。

「intra-mart」について詳しくは、下記のページをご覧ください。
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