AIワークフロー・オートメーションは2025年のビジネスをどう変革するか

ワークフローは、実際のトリガーから始まる。

何よりも先に起こることは、何かが変化することである。この一連の変化は現実のトリガーと呼ぶことができ、システムとの相互作用のどんな形でもあり得る。

トリガーは、そのイベントからの 初期情報を運び、システムにこう伝える。おい、始めるぞ。" 

一度登録されると、この情報はAIエージェントが利用できるようになり、管理プロセス全体を引き継ぐことになる。

AIエージェントが入力を読み取り、次のステップを見つけ出す。

AIエージェントは、プレーンテキストでも構造化データでもよいその情報を読み、次に何をすべきかを決定する。

そこでLLM インテント分類モデルが登場する。

システムによっては、これはプロンプトベースのプランナーであり、直訳すれば次のような単純なものである： 

"ユーザーが、"セッションのスケジュールを変更できますか？システムはどうするべきか？"

そして、そこからクエリーを処理するプランを考え出す。

アクションは、接続されたツールまたはAPIを通じて実行されます。

タスクが理解されると、システムはそれを実行できるツールを選ぶ。

これはAPIコールであったり、データベースへのコールであったり、インターネットを調べることであったり、あるいは受信したデータに対して数学的な計算を適用するような基本的なことであったりする。

エージェントは、正しいデータでリクエストをフォーマットし、目的のサブタスクを取得するためのツールに渡す。

結果は必要に応じて次のステップに渡される。

ツールが実行され、出力が得られると、エージェントはその結果を使って次の行動を決定する。

さらにステップが残っている場合、ワークフローは継続され、データを前方に渡し、状態を再評価し、最終結果に到達する。

このループは、それがワンステップの更新であれ、複数のシステムにまたがるマルチステッププロセスであれ、ジョブ全体が完了するまで実行され続ける。

1.複雑な文書からのデータ抽出の自動化

ほとんどのチームは非構造化データを扱っている。このデータは、時には手書きであったり、印刷された文書であったりするが、多くの場合、共通のルールに従っていない。

ワークフローの自動化は、それらから効率的かつ大規模に価値を引き出すことを可能にする。

AIドキュメント・インデックスを利用したワークフローは、すべてのファイルが読み込まれ、ベクター・データベース内に構造化された形で保存されることを保証する。

検索によって拡張された生成と組み合わせると、文書から抽出されたデータは、ワークフローを管理するAIエージェントによって直接使用され、クエリに答えたり、アクションをトリガーしたりすることができる。

2.チャネルを超えた顧客オンボーディングの合理化

顧客オンボーディングは、単に情報を収集するだけではない。

リードはさまざまなチャネルを経由してやってきて、それぞれをCRMに取り込み、適格性を確認する必要がある。AIワークフロー・オートメーションは、これらのステップをつなぎます。

リードがシステムに入るとすぐに、リードジェネレーションチャットボットは主要な詳細を抽出し、完全性をチェックし、フォローアップアクションをトリガーします。

これにより、オンボーディングは手作業によるチェックに頼ることなく、迅速で応答性の高いものになる。

3.最小限のインプットでビジネス・コンテンツを生み出す

今日のチームは、マーケティングには不可欠だが、再利用のために最適化されることはほとんどないような、業務用のコンテンツを絶え間なく生産している。

さまざまなプラットフォームにコンテンツが存在するため、このような文書を統合するのは非常に難しい。

最新のチャットボット・マーケティングのワークフローは、その生データを利用し、つなぎ合わせて、使えるコンテンツに自動的に変えます。 

わずかな入力やトリガーで、よくできたRAGチャットボットは、誰もソースを追いかけたり、手作業でフォーマットしたりすることなく、完全な要約や草稿を作成することができる。

4.AIエージェントによる人事業務の管理

人事チームは、ポリシーに関する質問から承認、入社時のタスクまで、絶え間なく寄せられるリクエストに対応している。これらは複雑なものではないが、実作業の邪魔になり、あっという間に溜まってしまう。

HRチャットボットは、このようなやりとりを直接処理し、質問に応答し、入力を収集し、社内ワークフローを通じて従業員を誘導することができます。

チームがすでに使用しているツールにプラグインし、新たなキューを作成することなく、すべてを動かし続けることができる。

5.AIチャットボットによるカスタマーサポート

ほとんどのサポートリクエストは、あるパターンに従っている。ユーザは、アップデートや修正、あるいは単なる指示など、何かを素早く処理する必要がある。そして何よりも、迅速な対応を期待している。

カスタマーサービス・チャットボットは、そのようなやり取りを滞りなく管理することができます。会話を保留し、バックグラウンドでチケットを作成または更新し、すべてを動かし続けます。

このようなAIチケッティングにより、チームは影響力の大きいケースに集中することができる。ヒューマン・イン・ザ・ループのような機能により、サポート・エージェントは必要なときに介入することができ、日常的な問題は自動的に解決される。

1.作る

最適複数のツールと時折AIステップを含む、大規模で視覚的な自動化を構築するチーム

Makeはビジュアルオートメーションプラットフォームで、アプリを視覚的に接続し、アプリ間のロジックを定義することでワークフローを設計します。

CRMとスプレッドシート間のデータ同期など、業務ワークフローに人気があるが、会話AIもサポートしている。

Makeは、ファイルの解析やベクターストアへのコンテンツの追加もサポートしており、ドキュメント抽出やRAGベースの検索などのAIワークフローを実行しているチームにとって有用である。

特に、すべてがどのように組み合わされているかを段階的に確認したいチームに適している。

主な特徴

• 無制限の分岐ロジックとエラー処理を備えたビジュアル・ビルダー
• OpenAI 補完、要約、ファイル解析、RAGのサポート
• Notion、Slack、Google Workspace、HubSpotなどのアプリとのネイティブ統合
• 完全なバージョン履歴を持つスケジュールまたはトリガーベースの実行

欠点もある：

• 非常に大規模なワークフローでは、学習曲線が緩やかになる
• AIの使用例では、プロンプトとベクトル・ストレージをある程度理解する必要がある。

2.Botpress

最適な用途 完全なワークフローを管理するAIノードを使用したチャットベースのワークフローの自動化

Botpress 、AIエージェントを構築するためのビジュアルワークフロービルダーです。 

このプラットフォームは、他のプラットフォームが使用する表面的なカードをはるかに超えて、ワークフローがどのように相互作用し、互いに連携するのかを詳細に把握するための優れたツールを提供する。

キャンバスベースのビルダーは、統合やプラットフォーム間を移動する際に、主要な変数やコンテキストを制御することができます。

ツールの接続方法を完全に理解していなくても、うまく機能する。一旦それらをリンクさせ、パーミッションを与えれば、自律ノードがフローを管理することができる。

もしあなたのチームが、他のプラットフォームではうまく翻訳できないような雑然としたワークフローで作業しているなら、Botpress Zapier Makeのようなツールと連携して、ワークフローを構造化することができます。

主な特徴

• 各ノードのスコープ付き変数を使ったステップ・バイ・ステップのフロー
• 文書およびURLベースの検索のための内蔵ナレッジ・ベース
• API、トリガー、Zapierインテグレーションによる外部ツールのサポート
• コンテキスト・ドリフトを防ぐため、メモリと入力を分離

欠点：スコープ付きロジックの設計には、前もって学習が必要。

3.N8n

最適 柔軟で開発者に優しいワークフローツールとオープンソースコントロールを求めるチーム

n8nは、ワークフローの動作や実行場所を完全にコントロールしたいユーザーのために作られています。

自分でホストでき、コードで拡張でき、定義済みのパターンに縛られることもない。もしあなたがZapier Gitスタイルの柔軟性を求めているなら、これしかない。

ワークフローは視覚的に構築されるが、どのステップでもカスタムJavaScriptをサポートする。

分岐、リトライ、コンディション、ウェブフックをネイティブに処理し、カスタムAPIや内部システムとうまく連携する。

主な特徴

• ノードベースのロジックを備えたビジュアルワークフロービルダー
• セルフホスティングとクラウドオプションを備えたオープンソース
• ウェブフックや長時間ジョブとうまく連動する

欠点もある：

• ホスト型ツールに比べてセットアップが必要
• 非技術系ユーザーやクイック・スタートのユースケース向けには作られていない

4.Zapier

こんな方に最適 一般的なSaaSツール間の迅速な自動化を求める非技術者チーム

Zapier スピードとシンプルさのために作られている。トリガーを選び、次に起こることを定義すれば、あとは裏で処理してくれる。

分岐ロジックやインフラを考える必要なく、ただ何かを機能させたいチームのために。

すでにエコシステム内にあるツールと連携しているときに威力を発揮する。フォームからCRMにリードを送ったり、Slack Google Sheets間で更新を移動させたりする場合でも、セットアップは数分で完了し、バックグラウンドで確実に実行される。

深いカスタマイズには向いていないが、そこがポイントだ。もしあなたのワークフローが明確で、多くの条件を必要としないのであれば、Zapier 他の何よりも早くそこに到達させてくれる。

主な特徴

• Google Workspace、Slack、Salesforceを含む6,000以上のアプリとの統合
• ユーザーフレンドリーなビジュアル・エディターと構築済みテンプレートのライブラリ

欠点もある：

• タスクの使用量やプレミアム機能の増加に伴い、コストが上昇する可能性がある。
• 複雑なワークフローや特殊性の高いワークフローに対するカスタマイズは限定的

5.アイセラ

こんな方に最適 IT、人事、カスタマーサポートなどの社内ワークフローを自動化している企業チーム

アイセラは、ドメインに特化したAIを活用した大規模な自動化に注力している。

ITチケットの解決から、従業員の入社手続き、顧客からのリクエストへの対応まで、大量の業務を管理するチームを支援するために構築されています。

アイセラを際立たせているのは、AIがワークフロー全体にどのように適用されているかという点だ。アイセラの自然言語モデルは、GPT 時代よりかなり前に開発されたもので、長年にわたって企業サポートのユースケースを支えてきた。

アイセラは、スタートアップ企業や単独ビルダー向けではないが、ゼロから構築することなく、信頼性の高いAIを活用した自動化を求める大規模チームに適している。

主な特徴

• 正確で文脈を考慮した自動化のためのドメイン学習済み言語モデル
• ServiceNow、Salesforce、Workdayなどのプラットフォームとの統合

欠点もある：

• システムやデータソースによっては、セットアップが複雑になる場合があります。
• 大規模なユースケースに最適。

AIのワークフローを構築するためには、どのような社内リソースやチームメンバーが必要なのか？

一般的には、プロセスをよく把握している人（オペレーション・リーダーのような人）、統合を処理する技術に詳しいチームメイト、そして派手にやるならAI/自動化のスペシャリストが必要だが、プラットフォームによっては（Botpressように）最小限のコーディングで実現できるものもある。

AIワークフローは、継続的な業務を中断させることなく導入できるのか？

もちろんです。ほとんどのツールは、ダウンタイムがほとんどなく、現在のシステムにプラグインできるように設計されています。

従来の自動化からAI主導のワークフローに移行するには？

よりインテリジェンスの恩恵を受けそうな反復タスクを特定することから始め、徐々にルールベースのフローをAI搭載のものに置き換えていく。オーバーホールというよりは、アップグレードのようなものだと考えてください。

AIのワークフロー自動化に伴う初期コストと継続コストは？

初期費用はプラットフォームや複雑さによって異なるが、多くの場合、無料で始められるティアやコード不要のオプションが用意されている。

AIワークフローが間違った判断をしたらどうなるのか？

ほとんどのツールでは、ワークフローを見直して調整したり、フェイルセーフを設定したりできるので、エラーを素早くキャッチすることができる。そして素晴らしいことに、AIは時間の経過とともにそのミスから実際に学習することができる。