例えば、LayerXが提供する「バクラク 経費精算」のAIエージェント機能「AI申請レビュー」では、AIが組織独自の規定や過去の申請データから確認ルールを生成し 、そのルールに基づいて申請内容をリアルタイムでレビューする。ルールに抵触した申請は申請者に画面上で表示され、修正や追記が行われた後、ルールに準拠した段階で承認者に回る。一般的に申請・承認フローでは、誤記や記入漏れ、添付書類の不備による差し戻しが時間とコストの大きなロスとなる。これを申請発生時点で排除できれば、業務効率は大幅に向上するだろう。

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図　AI申請レビュー機能のイメージ（出典：LayerX提供の「バクラク」AI申請レビュー製品資料）

承認ステップでのチェックの自動化が可能

　製品の中には、AIが過去の申請や稟議（りんぎ）案件を学習することで承認の可否を提案・推奨し、想定されるリスクや懸念ポイントを通知するものもある。承認後には処理タスクを自動生成して通知し、複数の業務システムのタスクを同時に起動したり、担当者へメッセージを送ったりすることで、後続プロセスの抜け漏れを防止する。

業務全般にわたる有効活用ポイント

　LLMとの連携や組み込みにより申請内容の多言語翻訳や要約が可能となり、海外拠点の各国言語でもワークフローを円滑に進められるようになる。コメントの付与においても同様の効果が期待される。また、ワークフローの実行履歴や利用データをAIエージェントが分析することで、問題点の抽出や改善提案の提示が可能となる。

「AIを前提に設計されたツール」と「AIを追加したツール」の違い

　前述の通り、AIワークフローには既存のワークフローにAI機能を追加したものと、外部AIエージェントと連携してAI機能を実現しているものが混在している。最初からAI実装を前提に設計された比較的新しいツールと、長期間使用されてきたツールにAIを後付けしたものでは、操作性や運用性に差が生じる場合がある。

　当初からAI利用を前提に設計されたツールは、内部にAIを搭載しているため、ワークフローとAI機能が一体となって動作し、操作がシンプルかつ直感的だ。例えば経費申請では、仕訳や税率判別、インボイス登録番号の自動照合、法人カード利用時の領収書との突合せをAIが自動化するツールもあり、対象業務で高い精度と効果を発揮する。一方で、搭載AIの機能や性能に依存するため、対応していないLLMや外部サービスの利用には制約が生じる可能性がある。ただし、同一ベンダーがワークフロー機能とAI機能の両方を提供しているため、運用面では容易になる利点がある。

　既存のワークフローツールにAI機能を追加した製品や、AIエージェントとの連携を容易にした製品は、AI機能をオプションで選択できたり、複数のAIエージェントを切り替えて最新のLLMやサービスを柔軟に活用できたりと、さまざまな利点がある。 ただし、API設定やデータ形式の変換に一定の工数がかかる可能性があり、複数ベンダーが関与することで運用やサポートが複雑化し、コスト管理が難しくなる懸念もある。

　前編と後編を通して、AIワークフローの概要を整理した。ワークフローの最適化や設計の迅速化はDXの重要な要素であり、AI搭載ツールへのリプレース、既存ツールへのAIオプション追加、特定領域でのAIエージェント活用など、多様な選択肢がある。各ツールの機能差はそう大きくないため、実際に試用しながら適切な導入を検討することが効果的だろう。