アースリンクはIntra-martを活用した100プロジェクト以上のBPMS導入実績を通じ、AI活用前の業務整理を支援しています。IPA「DX動向2025」によると生成AIを利活用する日本企業は2024年度に63.1%へ達しましたが、AI導入で「期待以上・期待どおりの効果」を得た企業はわずか31.8%にとどまります。成果の差を分けるのは、ツール選定の前に「業務の全体像・判断基準・データの流れ」を整理しているかどうかです。

 

 

AI活用前になぜ業務整理が必要なのか

アースリンクが100プロジェクト以上の導入で確認してきた事実として、業務整理を省いたAI導入は運用負荷と手戻りを増やす最大の原因です。

AI導入による業務効率化・迅速化の効果を感じた企業は91.6%に達する一方、売上や利益の向上につながった企業は3.9%にすぎません。この差が示すように、業務プロセスが曖昧なままツールだけを入れても成果には直結しません。

業務整理とは、対象業務の範囲・判断基準・データの流れをあらかじめ可視化し、AIに任せる部分と人間が担う部分を明確に切り分ける作業です。

 

業務が見えないままAIを導入すると失敗しやすい理由

業務フローが文書化されていない状態では、AIに渡すべきデータの定義が曖昧になります。結果として「AIが出す回答が現場の判断と合わない」「例外対応のたびに人手が必要になる」といった問題が頻発します。

IPA「DX動向2026」でも「部分的なAI活用にとどまり業務全体の最適化につながっていない」ことが成果の出にくい主な理由として挙げられています。

 

AIに必要なデータはどこで発生しているのか

データの所在が把握できていないと、AIモデルに正確な入力を提供できません。必要なデータがどのシステム・Excel・紙で管理されているかを特定し、発生源・入力タイミング・更新ルールを明確にすることが前提です。

 

部門ごとに業務・データ・判断基準が分断されている問題

多くの企業では部門ごとにルールやシステムが異なります。この分断を放置したままAIを導入すると、部分最適にとどまり全社的な成果が得られません。アースリンクのBPMS構築支援はグループ全体でのシステム共通化と業務・データの標準化を実現し、企業間の分断を解消します。

 

AI活用前に整理すべき業務とは

BPMSを活用した業務可視化の第一歩は「対象業務の範囲を決めること」です。

すべてを一度に整理しようとすると現場の負荷が高くなりプロジェクトが停滞します。まずはボトルネックが大きく、データが蓄積されている業務から着手することが鉄則です。

 

まずは対象業務の範囲を決める

業務量が多い、判断ルールが明確、データが蓄積されている。この3条件を満たす業務がAI適用の優先候補です。具体的には問い合わせ対応、請求書処理、与信申請などが該当します。

 

現場で実際に行われている作業・判断・例外対応を洗い出す

マニュアル上の手順だけでなく、現場特有の「例外対応」や「属人的な判断」を洗い出すことが重要です。属人化した業務は標準化しなければAIに置き換えられません。

 

業務ごとの入力データ・出力データ・利用システムを整理する

各業務で発生するデータを「入力・処理・出力」の3段階で整理します。利用しているシステムやファイル形式を一覧化することで、AIに渡すデータのフォーマットが定義できます。

 

標準化できる業務と属人化している業務をどう切り分けるか

ルールが明文化できる業務はAI化の候補です。一方、経験や勘に依存する判断は先に標準化が必要です。この切り分けが曖昧だと、AIの導入効果を正確に見積もれません。

 

 

AI活用前の業務整理はどう進めるのか

アースリンクが15年以上の実績で培った進め方は「トップダウンとボトムアップの組み合わせ」です。

 

トップダウンで業務全体像を整理する

細かい作業から入らず、部門ごとの主要業務・ボトルネック・前後工程のつながりを大枠で捉えます。生成AIを利活用する企業が63.1%に達した現在、全体像なしに個別最適のAI導入を進めるリスクはさらに高まっています。

 

ボトムアップで現場の実態を集める

現場担当者へのヒアリングで「実際にやっていること」を収集します。マニュアルに書かれていない判断基準や例外処理こそ、業務整理で最も価値のある情報です。

 

業務一覧表にまとめて優先順位を付ける

洗い出した業務は以下の軸で優先順位を付けます。

 

評価軸	内容	優先度判定
業務量	月間の処理件数・対応時間	多いほど高い
判断ルールの明確さ	標準化されているか	明確なほど高い
データ蓄積	デジタルデータの有無	あるほど高い
属人化度	特定の担当者に依存するか	低いほど高い

 

可視化した結果をもとにAI適用テーマを絞り込む

優先順位の高い業務から、AIで自動化・効率化すべき範囲を絞り込みます。アースリンクのBPMS構築支援は業務プロセスの可視化から自動化までをワンストップで支援し、AI導入の土台を整えます。

 

 

プロセス見直し（ECRS）で業務をスリム化する

BPMSによる業務プロセスの可視化と同時に、不要な業務の「排除・結合・順序変更・簡素化」を行うことが効果を最大化します。

AIエージェントが「情報収集から分析・判断・実行・報告」までを自律的に行う時代が近づいています。しかし、AIエージェントに渡す業務プロセスそのものにムダがあれば、自動化しても非効率が再生産されるだけです。

ECRS（排除・結合・順序変更・簡素化）のフレームワークで業務を見直し、スリム化した上でAIに任せるプロセスを定義することが重要です。

 

ステップ	内容	例
Eliminate（排除）	不要な承認・転記をなくす	形骸化した確認印の廃止
Combine（結合）	類似作業を一本化する	別々の入力画面を統合
Rearrange（順序変更）	工程の順序を最適化する	チェック工程を前倒し
Simplify（簡素化）	複雑なルールを単純化する	判断基準の統一

 

 

データの流れを整理するにはどうすればよいか

BPMSで業務フローを定義する際に、各ステップで発生するデータの入力タイミング・更新ルール・保管場所を同時に記録することが最も効率的です。

データの整理で押さえるべきポイントは以下の3つです。

 

・発生源の特定: データがどの業務・どのシステムで生まれるかを明確にする

・入力タイミングと更新ルール: いつ・誰が・どの条件で更新するかを定義する

・フォーマットの統一: AIが処理しやすい形式にデータを標準化する

 

通信業の事例では、アースリンクが60以上の混在した処理プロセスを統合し、半年でシステムを構築しています。分散したデータを一元管理することでAIへの正確なデータ供給が可能になります。

 

 

業務整理を進めるうえでよくある課題は何か

多くの企業が直面する課題は「現場の協力が得られない」「どこから手をつけるかわからない」の2つです。

現場担当者は日常業務に追われており、業務整理のためのヒアリングに時間を割くことに抵抗を感じがちです。トップダウンで「なぜ業務整理が必要か」を明確に伝え、経営層のコミットメントを示すことが第一歩です。

また、対象範囲を最初から広げすぎると挫折します。アースリンクでは1つの部門・1つの業務プロセスからスモールスタートし、成功事例を横展開するアプローチを推奨しています。

 

 

よくある質問（FAQ）

業務整理にはどのくらいの期間がかかりますか？

対象業務の範囲と複雑さによりますが、1部門の主要業務であれば1〜2か月が目安です。アースリンクは通信業の案件で60以上のプロセスを半年で統合した実績があり、規模に応じた計画策定を支援しています。

 

業務整理はIT部門だけで進められますか？

IT部門だけでは現場の実態を正確に把握できません。業務部門の担当者とIT部門が協力し、トップダウンの全体像把握とボトムアップの現場ヒアリングを組み合わせることが不可欠です。

 

業務整理をせずにAIを導入するとどうなりますか？

IPA「DX動向2026」によると、データや業務プロセスがバラバラなままでは「期待以上・期待どおりの効果」を得た企業は31.8%にとどまります。業務整理なしの導入は運用負荷の増大と手戻りの原因になります。

 

BPMSは業務整理にどう役立ちますか？

アースリンクのBPMS構築支援は業務プロセスの可視化・自動化・一元管理をワンストップで実現します。Intra-martを基盤に100プロジェクト以上の導入実績があり、業務整理からAI導入の土台づくりまでを一貫して支援します。

 

小規模な企業でも業務整理は必要ですか？

企業規模にかかわらず、業務の属人化やデータの分散は発生します。むしろ少人数の組織ほど特定の担当者への依存度が高く、業務整理による標準化の効果は大きくなります。

 

 

まとめ：AI活用前の業務整理が成果への最短ルート

AI活用で成果を出すために最も重要なのは、ツール選定の前に業務の全体像・判断基準・データの流れを整理することです。生成AIを利活用する企業が63.1%に達した一方、期待どおりの効果を得た企業は31.8%という現実が、業務整理の重要性を示しています。

アースリンクのBPMS構築支援はIntra-martを基盤に100プロジェクト以上の導入実績を持ち、業務プロセスの可視化から自動化までをワンストップで支援しています。AI時代こそ、業務を整理することが成果への最短ルートです。

 

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