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ガートナーが提唱するハイパーオートメーションを検証｜領収書処理で自社への導入を判断
ビジネスのデジタル化が加速する中で、「ハイパーオートメーション」という言葉を耳にする機会が増えています。これは単なる自動化の延長ではなく、組織全体の生産性を上げる戦略的なアプローチです。本記事では、ガートナーが提唱する定義に基づき、その本質やRPAとの違い、導入のメリット・注意点を分かりやすく解説します。さらに、実際にハイパーオートメーションツールを利用した結果も紹介するので、参考にしてみてください。
🌐ガートナーが定義するハイパーオートメーション
ガートナーが定義するハイパーオートメーションは、単なるツールの導入ではなく、組織全体のプロセスを最適化するための規律ある戦略です。ここでは、その概念が生まれた背景と、現代のビジネスにおいてなぜ重要視されているのかを解説します。
複数のテクノロジーを組み合わせた規律あるアプローチ
ハイパーオートメーションの最大の特徴は、AI、RPA、iPaaS、ローコードツールなど、多様な技術を「調和」させる点です。これらを1つのエコシステムとして機能させ、人間が行っていた高度な判断まで自動化の対象に含めます。
単一ツールに依存せず、各技術の強みを組み合わせて「自動化の網」を構築することで、部門に閉じていた自動化が組織全体へ広がり、プロセスの一貫性と透明性が向上します。複数の技術を規律に従って統合運用することで、従来の限定的な効率化では到達できなかった生産性を実現可能です。
オートメーションからハイパーオートメーションへの変遷
かつてのオートメーションは、ExcelマクロやRPAによる「定型業務」の効率化が主流でした。しかし、デジタルデータの爆発的増加に伴い、非構造化データの処理や柔軟な状況対応が求められるようになりました。これにより、自動化の概念は局所的な作業代行から、自律的なプロセスの統合管理へと拡張されたという背景があります。この変遷は単なる技術の進歩ではなく、企業がいかに情報の付加価値を高め、迅速な意思決定を下せるようになるかという進化の歴史と言えます。
組織の存続条件としての自動化戦略
労働人口の減少や市場変化が激しい現代において、自動化は「生存戦略」へと変化しました。ガートナーは、ハイパーオートメーションが「選択肢」から「生存条件」へと移行しているとの見方を示しています。
これは単なるコスト削減ではなく、不確実な未来においても持続可能な組織体制を構築するための必須条件です。自動化を戦略の核に据えることで、企業はリソースを創造的な業務に再分配し、顧客への価値提供を最大化できます。変化の激しい市場環境を勝ち抜くための「企業の知性」として、ハイパーオートメーションは、もはや単なる効率化の手段ではなく、企業の存続を左右する重要な要因になっています。
🛫Yoomは複雑な業務プロセスを自動化できます
ハイパーオートメーションは多種多様なSaaSやAIを組み合わせる必要があるため、連携の柔軟性が求められます。しかし、従来の開発手法ではAPIの仕様確認やコーディングに多大な工数がかかり、現場のスピード感に追いつかないという課題があります。そんな問題もYoomなら解決できます！
[Yoomとは]
Yoomはノーコードで750種類以上のアプリとAIを連携させることが可能です。直感的な操作で業務フローを構築できるため、エンジニアに頼ることなく現場主導で高度な自動化を実現できます。煩雑なデータ転記や確認作業をAIに任せることで、人間はより創造的な意思決定や顧客対応に集中できます。まずは以下のテンプレートから、AIを活用した自動化の第一歩を踏み出してみてください。
- Salesforceを活用し、リード情報に基づいた迅速な競合分析を行いたい営業担当者の方
- AIを活用した競合分析を自動化し、マーケティング戦略に活かしたい方
- 手作業での情報収集や分析に時間を取られ、コア業務に集中したいと考えている方
- Salesforceへのリード登録をトリガーにAIが競合分析を自動実行するため、情報収集や分析にかかる時間を短縮することができます。
- 一定の基準で分析が実行されるため、担当者による分析の質のばらつきを防ぎ、業務の属人化解消に繋がります。
- はじめに、Salesforce、Google 検索、Google スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでSalesforceを選択し、「リードオブジェクトに新規レコードが登録されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Salesforceのリード情報をもとに競合分析を行うためのマニュアル（指示）を作成します。
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートのアクションを設定し、AIによる分析結果を指定のシートに保存します。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーへの指示内容は、分析したい項目やアウトプットの形式に合わせて任意で設定が可能です。また、連携するGoogle 検索やGoogle スプレッドシートのアカウントも変更できます。
- Google スプレッドシートで分析結果を保存する際に、対象のスプレッドシートやシートは任意で設定してください。
- Salesforce、Google 検索、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Salesforceはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
特にPDFなどのファイルが添付された申請書類は、目視による不備確認やデータの転記作業が必要となり、入力ミスや処理の遅延が発生しやすい課題があります。
このワークフローを活用すれば、Outlookで特定の件名のメールを受信した際、添付された申請書PDFからAIワーカーが自動でデータを抽出したうえで、不備確認や判定結果をもとにkintoneへ登録し、Microsoft Teamsでの通知までをシームレスに行うことができます。これにより、事務局の業務負荷を軽減し、迅速で正確な申請処理を実現します。
- 大量に届くメール申請の処理を効率化し、自治体や行政機関でメール申請の処理を効率化したい担当者の方
- PDF書類からのデータ転記による登録ミスや漏れを防ぎ、データベースの正確性を維持したい管理責任者の方
- 外出先や別作業中でも、申請の登録状況や不備の有無をMicrosoft Teamsで迅速に把握したいチームリーダーの方
- AIワーカーが申請書類の内容を自動で判定するため、人の手による不備確認の時間を短縮し、業務のスピードを向上させます。
- 抽出したデータをkintoneへ自動登録することで、手作業によるヒューマンエラーのリスクを抑え、精度の高いデータ管理が可能になります。
- はじめに、Outlook、kintone、Microsoft TeamsをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、Outlookを選択し、「特定の件名のメールを受信したら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションで、条件分岐を用いて添付ファイルがあるか判定します
- 最後に、オペレーションで、AIワーカーを用いて「申請書PDFからデータを抽出し、内容を判定して登録と通知を行う」ためのスキルを作成します。この際、kintoneとMicrosoft Teamsのアクションを使用ツールとして設定します
- Outlookのトリガー設定で、対象とするメールの件名や抽出したい添付ファイルの条件を業務に合わせて調整してください。
- AIワーカーの指示内容（スキル）をカスタマイズすることで、特定の申請項目に対する不備チェックのルールを詳細に設定できます。
- kintoneの登録先アプリや、Microsoft Teamsで通知を送るチャネルを、組織の運用フローに合わせて変更してください。
- Outlook、kintone、Microsoft TeamsのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- 分岐はパーソナルプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリープランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- パーソナルプラン・ミニプラン・チームプラン・サクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
🛠️RPAとハイパーオートメーションの決定的な違い
ハイパーオートメーションを理解するには、広く普及しているRPAとの比較が近道です。ここでは、自動化の対象範囲や判断の質といった観点から、両者の本質的な差を解説します。
自動化の範囲：単発のタスクかプロセス全体か
RPAとハイパーオートメーションでは、以下のような違いがあります。
- RPA：
システム間のデータ転記など局所的なタスクに留まる傾向があります。 - ハイパーオートメーション：
複数の部門やクラウドサービスを跨ぐエンドツーエンドのプロセスを対象とします。
この違いがあるため、ハイパーオートメーションは部門間の情報の断絶を防ぎ、全社的な最適化を実現します。例えば、顧客の受付から在庫確認、受注、出荷、入金確認までを一連のフローとして統合可能です。タスク単位の効率化では得られなかった、圧倒的なビジネススピードの向上が期待できます。
判断の柔軟性：ルールベースかAIによる適応か
RPAとハイパーオートメーションでは、柔軟性にも違いがあります。
- RPA：
事前に定義されたルールに従うため、あらかじめ例外処理が設定されていない想定外の事象が発生すると、処理が停止することがあります。 - ハイパーオートメーション：
AIや機械学習を中核に含むため、曖昧な指示の解釈や蓄積データに基づく動的な判断が可能です。
ハイパーオートメーションの利用により、状況の変化に対しても、AIが文脈を読み取って自ら適応し、必要に応じて人間に確認を仰ぐといった「知的でしなやかな対応」が実現します。この適応力の高さにより、これまで人間が判断せざるを得なかった複雑な業務領域まで自動化でき、真の省人化が可能となります。
目指すゴール：局所的な効率化からビジネス価値の創出へ
RPAとハイパーオートメーションでは、目的も異なります。
- RPA：
主な目的は「人件費削減」や「ミス防止」といった作業レベルの向上です。 - ハイパーオートメーション：
プロセス全体の透明化や迅速なデータ利活用を通じたビジネス付加価値の向上にあります。
ハイパーオートメーションでは、市場変化をいち早く捉えて製品開発に活かすなど、売上拡大や競争優位性の構築に直結する成果を狙います。作業時間の短縮はあくまで通過点であり、それにより生み出された時間とデータをいかに活用して新たなビジネスチャンスを掴むかという、戦略的な価値創出こそが本来の目的です。
🧬ガートナーが提唱するハイパーオートメーションの核技術
ハイパーオートメーションは、複数の高度な技術が組み合わさることで真価を発揮します。ここでは、ガートナーが重視する主要な構成要素と、それぞれの技術が果たす具体的な役割を解説します。
AIと機械学習（ML）による意思決定の高度化
AIと機械学習は、ハイパーオートメーションにおける「脳」の役割を担います。例えば、以下のような知的な判断を必要とする活動を代替します。
- 非定型書類の読み取り
- 需要予測
- メール内容の意図解釈など
AIが情報の「意味」を理解しアクションを「判断」できるようになることで、自動化の境界線は劇的に拡張されました。従来のシステムでは扱いにくかった複雑な変数を含む業務も、AIの介在により高速に処理できる範囲が広がります。
プロセスマイニングによる業務フローの可視化
自動化を成功させるには、現状の業務が実際どう行われているかを正確に把握することが重要です。プロセスマイニングは、システムログを解析して実際のフローを鏡のように映し出す「目」の役割を担います。
この技術により、どのプロセスを自動化すれば最も高い投資対効果が得られるかを科学的に導き出せます。勘に頼らない「事実」に基づく改善サイクルの構築は、ハイパーオートメーションという壮大な戦略を地に足の着いたものにするための土台となります。
iPaaSとノーコード・ローコードツールによるシステムの統合
iPaaSとノーコード・ローコードツールは、以下のような特徴があります。
- iPaaS：
散在するSaaSや基幹システムを連携させ、データが淀みなく流れるプロセスを構築できるため、情報の断絶を解消し、一気通貫の自動化を実現します。 - ローコードツールやノーコードツール：
少ないコード、またはコーディングゼロで設定を行えるため、現場担当者でも仕組みづくりを行える環境を提供します。
こうしたiPaaSによる連携と、ローコード・ノーコードツールによる柔軟な開発環境が組み合わさることで、実装はより現実的で機動力のあるものへと進化します。この「つなぐ技術」と「作る技術」の融合が、自動化の民主化を促進します。
📈ハイパーオートメーション導入によるメリット
導入企業は単なる効率化を超えた劇的な変革を体験できます。ここでは、具体的なメリットをご紹介します。
業務スピードの向上とヒューマンエラーの削減
最も顕著なメリットは、プロセスの高速化とミスの削減です。人間が介在するステップを減らし、24時間365日の稼働でプロセスを回し続けることで、数日かかっていた処理を数分で完了させることが可能になります。
また、転記ミスや確認漏れを防げるため、業務の品質と信頼性が高まります。リカバリーに費やされていた膨大な時間やストレスが解消され、組織全体が確実に出力を出し続ける体制へと生まれ変わります。
顧客体験（CX）と従業員満足度の同時改善
事務作業から解放された従業員は、クリエイティブな対人業務や戦略的企画に時間を割けるようになります。これは仕事のやりがいを高め、エンゲージメント向上に寄与します。一方で顧客側も、迅速なレスポンスや正確な情報提供を受けられるようになります。問い合わせへの即時回答や、ニーズを先回りした提案などが高い次元で実現します。
従業員が生き生きと働き、顧客がその価値を享受するという良好な関係性は、企業価値を中長期的に高める健全なサイクルです。ハイパーオートメーションは、社内向けの効率化ツールであると同時に、社外に向けた最高のサービス品質を実現するための基盤でもあると言えます。
🧪【検証】領収書の処理を自動化してみた！
ここでは、ハイパーオートメーションツールのYoomを使って、業務フローを自動化してみた結果をご紹介します。具体的には、Google Driveに領収書を保存後、OCRしてAIで仕訳を行い、Google スプレッドシートへ記録する処理を行いました。
検証条件
検証は、以下の条件で行いました。
- Yoomアカウント：サクセスプラン
- Google アカウント：無料プラン
動作確認用に以下の領収書を利用しました。
処理したデータの記録用に以下のシートを利用しています。
検証
自動化を試した手順を紹介します。なお、自動化フローは、以下の解説ページとテンプレートをもとに作成しています。
【解説ページ】
【簡単設定】Google Driveに保存した請求書や領収書を自動登録する方法 | Yoom
【テンプレート】
- Google DriveとGoogle スプレッドシートで領収書管理や経費精算を行っている方
- 領収書の転記作業に時間がかかり、コア業務に集中できないと感じている担当者の方
- 経費精算業務のヒューマンエラーを減らし、業務プロセスを標準化したいと考えている方
- Google Driveに領収書が追加されると自動で内容を読み取り、Google スプレッドシートに記録するため、これまで手作業に費やしていた時間を短縮できます。
- AIが情報を読み取ることで、手作業による金額の入力間違いや転記漏れといったヒューマンエラーの発生を防ぎ、データの正確性を高めることに繋がります。
- はじめに、Google DriveとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- トリガーで、Google Driveを選択し、「新しくファイル・フォルダが作成されたら」アクションを設定し、領収書が格納されるフォルダを指定します。
- オペレーションで、Google Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、トリガーで検知したファイルを取得します。
- 続いて、オペレーションでAI機能の「OCRで文字を抽出」アクションを設定し、ダウンロードしたファイルから必要な情報を抽出します。
- 続いて、オペレーションでAI機能の「テキストを生成」アクションを設定し、仕訳の内容を生成します。
- 最後に、Google スプレッドシートで領収書情報を追加するオペレーションを設定し、抽出した情報を指定のシートに記録します。
- AI機能の「領収書を読み取る」アクションでは、店名や合計金額、日付など、読み取りたい項目を任意でカスタム設定できます。
- AI機能の「テキストを生成」アクションでは、仕訳を行うなど、任意のプロンプトを設定できます。
- Google スプレッドシートに追加する際、AI-OCR機能で読み取ったどの値をどの列に記録するかを、変数をマッピングして自由に設定できます。
- Google Drive、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- OCRデータは6,500文字以上のデータや文字が小さい場合などは読み取れない場合があるので、ご注意ください。
【手順】
- 自動化フローの作成：解説ページを参考にして自動化フローを作成します。
- 領収書の保存：テスト用の領収書をGoogle Driveに保存します。
- 結果の確認：自動処理された結果を確認します。
検証結果
SaaS、OCR、AIを組み合わせた自動化を試してみて、以下のことがわかりました。
- SaaS、OCR、AIを連携させた業務フローをノーコードで構築できました。
- 領収書をGoogle Driveに保存するだけで、全処理が自動で完了しました。
- フロー構築には、構成の設計やツール間での変数の設定といった手間がかかりました。
🔷複雑な業務フローもノーコードで自動化が可能
SaaSやOCR、AIを組み合わせた複雑な一連の作業が自動化されることが確認できました。具体的には、Google Driveにテスト用の領収書データを保存するという1つのアクションだけで、OCRによるテキストの読み取り、AIを活用した仕訳判断、そしてGoogle スプレッドシートへの記録までが一気に処理されます。
これまで工程ごとに発生していた手作業の多くが不要となるため、現場の作業負担が大きく減少します。また、プログラミングの知識がなくても、これらの高度なハイパーオートメーションをノーコードで実現できた点は非エンジニアにとって大きなメリットです。ただし、今回のようにAIによる処理を組み込む際には、ハルシネーションのリスクがあるため、必ず目視での確認が必要です。
🔷フロー構築の手間と変数を扱うハードルに注意
一般的に、複数のツールを跨いだ自動化フローを構築する際には、全体の構成を考えたり、項目を変数として設定したりする手間が発生します。OCRやAIによる専用ツールを単体で利用する場合と比較すると、各サービスをスムーズに連携させるための論理的な設定が必要になるため、非エンジニアの方にとっては少しハードルが高いと感じるかもしれません。
しかし、Yoomのようにあらかじめ連携済みのテンプレートが用意されているサービスを活用すれば、この設定にかかる手間を削減できるため、導入のハードルを無理なく下げることができます。
⚡ハイパーオートメーション導入の注意点
数多くのメリットを享受するためには、導入に伴うリスクについても正しく理解しておく必要があります。プロジェクトを失敗させないために、考慮すべき重要なポイントを整理しました。
初期投資と専門スキルの確保に伴うコスト負担
ハイパーオートメーションの導入にあたっては、費用・人材の確保がポイントです。
複数の高度な技術を組み合わせて運用するため、初期の構築費用やライセンス費用が高額になりやすい傾向があります。また、それらを適切に設計・連携させ、長期的に安定運用していくためには、業務とITの両方に精通した専門スキルを持つ人材の確保が不可欠です。社内育成や外部パートナー選定など、技術面以外のリソース確保にも相応の投資が求められます。投資対効果を短期的なコスト削減だけで判断せず、ビジネス成長という長期視点で評価することが重要です。
データの品質不足による自動化精度の低下
AIを活用した自動化では、出力精度において入力データの品質がポイントになります。形式不備や欠損が多い不完全なデータはAIの誤判断を招き、プロセスに混乱をもたらします。こうした課題をクリアするためには、以下のような対策が重要です。
- 実装前のデータクレンジング
- データの標準化
- ガバナンス策定
高品質なデータ基盤を整えることこそが、ハイパーオートメーションというエンジンの性能を引き出し、信頼性の高い自動判断を実現するための絶対条件となります。
既存システムとの互換性やセキュリティのリスク
導入にあたっては社内ポリシーとの適合性を厳密に確認し、アクセス権限管理や暗号化、ログ監視といったガバナンス体制を並行して構築する必要があります。なぜなら、以下のようなリスクがあるためです。
- 動作の安定性
- セキュリティ
レガシーシステムと最新クラウドサービスを連携させる際、技術的制約から動作が不安定になることがあります。また、複数のツールを接続することで、意図しない経路からの情報漏洩や認証設定の不備といったセキュリティリスクも無視できません。最新技術の恩恵を受けつつも、守るべき情報を確実に守るための安全な基盤を選択し、常にシステム全体の健全性をモニタリングし続ける姿勢が不可欠です。
🏁まとめ
ハイパーオートメーションは、ガートナーが提唱するように、AIやRPAなどの複数のテクノロジーを戦略的に組み合わせ、組織全体のプロセスを自動化する強力なアプローチです。検証からもわかったように単発のタスクの効率化を超え、業務全体の生産性を向上させる手段として、今や多くの企業にとって避けては通れないテーマとなっています。
導入にあたっては、データの品質やコスト、セキュリティといった注意点もありますが、それ以上に業務スピードの向上やミスの削減、そして従業員がより価値ある仕事に注力できるというメリットがあります。まずは身近な業務のプロセス全体を見直し、自動化の余地を探ることから始めてみてはいかがでしょうか。
🔄Yoomでできること
ハイパーオートメーションを自社で構築しようとすると、各サービスのAPI連携やAIの導入に高いハードルを感じるかもしれません。しかし、Yoomを活用すれば、直感的な操作だけで自動化フローを作成できます。
例えば、定期的なデータ集計や、AIによる文章の要約、複雑な条件分岐を伴う通知設定なども、すべて1つのプラットフォーム上で完結します。面倒なルーチンワークをYoomに任せて、あなたのチームがより本質的で、人にしかできないクリエイティブな仕事に集中できる環境を手に入れましょう。具体的な活用イメージを掴むために、ぜひ以下のテンプレートをチェックしてみてください。
- Asanaを用いたプロジェクト管理を行っており、毎週の報告書作成に負担を感じているPMの方
- Googleドキュメントでの報告書作成やSlackへの通知を、手作業で行っているチームリーダーの方
- プロジェクトの進捗状況をAIに自動要約させ、迅速な状況把握をしたい経営者やマネージャーの方
- Asanaからタスク状況を抽出し、AIが進捗を要約した報告書をGoogleドキュメントで作成するため、手作業による転記ミスを防止できます。
- 作成された報告書のURLがSlackへ自動通知されるため、チーム全体への情報共有がタイムリーに行われ、報告漏れを防ぐことが可能です。
- はじめに、Asana、Slack、Googleドキュメント、Google DriveをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールトリガーを選択し、毎週指定の時刻に実行されるよう設定します。
- 最後に、AIワーカーで、Asanaのタスク一覧を取得し、その内容をもとに進捗を要約した報告書をGoogleドキュメントで作成し、Slackへ通知を行うためのスキル（指示）を作成します。その際、Asana、Googleドキュメント、Google Drive、Slackののアクションを使用ツールとして設定し、一つのプロセスで完結させます。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーへの指示内容を編集することで、特定のプロジェクトのみを対象にしたり、特定の期限切れタスクを重点的に要約したりするなどの調整が可能です。
- Googleドキュメントの雛形となるテンプレートを用意し、Google Driveのコピーアクションと組み合わせることで、指定のフォーマットで報告書を作成できます。
- Slackの通知先チャンネルをチームごとに変更したり、報告対象メンバーをメンションしたりする設定も可能です。
- Asana、Slack、Googleドキュメント、Google DriveのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 受領した請求書のデータ入力や仕訳作業を自動化し、経理業務を効率化したい担当者の方
- 独自の経理ルールに基づいた勘定科目判定の精度を高め、入力ミスを防止したいと考えている方
- Google Drive、freee会計、Slackを併用しており、ツール間のデータ連携をスムーズにしたい方
- Google Driveにファイルをアップロードするだけで、freee会計への登録までが自動で完結するため、データ転記に費やしていた時間を短縮できます。
- AIが自社のルールに従って勘定科目を判断するため、属人化を防ぎながらスムーズな仕訳登録が可能となり、ヒューマンエラーのリスクを軽減します。
- はじめに、Google Drive、freee会計、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle Driveを選択し、「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定します。
- 次に、AIワーカーで、Google Driveに保存された請求書をダウンロードして読み取り、自社の経理ルールに従ってfreee会計への未決済取引として仕訳登録を行うためのスキルを作成します。Google Driveの「ファイルをダウンロードする」アクション、freee会計の「未決済取引の作成」アクション、Slackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを使用ツールとして設定してください。
- Slackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、指定のチャンネルにfreee会計で作成された取引を通知します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Google Driveのトリガー設定では、請求書をアップロードする対象のフォルダIDを自社環境に合わせて指定してください。
- AIワーカーのスキル（指示文）にて、自社特有の勘定科目のルールや税区分の判定基準を詳細に記載することで、仕訳の精度をより高めることができます。
- Slackの通知設定では、処理結果を報告するチャンネルや、通知するメッセージの内容を運用に合わせて自由にカスタマイズしてください。
- Google Drive、freee会計、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
