AIワークフローとは？AIエージェントの違いや作り方、ツールを解説！【事例あり】

AIを業務に活用する企業が増えるなかで、注目されているのが「AIワークフロー」です。従来のRPAやルールベースの自動化とは異なり、生成AIを活用することで、文章の理解・要約・意思決定まで自動で行うことが可能になっています。

本記事では、AIワークフローの基本から具体的なツールの比較、活用事例、SlackやGitHubなどとの連携方法まで、導入を検討する企業が押さえておくべきポイントを網羅的に解説します。
社内業務の効率化や自動化の第一歩として、ぜひ参考にしてください。

AI総合研究所では、AIワークフロー内製化、開発、運用の伴走支援を行っています。
お気軽にご相談ください。

AIワークフローとは？

AIワークフローとは、生成AIや機械学習を活用して業務プロセスを自動化・最適化する仕組みです。

従来のワークフローツールやRPA（Robotic Process Automation）が決まったルールや条件に基づく処理に特化していたのに対し、AIワークフローは柔軟に非構造データを処理し、判断や文章生成までを担う点が大きな特徴です。

AIワークフローとは

特に近年では、ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）と外部ツールを連携させることで、「人間の判断を要していた業務」まで自動化の対象が広がっています。
たとえば、以下のような用途で利用が進んでいます。

• お問い合わせ内容に応じた返信文の自動生成
• 社内チャットへの回答ボット
• 書類の要約や要点抽出
• ワークフローの各ステップにLLMを組み込む処理

このように、AIワークフローは、ルールベースでは困難だった業務の自動化を可能にし、より高度な判断や応答を実現する基盤として注目を集めています。

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AIワークフローの仕組み

AIワークフローが賢く柔軟な判断ができるのは、その中核にChatGPTのような「生成AI（LLM）」が組み込まれているからです。基本的な処理の流れは、以下の3ステップで構成されています。

AIワークフローの仕組み

1. トリガー（入力）

   • ワークフローを開始するきっかけです。例えば、「問い合わせフォームが送信された」「Slackに特定のメッセージが投稿された」「新しいファイルがアップロードされた」といったアクションがトリガーとなります。
     
     

2. AIによる処理

   • トリガーによって受け取った情報を、生成AIが処理します。
   • 文章の理解・要約： メールやチャットの内容を読み取り、意図を抽出したり、要約を作成したりします。
   • 判断・分類： 内容の緊急性や種類を判断し、「クレーム」「質問」「要望」などに分類します。
   • 社内情報の参照（RAG）： 必要に応じて、社内のマニュアルや過去の事例データベースをAIが自ら検索し、その情報を基に回答を生成します。（これをRAG：検索拡張生成と呼びます）
   • 文章生成： 上記の理解や判断に基づき、返信メールの文面や、Slackへの通知メッセージなどを自動で生成します。
     
     

3. 出力・連携

   • AIが処理した結果を、指定されたツールに出力・連携します。
   • Slackへの通知、メールの自動返信、Notionデータベースへの記録、Googleスプレッドシートの更新など、様々なアクションを自動で実行します。

このように、AIワークフローは**「入力の理解」から「判断」、「出力の生成」までをワンセットで行うことで、知的作業の一部を人間に代わって実行する**のです。

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AIワークフローとAIエージェントの違い

AIワークフローについて理解が深まると、よく似た言葉である「AIエージェント」との違いが気になるかもしれません。両者はどちらも業務を自動化しますが、その性質は異なります。

AIワークフローとAIエージェントの違い

比較項目	AIワークフロー	AIエージェント
処理の性質	定型的・反復的な業務	非定型的・状況判断を伴う業務
制御の仕方	人間が事前に定義したフロー通りに動く	ゴールを目指して自律的に推論・判断・行動する
ユースケース	通知、集計、定型応答など	調査分析、企画立案、複雑な問題解決の支援など

簡単に言えば、AIワークフローは「指示された手順を完璧にこなす部下」、**AIエージェントは「目的を伝えると自分で考えて動く優秀なアシスタント」**のようなイメージです。

実行基盤（エージェントランタイム）という考え方

実務では、エージェントを「どこで・どう安全に動かすか」も重要です。近年は、エージェントの実行・デプロイ・監視・ガバナンスまで含めて提供する基盤が登場しています。

たとえばMicrosoftでは、**Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry）**の文脈で、エージェントの設計から運用までを支えるサービスとして Foundry Agent Service を提供しています。ローコードで素早く作るならCopilot Studio、より複雑な業務プロセスをプロコードで作り込みたいならFoundry Agent Service、といった整理がしやすくなっています。

まずはAIワークフローで定型業務の自動化から始め、将来的にはAIエージェントに、より複雑なタスクを任せていく、というステップアップを考えると良いでしょう。

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AIワークフローツールのおすすめ6選

AIワークフローを構築するには、手軽なノーコードツールから高度な開発環境まで、多岐にわたる選択肢が存在します。ここでは、目的やスキルレベルに応じて選べる代表的なツールとその特徴を紹介します。

AIワークフローツールの選び方 3つのポイント

最適なツールを選ぶには、まず以下の3つのポイントを明確にすることが重要です。自社の状況と照らし合わせながら、どのツールがフィットするか考えてみましょう。

1. 目的と複雑さ：
   「定型的な通知」なのか「複雑なデータ処理や顧客対応」なのか。実現したいワークフローの複雑さで、必要な機能は変わります。
   
   
2. 利用者のスキル：
   プログラミング知識のない非エンジニアが使うのか、開発者がカスタマイズを前提に使うのか。ツールの「使いやすさ」と「柔軟性」のバランスを見極めましょう。
   
   
3. 連携したい既存ツール：
   Slack、Google Workspace、Microsoft 365など、すでに社内で使っているツールとスムーズに連携できるかは重要な選定基準です。

ここからは、ツールのタイプを「手軽さ重視の非エンジニア向け」と「AI活用・開発者/企業向け」の2つに分けて、具体的なツールを紹介していきます。

AIワークフローツールのおすすめ6選

【手軽さ重視・非エンジニア向け】

まずは、プログラミング知識がなくても直感的に操作でき、すぐに業務改善を始められるツールを2つ紹介します。多くのSaaSを連携させたい場合や、簡単な自動化から試したい場合に最適です。

1. Zapier：SaaS連携の王道、AI機能も搭載

8,000以上のWebサービスを数クリックで連携できる、業界のパイオニア。「Zap（ザップ）」と呼ばれるシンプルな自動化ルールで、プログラミング知識がなくても直感的に操作できます。

OpenAIやClaudeとの連携も可能で、既存の業務フローに手軽にAIを組み込めます。近年は、AIが外部ツールを安全に呼び出すための接続標準として注目されるMCPに対応した「Zapier MCP」も提供されており、AIエージェント側の“アクション実行”をまとめて受け持たせる設計も取りやすくなっています。

• こんな人におすすめ：
  プログラミング経験がない方、多くのSaaSを連携させたい方、簡単な自動化から試したい方。

2. Make (旧 Integromat)：視覚的で柔軟なフロー構築

モジュールをドラッグ＆ドロップで繋ぎ、視覚的にワークフロー（シナリオ）を構築できるのが魅力です。Zapierよりも複雑な条件分岐やデータ処理に強く、無料プランでも多くの機能が試せます。近年はAI機能も拡充しており、AIツールキットやAI Agents（ベータ）を使って、ワークフロー内にAIの判断や対話を組み込みやすくなっています。

• こんな人におすすめ：
  視覚的なUIを好む方、Zapierでは物足りない方、コストを抑えたい方。

【AI活用・開発者/企業向け】

次に、生成AIの活用を前提としたり、より複雑な要件やセキュリティに対応できたりする、開発者や企業向けの本格的なツールを4つ紹介します。

3. Dify：LLMアプリ開発に特化したプラットフォーム

生成AIを活用したアプリケーション開発に特化したオープンソースのプラットフォームです。RAGパイプラインの構築やAIエージェントの開発を、直感的なUIで実現できます。プロンプトの管理・改善、ログ分析機能も充実しています。

なお、DifyはApache 2.0をベースにした独自のオープンソースライセンスで提供されており、商用利用や再配布などの扱いは利用形態に応じて確認しておくと安全です。

• こんな人におすすめ：
  社内データと連携したAIチャットボットを構築したい開発者、独自のAIツールを効率的に開発したい方。

【関連記事】
Difyとは？できることや使い方・料金体系を解説！商用利用時の注意点も

4. n8n：オープンソースで高機能な自動化ツール

"node-based"エディタでフローを視覚的に構築できる、高機能な自動化ツールです。自社のサーバーにホスティングできるため、セキュリティ要件が厳しい場合や、大量の処理をコストを抑えて実行したい場合に強力な選択肢となります。

一方でn8nは、いわゆる“完全なOSS”というより、Sustainable Use License（フェアコード系のライセンス）で提供されています。自社の運用形態（自社利用か、顧客向け提供を含むか）によっては、ライセンス条件の確認が重要になります。

• こんな人におすすめ：
  コストを抑えたいエンジニア、オンプレミス環境で運用したい企業。

【関連記事】
n8nとは？できることや使い方、料金体系を解説

5. Copilot Studio：Microsoft環境とのシームレスな連携

特徴： Microsoftが提供する対話型AIの構築プラットフォーム。Teams、Outlook、SharePointといったMicrosoft 365製品や、Power Automateとの連携が非常に強力です。社内向けのAIチャットボットや業務アシスタントの構築に適しています。

また、近年は機能ごとに課金単位が分かれやすくなっているため、運用前に「どの機能を、どのくらい使うか」を前提にコスト設計をしておくと安心です。

• こんな人におすすめ：
  すでにMicrosoft 365を全社活用している企業、社内の問い合わせ対応を自動化したい情シス部門。

【関連記事】
Microsoft Copilot Studioとは？できることや料金、Power Automateとの連携方法を解説

6. Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry）：エンタープライズ向け統合AI基盤

AIモデルのカタログ、ファインチューニング、RAG、評価基盤までを統合した、企業向けの包括的なAIプラットフォーム。単なるワークフローツールではなく、高品質で信頼性の高いAIソリューションを開発・運用するための基盤そのものです。

近年は名称が Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry） として整理され、エージェント実行のための Foundry Agent Service も含めて、設計・運用まで一貫して整えやすくなっています。

• こんな人におすすめ：
  全社レベルで生成AI活用を推進する大企業、高度なセキュリティ・ガバナンスを求める企業。

【関連記事】
Azure AI Foundryとは？その概要や機能、RAGとの関係性を解説

これらのツールは、業務ごとに柔軟なワークフローを構築し、LLMとの連携によって“判断”や“生成”を自動化できる点で従来の自動化ツールとは異なります。特にDifyのようにLLM専用に設計されたプラットフォームでは、プロンプト設計・履歴管理・ユーザーごとの制御など、業務導入に必要な機能が充実しています。

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ツールの早見表：誰がどれを選ぶか

ツール選びで迷ったときは、「誰が運用するか」「既存基盤が何か」で大枠を決めるとブレません。以下はあくまで目安ですが、社内の意思決定を早めるのに役立ちます。

目的/状況	まず検討したい選択肢	理由
非エンジニアが、通知・転記・簡単な連携を回したい	Zapier / Make	UI中心で始めやすく、SaaS連携が豊富。
条件分岐やデータ処理が多いが、コードは最小にしたい	Make	シナリオ設計の自由度が高い。
社内データ（RAG）を使ったAIアプリ/ボットを素早く作りたい	Dify	LLMアプリに必要な部品が揃っている。
自社ホストで運用し、実行回数が多い・コストを最適化したい	n8n	自社運用しやすく、複雑なフローに強い。
Microsoft 365中心で、情シス/業務部門がローコードで回したい	Copilot Studio	M365/Power Platformとの親和性が高い。
エージェントを含む全社基盤として、評価・監視・ガバナンスまで整えたい	Microsoft Foundry / Foundry Agent Service	開発〜運用を一気通貫で設計しやすい。

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AIワークフロー設計・導入チェックリスト【PoC→本番】

AIワークフローは「作る」よりも「業務に馴染ませて、回し続ける」ほうが難しい領域です。PoCで終わらせず本番化するために、最低限押さえておきたい観点をチェックリストで整理します。

1) 目的と成功指標（KPI）を先に固定する

何をもって成功とするかが曖昧だと、ワークフローが増えるほど評価不能になります。たとえば「問い合わせ一次返信の平均時間」「手作業の削減時間」「誤返信率」など、業務に紐づいた指標に落とし込みます。

2) 入力データの範囲と品質を定める

フォーム、メール、Slackなど、入力の形式がバラつくほど失敗しやすくなります。最初は対象チャネルを絞り、例外ケースを増やしすぎないのが現実的です。

3) 人が承認するポイント（Human-in-the-loop）を置く

「自動返信」「顧客への送信」「社外共有」など、事故の影響が大きい箇所は承認ステップを置きます。AIの“それっぽい誤り”はゼロにできない前提で、業務設計側で吸収します。

4) 例外処理とロールバックを定義する

AIが失敗したときに、どこへ戻すか、誰が拾うかを決めます。Slack通知だけで終わるのか、チケット化するのかで運用負荷が変わります。

5) ログ・監査・評価（品質管理）を仕組みに入れる

「何を入力し、何を出力し、どう判断したか」が追えないと改善できません。個人情報や機微情報が含まれる可能性があるため、ログ方針（保存範囲、マスキング、保持期間）もセットで決めます。

6) ガバナンスと法規制の観点を確認する（国内外）

海外拠点やEU向けサービスがある場合、EU AI Actなどの規制動向も無視できません。また国内でも、総務省・経産省のガイドライン（AI事業者ガイドライン）に沿ったガバナンス整備が推奨されています。法令対応の詳細は個別に確認が必要ですが、少なくとも「リスク評価」「説明責任」「体制」「監視」の観点を運用設計に含めておくと安全です。

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AIワークフローのコスト設計【課金の地雷とガードレール】

AIワークフローの費用は「ツールの月額」だけでは決まりません。運用段階で想定外に膨らみやすいポイントを先に潰しておくと、導入判断がブレにくくなります。

1) 課金単位を揃えて見積もる（実行回数/タスク/メッセージ）

Zapierはタスク、n8nは実行回数、Copilot Studioは機能ごとに課金の見え方が変わるなど、単位がバラバラです。まずは「月に何件流れるか」を起点に、各ツールの課金単位へ変換します。

2) LLMコストは“変動費”として別枠で管理する

同じフローでも、プロンプトやRAGの検索回数、出力長でコストが変わります。PoCでは問題なくても、本番で件数が増えると効いてきます。

3) コストガードレールを設定する（上限・段階停止・フォールバック）

上限超過時に「止める」「簡易モードに落とす」「人手に切り替える」など、ワークフロー側で安全弁を用意します。特に顧客対応系は、止まったときの運用もセットです。

4) “運用の人件費”もTCOに入れる

監視、例外対応、プロンプト改善、ナレッジ更新は継続タスクです。月に何時間かかるかを置かないと、導入後に燃えます。

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接続の標準化：MCP/コネクタ戦略で“作り捨て”を防ぐ

AIワークフローが増えるほど、最終的にボトルネックになるのは「外部ツールとの接続」です。属人的なWebhookやスクリプトが増えると、担当者の異動やツール変更で一気に破綻します。

1) 接続は“アダプタ層”で正規化する

アプリごとにバラバラな入出力をそのままAIに渡すのではなく、ワークフロー側で正規化してから渡すと運用が安定します。ログや監査の観点でも整理しやすくなります。

2) MCP/コネクタで、アクション実行を集約する

MCP対応の接続（例：Zapier MCP）のように、AIエージェントから見た“道具箱”を一箇所に集約すると、個別連携の作り込みを減らしやすくなります。複数のAIを併用している企業ほど効果が出ます。

3) 変更に強い設計にする（ツール差し替え前提）

「Slack→Teams」「Notion→SharePoint」など環境が変わることは珍しくありません。接続点を薄く保ち、差し替え前提で設計しておくと移行が楽になります。

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AIワークフローの活用イメージ【Slack・Notion・GitHubとの連携で業務を自動化】

AIワークフローの真価は、すでにチームで利用している業務ツールと連携させることで最大限に発揮されます。普段何気なく使っているツールが、AIと連携することで驚くほど賢く、便利なものに生まれ変わります。

ここでは、代表的なツールとの連携で、どのような自動化が実現できるのかを紹介します。

Slackとの連携：リアルタイムな情報共有を加速する

今や多くの企業でコミュニケーションの基盤となっているSlack。この情報が集まる場所とAIを連携させることで、リアルタイムな情報共有と対応の迅速化が実現します。

• 問い合わせフォームの入力 → LLMで要約・分類 → Slackに自動通知
• ChatGPT APIと連携したAIアシスタントBotによるチャット対応
• DifyやZapier経由でステータス更新や返信案の通知も可能

Notionとの連携：ナレッジ管理を全自動化する

「第二の脳」とも呼ばれるNotionは、ナレッジやタスクを集約するのに最適なツールです。AIワークフローを使えば、面倒な手作業での記録や整理から解放され、Notionを真のナレッジベースへと進化させることができます。

• 会議メモや議事録の自動要約をNotionに記録
• タスクの要点抽出 → Notionデータベースへの自動登録
• RAGと組み合わせたナレッジ管理（例：Notion内データを検索参照）

GitHubとの連携：開発プロセスを効率化する

開発チームやドキュメント管理においては、GitHubのIssueを中心としたAIワークフローの自動化が特に有効です。開発プロセスの煩雑な部分を自動化し、チームがより本質的な作業に集中できるようになります。

• 新しいIssue作成をトリガーに、タイトルから目的を抽出 → 該当記事やコードテンプレートを自動生成
• コメントやラベルを起点に、担当割り当てや進捗の自動更新を行う
• 期日・担当者の情報を入力すれば、自動でスケジュールや通知を設定
• GitHub Copilot（Chat/Agent）やGitHub Actionsと連携して、実装とドキュメントの両方をワークフロー管理

【関連記事】
GitHub Copilot Workspaceとは？プロジェクト管理との違い・連携方法を解説

このように、既存のSaaSや開発ツールと柔軟に接続できる点が、AIワークフローの大きな強みです。

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AIワークフローの活用事例

AIワークフローは、すでに多くの日本企業で実際に導入され、業務効率化の成果を上げています。ここでは、代表的な導入事例を紹介します。

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【カカクコム】AI開発基盤「Dify」の全社導入

株式会社カカクコムでは、AIエンジニア不足や開発の長期化といった課題への対応策として、AIアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」のエンタープライズ版が全社的に利用されています。

同社はGoogle Cloudを基盤とし、SSO（シングルサインオン）による認証やアクセス制限といったガバナンスを適用した環境を構築。従業員がセキュアな環境でAIアプリケーションを開発できる体制を整えています。

公開記事では、利用開始から約1ヶ月で全従業員の約3割が登録し、問い合わせ対応の自動化など約70のアプリケーションが作成されたと紹介されています。その一方で、より詳細な権限管理機能の必要性など、運用面での課題も挙げられています。

参考:カカクコムにおけるDifyエンタープライズ版の全社導入と活用ポイント

【NOT A HOTEL】AIワークフローツール「n8n」による業務自動化

NOT A HOTELでは、反社会的勢力との取引を防止するためのチェック業務（反社チェック）の自動化を起点とし、AIワークフローツール「n8n」が全社的に導入されています。

当初、同社はZapierとGeminiを組み合わせて反社チェックの一部自動化に着手し、処理時間を平均1.5日から約5分へ大幅に短縮する成果を上げました。しかし、処理の複雑化に伴うコストの増大や、Zapierの直線的なフロー設計における拡張性の限界といった課題に直面しました。

これらの課題を解決するため、より柔軟な設計が可能でコスト効率も高い「n8n」へ移行。n8nは実行回数ベースの設計であることに加え、視覚的なエディタで複雑な分岐やAIの判断を組み込んだワークフローを構築しやすい利点がありました。

同社は「AIが叩き台を作り、人が仕上げる」という思想のもと、n8nを活用。全社ワークショップや学習キットの配布を通じて利用を促進し、最終的にn8nのエンタープライズ版を導入して、さらなる業務自動化を進めています。

参考:焦燥から行動へ：AIワークフローが開いた自動化の扉

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AIワークフロー導入をAI総合研究所がサポートします

AIワークフローを実際の業務に導入する際、「どのツールが最適か分からない」「社内でPoC（概念実証）を行う余力がない」「セキュリティやルール設計に不安がある」といった悩みを抱える企業は少なくありません。

AI総合研究所では、そうした企業の課題に対して、戦略立案から実装支援まで一貫してサポートを提供しています。

AIワークフロー導入

提供可能なサポート内容

• 現状業務の可視化とワークフロー化の支援
  　業務フローを棚卸しし、AIで代替可能な部分を洗い出します。
• 目的に応じたツール選定と初期構築
  　Dify、Zapier、n8n、Copilot Studioなど複数の選択肢から最適なツールを提案。
• SlackやGitHubなどとの連携設計支援
  　既存の業務基盤を活かした自然なAI統合を実現します。
• 運用開始後のフォローアップと改善提案
  　導入後の改善・リスク管理まで長期的に支援します。

生成AI時代において、業務ワークフローは「仕組みで勝つ」ための重要な領域です。
AI総合研究所は、企業の業務自動化・AI活用の第一歩を力強く後押しします。

お気軽にご相談ください。

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まとめ：AIワークフローは業務改革の第一歩

本記事では、AIワークフローの基本から仕組み、具体的な活用事例、ツールの選び方、そして導入のポイントまでを解説しました。

• AIワークフローは、AIの判断力を活用して業務を柔軟に自動化する仕組み。
• 定型業務の効率化や属人化の解消に大きな力を発揮する。
• Zapierのような手軽なツールから、DifyやCopilot Studio、Microsoft Foundryのような本格的なものまで選択肢は豊富。
• 成功の鍵は「スモールスタート」。まずは簡単な業務から試してみることが重要。

生成AIを活用した業務改革は、もはや一部の先進企業だけのものではありません。AIワークフローは、その変革を自分自身の業務で体験するための、最も身近で強力なツールです。

まずは無料プランのあるツールを使って、あなたの身の回りにある「ちょっと面倒な作業」の自動化から挑戦してみてはいかがでしょうか。その小さな一歩が、会社全体の生産性を大きく向上させるきっかけになるはずです。