はじめに：AI活用は「チャットボット」だけで終わらせず「業務フロー」に接続すると効果が出やすい

AI活用というと、まずAIチャットボットを思い浮かべる方が多いかもしれません。
問い合わせへの一次回答や、社内FAQの検索支援など、チャット型の価値は大きいです。

一方で、業務の負荷を下げるうえでは「回答できる」だけでは不十分なことがあります。
多くの業務は、会話のあとに 依頼内容の確認、担当の割り当て、チケットや台帳への記録、関係者への通知 といった作業が続くためです。

この記事では、つなぎAIを例に、「受付→処理→記録」 を一つの流れとして設計し、ノーコードでも業務で運用しやすいAIアプリを作る考え方と手順を解説します。
ゴールは、チャットボットと会話が成立することではなく、次工程へ進むための情報と記録が揃う状態を作ることです。

よくあるつまずき：回答はできるが、起票や記録につながらない

AIチャットを導入しても業務負荷が下がりにくい例として、次のような状態がよく起きます。

• 回答はできるが、担当者が手作業で起票している
• 必要情報が揃わず、追加確認の往復が発生する
• 対応履歴が残らず、対応漏れや二重対応が起きる
• AIの誤回答が混ざり、利用者が使い方に迷う

これを避けるには、AIの出力を「文章」で終わらせず、業務の流れに組み込む必要があります。

本記事で扱う形：受付→処理→記録をつなぐ

本記事では、次の3点をセットで設計します。

受付：必要情報を取り切り、入力漏れや差し戻しを減らす
処理：分類、要約、下書き作成、チェック補助など途中工程を支援する
記録：チケット／台帳に残し、担当・期限・対応状況を追跡できるようにする（通知も含む）

つなぎAIでできる「ノーコードAIアプリ」の全体像

本記事の「つなぎAI」は、DifyをベースにAIアプリとワークフローを構築できる仕組みとして扱います。

つなぎAIは、AIアプリを作るためのプラットフォームです。
特徴は、AIの返答だけでなく、分岐、チェック、外部連携を組み合わせてワークフローとして構成できる点です。
結果として、AIを「説明役」ではなく「業務の一部」として組み込みやすくなります。

つなぎAIは「AI×ワークフロー×外部連携」を組み合わせて構築できる

業務で使いやすいAIアプリには、だいたい次の要素が必要です。

• 入力の収集（ヒアリング／フォーム）
• 条件分岐（不足があれば追加質問、例外は担当へ）
• 生成（要約、分類、下書き）
• 記録（台帳／チケット起票） ・通知（各種チャットアプリ/メールなど）

これらを「一連の処理」として組めると、運用時の手作業（転記、起票、共有）が減りやすくなります。

“自動化”に必要な3要素：入力／判断／記録

自動化という言葉は「完全に自動で処理する」印象を持たれがちです。

本記事では、完全自動に限定せず、業務の一部を半自動化することも含めて扱います。そのうえで、構造として重要なのは次の3つです。

入力：何を必須情報として受け取るか
判断：入力された情報をどう分類し、どこまでAIが支援し、どこで人に引き継ぐか 記録：情報をどこに残し、誰が追跡できる状態にするか

自動化テーマの選び方：成果が出やすい業務の条件

どの業務を題材にするかで、設計の難易度と成果の出方が大きく変わります。最初は、業務負荷の削減が数字で見えやすいテーマを選ぶのがおすすめです。

件数が多い・定型・判断が単純から始める

最初の題材として選びやすい条件は次の通りです。

• 件数が多い：改善効果が見えやすい
• 定型：必須項目や手順が固定しやすい
• 判断が単純：最終判断を人に残しやすく、誤りが致命的になりにくい
• 記録先が明確：チケットや台帳に落としやすい

例外が多く、判断の責任が重い業務は、運用ルールを整えてから取り組むほうが安全です。

おすすめテーマ例

総務：社内問い合わせ一次対応、依頼受付
営業：資料請求・問い合わせの分類、商談前ヒアリングの要点化
CS：問い合わせ分類、返信下書き、FAQ参照＋エスカレーション
情報システム部門：アカウント申請、よくあるトラブルの一次案内、チケット起票

題材として扱いやすいのは『社内問い合わせ一次対応（社内FAQ/規程検索）』です。
理由は、定型化しやすいかつ根拠文書を用意しやすい、またログ解析でPDCAを回しやすいためです。

設計編：受付→処理→記録の「型」を作る

つなぎAIの操作手順よりも、まず「型」を決めることが重要です。
型が決まると、実装・テスト・運用のいずれもブレにくくなります。

受付：社内問い合わせ一次対応の質問設計

社内問い合わせ一次対応で重要なのは、質問者が欲しい答えに到達するための情報を、過不足なく集めることです。
「何について知りたいか」が特定できないと、AIは一般論に寄りやすくなり、必要な手順や窓口が提示できないことがあります。

社内問い合わせ一次対応テンプレ

最初に聞く項目

• 問い合わせ種別：例：就業規則／勤怠／経費／備品／入退社／IT手続き など
• いま知りたいこと：例：申請手順、必要書類、締切、窓口
• 状況：例：新入社員、管理職、派遣、在宅、出張中 など該当があれば
• 期限／希望時期：いつまでに必要か。緊急性の確認
• 関連情報：URL、申請書名、エラー文、対象システム名など分かる範囲

AIの回答フォーマット

一次対応での回答は、毎回この型にすると運用が安定します。

1. 結論（最短で）：何をすればよいか
2. 手順（箇条書き）：申請・確認のステップ
3. 条件（該当者のみ）：条件次第で変わる点
4. 参照元（根拠）：規程名／手順書名／該当セクション
5. 担当窓口（必要時）：人へ引き継ぐ案内（連絡先/フォーム）

回答しない／担当へエスカレーションする基準

一次対応で混乱を避けるため、AIが答えない基準を明確にします。

1. 規程・手順書に根拠が見つからない
2. 条件が不足しており、誤案内の可能性が高い
3. 個人情報・機密情報が必要になる
4. 例外対応（特別対応）の判断が必要
5. 労務・法務に関わる解釈が必要（断定しない）

この場合の返し方は、次の3点を含めると滞留しにくくなります。

• 断定できない理由（根拠不足／条件不足など）
• 追加で確認したい条件
• 担当窓口への案内

一次対応の品質を上げるためにログに残す項目

社内問い合わせは繰り返しが多いため、ログが改善の材料になります。

• 受付日時／問い合わせ種別
• 質問文
• AI回答内容
• 参照元
• 解決/未解決
• エスカレーション先
• ナレッジ更新内容

処理：AIに任せる範囲と人に残す範囲（線引き）

AIを業務で使う際は、「任せる工程」を限定すると運用が安定しやすくなります。

AIが支援しやすい工程

• 問い合わせ分類
• 要点抽出
• エスカレーション内容下書き作成
• チェック補助（不足項目や確認ポイントの提示）

人が最終判断を担うのが望ましい工程

• 承認・最終決裁
• 例外対応の判断
• 個人情報・機密情報の取り扱い判断

記録：後で追跡できるデータ項目

記録がないと、対応漏れや二重対応が起きやすくなります。最低限、追跡できる項目を揃えます。

• 受付日時
• 受付者
• 問い合わせ種別
• 要点
• 期限
• 参照元
• エスカレーション先
• ステータス（受付／回答済み／担当引き継ぎ／完了）
• AI出力ログ

実装編：つなぎAIで作る手順

ここからは実装の流れです。
つなぎAIの画面は環境により差が出るため、実装を進めるための「順序」と「考え方」を中心にまとめます。

ステップ1：入力方式（チャット/フォーム）を決める

チャット：自然なヒアリングができる。入力の心理的ハードルが低い
フォーム：入力が揃いやすい。運用が安定しやすい

迷う場合は、チャットでヒアリング→最後に固定項目にまとめて確認すると、入力の自由度と品質の両方を確保しやすくなります。

ステップ2：ワークフローを組む（分岐・チェック・生成）

まずは次の基本形を作ります。

1. 種別・知りたいこと・状況・期限などを収集して受付
2. 必須項目チェック
3. 回答生成
4. 根拠不足／条件不足／例外などの窓口への引き継ぎ条件判定
5. 記録（ログ）＋担当へ引き継ぐ場合は通知

ステップ3：外部連携（チケット/スプレッドシート/通知）

記録先は、まず次の2択で十分です。

チケット管理ツール：担当割当・期限管理・履歴が一体化しやすい
Excelやスプレッドシート：小さく始めやすい。台帳として管理しやすい

通知はチャットアプリ /メールに出すと、依頼の見落としを減らしやすくなります。

ステップ4：テストと改善

運用前に、最低限次の観点でテストします。

• 根拠のあるケースは、規程・手順書に記載がある内容を正しく回答しているか
• 根拠がないケースは担当へ引き継ぐ動きができているか
• 条件不足のケースは追加質問が出るか
• 例外対応が必要なケースでアプリが勝手な断定をしないか

運用開始後は、ログから不足質問の追加、参照元の追加、回答テンプレの改善を継続します。

ユースケース：つなぎAIで作れるAIアプリ例

ここでは、受付→処理→記録の型に沿って作れる例を２つ紹介します。

例1：社内FAQ＋エスカレーション

• 受付：問い合わせ種別・知りたいこと・状況を収集
• 処理：社内文書を参照して回答（参照元を提示）
• 記録：解決/未解決のログ、未解決なら担当へ引き継ぎ

効果測定

• 一次解決率
• 対応時間
• エスカレーション率
• 同一質問の再発率

例2：問い合わせ分類＋返信下書き

• 受付：メール/フォームの問い合わせを投入
• 処理：分類＋返信下書き作成（送信前に担当者が確認）
• 記録：分類ラベル・下書き・送信結果を台帳化

効果測定

• 初回返信時間
• 分類正答率（人の判断との一致）
• エスカレーション率

本番運用：ガバナンスと安全設計

アプリがただ動くことと、本番で運用できることは別です。本番では、責任範囲と手順が決まっている必要があります。

権限・個人情報・ログの基本ルール

最低限、次を決めておくと運用が安定しやすくなります。

• 閲覧権限：誰がデータを閲覧できるか
• 編集権限：誰がフロー/ナレッジを編集できるか
• ログ：誰がいつ何を変更し、AIが何を出力したか
• データ範囲：個人情報・機密の取り扱い範囲（最小化）

「不確実な場合は担当者に引き継ぐ」設計（エスカレーション）

運用での混乱を避けるため、次のルールを設計に組み込みます。

• 根拠が提示できない場合は断定しない
• 不確実な場合は担当者へ引き継ぐ
• 最終判断は人が行う
• 例外は担当者が扱う（フロー外の導線を用意する）

効果測定

効果は、業務動作に紐づく指標で見ると説明しやすくなります。

• 一次解決率：一次対応で解決できた割合
• 対応時間：質問→回答までの時間
• 再発率：同一質問が繰り返される割合
• エスカレーション率：担当に回した割合

よくある質問（FAQ）

ここからはよくある質問をご紹介します。

つなぎAIは非エンジニアでも運用できますか？

受付・分類・要約・下書き・記録といった範囲であれば、非エンジニアでも運用しやすいケースがあります。
重要なのは機能の多さではなく、受付項目の固定、引き継ぎ条件、更新担当の決定など運用ルールです。

AIの誤回答が不安です。どう防ぐ？

「最終判断は人」「不確実なら引き継ぐ」「ログを残して改善する」の3点で、業務上の混乱は抑えやすくなります。
AIに任せる工程を分類・要約・下書き・チェック補助などに限定すると運用しやすくなります。

まず最初に作るなら何がおすすめですか？

社内問い合わせ一次対応（社内FAQ/規程検索）は、問い合わせが繰り返し発生しやすく、根拠となる文書を整備しやすいため、一次解決率や対応時間で効果を把握しやすい題材です。

まとめ：最初は「受付で情報を揃える→記録する」から始め、処理工程を段階的に追加する

ノーコードでAIアプリを作るときに重要なのは、AIの回答精度だけではありません。業務で使える形にするには、AIを「会話」だけで終わらせず、受付→処理→記録の流れに接続することがポイントです。

受付では、必要な情報を過不足なく集め、入力漏れや確認の往復を減らします。
処理では、分類・要約・下書き作成・チェック補助など、途中工程をAIに任せて手作業を減らします。
記録では、チケットや台帳に残して追跡可能にし、担当引き継ぎや改善（ログ分析）ができる状態を作ります。

また、本番運用開始前に権限・個人情報の取り扱い・ログ・エスカレーション条件を先に決めておくと、運用時の混乱を抑えやすくなります。
最初の一歩としては、件数が多く定型化しやすい業務から小さく始め、ログを見ながらインプット情報やフローを改善していく進め方がおすすめです。