【DX支援】ローコードアプリ×AI×ビジネスチャット連携で意思決定を加速

背景と課題：IT企業B社が直面した問題

IT企業B社は、社内データの管理と活用において、業務効率や意思決定のスピードを妨げる深刻な課題を抱えていました。その課題は以下の3点に集約されます。

情報の分散

B社は業務データの管理に「プリザンター」を使用していましたが、そのデータは多岐にわたる領域で散在しており、業務に必要な情報を効率的に取り出すことが非常に困難でした。特に、プロジェクトに関するデータ、営業活動に必要な情報、在庫管理の詳細など、業務に直接影響を及ぼす重要な情報が異なる場所に分散して保存されていました。このため、必要な情報を探し出すために膨大な時間を費やすことが日常的に発生し、情報を素早く取得することができませんでした。検索機能の効率が悪く、データが煩雑に積み重なっていたことが原因で、社員は時間を無駄に使ってしまっていました。その結果、プロジェクトの進行が遅れ、営業活動も効率化されず、業務全体の生産性が低下しました。こうした情報の分散は、組織全体の連携にも悪影響を及ぼし、適切なタイミングで適切な意思決定を下すことができなくなっていたのです。

データ活用の遅延

B社において、データ分析や要約に必要な作業は担当者が手作業で行っていました。これにより、データの収集から分析、結果の要約まで、すべてのプロセスが時間のかかる作業となり、即時性を求められる意思決定のスピードが著しく低下していました。特に営業進捗状況や在庫管理に関するデータは、タイムリーに把握し、迅速に対策を講じることが必要なため、集計作業にかかる時間が直接的なビジネスの遅れやチャンス損失を引き起こしていました。手動でのデータ集計や分析は、担当者にとって負担が大きく、ミスのリスクも高まるため、結果として意思決定の質も低下していました。この遅延が続くことで、営業チームや在庫管理チームのパフォーマンスに悪影響を与え、最終的には顧客対応の遅れや機会損失を招く要因となっていました。

コミュニケーションの非効率性

B社では、業務管理ツール「プリザンター」とビジネスチャットツール「Mattermost」が分断されており、部門間での情報共有が極めて非効率的でした。これにより、プロジェクトの進捗やタスクの進行状況について、チームメンバーがリアルタイムで情報を共有することができませんでした。例えば、営業チームとプロジェクト管理チームの間で、プロジェクトの進行具合やクライアントからのフィードバックを迅速に交換することができず、結果として意思疎通に遅れが生じていました。重要な情報がタイムリーに伝達されないため、問題が発生してから対応することが多く、結果的に業務のスピードや精度が低下しました。また、ツールの使い分けが煩雑であったため、社員がどの情報をどのツールで確認すべきかを判断するのに時間がかかり、業務効率の低下を招いていました。このような非効率的なコミュニケーションが続いた結果、全社的な連携や意思決定のスピードが鈍化し、ビジネスにとって重要なタイミングでの対応ができないことがしばしばありました。

解決策：プリザンター、AI、Mattermostを活用した新業務フローの構築

B社は、これらの課題を解決するため、ローコードプラットフォームである「プリザンター」とAI、そしてビジネスチャットツール「Mattermost」を連携させた新しい業務フローを導入しました。以下にその具体的な取り組みを説明します。

AIによるデータ要約機能の導入

B社では、業務データを効率的に活用するために、AIを活用して「プリザンター」に蓄積された膨大なデータを自動的に要約する仕組みを新たに構築しました。特に、営業進捗データや在庫管理データ、プロジェクトの進行状況など、膨大な情報を迅速に処理し、重要な情報を抽出して要約することができるようになったのです。従来、これらの情報を手作業で取りまとめるには多くの時間を要し、必要な情報を得るために多くのリソースを割く必要がありました。しかし、AIを導入することにより、従業員が短時間で必要な情報に迅速にアクセスできるようになりました。例えば、営業部門においては、「次回会議のための営業進捗データ」をAIが自動で生成する機能を導入し、手動でレポートを作成する手間と時間を大幅に削減しました。これにより、営業担当者やマネージャーは、会議前に必要な情報をスムーズに入手でき、準備時間を大きく短縮することができるようになりました。さらに、AIによる要約機能が、過去のデータも自動的に整理してくれるため、複数のデータセットを手作業で調べる必要もなく、業務全体の効率が向上しました。結果として、従業員はより重要な業務に集中できるようになり、企業全体の生産性が向上しました。

Mattermostとの連携

「プリザンター」とビジネスチャットツールであるMattermostとの連携を強化し、従業員が日々使用しているチャット環境内から直接「プリザンター」のデータにアクセスし、活用できる仕組みを構築しました。この連携によって、情報がどこに保存されているかを意識することなく、リアルタイムで必要なデータを取得できるようになりました。具体的には、営業担当者やプロジェクトマネージャーが、Mattermostのチャット画面から直接「プリザンター」内に保存されているデータを検索したり、要約を表示したりすることができるようになりました。例えば、営業担当者が「最新の営業進捗を教えて」とMattermostのチャット上に入力すると、AIが即座に「プリザンター」のデータベースを検索し、必要な営業進捗情報を要約して返答します。この機能によって、営業担当者は何度もシステムにアクセスして情報を探す手間を省き、迅速に意思決定を行うことができるようになりました。さらに、プロジェクトの進捗状況を全員がリアルタイムで確認できるよう、チーム全員がアクセス可能なダッシュボードをMattermost上で共有し、各プロジェクトの進捗状況を視覚的に把握できるようにしました。これにより、プロジェクトが遅延している場合などに、即座に対応を取ることができ、業務の効率性と透明性が大幅に向上しました。

自動通知とアラート機能の追加

AIを活用して「プリザンター」のデータを継続的に監視し、特定の条件が満たされた場合に、Mattermostへ自動的に通知を送信する仕組みを構築しました。この新しい通知システムにより、プロジェクトの進行状況や業務の進捗に関する重要な情報をタイムリーに受け取ることができるようになりました。例えば、プロジェクトに関連するタスクが期限を迎える直前になると、AIがそのタスクを監視し、期限が迫ったことをMattermostのチャット上で担当者に通知します。この機能により、担当者は期限切れを事前に把握し、遅延を未然に防ぐことができるようになり、プロジェクトのスムーズな進行をサポートしています。また、在庫が一定の閾値を下回った場合にも、AIがその情報を検知し、即座にアラートを担当者へ送信します。これにより、在庫が不足する前に迅速な対応が可能となり、サプライチェーンの断絶を防ぐことができました。この自動通知とアラート機能は、従業員にとって重要な情報をリアルタイムで受け取る手助けとなり、業務上の重要な遅延やミスを防ぎ、効率的な対応を可能にしました。さらに、この仕組みを導入することで、担当者は重要な問題を早期に認識できるようになり、より迅速に問題解決に向けた行動を取れるようになったのです。

導入後の成果：効率化と意思決定の加速

B社が新業務フローを導入した結果、以下のような具体的な成果が得られました。

データ検索時間の大幅削減

従来、情報検索にかかる時間は非常に長く、特に必要なデータが膨大な量に及ぶ場合、検索に30分以上の時間を要することが多く、業務に大きな負担をかけていました。そこで、AIを活用した要約機能を導入した結果、従業員がデータを検索し、必要な情報にアクセスするまでの時間が劇的に短縮されました。従来は手動で検索し、情報を整理してから要約する手間があったため、かなりの時間がかかっていましたが、AIの要約機能によって、数秒のうちに関連性の高い情報を抽出して表示できるようになり、その時間は従来の数十分から数秒にまで短縮されました。この改善により、年間約300時間の工数削減が実現しました。これにより、従業員は貴重な時間を業務の改善や顧客対応に充てることができるようになり、全体的な生産性が大幅に向上しました。

迅速な意思決定の実現

データをリアルタイムで可視化できる仕組みを整備したことで、経営陣や現場マネージャーは、重要な意思決定を行うために必要な情報を迅速に把握できるようになりました。これまで、データが分散していたり、手作業で集計を行っていたため、意思決定にかかる時間が長引くことが多く、対応の遅れがビジネスチャンスを逃す要因となっていました。しかし、リアルタイムで情報を可視化するシステムが導入されたことで、経営層や管理職は、必要なデータを瞬時に把握し、即座に判断を下すことができるようになりました。これにより、営業会議の準備にかかる時間も50％削減され、効率的な意思決定が可能になり、よりスピーディな対応が実現しました。意思決定のスピードが向上することで、業務の遅延を防ぎ、素早く市場の変化に対応できるようになった点が大きな成果となっています。

情報共有の効率化

「Mattermost」を活用することで、必要なデータを即座に共有できる環境が整い、社内の情報共有が格段に効率化されました。それまで、各部門での情報伝達が口頭やメールで行われており、必要なデータを探し出す手間や、伝達ミスが生じることが多くありました。しかし、Mattermost上でリアルタイムにデータを共有できるようになった結果、部門間での情報のやり取りが非常にスムーズになり、社員間のコミュニケーションの質が向上しました。特に、プロジェクトの進行に関するデータや営業の状況などが瞬時に共有されることで、関係者全員が同じ情報を把握し、適切なタイミングで対応することができるようになりました。この改善により、プロジェクトの遅延が20％減少し、業務の効率が向上しました。情報がリアルタイムで行き渡ることで、業務全体のスピード感が増し、顧客対応のスピードも向上しました。

人的ミスの減少

手作業によるデータ抽出や分析作業をなくし、システム化されたツールによって自動でデータ処理を行うようにした結果、ヒューマンエラーの発生率が劇的に低下しました。以前は、担当者が手動でデータを抽出し、分析結果をまとめていたため、数字や情報の転記ミスが頻繁に発生し、正確なデータに基づいた意思決定が困難でした。しかし、データの自動抽出と分析機能が組み込まれたツールを導入することによって、手作業を大幅に減らし、データの処理が正確でスピーディーに行われるようになりました。これにより、人的ミスがほぼゼロに近くなり、結果としてデータの信頼性が格段に向上しました。データの信頼性が高まることで、経営層や各部門の担当者は、より確実な情報を元に意思決定を行うことができ、業務全体の品質向上に繋がりました。

社員満足度の向上

新たに導入した操作が簡単で実用性の高いツールが、社員の業務負担を大幅に軽減しました。これまで、業務管理やデータ処理に時間がかかり、従業員は煩雑な作業に追われることが多かったため、業務の負担感が強く、ストレスを感じる社員が多く存在しました。しかし、ユーザーフレンドリーで効率的なツールの導入によって、社員は業務をスムーズに進めることができるようになり、作業の負担が軽減されました。特に、手動でのデータ処理が不要になったことで、業務の効率が上がり、社員が他の重要な業務に集中できる時間が増加しました。この改善により、生産性が大幅に向上し、社員の仕事の質が向上しました。その結果、社員の満足度が大きく向上し、会社全体のモチベーションが高まり、従業員のエンゲージメントが改善されました。業務が効率化されることで、社員がより良い働き方を実現でき、企業全体の雰囲気も向上しました。

技術スタック：導入に使用したプラットフォームとツール

新しい業務フローを導入する際、いくつかの課題も発生しました。たとえば、Mattermostと「プリザンター」のAPI連携を行う際、チャットボットの応答スピードや正確性に課題がありました。この点については、開発チームが何度もテストと改善を重ねることで、業務要件を満たすパフォーマンスを達成しました。
また、AIの要約機能についても、初期段階では要約精度が低く、現場の担当者が違和感を感じるケースがありました。しかし、ユーザーからのフィードバックを反映し、精度を向上させることで、現場に受け入れられる実用性を実現しました。

まとめ：データドリブンな意思決定文化の構築

プリザンター、AI、Mattermostの組み合わせによって、B社は単なる業務効率化だけでなく、データドリブンな意思決定文化を築くことに成功しました。このような取り組みは、競争優位性の確立だけでなく、社員全体の業務満足度向上にも寄与しました。今後もこの取り組みを継続し、さらなる改善を目指していく方針です。