Operations Automation / AI Workflow
事務作業を、自然に回るAIワークフローへ。
大学関係プロジェクトの事務局業務を支援。会議後の議事録作成、分類、格納、通知、レビュー導線を整理。AIとノーコードを組み合わせ、運用に溶け込む自動化を設計しました。
Case Outline
入り口
複数のワーキンググループとステークホルダーを抱え、主力メンバーに事務負荷が集中。
支援範囲
議事録生成、分類ルール、閲覧権限、格納先、通知、レビュー後の本格格納までを設計。
到達点
手作業の置き換えではなく、抜け漏れが起きにくい自然な業務フローへ整理。
自動化して終わりではなく、人が安心して確認できる流れへ。
議事録をAIで作るだけなら多くの人が想像できます。難しいのは、いつ作るか、どの会議なら作るか、誰が見てよいか、どこへ格納するか、誰が確認して次に進めるかまで含めて運用にすることです。
多人数の調整
複数のワーキンググループ、関係者、事務局作業が同時に動く前提で整理しました。
通知と確認
AIが作った成果物を人が確認し、正式な格納先へ移す流れまで設計しました。
自然な業務の中で、AIが動き出すようにする。
手動でボタンを押す運用にすると、忘れや二重実行が起きます。Lab K9は、会議や業務の流れに合わせて自動化が始まる設計を重視しました。
トリガー設計
どの会議を対象にするか、どの条件で議事録作成を始めるかを整理しました。
格納先の設計
関係者が見られる場所、レビュー後の正式な格納場所を分けて設計しました。
形式の見直し
Wordにこだわらず、人間にもAIにも扱いやすい形式を検討しました。
保守しやすさ
AIとノーコードを組み合わせ、後から運用を調整しやすい構成にしました。
議事録作成の前後まで含めて設計
AIで文章を生成する部分だけでは、業務改善としては不十分です。前後の情報取得、権限、通知、レビュー、格納までをつなげました。
会議終了後の自動トリガー
会議名に応じた分類ルール
関係者が見られる格納先
レビュー後の正式格納と通知
業務に溶け込む自動化を作る流れ
Phase 01
業務量と詰まりを聞く
事務作業の多さ、関係者調整、主力メンバーへの負荷集中を整理しました。
Phase 02
自動化候補を選ぶ
繰り返しが多く、AIで品質を底上げできる業務を見極めました。
Phase 03
前後の運用を設計する
議事録作成前の情報取得、作成後の保存、レビュー、通知までつなげました。
Phase 04
自然なトリガーを置く
利用者が意識しなくても、会議や業務の流れに沿って処理が始まる設計にしました。
Phase 05
人が確認できる形にする
AIの出力をそのまま流さず、人が確認して安心して進められる導線を作りました。
人が安心して回せる、業務自動化へ。
Lab K9は、AIで一部作業を短縮するだけではなく、業務全体の流れを見て、自動化が自然に動き、人が安心して関われる状態を作ります。議事録作成のような身近なAI活用でも、前後の運用設計が成果を左右します。
この事例は、事務局、バックオフィス、研究プロジェクト運営など、複数関係者と情報管理が絡む業務に対して、AIワークフローをどう実務に接続するかを示しています。