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AIと自動化がもたらす業務効率化の実例: 反社チェック等の調査・業務プロセス自動化

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November 16, 2025

AIと自動化がもたらす業務効率化の実例: 反社チェック等の調査・業務プロセス自動化

BTCONJP 2025 で「AIと自動化がもたらす業務効率化の実例: 反社チェック等の調査・業務プロセス自動化」について話をしました。

AIを活用して反社チェック業務の一部を自動化し、1件あたり約34時間、月間で約150日分の工数を削減しました。この成功事例をもとに、資料請求フォームの請求者調査プロセスのAI化も進めています。
技術面では、ZapierによるワークフローとGeminiを組み合わせた導入しやすいソリューションを構築。現在はn8nを用いて、よりAIを中心とした自動化に取り組んでいます。本スライドでは、これらの具体例を通じて、「組織内で何をAI化すべきか」という課題への実践的アプローチをお伝えしました。

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November 16, 2025
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Transcript

  1. © NOT A HOTEL, Inc. © NOT A HOTEL, Inc.

    AIと自動化がもたらす業務効率化の実例: 反社チェック等の調査・業務プロセス自動化 BTCONJP 2025 1 Business Accelerator Yusuke Endo / @enpi NOT A HOTEL株式会社 2025/11/15
  2. © NOT A HOTEL, Inc. SPEAKER 3 遠藤 祐介 |

    @enpi 2014年にグッドパッチへ入社し、情報システム担当として未経 験から立ち上げ、セキュリティポリシー策定からOktaやJamf Pro導入を経てIPOを経験。 2025年2月よりNOT A HOTELでは Business Accelerator とし て、SaaS運用の最適化やAIを活用した業務自動化を推進中。 現在は福岡でフルリモートワーク。1児の父。 公立はこだて未来大学卒 JNUC2022、BTCON2024登壇 X: @enpipi
  3. © NOT A HOTEL, inc. NOT A HOTELは、アート×サイエンスで人々の暮らしを大きく変えていくスタートアップです。 特別なロケーションに、特別なクリエイターがデザインした家を、 これまでよりも簡単かつ便利に所有する事を可能にします。

    NOT A HOTELが目指すのは、世界中に家を共同所有し、すべての人々に豊かな人生を提供すること。 結果として世界をもっと楽しく、より良くしていくことをVISIONに掲げています。 世界中にあなたの家を Concept
  4. © NOT A HOTEL, Inc. サービス概要 11 圧倒的な建築デザインとビジネスモデルによって つくられるプロダクト 99.2%

    91.0% 833名 454億円 累計総契約高 オーナー数 宿泊満足度 開業前完売率 現在までの実績
  5. © NOT A HOTEL, Inc. © NOT A HOTEL, inc.

    運営はすべて内製化 全拠点の宿泊満足度は99.15%
  6. © NOT A HOTEL, Inc. • AIを利用した反社チェックの自動化の紹介 • n8nと事例の紹介 •

    AIを主体にしたワークフローをつくる考え方 • AIを「業務に溶かす」ために組織に向き合う • むすび アジェンダ 22
  7. © NOT A HOTEL, Inc. • 件数増加に比例して対応負荷も増加 • 営業時間外は対応不可 審査に数営業日を要し、取引開始が遅れる

    AIを利用した反社チェックの自動化の紹介 24 反社チェックをアウトソースしていたがチェックに時間を要していた
  8. © NOT A HOTEL, Inc. 1. 申請がでたらSlackに申請内容が通知 2. AIが自動でチェック開始し、結果をスレッドに 報告

    3. 報告内容を法務が確認 AIを利用した反社チェックの自動化の紹介 27 ユーザー目線では3ステップで完了
  9. © NOT A HOTEL, Inc. AIを利用した反社チェックの自動化の紹介 29 Before (アウトソース) After

    (Zapier + AI) 処理時間 1.5⽇ 約5分 対応可能時間 平⽇営業時間内 24時間365⽇ 追加機能 なし 台帳⾃動記⼊ 既存取引先再チェック
  10. © NOT A HOTEL, Inc. AIを利用した反社チェックの自動化の紹介 31 Gemini API経由でGoogle検索ができるため、 情報収集と相性がよい。

    根拠となるWebSiteも取得でき、証跡 になる。 Google AI Studioでパラメーターを調 整しながら挙動検証ができるのも自 分の身の丈にあっていた
  11. © NOT A HOTEL, Inc. Google AI Studio AIを利用した反社チェックの自動化の紹介 32

    Gemini Flashをはじめ、Nano Banana など様々なAPIをUI上で試せる Playground システムプロンプトやTempatureと いったパラメータの設定を調整しな がら出力を試すことができる。設計 後はそのままAPIとして利用可能。 無料で試すこともでき、プロンプト の単体テスト・調整として重宝
  12. © NOT A HOTEL, Inc. • コストの壁 反社チェックだけで月に3万ステップを消費。 Zapier月内の上限を逼迫し、全社のZapを停止しかねない事態に。 •

    設計の壁 複雑な分岐や並列実行が難しく、ステップを抑えながら設計が必要 • 発想の壁 並列処理が基本厳しく仕様。理想図からZapierへ脳内で一次変換が必要。 AIを利用した反社チェックの自動化の紹介 35 Zapierの限界
  13. © NOT A HOTEL, Inc. © NOT A HOTEL, Inc.

    反社チェックを様々なインターフェー スで実行可能 様々なトリガーからワークフローを実 行できるので、入口を多様化できる。 作ったワークフローを別で作ったn8n のAI Agentがトリガーすることも可能 40 柔軟な設計と豊富なトリガー
  14. © NOT A HOTEL, Inc. © NOT A HOTEL, Inc.

    LLMの処理だけではなく、特定のサービスをToolとして利用す る権限をAI Agentにわたすことができる n8nのワークフローをまわす、MCP Serverと繋げることも可能 42 AIにツールをもたせるも自由
  15. © NOT A HOTEL, Inc. © NOT A HOTEL, Inc.

    統括AIの配下に 複数のサブAIを持たせることができる AI同士でコンテキストを共有し、より複雑なタスクをオーケス トレーション可能 43 マルチエージェント
  16. © NOT A HOTEL, Inc. n8nと事例について紹介 45 Zapier n8n 総論

    小規模・シンプルな 自動化向き 小〜大規模自動化向き 対象 手軽・敷居が低い ややエンジニア向け 敷居はやや高め AI活用のしやすさ LLM用途であれば可 高度なものは難しい 柔軟に構築可能
  17. © NOT A HOTEL, Inc. n8nと事例について紹介 46 n8nを使った社内事例 • 問い合わせ起点のAI調査で商談準備を省力化(工事中)

    • サポート宛のメールの返信文を自動生成 • 偽装NFT Collection の有無チェックをAIが代行し結果を人が確認 • 採用稟議から自動でオファーレターを生成 • インサイドセールスの架電内容を要約してSalesforceに自動記録 ※録音・録画は事前承諾を得て対応います • 応募媒体からHERPへ自動登録
  18. © NOT A HOTEL, Inc. 1. AIを業務に「使う」から「溶かす」 2. 業務の終わりと始まりをAIで繋ぐ 3.

    「人しかできない作業・判断」に踏み込む 52 半年の経験で得た3つの観点
  19. © NOT A HOTEL, Inc. 1. AIを業務に「使う」から「溶かす」 55 AIを業務で「使う」とは? 人が指示をして初めて動く(手動実行)

    • なにかを推敲したり、自分の壁打ちなど対話にな るケースでパフォーマンスがでる • 自分ができないことを依頼するのに適している • 一方で、トリガーは自分自身になるため存在を認 知してもらう、本人がトリガーを引くタイミング で想起が必要。問いの技術も必要。
  20. © NOT A HOTEL, Inc. AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ 57 AIを業務で「溶かす」とは? 自動的にワークフローがトリガーされ、ユーザーはAI を意識せず業務フローが回る

    • メールを受信したら返信内容を自動生成する • 商談後の文字起こしをAIが要約してSalesforceに追 記させる • AIが問い合わせを一次受けして、適切なメンバー に通知する • エラー内容をAIに解析させてレポートさせる
  21. © NOT A HOTEL, Inc. AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ 64 「人しかできない作業・判断」に踏み込む AI登場以前 (従来の自動化)

    APIでできることのつなぎ合わせ 「人しかできない作業・判断」は 自動化できない AI登場以後 (AIワークフロー) 「人しかできない判断」以外の入出力をAIが担 える可能性 脳内の思考プロセス、仕事の進め方を分解して ワークフローに再構築できる
  22. © NOT A HOTEL, Inc. AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ 65 A2A (Agent-to-Agent): 複数AI

    Agentを協働作業させて複雑な生成を任せる 例:SaaSの選定調査をAI Agentに任せる場合
  23. © NOT A HOTEL, Inc. 煩雑なフローを見直して、無駄なコンテキストを減らす 複雑な要件の場合、往々にして手段が最適ではないケースがある。AIを使わずに解決できることも 思考の過程・仕事の進め方までメスを入れる 属人的であるほど意思決定プロセスが曖昧。高次のAI Agentが必要になり開発コストが高い。

    顧客がやりたいことは本当にほしかったものはではない場合がある メンバーが欲しいと言ったことが何を解決したいのか見極める そうしなければ、表層の課題しか解決できない 「業務に溶け込ませる」ために業務と向き合う 69 AI を主軸にした業務フローにリファクタリングする
  24. © NOT A HOTEL, Inc. n8n Enterpriseを導入 個人の成功体験で終わらせず、組織全体にスケールさせる仕組み化を取組中 AIを「業務に溶かす」ために組織と向き合う 70

    課題の抽出 ワークショップで「万能AI」 といった抽象的な要望を具体 化。AIと相性の良い「問い」 を抽出 ハードルを下げる 勉強会を開催し、技術的な ハードルを下げ、成功体験を 創出 自走化の仕組み StarterKitを配布。 セルフオンボーディングで触 りながら学べる仕組みを構築
  25. © NOT A HOTEL, Inc. • 冗長で整理されていない運用では高いコンテキストが必要になる。 AIに丸投げせず運用設計を見直し、最適な「手段」として AI を組み込む

    • そのためには業務・AIの解像度を高めていくことが重要 • n8nはAI+ワークフローを素早く柔軟に構築できる強い武器。 運用リファクタリングの軸になる むすび 74 AIに丸投げせず運用設計を見直し、最適な「手段」として AI を組み込む