BPaaSオペレーション・kubell社内 n8n活用による効率化検証事例紹介

2026年1月22日(木)に実施した株式会社kubell、株式会社ジパンク、株式会社LayerX共催の「組織に​AIを​実装する​ ─ n8n / Dify 運用実践知LT」での発表資料です。
イベントページ：https://chatwork.connpass.com/event/379686/
登壇者：株式会社kubell 藤井 謙太郎

Transcript

1. BPaaSオペレーション・kubell社内 n8n活用による効率化検証事例紹介 2026年1月22日 Kentaro Fujii
2. 2 登壇者 ◾富士通 金融SE 　・基幹システムやERP導入などのプログラマやプロジェクト管理 ◾ PwCコンサルティング合同会社 　・銀行やリース会社向け管理会計プロジェクト、財務会計、IFRS導入 　・IT PMOなど ◾ Laboro.AI 執行役員として上場準備フェーズで全社売上責任 　・画像や自然言語、レコメンドなどAI PoCなど50以上、企画や相談100程度 　・AIを活用したアプリ開発やAI受託開発、カメラやIoTなどを活用した事業開発 　・AI戦略や事業戦略策定コンサルティング ◾Pioneer Cross Technology Center CTO室長 　・ナビアプリ開発やエンジニア組織の再編など何でも屋 ◾kubell Bizdev・AIエージェント事業開発 　・新規事業領域の探索、新規プロダクト企画、M&Aの実行など 　・直近はAIエージェント事業立ち上げ中、エンジニア、n8n運営など何でも屋化が激しい最近 (@kentaro_fujii_) 藤井 謙太郎 Fujii, Kentaro ＜イベント登壇例＞
3. 3 事業概要 • 国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」を展開。業界のパイオニアであり国内利用者数No.1*1、導入社数は95.3万社*2を突破 • 圧倒的な顧客基盤のあるプラットフォームを背景に、チャット経由で業務を請け負いDXを推進するBPaaSを展開 　ビジネスチャット「Chatwork」 BPaaS (Business Process as a Service) • 国内利用者数No.1*1 有料ユーザーの97%が中小企業ユーザー • 日本の1/5を占める導入社数95.3万社以上*2 792万ユーザー • 全業界・全職種の方が日常的に使うプラットフォーム *1 Nielsen NetView 及びNielsen Mobile NetView Customized Report 2024年4月度調べ月次利用者（MAU:Monthly Active User）調査。 調査対象はChatwork、Microsoft Teams、Slack、LINE WORKS、Skypeを含む41サービスを株式会社kubellにて選定。 *2 2025年9月末時点 チャット経由で業務を請け負いDXを推進 業務代行 経理・総務・事務な ど幅広い業務に対応 人事・労務など専門 性の高い業務に対応 採用 経理・会計 労務 営業事務 AI・SaaSを徹底活用
4. 4 kubell SaaS・ツール アシスタントは、 専門知見＋AIエージェントや 各種技術を使いこなし業務を実行 利用企業は自らSaaSや AIの活用を推進することなく 効果を得られる 業務に応じて「ヒト」と「ソフトウェア（AIなど）」を分けて実行する ユーザーニーズに応じて適切なアプローチを用いる 業務量が多めのフローが短いオペレーション＝「ソフトウェア（AIなど）」 長い業務・エッジケース・可用性業務＝「ヒト」 AIエージェントへの 自然言語での指示 バックオフィス担当・経営者 顧客利用SaaS・ツール AIエージェント オーケストレーター AIエージェント AIエージェント kubell アシスタント AIエージェント 手動操作 upload 手動操作 upload BPaaSサービス BPaaS利用企業 API連携 API連携 BPaaS サービスイメージ
5. kubell AIサービス開発での n8n活用内容
6. 6 本日持ち帰っていただきたいこと • テックケイパにバラツキがあるオペレーション中心の組織で n8nを展開すると何が起きるか • n8nをなぜ選定し、実際に現場からどのような声が出たのか • n8nの展開をどう進めたのか ワークフローの作り方や具体的な対象業務、 X%などの定量的な効率化率といった内容はメインではないです 1 2 3
7. 7 n8nで何をしたかったのか BPaaSで行っている業務のうち、個別にサービス化するほど のボリュームはないが、自動化すれば一定の効果が見込める 業務ののオペレーション効率化・自動化をどうやるか？
8. 8 n8nを使用した理由 業務特性と対象 日々のオペレーションに 必要な多様な実現手段 Chatwork連携 • ChatworkとGoogle Workspace連動などコミュニ ケーション領域も対象 • LLMを活用し、RPAでは困難 な自動化にも対応したい • BPOとして大量業務実行をし たいので、Zapierのようなに タスク課金を避けたい • ローコストで取り組みたい GWS/M365 LLM利用 ローコード 非AI処理 セキュリティ （セキュア・参照範囲制限） 開発リソースの限界 業務の多様性による エンジニアに限らない開発 • 主要なボリュームがある業務 は、個別サービス開発で費用 対効果を創出 • 中小企業メインの事業のた め、ロングテールな「細かい 業務」が多数存在。費用対効 果の創出が難しい なぜn8nなのか？ • 2025年初期の段階では、事例 が国内に少なく特徴やDifyと の違いが十分に理解されてい ない状況 • Self-Hostingなら低コストで 検証可能 • 日常業務で必要なChatwork 連携が前提のため、難しそう だったが検証を開始 連携不可 連携可 Self-Hosting 低コスト LLM エージェント セキュア・低コスト Chatwork連携可能
9. 9 n8n導入検証の目的とゴール 1. 対象業務の特定 （What） 2. 実行対象の検討 （Who & How） 3. 将来的な拡張性 （Future） BPaaS全体への本格的な展開 BPaaS以外への社内オペレー ションへの成果展開 コスト最適化が必要な 業務の棚卸し 自動化可能で費用対効果のある オペレーションの抽出 自社開発・本格運用体制の検証 • 開発者像の定義 （必要なスキルセット） • 社内スキルとのギャップ分析 • 必要なサポート・ドキュメント 水準の特定 n8nにより効果的な業務の特定と 持続可能な体制が検証の大きな目的
10. 10 参考）kubellのAIサービス開発でのDifyとn8nの使い分け kubellでは、用途に応じてDifyとn8nを使い分け 価格 ライセンス メリット カスタム した機能 使用した声 • ホスティングすれば制限付きで無償利用 • 商用利用可能（制限付き） • ホスティングすれば制限付きで無償利用 • 商用利用不可 • チャットボットやワークフロー：GPTsの ような簡易チャットを簡単に作成 • LLM関連機能：RAGやワークフローノード などシンプルでわかりやすい • 連携ツール：Chatworkノードがコミュニティ で提供されている。グループウェア連携が豊富 • セキュリティ：ワークスペースが個人ごとのた め、開発者でも他の人の内容を見られない • API起動：DifyワークフローをAPI実行。 同期と非同期で実行可能。 • メール配信：AWS SESなどでメール対応 • Webhook：Gmail起動やチャットからWebhook 実行可能 • メール配信：AWS SESなどでメール対応 • 一見わかりやすいUIだが、入力フィールド や変数など入出力の設定で詰まりやすい • UIが全て英語のため日本人には馴染みにくく、 敷居が高い。ただし、一度使えば直感的にワー クフローを作成できる
11. 11 n8nの簡易的なself-hosting環境 • BPaaSは、顧客情報もサービス上混在するため、セキュリティ面から自社環境で完結。 • 最低限の環境として、EC2上にDockerで稼働させ、外部WebhookをAPI Gateway経由で n8nに転送し、UIはALB + Cognito認証でセキュアにアクセス。 • 今後、DBへのアクセスやメモリ制御などの観点から、一般的なAuroraやECS、Elastic Cacheなどのマネージドな環境に移行予定。
12. 12 • ログオンから外部サー ビス認証、簡易ワーク フロー作成・実行の一 連をハンズオン型で体 験会を開催 • マニュアルやチュート リアルのようなサンプ ルをいくつか準備 （必要ドキュメントの 水準も検証対象） 体制構築・環境準備 初期導入・ハンズオン 検証・試行錯誤 ノウハウ展開 n8n推進の流れ Phase1 • 大規模な全社展開ではな く、スモールなターゲッ トから開始 • 環境準備は、早期実行の ために強引にAI推進チー ムでライトに環境を構築 • 業務特性が異なる2チー ムを選定し、ITスキルが 高めメンバーをアサイン （RPA経験者やSaaS導入 メンバー） • 隔週程度で導入ボト ルネックや困りごと をヒアリング • 自力開発が困難な ケースは、AI推進 チーム側でサンプル を提供し、設定変更 型にシフト • 作成したワークフ ローはJSONで共有 一覧化 • ITスキルが高めの部門 でミニハッカソンを開 催。kubell社内からも 利用希望の声が上がる • 検証に使用したドキュ メントを展開し、勉強 会を実施 • 無償環境のため、全希 望者が利用可能 • 手厚いサポートチーム は構築できず、各担当 が自力で対応 n8nの展開による効果や必要な体制、サポート内容などを検証 大規模な展開にはドキュメントやハンズオン会などのイベントが効果的 Phase2 Phase3 Phase4 想定 外
13. 13 n8nの利活用状況 Phase3の検証によりマニュアル等が整備され、 Phase4の事例を使った社内勉強会をきっかけに利用依頼が急増 12月時点でユーザー数：116名　アクティブWF数：71 ユーザー数は増加するも敷居が高くアクティブ化されていない アクティブユーザー数が10%程度の状況が課題
14. 14 オペレーション組織でのn8n活用検証の現在地 検証したかった観点（ Before） 検証を通じた答え・気づき（ After） 1. どの程度のITスキルなら利活 用が可能か？ 2. 開発から運用を行うために必 要な体制とは？ 3. 自力運用に必要なサポート・ ドキュメントは何か？ 4. 成果を出せる業務や領域はど のようなものか？ • n8nのハードルは高い。「作る人（専任）」と 「使う人（現場）」を分けた分業体制が効果的 ◦ RPAやGASで効率化できるレベルの人材であれば開発 は容易 ◦ ITツール利用のみのレベルでは、設定変更での利用が 限界 • 考えなくても手を動かせるチュートリアルや ドキュメントは効果的 • 適切なHowの選択が最大ボトルネック 何でもn8nで解決しようとして「使えない」という結 論になりがち（内容に応じたGASやn8n選択力） • コミュニケーション連携を除くと、開発がやや重め だがニーズの高い業務で効果的 ◦ SalesforceのメモをWebhookでLLMツール実行 し、Salesforceに自動的に要約等を戻す。 ◦ メール添付の議事録をn8nのLLMで加工。結果を Drive格納し、Chatに通知などで利用
15. 15 n8n活用の現在の感触 • n8nは、業務自動化・効率化の一部。なんでも解決できる銀の弾丸ではない。 • n8nは、一度使うとわかりやすいが、初回がとっつきにくく、初期ハードルを 超えさせることが課題。 • 効率化効果が十分でないと運用負荷の方が大きくなる。 数百人程度の企業規模だと本気で推進しなければ費用対効果は微妙なライン。 • Self-Hostingは、バグは少なく安定的に稼働。ただし、脆弱性が連続発生して おり、月に1度などの定期的なupdateを行う体制が必要。 一方、DBから自由にデータ抽出が可能なため、データによる利活用モニター や影響調査がしやすい。 • 数人のスモール活用ならSaaS版がベター。
16. 最後にチーム紹介
17. 17 どんなチーム？ BPaaSのAIサービス開発グループ 下記のようなサービスの開発や、オペレーションの実行改善を行うチームです！！ • プロダクト組織と連携したAIエージェントベースのサービス開発 • AIやツールにより効率化された業務サービスパッケージ開発 • 開発したサービスやパッケージの実行 • Bizdev / PM / AIオペレーションマネージャーで構成 kubell CSO桐谷 note ”BPaaSとは？” BPaaS JOURNAL “なぜ中小企業の生産性は上がらないの か。調査データが示す停滞の正体と、 BPaaSという現実解” 藤井 note AIオペレーションマネージャー とは？
18. 積極採用中です！！ カジュアル面談からお待ちしてます！ 働くをもっと楽しく、創造的に Thank you for your listening. 　AIオペレーションマネージャー