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© NOT A HOTEL, Inc.
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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
BTCONJP 2025
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Business Accelerator Yusuke Endo / @enpi
NOT A HOTEL株式会社
2025/11/15
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自己紹介
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SPEAKER
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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
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NOT A HOTELについて
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© 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
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NOT A HOTEL
SETOUCHI
2026年4月開業
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創業から約5年で9拠点を開業
（THE NIGO HOUSEを含む ）
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サービス概要
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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
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日本の価値を上げる
New Mission
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青島のhere/afterの写真
地価が上がるグラフ
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まだ知られていない
日本の宝を掘り起こす
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NOT A HOTELは
地方、ひいては日本のポテンシャルを
最大限に高めていきます
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© NOT A HOTEL, Inc.
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運営はすべて内製化
全拠点の宿泊満足度は99.15％
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社員数は
322名に！
（2025年6⽉時点）
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多様なバックグラウンドを持ち
全体の約8割がホテル・不動産未経験者で構成
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アジェンダ
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● 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
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AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
反社チェック: 宅地建物取引業法に基づく法令上の確認プロセス
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● 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
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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
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AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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反社チェックをAIを用いたワークフローを使って一部を自動化
※実工程はもう少しあり、あくまで法務が判断するための参考として利用
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© 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
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ユーザー目線では3ステップで完了
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© NOT A HOTEL, Inc.
AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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Before (アウトソース)
処理時間
1.5⽇
対応可能時間
平⽇営業時間内
追加機能
なし
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AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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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
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AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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© NOT A HOTEL, Inc.
AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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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
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Google AI Studio
AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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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
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© NOT A HOTEL, Inc.
Zapier
古参IPaaSの1つ
直感的なステップで非エンジニアで
も簡単にオートメーションを組める
2025/5当初
Zapierで反社チェックを実装
AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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Zapier
古参IPaaSの1つ
直感的なステップで非エンジニアで
も簡単にオートメーションを組める
2025/5当初
Zapierで反社チェックを実装
AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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© 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
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Zapierの限界
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© NOT A HOTEL, Inc.
AIを利用した反社チェックの自動化の紹介
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n8nと事例について紹介
n8nでできた成果
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n8n（エヌ・エイト・エヌ）
さまざまなアプリやサービスをつなぎ、
業務プロセスの自動化やAI機能の組み込みを可能にするワークフロー自動化プラットフォーム。
n8nと事例について紹介
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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
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柔軟な設計と豊富なトリガー
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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
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AIにツールをもたせるも自由
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© 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
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マルチエージェント
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n8nと事例について紹介
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n8nと事例について紹介
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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
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n8nと事例について紹介
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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
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AIを主体にしたワークフローをつくる考え方
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AIを主体にするとは？
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AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ
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人が叩きを作り AIが仕上げる AIが叩きを作り 人が仕上げる
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動画デモ
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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
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半年の経験で得た3つの観点
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1. AIを業務に「使う」から「溶かす」
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AIを業務に「使う」
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1. AIを業務に「使う」から「溶かす」
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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。
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AIを業務に「溶かす」
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AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ
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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
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2. 業務の終わりと始まりをAIで繋ぐ
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運用フローの区切りが人->人ならばチャンス
● 基本的にコンテキストの二次利用になるはずで、AIが接着できる
2. 業務の終わりと始まりをAIで繋ぐ
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業務の終わりは次の業務を始める合図でもある
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運用フローの区切りが人->人ならばチャンス
● 基本的にコンテキストの二次利用になるはずで、AIが接着できる
2. 業務の終わりと始まりをAIで繋ぐ
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業務の終わりは次の業務を始める合図でもある
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AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ
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AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ
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「人しかできない作業・判断」に踏み込む
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AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ
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「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
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AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ
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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
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AIを業務に「使う」から「溶け込ませる」へ
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AIを「業務に溶かす」ために組織と向き合う
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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
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AI を主軸にした業務フローにリファクタリングする
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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
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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
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NOT A HOTELのAI事情
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むすび
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● 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
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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
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AIはSaaSの知識や経験と
組み合わせて効果が最大化する
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時代が変われば期待や役割もかわる
ビジネスに貢献できるロールに
再定義していきましょう
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