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自動化基盤・iPaaS導入のプラクティス 株式会社ナレッジワーク コーポレートIT ハリール

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© Knowledge Work Inc. アジェンダ 2 自動化基盤・iPaaSとは プラクティス 事例と効果 AI活用 まとめ

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© Knowledge Work Inc. 3 自己紹介

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© Knowledge Work Inc. 4 エンジニアとしてパッケージ開発や研究開発部門を経験後、 2020年からは主にスタートアップ企業のコーポレートエンジニア として社内の自動化を担当。 2024年4月から現職。 “できる喜びが巡る日々を届ける”をミッションに、現在は営業向 けのセールスイネーブルメントクラウドである ナレッジワーク を 展開。 We Are Hiring：https://kwork.studio/recruit-product 自己紹介 株式会社ナレッジワーク コーポレートIT ハリール

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© Knowledge Work Inc. 5 自動化基盤・iPaaSとは

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© Knowledge Work Inc. 6 業務自動化を実現する手段 自動化基盤とは 出典：ITR Insight 「業務自動化に向けた課題と展望」 自動化基盤 = 業務自動化を実現するためのプラットフォーム iPaaS

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© Knowledge Work Inc. 7 出典：ノーコード総研 「様々なサービスを連携させ、手軽に業務の自動化を実現できる Zapierとは」 iPaaSとは 業務自動化を実現するための ”既存サー ビス”と”システム開発”のそれぞれのメリッ トを組み合わせ課題を解消できるのが iPaaS。 さまざまなSaaSを簡単な操作で接続し業 務自動化を実現できるプラットフォーム。

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© Knowledge Work Inc. 8 ビジネス環境 増加し続けるSaaS 社会環境・構造変化 業務自動化の認知・普及

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© Knowledge Work Inc. 9 ビジネス環境において、増加し続けるSaaSを効率的かつシームレスに活用することは 組織全体の生産性に直結することからもその重要性は高まり続けている。 さらに、業務自動化がこれだけ認知・普及している中で、組織としての公式な実行基盤 がない場合は、シャドーITを助長させるなど、ガバナンス上見過ごせないリスクに繋が る。 できるだけ早い段階から自動化基盤を導入し、さらには安心・安全に利用のための ルールを整備することは、自動化による恩恵を最大化させ、ガバナンス上のリスクを軽 減に繋がる！ 自動化基盤の重要性・必要性

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© Knowledge Work Inc. 10 サービス選定

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© Knowledge Work Inc. 11 選定するサービスについて

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© Knowledge Work Inc. 12 組織環境や要件(セキュリティ・コスト)のフィットはもちろん最重要！ もしそれらが横並びになり選定に迷ったら自信を持って推せるサービスを選ぶ 選定するサービスについて

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© Knowledge Work Inc. 13 Zapierを推した理由 1. ノーコード・ローコード・プロコードまでカバーしており実現できないことはない(と 言っても過言ではない) 2. 国内でも一定の利用者がいることから、知識の可搬性があり習熟することのメ リットがある 3. 組織規模と業務要件から、他サービスと比較して最もコストパフォーマンスが高い 選定するサービスについて

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© Knowledge Work Inc. 14 利用ルール

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© Knowledge Work Inc. 15 申請制によるアカウント発行 ユーザー課金ではないものの、オンボーディング希望者に確実に実施するため利用 希望の場合は申請制で受け付け 利用ルールについて

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© Knowledge Work Inc. 16 オンボーディング 秘匿情報などは扱わず、SaaSへのコネクション情報などは公式なアダプターやプライ ベート設定などを行うことをルールとして明示。 Zapierでの処理の可用性は高くはない前提で、クリティカルな業務での組み込みは避 け、トラブル時の代替策は必ず用意することをルールとして明示。 利用ルールについて

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© Knowledge Work Inc. 17 啓蒙

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© Knowledge Work Inc. 18 啓蒙について ユースケースは動画コンテンツで紹介 英語UIのため不慣れな利用者に対しては画面操 作を収録した動画コンテンツを公開し、可能な限 り「やりたいこと」の実現に伴走する！

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© Knowledge Work Inc. 19 Slackリマインドと組み合わせてデイリークイズ

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© Knowledge Work Inc. 20 モニタリング

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© Knowledge Work Inc. 21 ワークフローを活用して自動で定点観測 1. 利用状況のレポートを確認し、特異な データがないか(突発的なスパイクなど) をチェック。早めに担当者に確認してリ スク検知。 2. Appへのコネクションが切れたまま放置 されていないか、ある場合問題になって いないかをチェックし声掛け。 モニタリングについて

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© Knowledge Work Inc. 22 事例と効果

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© Knowledge Work Inc. 23 オンボーディングでの活用例 コミュニケーション チャンネル作成 ライセンス準備 カスタム属性設定 チャンネル作成は手動で実施 命名規則が明文化されておらず実 施者によるバラツキや誤りあり 入社者の属性は入社タスク DBに投 入し後続処理は属性に応じて規則 的な処理を 代理店経由での調達は都度メール を作文して送信 対象サービスと必要数をフォームで 入力してメール自動送信 ユーザーのカスタム属性などは都度 手作業で設定 入社タスクDBの値をもとに全自動で 設定 Before After

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© Knowledge Work Inc. 24 効果 定量 定性 副次 導入から3ヶ月で月間 3,200のタスクが実行中。 1タスク1分で単純計算すると約 53時間(=月に約 6.5日)の効率化に！ 属人的な業務が排除されることによる 心理的負担軽減 プロセスが最適化され自動化が自動化を呼ぶサイクルへ

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© Knowledge Work Inc. 25 AI活用

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© Knowledge Work Inc. 26 参考：https://zenn.dev/knowledgework/articles/8b1e1869cb4fc4 AIがカスタムアクションの壁を破壊

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© Knowledge Work Inc. 27 まとめ

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© Knowledge Work Inc. 28 まとめ 推進者の熱量を重視 定量以外の効果に価値あり AIと伴走

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