業務プロセスにおけるAI利用の実態調査：承認・決裁機能への人間の関与の重要性

解説

本記事は、ワークフローシステムを提供するエイトレッドが行った「ワークフローのAI代替可能性に関する実態調査」の結果をまとめたものです。この調査では、生成AIの活用経験がある情報システムやDX推進担当者109名を対象に実施されました。

主な焦点の一つが、「業務プロセスの承認・決裁そのもの」をAIに任せるべきかという点です。なんと回答者の7割以上が「AIに任せるべきではない」と回答し、その背景には『判断根拠のブラックボックス化』や『責任の所在の不明確さ』といった懸念が挙げられています。

一方で、ワークフロー機能全体を否定しているわけではなく、どの部分までAIで自動化しても良いかという具体的な検討が進んでいます。例えば、「申請内容の自動チェック（不備検出）」は高い支持を得ている一方、「決裁（承認・却下）そのものの自動化」には慎重な姿勢が見られます。

調査結果からは、企業が単にAI導入を止めているのではなく、よりガバナンスや統制といった側面からワークフローシステム自体を再評価している実態が浮き彫りになっています。今後は、定型的なタスクの自動化と、人間による判断プロセスを組み合わせた『二層構造』のデザインが鍵となると言えるでしょう。

総じて、AI活用は不可逆的ですが、判断に関わる重要な承認・決裁プロセスにおいては、依然として人間の監督と責任が不可欠な領域であるという認識が強く示されており、システム設計や運用においてガバナンス面での配慮が必須です。

ポイント

• ワークフローの「承認・決裁」をAIに任せることには、判断根拠のブラックボックス化や責任所在の問題から7割以上の専門家が難色を示す。
• 最も自動化に適しているのは「申請内容の自動チェック（不備検出）」など定型的な部分であり、「承認・却下」の完全な自動化は難しいとされている。
• 今後は、単なるAI連携ではなく、定型タスクの自動化と人間による最終判断プロセスの可視化を両立させる「二層構造」が求められる。

情シスへの影響

AIとの連携検討フェーズにあるワークフローシステム利用者：

本調査結果は技術的な脆弱性や緊急対応を指すものではありませんが、今後のシステム設計や機能拡張の方向性に強い示唆を与えます。特にAI関連機能を組み込む場合、「誰が」「どのような判断基準で」承認を行ったかを追跡・記録する監査証跡（Audit Trail）の確保が極めて重要になります。

ワークフローシステムの改善計画を立てている部署：

定型的な入力やチェックは自動化しつつ、最終的な決裁者による「確認と例外処理」という人間の役割を明確にシステムレベルで担保する設計が必要です。判断プロセスにおける人間の関与度合いを工数計算やシステム要件として組み込む必要があります。

全社的なガバナンス強化担当：

AI導入による利便性向上だけでなく、「誰が責任を持つか」「どのように監査に対応するか」という統制（コンプライアンス）の視点が、ITアーキテクチャの中心に据えられているかを再確認してください。特に業務プロセスとシステム権限の紐づけを見直す必要があります。

影響範囲

ワークフローシステムを利用している全社部門および関連する情報システム環境。

• 影響範囲: 承認ルート、決裁ロジック（どのステップで人間が最終判断を下すか）、ログ記録機能。

• 対象設定: AI連携を行う場合の権限管理、例外処理ロジックの設計、監査証跡の収集・保持ポリシー。本調査結果に基づいて「要確認」となる論点の洗い出しが必要です。

重要度

★★★☆☆

対象者

• M365管理者
• セキュリティ担当者
• AD管理者
• 情報システム部門向けAI/DX推進チーム

優先度

計画的に対応

優先度の理由

本件は技術的な脆弱性や緊急パッチ適用を求めるものではなく、将来のシステム設計指針に関する業界動向・知見の共有です。そのため「今すぐ対応」する必要はありません。

しかしながら、「承認・決裁機能」という業務上の極めて重要な部分へのAI導入を考える際、単なる技術実装にとどまらず、ガバナンスや責任の所在をシステム的に担保する視点が必須となり、計画的な要件定義と設計の見直しが必要となるため「計画的に対応」と判断しました。

確認手順

• 現在利用しているワークフローシステムのログ機能を確認し、承認・決裁に至る全てのプロセス（特に例外処理）の記録が網羅されているか確認する。
• AI連携を視野に入れている場合、自動化された判定結果について「判断根拠」や「参照したデータセット」を出力可能とする設計が可能かを要件定義時に検討する。
• システム上の承認フローにおいて、必ず人間の最終チェックを経るステップ（ヒューマン・イン・ザ・ループ）を明文化し、その権限と手順を再確認する。
• AIによる自動化の範囲を「定型的なデータ入力チェック」など限定的に留め、「意思決定」に関する処理は手動またはシステム監査ログによって担保することを設計原則として設定する。