業務棚卸し×DX｜Difyで自動化する手順とBPR成功のポイント（Difyデモ有り）

そんな悩みを抱えていませんか？

従来のRPA（Robotic Process Automation）導入を目的とした棚卸しでは、ルールが明確な定型業務しか自動化の対象にならず、複雑な判断を伴う業務は「人の手」に残らざるを得ませんでした。その結果、「棚卸しはしたが、劇的な効果が得られない」というケースが少なくありません。

しかし、生成AI（Difyなど）の登場により、その常識は覆されつつあります。

本記事では、単なる可視化で終わらせない、「Dify導入を前提とした新しい業務棚卸しの進め方」を解説します。AIに任せるべき「自動化ポイント」の見極め方や、RPAとDifyの使い分け基準、そしてBPR（業務改革）を加速させる具体的な手順を網羅しました。

この記事を読めば、あなたの会社の業務フローにおける「真のボトルネック」が見え、Difyを活用した次世代の業務改革へと踏み出せるはずです。ぜひ最後までお読みください。

DX推進の第一歩「業務棚卸し」とは？AI時代に再定義する

DX（デジタルトランスフォーメーション）を成功させるためには、現状の業務プロセスを正確に把握することが不可欠です。そのための基礎調査が「業務棚卸し」です。しかし、AIが実用段階に入った今、その目的と手法は大きく変化しています。

業務棚卸しの真の目的：コスト削減ではなく「AI実装の準備」

これまでの業務棚卸しは、主に「ムダな作業の削減」や「コストカット」が目的でした。「誰が」「何を」「どれくらいの時間」かけているかを可視化し、不要な業務を廃止したり、RPAで代替したりするための基礎データとしていました。

しかし、DXの本質は単なる効率化ではなく、「デジタル技術を活用してビジネスモデルや組織を変革し、競争優位性を確立すること」にあります。

AI時代の業務棚卸しの真の目的は、「自社の業務プロセスを、AI（特に生成AI・LLM）が理解・実行できる形に構造化し、実装の準備を整えること」に再定義されます。つまり、棚卸しのアウトプットは「業務一覧表」ではなく、「AIへの指示書（プロンプトの設計図）」となるべきなのです。

従来の「RPA型棚卸し」とこれからの「Dify（AI）型棚卸し」の違い

従来の棚卸しと、これからのAI前提の棚卸しでは、着眼点が決定的に異なります。

比較項目	従来の棚卸し（RPA型）	これからの棚卸し（Dify/AI型）
主な目的	定型業務の自動化、工数削減	非定型・判断業務の自動化、付加価値向上
着眼点	「繰り返しが多いか？」「ルールは固定か？」	「判断基準は何か？」「必要なデータは何か？」
対象業務	データ入力、転記、集計など	問い合わせ対応、要約、ドラフト作成、リサーチなど
成果物	業務フロー図、手順書	AIワークフロー設計図、プロンプト定義書

RPAは「手が動くロボット」であり、Difyのような生成AIは「頭が動くアシスタント」です。後者を活用するためには、業務に含まれる「思考のプロセス」を棚卸しする必要があります。

なぜ業務プロセスを可視化しないとDXは失敗するのか

「AIを導入すれば何とかなる」という考えは危険です。現状の業務プロセスがブラックボックス化したままAIツールを導入しても、以下の理由でDXは失敗します。

1. 効果の低い領域に投資してしまう: 本当のボトルネックがどこか分からないため、費用対効果の低い業務を自動化してしまう。
2. 既存のムダなプロセスを温存してしまう: 非効率な業務フローをそのままAIに置き換えても、根本的な解決にはならない（「ダメなデジタル化」）。
3. AIが正しく機能しない: 業務のインプット（必要な情報）とアウトプット（期待する成果）が定義されていないため、AIに適切な指示が出せない。

業務棚卸しによる可視化は、DXという長い旅路における「正確な地図」を手に入れる作業なのです。

BPR（業務改革）を加速させる「AIファースト」の考え方

BPR（Business Process Re-engineering）とは、既存の業務プロセスを根本的に見直し、再設計することです。

従来、BPRは多大な時間と労力を要する一大プロジェクトでした。しかし、DifyのようなノーコードのAIツールを活用すれば、棚卸しで見つかった課題に対して、即座にプロトタイプを作成し、スモールスタートで改善を始めることができます。

「棚卸し→分析→長期間のシステム開発」ではなく、「棚卸し→Difyで即実装・検証→改善」というアジャイルなサイクルを回すことが、AI時代のBPRを加速させる鍵となります。

【実践手順】Dify導入を見据えた業務棚卸しの進め方 5ステップ

では、具体的にどのように業務棚卸しを進めればよいのでしょうか。Difyへの実装をゴールに見据えた、実践的な5ステップを紹介します。

Step1 分解：AIに指示できる「作業レベル」まで粒度を細かくする

業務棚卸しで最も重要なのが「粒度」です。「〇〇業務を担当する」といった大雑把なレベルでは、AIに指示を出せません。

例えば「顧客からのメール対応」という業務であれば、以下のように分解します。

1. メールを受信する
2. メールの内容を読み、緊急度とカテゴリ（クレーム、質問、依頼など）を判断する
3. 必要な情報（過去の取引履歴やマニュアル）を検索する
4. 返信メールの文面を作成する
5. 上長が確認し、承認する
6. メールを送信する

このように、一つのアクション（作業）単位まで分解することで、初めて「どこをDifyに任せるか」の検討が可能になります。

Step2 洗い出し：入力（Input）と出力（Output）を明確にする

分解した各作業について、何がきっかけで始まり（Input）、何が成果物となるか（Output）を明確にします。AIは「入力された情報を処理して出力する」仕組みだからです。

• 作業: 返信メールの文面を作成する
  • Input: 顧客からのメール本文、カテゴリ判断結果、検索したマニュアル情報
  • Output: 返信メールのドラフト（下書き）

このInputとOutputの定義が、後のDify構築における「変数」や「コンテキスト」の設定に直結します。

Step3 計測：業務量と所要時間を数値化し、ボトルネックを特定する

各作業にかかっている時間、頻度、担当者数を計測します。これにより、業務全体のボリューム感を把握し、どこに最も時間がかかっているか（ボトルネック）を特定します。

• 月間の発生件数
• 1件あたりの平均処理時間
• 年間総工数（件数 × 時間）

これらを数値化することで、AI導入による削減効果を定量的に試算できるようになり、経営層への説得材料にもなります。

Step4 仕分け：「定型（RPA）」と「判断（Dify）」のタグ付けを行う

ここがAI時代の棚卸しの核心です。洗い出した作業に対し、その特性に応じてタグ付けを行います。

• 【RPA向き】定型・ルールベース: 手順が完全に決まっており、判断の余地がない作業。（例：システム間のデータ転記、決まったフォーマットへの入力）
• 【Dify向き】非定型・判断・生成: ルール化が難しく、状況に応じた判断や、文章・画像の生成が必要な作業。（例：メール内容の要約、問い合わせのカテゴリ分類、回答案の作成）
• 【人向き】高度な判断・感情: 最終的な意思決定、責任を伴う承認、複雑な交渉、感情への配慮が必要なコミュニケーション。

この仕分けを行うことで、「RPAで自動化できる領域」と「これまで人でしかできなかったが、Difyなら自動化できる領域」が明確になります。

Step5 選定：効果が高く、リスクが低い領域から優先順位を決める

すべての業務を一度に自動化することは現実的ではありません。Step3の計測結果とStep4の仕分けに基づき、優先順位を決定します。

優先すべきは、以下の条件を満たす業務です。

1. 効果が大きい: 年間総工数が多い、または心理的負担が大きい業務。
2. Dify適性が高い: 「判断」や「生成」の要素が強い業務。
3. リスクが低い: 間違った場合の影響が比較的小さい、または人間による最終確認（Human-in-the-loop）を組み込みやすい業務。

まずは小さく始めて成功体験を作り、徐々に適用範囲を広げていくアプローチが推奨されます。

ここが重要！Difyで自動化するための「判断基準」とポイント

業務棚卸しの結果、どのような業務がDifyによる自動化に適しているのでしょうか。RPAとの違いを整理しつつ、Dify活用のポイントを解説します。

RPAとDify（生成AI）の得意領域マップ：どう使い分ける？

RPAとDifyは競合するものではなく、補完し合う関係にあります。それぞれの得意領域を理解し、適材適所で組み合わせることが最強の布陣となります。

特徴	RPA (Robotic Process Automation)	Dify (生成AI/LLM活用プラットフォーム)
得意なデータ	構造化データ（Excel, DB, 定型帳票）	非構造化データ（テキスト, 画像, 音声, PDF）
処理の性質	ルールに基づく反復作業（If-Then）	あいまいな判断、要約、生成、推論
柔軟性	低い（画面レイアウト変更などで停止しやすい）	高い（文脈を理解し、柔軟に対応可能）
導入の難易度	中〜高（プログラミング知識が必要な場合も）	低〜中（ノーコードで構築可能）
適用例	経費精算データのシステム入力 定期的なレポート出力作業	問い合わせメールの自動分類・下書き作成 社内ドキュメントからの情報検索・回答

これまでの棚卸しでは「人手」に分類されていた領域の多くが、Difyによって自動化の対象となります。

Dify自動化ポイント①：ルール化が難しい「あいまいな判断」業務

「こういう場合はA、ああいう場合はB、でも例外としてCもある…」といった、明確なルール（If-Then）で記述しきれない業務は、RPAでは対応困難でした。

しかし、Dify（LLM）は大量のテキストデータから文脈を理解し、人間のように「あいまいな判断」を下すことができます。

• 例: 顧客からのクレームメールの内容を読み取り、「緊急度：高」「カテゴリ：製品不具合」と自動でタグ付けする。
• 棚卸しの視点: 「担当者の経験や勘に頼っている判断業務はないか？」「その判断基準を言葉で説明できるか？」

Dify自動化ポイント②：情報検索・要約・ドラフト作成などの「生成」業務

複数の情報源から必要な情報を探し出し、それをまとめて新しいドキュメントを作成するような業務も、Difyの得意領域です。

• 例: 社内の膨大なマニュアルや過去の対応履歴（RAG: 検索拡張生成）から、質問に対する最適な回答案を自動生成する。
• 棚卸しの視点: 「情報を探すのに時間がかかっている業務はないか？」「ゼロから文章を作成している業務はないか？」

AI適性チェックリスト：その業務の「判断ロジック」は言語化可能か？

Dify導入を検討する際、対象業務がAIに適しているかを判断するための簡易チェックリストです。

• その業務はテキスト（または画像・音声）データに基づいているか？
• 判断に必要な情報は、社内ドキュメントやマニュアルに記載されているか？
• ベテラン社員はその業務を行う際、どのような基準で判断しているか言語化できるか？
• 100%の精度がなくても、ドラフト（下書き）があれば業務が効率化されるか？
• 最終的に人間が確認・修正するフローを組み込めるか？

これらの質問に「Yes」が多いほど、その業務はDifyによる自動化の有力な候補となります。

業務棚卸し×Dify活用によるBPR成功イメージ【具体的ビフォーアフター】

業務棚卸しとDifyを組み合わせることで、業務フローはどのように変わるのでしょうか。具体的なBPRの成功イメージを見てみましょう。

ケース1：問い合わせ対応（属人的な判断・振り分けをAIエージェント化）

カスタマーサポート部門における、メール問い合わせ対応の例です。

【Before：現状のフロー】

1. 担当者がメールを受信し、内容を目視で確認。（5分）
2. 内容に応じて、適切な部署や担当者への振り分けを判断。（5分）
3. 過去の類似案件やマニュアルを検索し、回答内容を検討。（15分）
4. 回答メールをゼロから作成。（10分）
5. 合計：1件あたり約35分

【After：Dify導入後のフロー】

1. メール受信をトリガーに、Difyが自動で内容を解析。
2. Difyがカテゴリと緊急度を判定し、自動で担当へ振り分け。（自動）
3. Difyが社内ナレッジを検索し、最適な回答案（ドラフト）を自動生成。（自動）
4. 担当者は生成されたドラフトを確認・微修正し、送信。（5分）
5. 合計：1件あたり約5分（工数約85%削減）

Difyが「判断」と「生成」を代行することで、人間は最終確認と、より複雑な案件の対応に集中できるようになります。

ケース2：社内ドキュメント作成・チェック（情報の集約・整形を自動化）

バックオフィス部門における、報告書作成や契約書チェックの例です。

【Before】
複数のシステムからデータを集め、Excelで集計し、Wordの報告書フォーマットに手動で転記。さらに、誤字脱字や必須項目の漏れを目視でチェックしている。

【After（Dify活用）】
Difyのワークフローが、各システムから必要なデータを自動収集・整形。報告書のドラフトを自動生成する。さらに、別のAIエージェントが契約書のドラフトを読み込み、法務ガイドラインに基づいたチェックリストと照らし合わせ、修正提案まで行う。人間は最終的な内容確認のみを行う。

棚卸し結果をDifyのワークフロー（フローチャート）に変換するコツ

棚卸しで作成した業務フロー図は、そのままDifyのワークフロー設計の設計図になります。

• 棚卸しした「作業（Step）」が、Difyの「ノード（ブロック）」に対応します。
• 定義した「入力（Input）」と「出力（Output）」が、ノード間のデータの受け渡しになります。
• 「判断」の分岐点が、Difyの「条件分岐ノード」や「分類ノード」になります。

棚卸しをしっかり行っていれば、Dify上での実装はパズルのピースを組み合わせるようにスムーズに進むはずです。

業務棚卸しが「うまくいかない」原因と失敗しないためのコツ

業務棚卸しは重要ですが、途中で挫折してしまうプロジェクトも少なくありません。よくある失敗原因と、それを回避するためのコツを紹介します。

「完璧なリスト」を目指して挫折しないためのスモールスタート

最大の失敗原因は「完璧主義」です。「全社の全業務を網羅した完璧なリストを作らなければ」と意気込むと、作業量が膨大になり、現場も疲弊してしまいます。結果、リストが完成する頃には情報が古くなっている、ということも起こり得ます。

コツ：
まずは特定の部署や、課題感の強い特定の業務フローに絞ってスモールスタートしましょう。「60点の出来でも良いから、まずは一通り回してみる」というアジャイルな姿勢が重要です。

現場の抵抗を減らす：「仕事を奪う」ではなく「楽にする」目的の共有

現場の担当者にとって、業務棚卸しは「自分の仕事を監視されている」「AIに仕事を奪われるのではないか」という不安を抱かせがちです。このような心理的抵抗があると、正確な情報が集まらず、協力も得られません。

コツ：
棚卸しの目的は「人員削減」ではなく、「面倒なルーチンワークから皆さんを解放し、より創造的な仕事に時間を使ってもらうため」であることを丁寧に説明し、合意形成を図りましょう。Difyによる「楽になった未来」を具体的に見せることが効果的です。

棚卸し作業自体をAIで効率化する（Difyによるヒアリング活用など）

「棚卸しのための時間がない」というのもよくある悩みです。Excelへの手入力や、長時間のヒアリング会議は大きな負担です。

コツ：
棚卸し作業自体にもAIを活用しましょう。例えば、Difyで「業務ヒアリングbot」を作成し、担当者がチャット形式で質問に答えていくだけで、業務フローの基礎データが集まる仕組みを作ることも可能です。音声入力や会議の自動議事録作成なども積極的に活用しましょう。

業務棚卸しを完了させ、Difyで真のDX（業務変革）を実現しよう

業務棚卸しは、DXを実現するための手段であり、目的ではありません。可視化された業務フロー図を眺めているだけでは、DXは進みません。

重要なのは、棚卸しで得た事実を根拠に 「どこをAIに任せ、どこを人とRPAで担うか」 を即決し、Difyで小さく実装・検証を繰り返すことです。

AI前提の棚卸しは「現状整理」ではなく「実装計画の作成」です。今日から、対象作業の振り分け・KPI・責任者・期限を定義し、一本のワークフローとして稼働させてください。

効果が確認できたら適用範囲を順次拡大し、運用基準と改善サイクルを定着させる――それが、机上の整理を実際の成果に変える最短ルートです。