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GMO、生成AIの回答を申請・登録まで自動処理する仕組みを連携開始
社内規定をAIに聞いても、結局は人が申請フォームに入力し直す――そんな二度手間に心当たりがある管理職は少なくないはずです。GMOの2社が発表した連携は、この「答えた後」の作業を自動化の対象に組み込む試みです。
何が起きたか
GMOプライム・ストラテジーとGMO AIコネクトは2026年10月19日、企業向けRAG（検索拡張生成）ソフトウェア「GMO AI RAG」と、iPaaS／AIエージェント基盤「JOINT AI Flow byGMO」の連携を開始したと発表しました。生成AIが社内文書を参照して回答するだけでなく、その内容を業務フローの判断や処理につなげられるようにする取り組みです。
これまで生成AIに社内規定やマニュアルを読み込ませても、回答を受け取った後の申請やデータ登録、関係者への通知などは、人が手作業で進める必要がありました。両社は、RAG基盤を個別に開発しなくても、社内ルールに沿った業務自動化を実現できる状態を目指すとしています。
背景・解説
RAGとは、社内文書などから関連情報を検索し、その内容を基に生成AIが回答を組み立てる仕組みです。企業固有の情報を回答に反映できるため、就業規則や申請手続きのガイドラインなど、日々の業務判断の基準となる文書を活用する手段として広がってきました。
一方のiPaaSは、複数のシステムやサービスをつなぎ、データの受け渡しや処理を自動化する基盤を指します。稟議や申請に関する問い合わせに生成AIが答えられるようになっても、申請情報の登録や後続システムへの入力は別の仕組みで対応する必要があり、「回答」と「実務処理」の間には溝が残っていました。さらに社内規定やマニュアルが改定されるたびに、業務自動化側に設定した判断基準も合わせて更新しなければならず、運用の負荷が課題になっていたといいます。
仕事や業務への影響 — AI Topicaの見方
申請業務の処理件数が多い部署ほど、この連携による効果は大きくなります。例えば、総務担当が2人しかいない従業員300人規模の製造業であれば、月に数十件発生する稟議の確認や登録作業を、生成AIの回答から申請システムへつなげる仕組みに任せることで、確認作業の手間を減らせます。
これまでは生成AIが「規定ではこうなっています」と答えても、担当者がその回答を読んでから別のシステムに手入力する作業が残っていました。今回の連携は、その入力や通知の部分まで仕組みに任せる発想です。情シス部門が個別にRAG基盤を開発する必要がないため、構築にかかる期間や人員の負担も軽くなる点は見逃せません。
中堅企業の人事担当であれば、有給申請や経費精算の問い合わせ対応を想定すると分かりやすいはずです。生成AIが規定を参照して回答し、そのまま申請データの登録まで進めば、担当者は例外的な判断が必要な案件だけに集中できます。社内規定の改定が年に数回ある企業では、判断基準の更新作業を一元化できる点も、実務上の負担軽減につながります。
さらに、就業規則や申請手続きのガイドラインのように改定頻度が高い文書を扱う部署ほど、連携の恩恵を受けやすくなります。規定が変わるたびに自動化側の判断基準を個別に書き直す必要がなくなれば、担当者が更新作業に費やす時間そのものを削減できるはずです。iPaaSによる自動化の対象を広げるほど、担当者が人の判断を要する業務に充てられる時間は増えていきます。
ただし、どの業務にもすぐ適用できるわけではありません。申請内容が定型的でない部署や、判断に人の裁量が強く求められる業務では、自動化の範囲を慎重に見極めるべきです。
不確かな点・注意
今回の発表では、連携によって自動化できる業務の具体的な種類や、導入にかかる費用、対応までの期間は明らかにされていません。既にRAGを導入している企業がどの程度の追加作業で連携を実現できるのかも分かりません。実際の業務での自動化範囲は、各社の申請フローやシステム構成によって変わってくるため、導入を検討する企業は自社の業務フローとの適合性を個別に確認する必要があります。