AIコンサルティング×ノーコードで業務改善を加速させる方法

近年、業務改善の鍵として「AI」と「ノーコード」の掛け合わせが注目を集めています。しかし、ツールの導入だけでは成果に結びつかず、PoC止まりで終わるケースも少なくありません。

本記事では、AIコンサルティングの視点から、業務再設計とノーコード実装を連動させる実践的なアプローチを解説します。

AI×ノーコードが注目される背景とは

業務改善における「AI×ノーコード」の活用が急速に広がりを見せています。背景には、IT人材の不足や、属人化した現場業務の限界といった日本企業が抱える構造的課題があります。

従来はシステム開発や業務自動化といえば、IT部門や外部ベンダーの専権事項でした。しかし現在は、生成AIの進化とノーコードツールの普及により、現場主導でも実装可能な環境が整いつつあります。とはいえ、ツールを導入すればすぐに業務改善が進むわけではありません。

必要なのは、業務構造そのものの再設計と、運用にまで踏み込んだ支援体制です。

ここでは、「なぜ今、AIとノーコードが求められているのか」を深掘りしていきましょう。

DX推進におけるIT人材不足と現場依存の限界

デジタル化を進めたくても、システム開発に携わる人材が足りない。こうした悩みは、大企業・中小企業を問わず共通しています。特に中小企業では、情報システム担当が一人というケースも少なくありません。

一方で、現場では日々の業務に追われ、改善活動にリソースを割く余裕がないという声も多く聞かれます。

つまり、「人が足りない」だけではなく、「仕組みがない」ことが改善のボトルネックになっているのです。

ノーコードと生成AIがもたらす「自走する現場」

この数年で登場した生成AIとノーコードツールは、こうした課題に対する現実的な解決手段になりつつあります。

ノーコードによって非エンジニアでも業務アプリを作れるようになり、生成AIはその設計や運用面の「壁打ち相手」として活用できます。さらに、RPAやOCRと連携すれば、入力業務・確認作業といったルーチンも自動化が可能でしょう。

例

1. AppSheetで申請フローを自作
2. ChatGPTで文書チェックやメール生成を自動化
3. MakeやZapierで他システムと連携

このような流れは、単なるツールの活用にとどまらず、現場が自走する組織文化の醸成にもつながります。

業務改善は「設計×実装×定着」の三位一体へ

多くの企業が勘違いしがちなのが、「業務改善＝ツール導入」ではないという点です。

実際に成果を出している企業では、以下のようなサイクルを明確に設計しています。

どのフェーズが欠けても、業務改善の成果は限定的になります。特に「実装はしたけど、使われない」といった失敗は、定着フェーズの設計不足に起因することがほとんどです。

したがって、AIやノーコードツールの導入を検討する際は、初期設計から運用定着までを見通した全体設計が欠かせません。このようなアプローチこそが、「一過性のデジタル化」ではなく、「再現性のある業務改革」へとつながる鍵になるでしょう。

よくあるノーコード業務改善の失敗パターン

ノーコードツールや生成AIの導入が進む一方で、成果が思うように出ないプロジェクトが後を絶ちません。現場からは「結局、使われなかった」「最初だけ盛り上がって終わった」といった声も聞かれます。こうした失敗の多くは、設計・導入・運用のいずれかが欠けていることが原因です。

ここでは、実際に現場で起きがちな失敗パターンを整理し、なぜ思うように成果が出ないのかを明らかにしていきましょう。

ツール導入だけで止まる「PoCの壁」

多くの企業が最初にぶつかるのが、PoCで止まってしまう壁です。限られた部署や業務範囲で導入したはいいものの、そこからスケールせず、結局ツールが放置されてしまう状況は少なくありません。

このようなケースでは、次のような特徴が見られます。

単に「試してみる」だけでは、ノーコードやAIツールの本質的な価値は引き出せません。実装の先にある定着や改善まで見据えた設計が求められます。

運用設計が曖昧で現場に定着しない

ノーコードツールは簡単にアプリを作れる反面、業務の中でどう使うかという運用設計が甘いと、あっという間に形骸化してしまいます。よくあるのは、開発後にこんな声が聞かれるケースです。

• 「使い方が分からない」
• 「誰がどこまで入力すればいいのか決まっていない」
• 「結局、Excelに戻っている」

こうした状況の背景には、以下のような要因があります。

システムは使われて初めて価値を生み出します。開発段階でどれだけ工夫しても、運用設計が伴っていなければ改善にはつながりません。

業務改善において「定着」と「内製化」は避けて通れないテーマです。下記の記事では、生成AIやLXPを活用した教育・研修の最適化プロセスを、企業事例を交えて解説しています。学習履歴や業務データをもとにしたパーソナライズ研修の設計方法や、現場で成果を出すための実践的アプローチは、ノーコード導入後の運用設計に悩む方にとって大きなヒントになるはずです。

社内にノウハウが蓄積されず属人化する

もう一つの落とし穴が、ノーコード開発が特定の担当者に依存してしまい、社内にノウハウが蓄積されない状態です。特に、ITリテラシーの高い個人が1人で進めた場合、その担当者の異動や退職と同時に運用が止まるリスクが高まります。

属人化の兆候としては、次のような例があります。

• 誰もソース（ツール設定）を開けない
• 修正や更新ができるのが1人だけ
• ドキュメントが存在しない、もしくは形骸化している

ノーコードの魅力は「誰でも作れる」ことですが、逆に言えば「誰が作ったか分からない」状態を生みやすいとも言えます。継続的な活用のためには、組織的にノウハウを共有し、チームで育てる仕組みが不可欠です。

生成AI × ノーコードで業務改善を成功させる3つの鍵

ノーコードツールと生成AIは、業務改善の強力な武器となり得ますが、導入すれば自動的に成果が出るわけではありません。成果を出している企業には、共通した「勝ちパターン」があります。それは、業務の棚卸しから始まり、検証と改善を短期間で繰り返すスモールスタート、そして継続的な支援体制を組み込むという流れです。

単なるツール導入に終わらせず、実行と改善を重ねながら業務全体を最適化していく — ここでは、そのために欠かせない3つの視点を紹介します。

定型業務の棚卸しから始めるAI活用設計

AIもノーコードも「どの業務に使うか」を見誤ると効果が出ません。最初にやるべきことは、業務全体を洗い出し、定型化されたルーチン業務を見極めることです。

棚卸しの観点としては、以下のような切り口があります。

例えば、見積書の作成や稟議申請、日報のとりまとめなどは、生成AIやノーコードと非常に相性が良い業務です。最初にこの整理をしておくことで、ムリのない範囲から改善を始められ、成果にもつながりやすくなるでしょう。

AIやノーコードを活用した業務改善の効果を最大化するには、現状の業務を正確に可視化し、改善の起点をつかむことが不可欠です。下記の記事では、ITコンサルタントの視点から、属人化の解消・ボトルネックの発見・自動化の土台構築までを段階的に進める方法を解説。単なる棚卸しで終わらず、定着まで見据えた改善設計の重要性がわかります。業務の流れを見直すタイミングにおすすめです。

小さく始めて早く回すMVP型のスモールスタート

ノーコードや生成AIの導入は、最初から完璧を目指さないことが成功の鍵です。特におすすめしたいのが、MVPの考え方を活かしたスモールスタートです。

MVP開発とは、必要最小限の機能でツールや仕組みを構築し、現場で使いながら改善していく手法を指します。

このプロセスを繰り返すことで、現場の実態にフィットした改善サイクルが回り始めます。理想を追い過ぎてプロジェクトが長期化・形骸化するよりも、こうした地に足の着いた進め方が結果的に早く効果を生み出すのです。

ツール選定よりも「再設計力」と「伴走支援」が差を生む

多くの企業が最初に悩むのが「どのノーコードツールを使えばいいのか」という点ですが、実はツール選びが成功を左右する場面はそれほど多くありません。同じツールを使っても、成果を出す企業と出せない企業が存在することが、その証拠です。

真の差は、以下のような部分に現れます。

とりわけ、MVP開発やスモールスタートのフェーズでは、「試して終わり」にならないように改善の壁打ち相手や運用サポートが欠かせません。外部パートナーを選ぶ際は、ツールに詳しいだけでなく、業務フローや現場の動きを理解した上で、再設計と定着まで支援できる力があるかを見極めることが重要です。

AIやノーコードを導入しても、企業全体の仕組みが変わらなければ真の業務改善にはつながりません。下記の記事では、2025年の崖を前にしたレガシー刷新の失敗要因と、全社IT戦略の再設計プロセスを体系的に解説しています。

AIコンサルティングの本質は業務構造の再構築支援

従来のAIコンサルティングは、データ分析や技術提案を中心とした「アドバイス型」が主流でした。しかし近年では、AIを業務にどう組み込むか、日々のオペレーションをどう変えるかという実行フェーズの支援が求められるようになっています。本質的な業務改善を実現するには、単なるアプリ導入や自動化では不十分です。

必要なのは、業務構造そのものを再設計し、AIやノーコードが自然に組み込まれる環境をつくることです。

ここでは、AIコンサルティングが果たすべき役割の変化と、現場で実行力を発揮するための具体策について見ていきましょう。

生成AIは「壁打ち相手」から「実行パートナー」へ

生成AIは、これまで「質問に答えるだけ」の存在でした。しかし今、業務フローの中に組み込むことで、実際のタスクを代行するパートナーへと役割を広げています。

活用例

ポイントは、生成AIを単体のツールとして扱うのではなく、業務の中で「一緒に作業する人」のように配置することです。そうすることで、業務スピードが上がるだけでなく、属人的な判断に頼らない運用も可能になるでしょう。

ChatGPT・OCR・RPAを現場に組み込む方法

AIの力を引き出すためには、複数の技術を組み合わせて一連の業務プロセスに組み込む設計力が欠かせません。

例えば、以下のような連携が効果的です。

1. OCR（文字認識）で紙書類をデジタル化
2. ChatGPTが内容を要約・整理
3. RPAがシステムへ登録・通知を自動化

こうした連携により、次のような業務が一気に変わります。

重要なのは、一部の自動化ではなく、「入力から出力までの流れ」を1本の業務ラインとして設計することです。

組織展開モデルのテンプレート化で全社スケールへ

AIやノーコードの導入が一部部署で成功しても、他部署に横展開できなければ企業全体の業務改善にはつながりません。そこで必要になるのが、「展開モデルのテンプレート化」です。

テンプレート化では、以下のような要素を明文化しておくと有効です。

こうした仕組みをあらかじめ整えておくことで、ノウハウの属人化を防ぎ、スピーディーかつ再現性のある全社展開が可能になるでしょう。

他社と何が違う？成功企業が重視する「実行支援」の中身

ノーコードや生成AIを活用した業務改善で成果を出している企業には、ある共通点があります。それは、単にツールを導入して終わりにしない「実行支援」に力を入れていることです。

設計や開発のフェーズだけでなく、その後の社内展開・運用定着・継続改善にまで踏み込んだ支援があるかどうかで、取り組みの成功率は大きく変わります。

ここでは、成果を出す企業が重視している支援体制の3つの柱を紹介します。

外注に頼らず内製できる力を育てる支援体制

業務改善の初期段階では、専門家のサポートが不可欠です。ただし、いつまでも外注に依存していては、コストもノウハウも残りません。成功企業はこの点を理解し、プロジェクトの初期段階から「内製化」を見据えた支援を受けています。

内製化を実現するためには、次のような仕組みが必要です。

特定の個人に頼るのではなく、チーム全体としてノウハウを習得し、自走できる体制を構築することが、中長期的な業務改善の土台になるでしょう。

単なる研修ではなく現場プロジェクトへの伴走

よくある失敗例として、「導入前に一通り研修は受けたけど、実際に何をすればいいか分からない」という声があります。座学やマニュアルだけでは、現場での応用が難しいのが実情です。

そのため、成果を出している企業では以下のような「プロジェクト型支援」が導入されています。

• 実際の業務課題を題材に、ツールを使ってプロトタイプを作成
• 改善対象の業務を選定し、業務フローごと再設計
• 週次でのレビューと改善を繰り返しながら、使えるアプリに育てていく

つまり、一方通行の知識提供ではなく、現場と並走する支援こそが、成功のカギを握っています。

実装後の継続改善まで支える仕組みと仕掛け

ノーコードやAI導入が終わっても、それはスタートにすぎません。改善効果を持続させるには、定期的な振り返りとアップデートの仕組みが必要です。怠ると、せっかく作ったアプリも次第に使われなくなります。

成功企業では、以下のような仕掛けが導入されています。

さらに、社内に蓄積したテンプレートや実装事例を再利用することで、改善のスピードと再現性も高まります。継続改善の仕掛けがある企業ほど、ノーコードやAIの導入が単発で終わらず、組織の文化として定着しています。

GeNEEならAI×ノーコードによる業務改善を最速で形にできる

業務改善に取り組む企業が増える中で、「どのツールを使うか」「誰が主導するか」だけでなく、いかに早く、確実に成果に結びつけられるかが問われています。その点において、GeNEEは設計から実装、定着までを一貫して支援できる数少ないパートナーです。

GeNEEの特長は、単なる開発会社でも、コンサルティング会社でもないことです。AIやノーコードを活用した業務改善を、机上の構想で終わらせず、現場に根差した仕組みとして形にする「実行力」が最大の強みです。戦略と実装の間をつなぐ“橋渡し”ができるため、PoCで止まることなく、継続的な改善につなげることが可能になるでしょう。

さらに、MVP開発の支援にも注力しており、必要最小限のコストと期間で業務改善の成果を体感できるのも大きな魅力です。プロトタイプの構築から現場導入、検証、改善までをスピーディーに進めることで、「やってみて終わり」ではなく、「やってみて育てる」業務改善が実現できます。

AI活用では、ChatGPTやOCR、RPAといった要素技術の連携ノウハウも豊富に持ち、業務への自然な組み込み方まで提案可能です。ノーコード開発においても、現場メンバーと一緒に手を動かしながら伴走するスタイルで、社内にノウハウを残しながら自走化を支援します。

単なるツール導入にとどまらず、「業務構造をどう再設計するか」「現場でどう使われる仕組みにするか」という本質的な問いに向き合いながら、最速で業務改善をかたちにする。その実行支援を担えるのがGeNEEです。

GeNEEのMVP開発サービスとは

成功事例に学ぶ、AI × ノーコード業務改善の実践例

AIやノーコードは、まだまだ「難しそう」「うちには合わない」と捉えられることも多いのが実情です。しかし実際には、中小企業から大手企業まで、さまざまな現場で着実に成果を出している例が増えています。

特に、生成AIとノーコードを組み合わせた取り組みは、スピードと柔軟性の両立を可能にし、従来では考えられなかったような短期間での改善や自動化を実現しています。

ここでは、具体的な事例を3つ紹介しながら、実際にどのように改善が進んだのかを探っていきましょう。

学習管理の混乱を解消、法政大学のLMS刷新プロジェクト

学校法人法政大学では、従来の学習管理システムが複数に分散しており、教員と学生の双方にとって利便性の低さが課題となっていました。GeNEEはこのプロジェクトにおいて、生成AIを活用したナレッジ設計と、ユーザー起点のUI/UX設計によるLMSの再構築を支援しました。

開発段階では、ノーコード的なプロトタイプ構築でユーザーテストを繰り返し、要件定義の精度を高めながらMVPをスピーディに仕上げています。その結果、学生のログイン率は以前の1.5倍に向上し、教員側の教材管理工数も約40％削減されました。

業務効率化だけでなく、教育体験そのものの質を高める改善につながった点がこの事例の本質です。

医療機関の検査確認業務を自動化、属人化を解消

大手医療機関では、検査業務において紙ベースの確認・記録作業が多く、ヒューマンエラーと対応遅延が日常的に発生していました。GeNEEが開発を担当したのは、ハードウェアと連携しながら検査フロー全体を自動化する業務支援システムです。

このプロジェクトでは、現場のスタッフと共に業務プロセスの棚卸しから着手し、生成AIによる内容チェック・自動記録機能を実装。UIは現場の年齢層や操作スキルに配慮し、説明不要で使えるレベルに設計されています。

導入後は、検査報告の確認漏れがゼロとなり、月あたりの確認作業時間は従来比で60％削減。また、エラー発生率も大幅に下がり、患者対応のスピードと正確性が改善されました。

東京大学向けに動画配信管理を再設計、現場が自走できる仕組みへ

国立大学法人東京大学では、研究資料や講義コンテンツの動画配信が部門ごとに個別管理されており、全学的な運用整備が求められていました。GeNEEは、動画のアップロード・分類・公開設定までを一元化できる動画配信管理システムを構築。

現場職員による管理を前提に、ノーコードで運用が完結できるよう管理画面を設計。また、ユーザー別にテンプレートや公開ルールを自動で適用できる生成AI支援機能も実装しています。

その結果、各研究部門が独自に行っていた動画管理が全学共通システムに統合され、IT部門への問合せは70％減少。更新や設定変更も、現場側が自力で対応できる体制へと移行しました。

AI・ノーコード導入を失敗させないためのチェックリスト

AIやノーコードは、正しく導入すれば強力な業務改善ツールになりますが、準備や体制が不十分なまま進めると、現場に定着せずに終わるリスクが高くなります。特にPoC段階で満足してしまい、社内展開や継続運用に結びつかないケースは珍しくありません。

導入前に以下のチェック項目を確認しておくことで、「使われないツール」や「形骸化した改善活動」を防ぐことができます。

チェックリスト

• 現場業務の棚卸しと優先順位づけができているか
  └「何を改善するか」が曖昧なまま進めると、成果がぼやけてしまいます。
• ノーコードや生成AIの対象業務が、定型的かつルール化可能か
  └自由度の高い業務や判断が複雑な業務には向きません。
• 導入後の運用ルール（誰が、いつ、何をするか）を設計しているか
  └運用設計が曖昧だと、属人化や使われなくなるリスクが高まります。
• 成果指標（KPI）を事前に設定しているか
  └導入の目的や期待効果が曖昧だと、継続判断が難しくなります。
• 内製体制（育成・共有・改善）が視野に入っているか
  └ツールを社内で運用し続けるには、自走化への設計が不可欠です。
• 伴走支援や相談窓口が導入後も機能する体制になっているか
  └「入れて終わり」ではなく、改善を継続する仕組みが重要です。

チェックリストにすべて◯が付く必要はありませんが、3つ以上が未対応の状態で導入を始めると、プロジェクトが迷走するリスクは高まります。むしろ、導入前にどの項目が弱いかを認識した上で、足りない部分を支えてくれるパートナーを選ぶことが、成功への近道です。

まとめ：AI × ノーコード業務改善の鍵は「再設計と実行力」

AIやノーコードは、単なる業務効率化の手段ではありません。これらの技術を本当の意味で活用するためには、目の前の業務をどうデジタル化するかではなく、業務全体をどう再構築するかという視点が不可欠です。

多くの企業が陥りがちなのは、ツールの導入をゴールにしてしまい、「導入したのに使われない」「形骸化して終わった」といった結果に終わるケースです。そうならないためには、業務の設計段階から見直し、現場に定着する仕組みまでをセットで考える必要があります。

また、技術そのものよりも重要なのが、現場を巻き込みながら動かしていく実行力です。小さく始めて早く改善するサイクル、使われながら育つ仕組み、そして属人化を避ける内製の体制。このような観点が揃ってはじめて、AIやノーコードは真価を発揮するでしょう。

成果を出している企業ほど、華やかなツール選定よりも「どんな業務から着手するか」「誰とどう進めるか」を重視しています。AIやノーコードを取り入れる目的は、あくまで業務改善のスピードと精度を高め、組織の変化に対応できる力を育てることに他なりません。

つまり、AIとノーコードの掛け合わせが意味するのは「誰でも簡単にできる未来」ではなく、「複雑な業務をシンプルに再設計し、継続的に実行できる仕組みを手に入れる」こと。その鍵を握るのは、テクノロジーではなく、それを使いこなす人と組織の在り方にあるのです。

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監修者

飯嶋シロ
コンテンツマーケティングディレクター

＜略歴＞

慶應義塾大学卒業後、日系シンクタンクにてクラウドエンジニアとしてシステム開発に従事。その後、金融市場のデータ分析や地方銀行向けITコンサルティングを経験。さらに、EコマースではグローバルECを運用する大企業の企画部門に所属し、ECプラットフォームの戦略立案等を経験。現在は、IT・DX・クラウド・AI・データ活用・サイバーセキュリティなど、幅広いテーマでテック系の記事執筆・監修者として活躍している。