社内ルールを調べて、申請の下書きへ｜GMOのAI連携に学ぶ業務フローの作り方

何が変わった？文書の検索を業務フローへ接続

【公式発表】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、「GMO AI RAG」と「JOINT AI Flow byGMO」の連携を同日から提供開始すると発表しました。発表日と提供開始日は10月19日、この記事の公開日は10月20日です。

RAGは、社内文書などを検索して、その内容を回答の根拠に使う仕組みです。今回の連携では、業務ワークフローから社内文書を参照し、その情報に基づく判断や処理につなげると説明しています。利用には両サービスの契約が必要です。

出典：GMOインターネットグループ公式発表（2026年10月19日） ↗

企業の想定例と、導入成果は分けて読む

【企業が示した活用イメージ】公式発表では、社内規程を参照する稟議や申請などを挙げています。これは用途の説明であり、小規模企業で削減できた作業時間や承認精度を示す実測成果ではありません。AIPLUN Studioの開発実績でもありません。

【AIPLUN Studioの解釈】検索の結果を実際の処理に使うと、回答の誤りが登録内容や通知先にも波及します。「根拠を探せる」ことと「正しい処理を実行できる」ことを別々に確認し、何を人が決めるのかを先に整理することが大切です。

応用案：備品購入の申請準備だけを試す

【AIPLUN Studioによる応用案】まずは、架空の会社の備品購入ルールと申請例を用意します。AIには「参照した規程」「不足している項目」「申請文の下書き」を別々に出させます。購入の実行や承認は任せません。この手順は当社の提案で、両サービスの標準テンプレートを説明するものではありません。

入力項目は、品名、用途、数量、金額、希望時期などです。金額や承認者が分からない場合は、推測で埋めず未確定として残します。規程の該当箇所と下書きを担当者が並べて確認できる形にすると、文章が自然でも条件を取り違えている場合に気づきやすくなります。

資料の更新と、処理の実行は別々に管理する

元資料を更新した直後に、AIが新しい内容を参照しているとは限りません。今回の公式発表も、更新した文書が反映されるのは次回の取り込み以降と説明しています。運用では資料の版、適用日、取り込み状況を確認し、移行期間に旧ルールで処理しない方法を決めます。

資料が見つからない、複数の規程が矛盾する、利用者の閲覧権限を超える場合は、自動処理を止める候補です。AIから資料を見られることと、申請者がその資料を見てよいことは別です。接続するアカウントの権限と、回答に含める範囲をテスト環境で確かめます。

始め方：下書き、テスト登録、承認を段階に分ける

最初はファイルや画面上に下書きを出すだけにし、内容を照合します。次に専用のテスト先への登録を試し、項目の欠落、別申請との混同、二重登録がないか確認します。途中で失敗した場合は、再実行の前に処理済みの範囲を調べ、同じ申請を重複して作らない運用にします。

本番へ進む前に、担当者、承認する操作、費用上限、失敗時の連絡先を決めます。効果は生成の速さだけでなく、根拠確認、修正、例外対応を含めた総作業時間で比べてください。AIPLUN Studioでは、今の資料管理と申請の流れを整理し、既存ツールで試す範囲と開発が必要な範囲を分けるところからご相談いただけます。