Pleasanter × AI連携で変わる業務の未来：ChatGPT・OCR・RPAとの統合活用

はじめに：PleasanterとAI連携がもたらす業務改革のインパクト

デジタル技術が急速に進化する中、業務改善を進める企業にとって、**「AIの活用」と「業務アプリの柔軟性」**は避けて通れないテーマとなっています。特に中小企業においては、限られたリソースでDX（デジタルトランスフォーメーション）を進めるための解決策として、ノーコード／ローコードツールとAIの組み合わせが注目を集めています。

その代表格が、国産ローコードツール「Pleasanter（プレザンター）」です。そして今、このPleasanterに、ChatGPT、OCR、RPAなどのAI技術を連携させることで、劇的な業務効率化と品質向上を実現する企業が増えています。

本記事では、「Pleasanter × AI連携」による業務改革の最前線を具体的な活用事例とともにご紹介します。AI時代にふさわしい業務の形を探る企業担当者の方に向け、実務に即した導入メリット・技術構成・連携のポイントを詳しく解説します。

AI時代の業務改革：PleasanterとAI連携の基本を理解する

デジタル化の波が加速する中で、業務の自動化や効率化に欠かせないのがAIとの連携です。Pleasanterは柔軟なデータベース設計と豊富なAPIを備えており、さまざまなAIツールとスムーズに連携可能です。

ここでは、まずAIとPleasanterの連携がなぜ注目されているのか、その概要と可能性を整理します。

なぜ今、PleasanterとAIの統合が注目されるのか？

DXが進む今、「業務の自動化＝AI」の流れは大企業だけの話ではなくなりました。中小企業においても、定型作業の省力化や人材不足対策としてAIの導入が急務となっています。

中でもPleasanterとの連携は、以下のような背景から注目されています：

• ノーコード／ローコード環境での開発が可能

• 国産ツールであり、セキュリティやカスタマイズに柔軟対応

• APIやWebhook経由で外部AIとの統合がスムーズ

また、以下のようなAI技術との統合により、業務プロセスを劇的に変えることが可能です。

連携するAI技術	主な活用シーン	効果
ChatGPT	定型文生成、チャットボット、入力補助	作業時間の短縮、精度向上
AI-OCR	紙帳票のデータ化、自動登録	入力ミス削減、ペーパーレス推進

AIは「高度な自動化」を支える技術であり、Pleasanterの柔軟性と合わさることで、自社業務にフィットする自動化の実現が可能になります。

PleasanterとAIの連携でできること一覧

AIとPleasanterの連携で可能になる業務改善は多岐にわたります。以下に主な活用例を一覧で整理します。

活用領域	機能	使用されるAI技術	効果
入力補助	文書の自動生成・定型文入力	ChatGPT	作業時間の短縮、文書の質向上
データ収集	OCRによる紙帳票データ化	AI-OCR	ペーパーレス化、入力精度向上
業務自動化	帳票処理・データ転送	RPA	工数削減、ヒューマンエラー回避
ナレッジ管理	AIチャットボットによる問い合わせ対応	ChatGPT	社内ナレッジの活用、問い合わせ対応の効率化
報告業務	日報・週報・議事録の自動生成	ChatGPT	報告業務の簡素化、品質向上

このように、1つのAI技術だけではなく、複数のAI技術を適材適所で組み合わせることが鍵となります。 

連携のための技術要素と構成概要

Pleasanterは以下の技術的な仕組みで外部AIと連携します：

• API連携：REST APIを使って、Pleasanterと外部AIサービスを双方向でデータ連携

• Webhook：トリガーイベント（新規登録、更新など）発生時に外部連携を実行

• カスタムスクリプト：JavaScriptやPowerShell等を用いた柔軟な制御

以下はChatGPTとの連携構成イメージです：
ユーザー入力 → Pleasanter → Webhook → ChatGPT API → 応答取得 → Pleasanterに結果登録
構成のポイントは「中継サーバー」や「セキュリティ制御レイヤー」を挟むことで、業務要件に合った堅牢な連携を実現することです。

実現に必要な前提条件と社内体制

AIとの連携は単なる「技術導入」ではなく、業務プロセスそのものの見直しが求められます。以下のような準備が必要です：

業務整理のポイント：

• 自動化すべき作業を洗い出す

• 処理フローを可視化する

• データの所在・品質を確認する

社内体制の整備：

• IT部門と業務部門の連携体制の構築

• AI導入を推進する責任者の任命

• 運用・保守担当者のスキル確保

以下のようなマトリクスで、タスクと責任範囲を整理するのも有効です。

項目	担当部門	必要スキル・役割
業務要件整理	業務部門	業務プロセスの理解
システム設計	IT部門	API知識、スクリプト技術
セキュリティ管理	情報システム部門	ガバナンス・監査対応

ChatGPT連携で実現する業務入力補助とレポート自動化の新常識

ChatGPTは、自然言語処理の技術を活用して、文章の生成や校正、要約などを高精度に行うAIです。Pleasanterと連携することで、日々の入力作業を支援したり、レポートの自動生成を実現したりと、業務効率を飛躍的に向上させることが可能になります。

ここでは、ChatGPTとの連携活用法を具体的に解説します。

ChatGPTによる入力支援の具体的な活用シナリオ

Pleasanterに業務データを入力する場面では、「定型文の繰り返し」や「言い回しの調整」など、煩雑な作業が発生します。ChatGPTを連携させることで、これらの作業を以下のように支援できます。
活用例一覧：

活用場面	支援内容	効果
問い合わせ対応履歴	定型文の補完・自動提案	入力時間の短縮・文書品質の均一化
顧客対応記録	マスタデータ候補の提示	入力ミスの防止・一貫性の確保
コメント欄・メモ	文法チェック・言い回しの改善	コミュニケーションの質向上

実運用のイメージ：

1. ユーザーがPleasanterに簡易なキーワードを入力

2. ChatGPTへ送信

3. ChatGPTが自然文を生成

4. 結果をPleasanterへ自動挿入

このように、ChatGPTは「頭を使う作業の代行者」として、担当者の負担を軽減します。

レポート・議事録の自動生成：手作業からの脱却

報告書や議事録の作成は、時間がかかる上に、属人化しやすい業務の一つです。ChatGPTとPleasanterの連携により、定型文や過去履歴を元にした自動生成が可能になります。

自動化の対象：

• 日報・週報：行動記録や進捗内容からの要約

• 議事録：会議内容をもとに要点を整理・出力

• 業務報告書：案件履歴やコメントを元に生成

自動生成のメリット：

• 書き手による品質のばらつきを解消

• レビューや修正が最小限で済む

• 時短によって他の業務に集中できる

たとえば、下記のようなテンプレートを活用すると、さらに制度化が進みます。

テンプレート項目	ChatGPT出力例	編集要否
本日の業務内容	「顧客B社との打ち合わせを実施」	要確認
所感・課題	「A案件は進捗順調。B案件に遅延リスクあり」	軽微修正
明日の予定	「顧客C社の要件確認ミーティング」	そのまま使用可

ChatGPTとPleasanter APIの活用方法

実際に連携を行う際は、Pleasanter APIとChatGPT APIを組み合わせる形になります。以下に基本のフローを示します。

連携フローの一例：
[ユーザー入力]
　↓
[ChatGPTへ送信]
　↓
[中継サーバーがChatGPT APIを呼び出し]
　↓
[生成された文書をPleasanterの該当項目に自動入力]

必要な技術要素：

• PleasanterのREST API

• OpenAI（ChatGPT）のAPIトークン

• Node.js / Python等のサーバーサイドスクリプト

• OAuth認証やトークン管理の知識（セキュリティ対策）

カスタマイズ性を高めたい場合は、Azure FunctionsやAWS Lambdaと組み合わせて、スケーラブルな運用も可能です。

社内ナレッジのAI化：チャットボット×Pleasanterで実現

Pleasanterに蓄積された業務データやマスタ情報は、**「ナレッジ資産」**として活用できます。これを社内用チャットボットに接続することで、社内問い合わせの自動化も実現できます。

活用イメージ：

• 勤怠ルール・申請手順の問い合わせ対応

• マニュアルや過去の対応履歴の検索

• 新人社員の教育支援

連携構成例：

構成要素	使用ツール	機能
データソース	Pleasanter	マスタデータ・履歴情報の保持
AIエンジン	ChatGPT API	ユーザー入力に対する応答生成
UI	Teams / Slack Bot	利用者とのインターフェース

このような仕組みにより、社内ナレッジの可視化・活用が一気に進みます。

OCRと連携した紙帳票のデータ化からPleasanter登録までの自動化フロー

業務現場ではいまだに紙の帳票が使われているケースが多く、これらをデジタル化するニーズは根強く存在しています。OCR（光学文字認識）を使って紙の情報をデータ化し、Pleasanterに自動登録することで、手作業の削減・ミスの防止・業務の迅速化が実現可能です。

このセクションでは、OCRとPleasanterの連携による業務自動化の実践方法を詳しく解説します。

紙からデジタルへ：OCR技術の基礎と選定ポイント

OCR（Optical Character Recognition）は、画像に含まれる文字情報をテキストデータに変換する技術です。AI-OCRはこれに機械学習や自然言語処理を加えた進化版で、非定型帳票や手書き文字の読み取りにも対応できます。

種類	特徴	用途例
通常OCR	印刷文字の読み取りに特化	請求書・納品書
AI-OCR	手書きや非定型に強い	申請書・アンケート
クラウドOCR	SaaS型、メンテ不要	短期間の導入に適する
オンプレOCR	自社運用、セキュリティ強化可	機密データの処理向け

OCR選定時のポイント：

• 文字の認識精度（日本語・手書き対応）

• フォーマットの柔軟性（定型・非定型対応）

• データ出力形式（CSV/JSONなど）

• API提供の有無（Pleasanterとの連携可否）

帳票の自動読み取り→Pleasanter登録のワークフロー

OCRとPleasanterを連携させることで、紙帳票からの情報を完全自動でデータベース化することが可能です。

ワークフロー図（概要）：

[紙帳票スキャン]
　↓
[OCRツールで文字データ抽出]
　↓
[JSONやCSV形式に変換]
　↓
[中継サーバーでフォーマット調整]
　↓
[Pleasanter APIで該当プロジェクトに登録]

実装例：

• OCRツール：Google Cloud Vision、AI inside、DX Suite

• 中継サーバー：Node.js、Python、iPaaS（例：Make、Power Automate）

• Pleasanterへの登録：POST /api/items でレコード追加

このような構成により、人手を介さずに帳票データをシステム登録することが可能になります。

定型帳票・非定型帳票の処理の違いと工夫

OCRを業務で活用する際には、帳票の形式によって処理のアプローチを変える必要があります。 

実運用における精度向上とメンテナンスの考え方

OCRは導入して終わりではなく、定期的なメンテナンスとチューニングが必要です。業務で安定運用するためのポイントは以下の通りです。

精度向上のポイント：

• 帳票のスキャン品質を安定させる（解像度・明るさ）

• 項目ごとの認識率を記録・分析

• よくある誤認識パターンにルールで対応

メンテナンスの視点：

項目	内容
帳票テンプレート管理	帳票変更に応じてOCR設定を更新
OCRログ分析	認識率・エラー傾向の把握
UI改善	ユーザー確認画面の見やすさ向上

こうした取り組みにより、OCR連携による完全自動化の実現度を高めることができます。

RPA×Pleasanterで進化するデータ連携と業務処理の自動化

業務の自動化と効率化を目指す企業にとって、RPA（Robotic Process Automation）は欠かせない存在となっています。特に中小企業では、限られた人員で多くの業務をこなす必要があり、RPAによる定型作業の自動化は生産性向上の鍵となります。その中で注目されているのが、業務管理プラットフォーム「Pleasanter」とRPAを組み合わせるアプローチです。Pleasanterは業務データを一元的に管理でき、柔軟な構造を持つため、RPAとの相性が非常に良好です。本章では、RPAとPleasanterの連携によって何ができるのか、どのような工夫や注意点があるのかを、事例を交えながら詳しく解説していきます。

RPAとは何か？Pleasanterと組み合わせる理由

項目	Pleasanter単体	RPA単体	RPA＋Pleasanter連携時の効果
データ管理	◯（柔軟なデータ設計が可能）	✕（データ保存には不向き）	◎（Pleasanterがデータベースとして機能）
作業自動化	△（Webhook/スクリプトで部分対応）	◯（ルール化された作業を自動化）	◎（自動取得・連携・加工まで一気通貫）
業務スピード	手作業ベース	自動化対象に限定	大幅短縮（例：日次報告、データ転記）
ヒューマンエラー	発生の可能性あり	減少	ほぼゼロ（処理精度向上）

組み合わせの理由：

• Pleasanterで「情報の一元管理」

• RPAで「その情報をもとに他システムと連携」

• 二重入力・転記作業・CSV操作などの無駄を解消

RPAによるPleasanterデータの取得・加工・外部連携例

PleasanterとRPAを連携した具体的な業務例と処理イメージを以下にまとめます。

 ■ 業務別の活用例

業務内容	連携の流れ	効果
日報集計・週報作成	①Pleasanterからデータ取得②Excelに自動整形③PDF変換・メール送信	手作業排除、報告作成の時短
請求書登録（OCR連携）	①請求書PDFのOCR②RPAでデータ整形③Pleasanterに自動登録	入力工数削減、誤入力防止
申請承認のシステム連携	①Pleasanterの申請内容を取得②他システム（会計・ERP）に自動転記	二重入力防止、入力ミス削減
問い合わせメール応答	①問い合わせ内容取得②ChatGPTで返信文生成③メールで自動返信	対応のスピード化・負荷軽減

■ 典型的な連携フロー図（箇条書き）

1. Pleasanterに業務データが入力される

2. RPAが定時またはイベントトリガーで起動

3. 必要なデータをAPIまたは画面から取得

4. 加工・整形（CSV, Excel, PDF等）

5. 他システムへ連携、またはメール・通知送信

シナリオ設計のポイントと実装の注意点

業務自動化は「シナリオ設計」で8割決まるとも言われます。以下の観点を押さえて設計しましょう。

■ チェックすべき設計項目

• いつ実行する？（定時 or イベントベース）

• どのデータを扱う？（レコード条件、更新タイミング）

• どう取得・処理する？（UI操作かAPIか）

• 異常時はどうする？（例外処理、通知方法）

■ よくある設計ミスと対処法

設計ミス	対処法・ベストプラクティス
項目変更でRPAが停止	画面操作ではなくAPI活用で安定性確保
処理失敗時の通知がない	Slack通知・メールアラートを組み込む
処理条件が曖昧	データに「処理済み」フラグを追加し明確化
想定外のCSV形式	ヘッダーチェックやバリデーション処理追加

RPA・AI・Pleasanterを組み合わせた業務自動化の事例

さらに、RPAとPleasanterだけでなく**AI（ChatGPT/OCR）**などのテクノロジーと連携することで、「単なる作業自動化」を超えた業務のデジタル変革が進んでいます。

■ 代表的な実用事例（簡易まとめ）

活用技術	自動化業務内容	効果
OCR×RPA×Pleasanter	請求書を読み取り→Pleasanterに自動登録→会計システム連携	経理処理の完全自動化
ChatGPT×RPA×Pleasanter	問い合わせ内容を要約・返信文生成→自動メール送信	顧客対応時間の短縮、品質平準化
RPA×Pleasanter×PowerBI	データ抽出・可視化用ファイル自動生成→BIで即分析	業務分析のスピードアップ

AI連携を成功させるためのセキュリティとガバナンス対策

AIやRPAとの連携は、業務効率化の大きな武器となる一方で、情報漏洩や不正アクセス、法令違反といったリスクにも注意が必要です。特にPleasanterのように社内の機密情報を取り扱うツールでは、セキュリティとガバナンスを強化した運用が求められます。

このセクションでは、安全かつ持続的にAI連携を活用するための実務ポイントを解説します。

AI連携時に注意すべき情報漏洩リスクとは？

AIや外部APIとの連携において、以下のような情報漏洩のリスクが存在します。

主なリスク：

リスク要因	内容
外部APIの送信データ	入力内容が第三者サーバに送信される
不適切な認証管理	APIトークンの漏洩やアクセス制御の甘さ
ログ・履歴情報の漏洩	通信内容や生成結果が記録されて外部流出の恐れ

対策の方向性：

• 連携先AIが日本国内DCを使用しているか確認

• API通信にはHTTPSの徹底、必要ならVPNやIP制限の導入

• 個人情報や機密事項はマスキング処理を加えてから送信

ChatGPTを含む生成AIの商用利用では、「どこに何の情報が送られているか」を社内で明確にし、透明性ある利用方針を定めることが極めて重要です。

Pleasanterのセキュリティ機能を最大限活かす設定方法

Pleasanterには、企業向けの運用に耐える各種セキュリティ機能が搭載されています。以下はその活用例です。

主なセキュリティ設定項目：

機能	内容
権限管理	ユーザー・グループごとに閲覧／編集範囲を細かく設定
アクセス制限	IPアドレス制限で不正接続を防止
操作ログ	各ユーザーの操作記録を保持、監査対応に有効
パスワードポリシー	複雑性や有効期限を設定可能

実務での適用例：

• AIとの連携対象となるプロジェクトは、読み取り専用で設定し、変更操作を防止

• APIキーは定期的に更新、外部接続時はロール別に接続ユーザーを分離

• Webhook利用時のURLはランダムトークン付きの難読URLとする

これにより、AI連携に伴うセキュリティリスクを最小限に抑えながら運用が可能になります。

ガバナンス強化のための社内ルール整備

AIや自動化ツールを業務に導入するには、社内ルール＝ガバナンス体制の確立が欠かせません。

整備すべき主な社内ルール：

項目	内容
利用目的の明文化	どの業務で何のためにAIを使用するかを明確化
責任分界点の定義	AIの判断結果に対する最終判断者を明記
データ取り扱いガイドライン	AIに送信してよい情報の範囲・表現形式
監査記録の保存	利用ログの保管期間・取得範囲の定義

これらは情報セキュリティポリシーの一部として文書化し、社員教育をセットで実施するのが望ましい運用です。

プライバシー・法規制への対応とベンダー選定のポイント

ChatGPTやOCRなど外部AIベンダーを利用する場合、日本の法令（個人情報保護法・GDPRなど）への適合性も重要です。

チェックすべきベンダー選定ポイント：

• 日本国内データセンター利用の有無

• データ保持ポリシー（ユーザーデータの保存・学習への利用可否）

• サポート体制（障害時の対応、トラブル発生時の問い合わせ窓口）

安全性評価のチェックリスト（抜粋）：

評価項目	内容	評価
通信の暗号化	HTTPS、TLS対応	○
データ保持	利用後データの削除方針あり	○
契約書	NDA締結、サービスポリシー明示	○

こうした視点でベンダー選定を行うことで、安心してAIを業務に活用する基盤を整えることができます。

まとめ：

Pleasanter × ChatGPT・OCR・RPA連携は、もはや実験的な取り組みではありません。業務の入力・出力・連携・判断のあらゆる場面でAIが活用できる今、手作業や属人化した業務から脱却し、「考える時間」に集中できる働き方へと移行する絶好のチャンスです。

本記事で紹介したように、Pleasanterの柔軟な拡張性と日本企業向けの設計思想は、AI活用の土台として非常に優秀です。業務プロセスの最適化やナレッジの再活用、レポート自動化にお悩みの企業担当者の方は、まずは小さな連携から始めてみることをおすすめします。