従来のレポート作成方法は、もはやお決まりのパターンと言えます。それほど今でも広く行われているからです。
よくある光景です。午後4時57分、チームメイトから急ぎでレポートを作成してほしいというメッセージが届きます。必要なデータやビジネスロジックは、10個の表計算ソフト、5つのMicrosoft Teamsのスレッド、そしてどうしても見つからない2か月前のメールに散在しています。
しかし、それはこれまでのやり方です。同じ状況でAIを活用するとどうなるでしょうか？
見てみましょう。
AIを活用した業務の典型例
ステークホルダーから、大規模な税務照合用の表計算ソフトを基にレポートを作成してほしいと依頼されます。
この表計算ソフトは非常に複雑で、大量のタブや数式に加え、複数のエンタープライズデータソースからコピー＆ペーストされたデータが詰め込まれています。
「急なお願いで申し訳ないのですが、これをAIで処理してもらえませんか？」と頼まれます。
LLMのプロンプトライブラリを開き、しっかり作り込まれたプロンプトを選択して、表計算ソフトとともにClaudeに入力します。
4秒後、1,700行を超えるPythonコードが生成されます。そのコードのどこかには、レポート作成に必要なデータ変換、計算、可視化がすべて含まれているようです。
しかし、ここで一つ問題が生じます。
ステークホルダーは、課税管轄区域が年に4回変更されることを思い出し、必要に応じて変更できるようにしてほしいと言い出します。
まあ、それくらいなら問題ないだろう、とあなたは考えます。該当するコードは、どこかにあるはずです……
さらに、子会社が3社あります。それらの税務処理は別の担当者が行っているため、対象から除外する必要があります。
そして最後に、ステークホルダーはこのレポートにはCFOの承認が必要で、しかも明日には監査担当者が来ることを思い出します。CFOも監査担当者も、レポートの裏付けとなるロジックを確認したいと考えるでしょう。
そうなると、AIが生成した何百行ものコードを読み解いて検証する作業は、当初の想定よりもはるかに難しく、時間がかかるように思えてきます。
VURA：欠けていたピース
AIは驚異的な自動化とスピードをもたらします。しかし、それが大きな効果を発揮するのは、戦略的に活用した場合に限られます。
「必要なら、AIシステムを使ってPowerPoint資料をいくらでも作成できます」と、Ethan Mollick氏は先日、私とのエグゼクティブ・エクスチェンジで語りました。「内容自体は優れているかもしれません。しかし、それが本来の目的に役立たないのであれば、生産性の向上がかえって落とし穴になります」
Ethan氏が指摘しているのは、多ければ多いほど良いとは限らないということです。営業の商談に400枚ものPowerPointスライドを持ち込んでも、成約には役立ちません。同様に、数百行ものPythonコードを瞬時に生成しても、AIがバイブコーディングで作成したレポートにCFOが安心して信頼を寄せられるようになるとは限りません。
AIワークフローが信頼されるためには、「可視可能性（Visible）」「理解可能性（Understandable）」「再現可能性（Repeatable）」「監査可能性（Auditable）」、すなわちVURAを満たす必要があります。プロセスの各ステップで何が行われているのかを把握する必要があります。入力データがどこから来たのか、ビジネスロジックがどのように適用されたのか、そして出力結果が正しいかどうかを確認できなければなりません。
では、どうすればこれを実現できるのでしょうか？
変換およびビジネスロジックレイヤー
それでは、AIを活用した別のワークフローを試してみましょう。状況も使用するモデルも同じです。ただし今回は、視覚的な変換およびビジネスロジックのレイヤーを追加します。
まずClaudeを開いてプロンプトを入力します。ただし、今回はPythonコードではなく、Alteryxワークフローを作成するよう依頼します。
Alteryxでワークフローを開くと、AIによって生成された何百行ものコードの代わりに、税務照合プロセス全体を示すビジュアルキャンバスが表示されます。
AIによって生成されたワークフローであることに変わりはありませんが、組織内の誰もがその内容を確認できるようになります。どのデータが使用されたのかを確認できます。アナリストや各分野の専門家がそのロジックを検証できます。さらにガバナンスを適用し、同じプロセスを繰り返し実行することもできます。
これにより、AIによって生成されたワークフローの信頼性と拡張性が大幅に向上し、エンタープライズインテリジェンスの基盤を構築できます。
エンタープライズAIワークフローの未来
ビジネスの変化に対応できないAIツールは長くは使えません。また、一から何度も作り直していては、トークン、時間、労力を浪費してしまいます。際限なく修正を繰り返せば、それだけ不整合やエラーが発生する可能性も高まります。
ビジュアルなビジネスロジック層があれば、ビジネスを最もよく理解しているビジネスアナリスト、営業担当者、財務チームなどが、その専門知識をAIワークフローに活かし、出力結果を検証できます。AIワークフローの各ステップで何が行われているのかを確認できるため、すべてのプロセスで「可視可能性（Visible）」「理解可能性（Understandable）」「再現可能性（Repeatable）」「監査可能性（Auditable）」を確保できます。
スピードと信頼性は、もはや二者択一ではありません。AIの力とビジネスの専門家の知識を組み合わせることで、迅速かつ信頼性の高いソリューションを構築し、拡張可能なビジネス価値を生み出すために必要なインテリジェントなソリューションを実現できます。
詳細はこちら：Alteryx Oneを活用して、ビジネスで信頼できるAIワークフローを構築する方法をご覧ください。または、Alteryx in Actionのワークフローのライブデモをご覧ください。