# Asana 導入事例 - Morningstar

> Morningstar は、さまざまな事業部門のチームを統合し、AI 搭載ワークフローを採用し、効率を高め、年間 6,000 ドル以上を節約しました。

Source: https://asana.com/ja/case-study/morningstar

## Asana AI スタジオの AI 搭載ワークフローを活用し、年間 60 万ドルを節約する Morningstar

[Morningstar](https://www.morningstar.com/mm/investor/learn/)は、投資家の成功を支援することに焦点を当てた、世界的な金融機関です。 29 か国に 11,000 人以上の従業員を擁する Morningstar は、投資家が財務目標を達成するために必要な製品、リサーチ、データを提供しています。

グローバル

Enterprise 以上

金融サービス

- [仕事リクエスト](/templates/for/operations/work-requests)

- [プログラムマネジメント](/resources/what-is-program-management)

- [レポート](/product/reporting)

- [IT リクエスト](/templates/for/it/it-requests)

- [Asana AI](/product/ai)

- [フォーム](/features/workflow-automation/forms)

- [ルール](/features/workflow-automation/rules)

### **ハイライト**

#### 課題
- オペレーションの非効率性と複雑なテックスタックが原因で、積極的な成長目標に合わせて業務を拡大するのが困難だった。
- 従業員はさまざまなツールを使って仕事を管理しており、情報が分断され、優先順位が不明確だった。
- 経営陣は、チームのロードマップの全体像を把握できず、リスク管理や意思決定が難しかった。
- リソース管理やプロジェクト管理、新規業務の受け付けに関する決まった方法がなく、リソースに過度な負担がかかったり、期限を超過したりすることが多かった。
- リサーチチームが社内コンテンツの管理に使用していたシステムは時代遅れで、情報の共有が遅く、情報の拡散も妨げられていた。

#### ソリューション
- Morningstar の主要な業務部門が Asana を採用し、業務管理、データ連携、業務プロセスの標準化を実現。
- 一部のチームは Asana AI スタジオを使用して、仕事の受け付けの自動化やリクエスト評価の効率化によってコンテンツ制作のスピードを上げることで、より価値の高い仕事に集中できる時間を創出した。
- ツールやワークフローを Asana に統合することで、手作業を減らし、重複するシステムを排除できた。
- 仕事リクエストや進行中のプロジェクトが明確に可視化されることで、経営陣はデータに基づいた意思決定を行い、仕事や戦略に役立てることが可能になった。
- AI の活用などによって標準化された受け付けプロセスにより、各部門においてロードマップの作成、優先順位付け、納品スケジュールの精度が向上した。

#### 成果
- **リサーチチームの AI を活用したコンテンツ制作パイプラインにより、年間で約 14,976 時間を削減**し、さらに 60 万ドルのコスト削減を実現。
- リタイアメントチームは、Asana AI スタジオで受け付けやトリアージを自動化することで、**リクエストの審査にかかる時間を 2 週間短縮**した。
- **Morningstar の中央技術チームは、Asana を使用してワークフローを最適化し、業務を効率化することで、年間 1,972 営業日分の作業時間を節約**。これにより、推定 758,600 ドルのコスト削減を実現。
- AI を活用したワークフローによって、優先順位付けの精度向上、納品スケジュールの明確化、リソース予測の精度向上が実現し、全社的により迅速かつデータに基づいた意思決定が可能に。
- 手作業や低優先度の業務を減らすことで、チームはインパクトの大きな取り組みに集中でき、大規模かつ効果的なコラボレーションを実現している。

### **2025年ワークイノベーション賞受賞**

Morningstar は、AI を戦略的に使用して大規模な実行を推進したことで、Asana の AI 先進企業部門ワークイノベーション賞を受賞しました。複雑性と需要の増大に対応するため、同社は Asana AI スタジオを戦略的に活用し、リサーチコンテンツのパイプラインから製品リクエストの受け付け、優先順位付けまで、さまざまな部門横断的な仕事を効率化しました。 そして AI を活用したオートメーション、仕事の割り振り、レポート作成により、チームは手作業を減らし、スケジュールを短縮し、大幅なコスト削減を実現しました。 今では、チームは一元化されたシステムで働くことで、価値の低い作業を減らし、本当に大事なことに専念できています。Morningstar の変革は、単に AI を使用することではなく、AI を賢く使用して真のビジネス価値を生み出すことにあります。

Asana は、業務効率を高め、スケーラブルな形で成長を促進する手助けをしてくれます。 組織全体でのコラボレーションの障壁も取り除くことができました。

### **リクエスト管理における Asana 活用**

#### バラバラに届くリクエストを、AI を活用した受け付けで戦略的なロードマップに変える

Morningstar のリタイアメント部門の製品チームは、もともと製品リクエストを手動の場当たり的なプロセスで管理していました。標準化された受け付けプロセスがなかったため、リクエストはメール、チャット、立ち話など、あらゆる方向から寄せられ、多くの場合、価値を判断するのに必要な情報が不足していました。その結果、あらゆるリクエストを受け入れてしまい、仕事を抱え込みすぎ、ロードマップは散漫になり、本当のビジネス価値を見極められなくなっていたのです。

この課題に対応するため、リタイアメントチームは AI スタジオを導入し、リクエストの受付から成果の測定まで、製品ライフサイクル全体を管理できる仕組みを整えました。これにより、リクエストは一貫した基準で評価され、リソースの予測も正確になり、ロードマップは最新の状態で一元管理されるようになりました。その結果、リクエスト審査にかかる時間を 2 週間短縮し、場当たり的な対応から脱却して、戦略的で価値に基づいた計画へと移行できたのです。

当社のロードマップ作成プロセスは、これまで事後対応的かつ手作業中心でした。 Asana AI を活用する最終的な目標は、プロセスをより戦略的にし、収益や市場投入のスピードを向上させる業務を迅速に優先できるようにすることです。

#### AI を活用した受け付けとワークフローで、優先順位付けと計画がスムーズに
- すべてのリクエストは、Asana の一元化された受け付けシステムに送られます。[AI スタジオ](https://asana.com/product/ai/ai-studio)が自動でリクエストに名前をつけ、不足している情報を特定し、一貫性のある要約を作成してくれるので、評価がしやすくなります。
- 複雑なリクエストは専用のワークフローに回され、ビジネス価値、複雑さ、コストといった観点でスコア付けされます。これにより製品チームは、データに基づいてリクエストを承認、延期、却下する判断ができます。
- リクエストが承認されると、[ルール](https://asana.com/features/workflow-automation/rules)によってデータの完全性が検証され、自動的に適切なロードマップへ振り分けられます。

#### 自動化された文書作成と成果の管理で業務効率と説明責任を向上
- ロードマップのアイテムが完了すると、[AI スタジオ](https://asana.com/product/ai/ai-studio)はタスク情報に基づいてリリースノートを生成します。さらに詳細な情報が必要な場合は、プロダクトマネージャーに自動で通知され、情報を追加できます。
- [ルールの自動化](https://asana.com/features/workflow-automation/rules)により、フォローアップタスクやサブタスクが自動で作成され、各ロードマップアイテムの成果を期待される結果と照らして測定できます。

以前は、リクエストのレビュー待ちと、必要な情報の収集に 2 週間かかっていました。 Asana AI が必要な情報をすぐに特定し、取り込んでくれるため、手動でのやり取りに費やす時間を削減できるようになりました。

### **コンテンツ計画のための Asana**

#### AI による自動化でリサーチコンテンツのワークフローを効率化

以前、Morningstar では社内リサーチコンテンツの管理が部門ごとに分断され、作業に時間がかかり、コストもかかる状況でした。リサーチチームは、社内コンテンツの管理に時代遅れのシステムを使用しており、分断されたワークフローやツール間で手作業による調整が必要でした。頻繁に更新情報がメールやチャットで共有されるため、適時に情報を伝達することが難しく、ペイドメディア、アーンドメディア、オウンドメディアでの拡散機会を逃すこともありました。

そこで、同社は従来のシステムを廃止し、AI スタジオを活用した Asana の一元化されたリサーチコンテンツのパイプラインを構築しました。現在では、リサーチ、編集、コピーエディティング、メディア、マーケティングの約 300 名の関係者が、1 つのプラットフォーム上で全体の状況を把握できる状態と自動化を活用しながらコラボレーションを行っています。その結果、年間約 15,000 時間と 60 万ドルのコストを削減でき、チームは戦略的な業務に集中できるようになりました。

Morningstar は AI の活用に全力を注いでいます。社外のお客様に向けたイノベーションの推進と、社内の従業員に向けた変革の両面において、AI 技術の進歩を継続的に活用していくことは、全社的な目標です。 チームが構築している Asana のワークフローは、その目標を達成するとともに、業務効率を高め、組織全体でのコラボレーションの障壁を取り除く手助けにもなっています。

#### AI を組み込んだ一元化パイプラインにより、スピードと一貫性を確保
- 作成者が標準化された[フォーム](https://asana.com/features/workflow-automation/forms)を通じてコンテンツを提出すると、コンテンツパイプラインの[プロジェクト](https://asana.com/features/project-management/projects)に自動で[タスク](https://asana.com/features/project-management/tasks)が作成されます。
- [AI スタジオ](https://asana.com/product/ai/ai-studio)はフォーム入力を分析し、関係者の割り当て、コピーエディティングの期日設定、欠落情報のフラグ立てを行います。
- さらに情報が必要な場合は、[AI スタジオ](https://asana.com/product/ai/ai-studio)が作成者向けにフォローアップコメントやサブタスクを自動生成し、遅延や手作業での確認を最小限に抑えます。
- コンテンツが「準備完了」と設定されると、AI スタジオはコピーエディター向けの次のステップを自動で実行し、編集作業のやり取りを管理しつつ、完了、差し戻し、準備完了の各タイミングで関係者に通知します。
- 関係者は、公開日などの重要なマイルストーンについて通知を受け取るため、手動でフォローアップする必要はありません。 
- すべてのコンテンツの提出物は Asana の一元管理された[プロジェクト](https://asana.com/features/project-management/projects)に取り込まれ、リサーチ、編集、マーケティング、オペレーションの各チームに共通の信頼できる唯一の情報源として機能します。

#### 自動化でアウトプットと影響力を最大化
- コンテンツが完成に近づくと、[AI スタジオ](https://asana.com/product/ai/ai-studio)はタスクを適切なマーケティングおよびメディアのプロジェクトボードにルーティングし、拡散を促進します。
- 関係者はコンテンツのステータスを自動で通知され、今後のリリース予定を把握できるようになります。

Asana を使うことで、チームのグローバルなソートリーダーシップ向けコンテンツが、編集可能ユーザー、マーケター、プロダクトリーダーといった部門横断チームで一元的に管理されます。 Asana は私たちの信頼できる唯一の情報源であり、情報の行き違いや重複による無駄を削減する手助けにもなっています。

### **仕事の受け付けのための Asana**

#### プロセスの効率化による効率の向上

Asana を導入する前、Morningstar の中央技術チームには、仕事の受け付けや開始に関する統一された方法がありませんでした。組織全体から毎年届く数百件のリクエストは、Word ドキュメントで管理されており、この手作業のプロセスでは、プロジェクトリクエストの適切な範囲設定、リソース配分、予算管理、承認を行うための構造が整っていませんでした。その結果、バックログが滞り、範囲や目的が不明確なプロジェクトが発生していました。

Asana でプロセスを標準化することで、チームは仕事の受け付けを自動化し、優先度の設定を簡素化できるようになりました。このアプローチにより、ビジネスの拡大に伴う仕事量の増加を効率的に管理できます。

#### 標準化された受け付けリクエストでチームの実行速度を向上
- [仕事の受け付けプロセス](https://asana.com/uses/project-intake)は Asana で標準化・自動化されており、リクエストを迅速に評価・優先順位付け・承認できるため、一貫性の高い対応が可能になります。
- 新しい仕事リクエストは Asana [フォーム](https://asana.com/features/workflow-automation/forms)を通じて提出され、共有[プロジェクト](https://asana.com/features/project-management/projects)に自動で登録されるため、必要な情報がすべて記録され、即座に可視化・アクション可能な状態になります。
- [カスタムフィールド](https://asana.com/features/project-management/custom-fields)により標準化された評価基準を管理できるため、関係者は承認や優先度の設定の判断をより迅速かつ一貫性を持って行えるようになります。

Asana での仕事受け付けプロセスにより、アクション重視のカルチャーをより生産的かつ整理された形で活かすことができ、適切な時間を適切な業務に費やせるようになりました。

#### 優先度の設定と計画を促進する可視性
- すべての仕事が関連する[プロジェクト](https://asana.com/features/project-management/projects)や[ポートフォリオ](https://asana.com/features/goals-reporting/portfolios)内で整理されるため、リーダーはワークフローのあらゆるステージを完全に把握できます。
- 仕事のデータを柔軟に分析できることで、チームは業務のリスクや価値をより正確に評価でき、優先順位に関する意思決定の質が向上します。
- ポートフォリオ内で承認済みのプロジェクトを把握することで、チームは進捗状況を簡単に報告でき、会社全体の[目標](https://asana.com/features/goals-reporting/goals)との関連性を示すことができます。これにより、リーダーは各部門のキャパシティを評価し、計画を立て、部門横断的な調整をより効果的に行えるようになります。

Asana 導入前は、プロジェクトを管理することなく手当たり次第に開始していました。 現在では、仕事を効率的に整理して流れを作ることができるようになり、成長に合わせてより多くの仕事をこなせるようになりました。

### **リソース管理のための Asana**

#### スマートなリソース管理でチームの成果を最大化

Asana に移行する前、Morningstar のチームには仕事の優先順位を決める明確な方法がなく、すべてのリクエストに「はい」と応えていました。その結果、チームは過剰な業務を抱え、過労状態となり、成果を十分に発揮できない状況に陥っていました。

Asana を活用することで、チームはプロジェクトのライフサイクルや進行中の業務を一目で把握できるようになり、キャパシティを理解しつつ、優先プロジェクトに戦略的にリソースを配分できるようになりました。さらに、その意思決定を裏付けるデータも利用可能です。

#### リソース管理のための戦略的なシステムで仕事を効率化
- [ポートフォリオ](https://asana.com/features/goals-reporting/portfolios)を使うことで、リーダーは進行中のすべての[プロジェクト](https://asana.com/features/project-management/projects)のステータスや割り当てられたリソースを俯瞰的に把握できます。
- 何を、誰が、なぜ行う必要があるのかをよりよく理解することで、チームはインパクトの大きな取り組みに注力できるようになります。
- この可視性の向上により、チームはキャパシティ上のリスクを把握し、仕事を軌道に戻し、プロジェクトの遅延が発生した場合には関係者に事前に通知できるようになります。

Asana にプロジェクトを移行する前は、常に過剰に業務を抱えていました。 今では、より多くの情報とデータを活用できるようになり、何を引き受けられるか、何を引き受けられないかが明確になりました。そのうえで、優先順位やプロジェクトが戦略計画とどう整合するかについて、適切な会話を行えるようになっています。

#### 目的意識のある計画のためのリアルタイムデータ
- リーダーはキャパシティ計画を活用し、各ワークストリームにおける人員配置の全体像を把握し、リソース配分の最適化を行います。
- 正確な仕事のデータや[レポート](https://asana.com/features/goals-reporting/reporting-dashboards)へのアクセスにより、チームはどのプロジェクトがビジネス目標に関連しているか、または関連していないかを検証できます。
- 今後および進行中の仕事がキャパシティに与える影響を明確に把握することで、リーダーは関係者とデータに基づいた優先順位やリソース配分に関する議論を行うことが可能になります。

やらないことを明確にしなければ、戦略とは言えません。現在では、やらないことを判断できるプロセスを整えています。また、なぜその判断を下したのかのデータもあり、優先すべき業務とそうでない業務を明確に示すことができます。

### **おわりに**

#### 構造、可視性、AI でスマートな成長を加速

Morningstar は、急速に変化する環境の中で進化を続けながら、イノベーションのための将来を見据えた基盤を構築しています。Asana を活用することで、チームはより効率的かつ一貫性のある業務遂行が可能となります。AI を活用したワークフローを選択することで、複雑なプロセスを簡素化し、優先順位付けを改善し、成果の提供を加速できます。Morningstarは、適切なガードレールを設けた上で、AIを戦略的に活用し、生産性、品質、エンゲージメントを向上させる未来を描いています。ビジネスが拡大する中で、Asana と AI スタジオは仕事の進め方を変革する上で重要な役割を果たし、よりスマートな意思決定、迅速な実行、そしてビジネス全体でより大きなインパクトを生み出します。

Asana とその機能を活用することで、チームの仕事の進め方だけでなく、関係者とのコラボレーションの方法も大きく変わりました。 誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように行うかが全員に明確に共有されており、これは現在の成功を生み出す重要な要素であると同時に、将来の成功の基盤を築くためにも欠かせないものとなっています。

### 仕事をつなげ、スケールアップしましょう

- [セールスチームに問い合わせる](/sales)

野心的な成長目標と部門横断的な複雑さの増大に伴い、Morningstar はよりスマートなスケールアップの方法を必要としていました。 Asana を使用することで、さまざまな事業部門のチームが仕事を一元化し、AI 搭載ワークフローを採用し、効率を高め、年間 60 万ドル以上を節約しました。

### 全社一丸となって本源的社会課題の解決へ。 Asanaのゴール機能で社員がMVVを常に意識

### ファンド管理業務を「Asana」のテンプレートで見える化、少人数で多数の案件対応をこなす超効率化チームを実現

### フィンテック×信託業務にも柔軟に対応 工数管理を劇的に改善したTrust Base

### サイバーエージェントは、自律的な組織づくりと Asana の導入でアメブロの進化を促進