AI でワークフローを変革したマーケティング会社

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2025年5月29日
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1 分でも無駄にできない現代の職場において、失われた時間を取り戻すことは、単に役立つだけでなく、業務自体の変革につながります。

検眼クリニック業務に特化したウェブおよびマーケティング会社である Eye Care Pro (ECP) は、Asana の AI ワークフロービルダーである AI スタジオを使ってこの事実を発見しました。

シニアマネージャーの Theresa Welty 氏とプロジェクトマネジメントチームマネージャーの Amy Wagenaar 氏は、その効果がすぐに現れたと述べています。かつては丸一日を費やしていた反復的なタスクが自動化されたことで、243 人のメンバーからなるチームは、人間が最も得意とする戦略的思考や創造的な問題解決に集中できるようになりました。

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革新的な AI 活用法

ECP は、AI スタジオと Asana プラットフォーム全体に統合された AI 機能の両方に、以下に挙げる価値の高い用途を見出しました。

1. 技術的知識が不要な AI オートメーションの作成

AI スタジオが登場する前は、技術的なスキルを持たないチームメンバーにとって、AI を活用したワークフローを構築することは困難でした。「私はワークフローの構築が苦手でしたが、AI スタジオが利用できるようになってからは、AI に何をさせたいかを入力するだけで、すぐに実現できるようになりました」と Theresa 氏は話します。

2. プロジェクトの即時インサイト

ECP は現在、AI が生成するプロジェクトのステータスに関するインサイトを用いてタスクの優先度の設定と仕事量の管理を最適化しています。これにより、よりスマートなリソースの割り当てが可能になります。「Asana の AI が生成するポートフォリオのサマリーは非常に役に立っています」と Theresa 氏は語ります。「これがなければ、すべてのプロジェクトに目を通したり、プロジェクトマネージャーに連絡して最新情報を確認したり、自分でステータスレポートを作成したりしなければならないため、何時間もかかってしまいます」

3. 会話のスマート要約

会話の要約機能は、Amy 氏をはじめとするプロジェクトマネージャーたちの業務を大きく変革しました。

「プロジェクトマネージャーは、常にプロジェクトを行き来することになります。タスクに 80 件以上のコメントがある場合、要約機能はおそらく最大の時短ツールになります」と Amy 氏は述べています。「すべてを読まなくても、何が起こっているのかをすぐに把握できます。」

4. タスクの自動割り当て

ECP は、カスタムデータフィールドに基づいてタスクを自動的に割り当てる AI を活用したワークフローを導入することで、手動の割り当てプロセスを廃止しました。

「タスクがプロジェクトにインポートされるとすぐに、カスタムデータフィールドに基づいて特定のメンバーに自動的に通知されます」と Amy 氏は話します。「これにより、誰かが対応するまでタスクが宙ぶらりんになることがなくなり、適切なタイミングで適切なチームメンバーに確実に割り当てられるようになりました」

5. 反復作業の削減

チームは AI を活用して、以前は手作業で行っていたタスクの自動化を進めています。これにより、ボトルネックが軽減され、戦略的な業務に充てられる時間が増えています。

その好例が、同社の日次チェックアウトシステムです。「タスクがインポートされ、カスタムのタスクの説明と Microsoft Forms へのリンクとともに特定のメンバーに自動的に割り当てられます。このタスクは期日になると自動的に完了します」と Amy 氏は述べています。

6. データフィールドのスマートアシスト

ECP は、Asana のデータフィールドの自動入力機能に特に感動したそうです。たとえば、チームメンバーが誤ってフィールドを削除してしまった場合、AI が不足しているデータを提案して復元します。

「他のツールからクライアントデータを頻繁にインポートする当社にとって、これは大きなメリットです」と Amy 氏は述べています。「何か問題が発生したときでも、この AI セーフティネットのおかげでデータ検証にかかる時間を大幅に節約できます。」

7. 重複作業の特定

チームが検討しているもう一つのユースケースは、AI スタジオで構築された AI を活用したワークフローを通じて、重複作業を特定することです。

「大規模な組織では、誰が何に取り組んでいるのかを常に把握することはできません。チーム間で認識のズレが生じ、重複作業が発生することも少なくありません」と Theresa 氏は語ります。

AI を使用して重複作業を特定することで、「以前に同様の作業がどのように進められたかを確認できるため、タスクをより迅速に完了できます。その結果、効果、効率性、および品質が高まるだけでなく、トレーニングの機会にもつながります」

Asana の考え方: 人間 + AI

AI の基本原則で共有し、AI スタジオのお知らせでも強調したように、Asana は、人間が介在するアプローチが AI と協働するうえでの基本であると確信しています。この考え方は、現時点での AI の限界を補うと同時に、正確性を確保することを目的としています。 

AI は非常に有用ですが、完璧ではありません。 AI の仕事を人間がチェックすることは、単にミスを特定するためだけではなく、すべてが順調に進んでいることを確認するためでもあります。 チームは、AI が生成した内容をすばやく確認し、調整できます。すべての作業を一から始める必要はありません。 その結果、AI なしでの作業に比べて、より多くのプロジェクトに取り組み、より多くのデータを分析し、より多くのタスクを完了できるようになります。

実際の効果

ECP では、Asana の AI 機能により日常業務が変革されました。技術者以外のチームメンバーでも独自のワークフローを構築できるようになり、タスクは適切なメンバーに自動的に割り当てられ、プロジェクトマネージャーは何十ものコメントを読むことなく会話の内容をすばやく把握できるようになりました。

こうした実用的な改善により、チームの週当たりの作業時間が短縮され、仕事のフラストレーションも軽減されています。

ECP の成功の鍵は、テクノロジーを単に導入するのではなく、AI によって業務効率化が見込める具体的な課題を見極め、自動化を慎重に適用したことにあります。

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