Asana で AI スタジオを使って購買プロセスを効率化する方法

企業の調達業務は複雑であり、成功の鍵は単なる売買だけではありません。 

ベンダーとの関係、財務管理、組織のリスクのバランスを取るという、戦略的な舵取りが求められます。 Asana の調達チームにとって、この複雑さは特に顕著です。

「最も複雑な契約では、最大 7 つの部門横断チームが関与し、無数の引き継ぎが発生することがあります」と、Asana の購買オペレーションリードである Jennifer Liu 氏は説明します。

この複雑さこそが、調達部門が AI イノベーションの最有力候補となる理由でもあります。 Icertis が 2025年に実施した調査によると、調達部門の上級管理職の 90% がすでに効率化のために AI を活用しているか、その導入を検討しています。

この機会に着目した Asana の購買チームは、コーディング不要のビルダーである AI スタジオを使用して、AI 連携に戦略的なアプローチを取りました。 チームは、次の 3 つの主要な課題に焦点を当てました。

• 大量のタスクを効率的にトリアージする

• 関係者が関連情報をすばやく見つけられるようにする

• 過去の契約および意思決定の記録からインサイトを引き出す

最も重要な点は、チームが全面的な変革を求めなかったことです。 代わりに、既存のワークフローを強化し、摩擦点を解消することに注力しました。このアプローチにより、ステークホルダーの賛同と調達管理のコンプライアンスの両方が改善されました。

これは、多くの人々の生活を楽にする機会です。”

それでは、それぞれの課題と AI 主導のソリューションを詳しく見ていきましょう。

課題 1: 大量のタスクに優先順位を付ける 

チームにとって最初で最もわかりやすいユースケースは、Asana AI スタジオを使用して、適切な担当者へのタスクの割り当てを自動化することでした。 

「2025 年度、当社の購買プロジェクトには 1,137 件の申請がありました。各申請は 3 つの個別の構成タスクで構成されており、部門横断の関係者に割り当てる必要があります。 これを月あたりに換算すると、約 300 件のタスク割り当てになります。」 

受け付けフォームから地域や部署に関する情報を解析することで、AI は現在、タスクを調達、財務、法務の各部門の適切なチームメンバーに自動的に振り分けています。 

これは手作業による介入の前に実行されるため、処理時間が短縮され、管理業務の負担が軽減されます。

課題 2: 関連情報を効率的に見つける

組織の財務および予算の審査担当者は、複数のチームにとって重要な情報を含む、Asana の長いタスクの説明を読みあさる必要があります。 処理すべき情報が膨大です。

「部門横断チームが多数関与しているため、受け付けフォームには非常に多くの質問項目があります」と Liu さんは言います。 しかし、AI との連携により、FP&A チームなどは、予算の観点から必要な情報のみを含むサマリーを受け取れるようになりました。

その結果、 AI スタジオのおかげで、部門横断のパートナーは、関係のないデータを隈なく調べることなく、必要な情報をすばやく抽出できるようになりました。

課題 #3: 現在の業務に影響を及ぼす可能性のある過去の意思決定を解析する

チームの最も革新的なワークフローは、AI と Asana の API を使用して、タイトル、説明、コメントの中から関連する過去のタスクを検索するというものです。ベンダー名がさまざまな形式で記載されている場合でも、検索が可能です。 たとえば、「Acme Corporation」に関するコンテンツは、「Acme」「Acme Corp.」「Acme.com, Inc.」のいずれで表記されていても特定できます。 

その仕組みをご紹介します。

Asana のネイティブルールビルダーの「スクリプトアクション」機能は、JavaScript を使用して Asana API を呼び出すことができます。 AI ルールとスクリプトアクションを組み合わせて、調達チームは関連する過去のタスクを検索するために、順番に実行される 4 つのルールを展開します。

• ステップ 1: AI が推奨される検索キーワードを生成します。

• ステップ 2: スクリプトアクションが Asana API を呼び出し、特定のプロジェクト内のタスク名、説明、コメントの中から、これらの検索キーワードと完全に一致するものを検索します。 また、スクリプトアクションは、一致するタスクの名前と説明を 1 つのコメントにまとめて表示します。

• ステップ 3: AI がコメントをレビューし、一致が誤検出ではないことを確認し、同じベンダーからの購入と思われるタスクのみの簡単なサマリーをコメントします。

• ステップ 4: スクリプトアクションがこの AI サマリーを元のタスクにコピーします (ステップ 1～3 は別の参照タスクで行われます)。

スマートな作業はさらに続き、関連する過去のタスクへのリンクを含むわかりやすいサマリーが作成されます。 

このワークフローは、契約データベースを隈なく調べるのにかかる時間を削減できるため、法務担当者にとって特に有用です。 これだけでも、タスクあたり 5～10 分の時間を節約できる可能性があります。 これを年間 1,000 件のタスクに当てはめると、弁護士の作業時間が約 125 時間も削減されます。

「これにより、文書の最新版をはるかに迅速かつ簡単に見つけられるようになりました」と Asana の調達部門のコマーシャルカウンセルである Bianca Lopez さんは言います。 「こうした『振り返り』のチェックが一貫したものになります。」

インパクトとメリットのまとめ

AI スタジオはすでに Asana の調達チームに有意義なインパクトをもたらしています。

• 効率の改善。 ワークフローの手動ステップを自動化することで、チームメンバーは事務的な転送や検索ではなく、より戦略的なタスクに集中できるようになります。 

• 摩擦の軽減。 トリアージの自動化とターゲットを絞ったサマリーにより、リクエスト者とレビュー担当者の両方にとってプロセスが合理化され、効率が向上し、チームはより多くのリクエストを処理できるようになります。

• コンプライアンスの強化。 過去のタスク検索機能により、調達チームは関連する契約を簡単に探し出せます。 「新しい契約が過去の契約内容を反映していることを確認できるようになりました」と Liu 氏は説明します。

次のステップ

Liu 氏は、調達プロセスにおける AI のさらなる高度な活用を視野に入れています。たとえば、過去のタスクデータを使用して更新購入の情報を事前に入力することで、重複するデータ入力を削減し、申請者とレビュー担当者の両方にとってプロセスをさらに効率化できると考えています。

「現在、私たちは AI の活用機会を、人間の専門知識を置き換えるものではなく、私たちの能力を強化するものとして捉えています」と Liu 氏は言います。 “私たちは、プロセス中心の部門であった調達部門を、より機敏に行動し、よりスマートに考え、組織全体により多くの価値をもたらす戦略的パートナーへと変革しています。”