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

企業の調達という複雑な世界において、成功を収めるには、単に売買を行う以上のことが求められます。 

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戦略的なナビゲーションが重要です。 Asana の調達チームにとって、この複雑さは特に顕著です。

「最も複雑な契約には、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 の調達オペレーションリードである Jennifer Liu は説明します。

この複雑さが、調達を AI イノベーションの最有力候補にしているのです。 Icertis による 2025 年の調査によると、調達部門の上級管理者の 90% が、効率化を目的としてすでに AI を導入しているか、導入を検討していることがわかっています。

この機会を認識した Asana の調達チームは、ノーコードビルダーである 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

• 過去の契約と意思決定の記録からインサイトを引き出す

重要な点として、チームは全体的な変革を目指すことはありませんでした。 既存のワークフローを強化し、摩擦の原因となるポイントを取り除くことに焦点を当てました。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。

多くの人の生活を楽にする機会です。”

各課題と AI を活用したソリューションについて詳しくご紹介します。

課題 1: 大量のタスクを振り分ける 

チームにとって最初の、最も簡単な機会は、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年度には、購買プロジェクトで 1,137 件の提出があり、それぞれが 3 つの個別のタスクで構成されており、部門横断的な担当者への割り当てが必要でした。 これは、月に約 300 件の割り当てに相当します。」 

受け付けフォームから地域と部署の情報を解析することで、AI は調達、財務、法務の各部門の適切なチームメンバーにタスクを自動的に割り当てるようになりました。 

これは手動での介入の前に行われるため、処理時間が短縮され、管理上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

組織の財務部門や予算レビュー担当者は、複数のチームにとって重要な情報を含む Asana タスクの長い説明文を読み解かなければなりません。 処理する情報量が膨大です。

「関与する部門横断チームが非常に多いため、受け付けフォームには多くの質問が含まれています」と Liu 氏は言います。 AI との連携により、FP&A チームは、予算の観点から必要な情報のみを含むサマリーを取得できるようになりました。

その結果、 AI スタジオのおかげで、関連性のないデータを調べるのではなく、部門横断のパートナーが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与える可能性のある過去の決定を解析する

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、コメントを対象に関連する過去のタスクを検索することです。ベンダー名がさまざまな形式で表示されている場合でも問題ありません。 たとえば、「Acme」「Acme Corp.」「Acme.com, Inc.」など、さまざまな形式で記載されている「Acme Corporation」に関するコンテンツを識別できます。 

その仕組みをご紹介します。

Asana のネイティブルルールビルダーの「スクリプトアクション」機能には、JavaScript を使用して Asana API を呼び出す機能があります。 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機能する 4 つのルールを展開します。

• ステップ 1: AI が検索語を提案する。

• 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のタスク名、説明、コメントの中からこれらの検索語句に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ます。

• ステップ 3: AI がコメントをレビューして、一致が誤検出でないことを確認し、同じベンダーからの購入と思われるタスクのみのブリーフ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)。

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提供されます。 

このワークフローは、契約データベースの調査に費やす時間を短縮できるため、法務レビュアーにとって特に有効です。 これにより、タスク 1 件あたり 5～10 分節約できる可能性があります。 年間 1,000 件のタスクを掛け合わせると、弁護士の時間を約 125 時間節約できます。

「これにより、文書の最新版をはるかに迅速かつ容易に追跡できるようになりました」と語るのは、Asana の調達部門のコマーシャルカウンセルである Bianca Lopez 氏です。 「こうした『振り返り』チェックの一貫性が高まります。」

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��クフローの手動ステップを自動化することで、チームメンバーは管理業務のルーティングや検索ではなく、より戦略的なタスクに集中できます。 

• 摩擦の軽減。 自動化されたトリアージとターゲットを絞ったサマリーにより、リクエスト元とレビュー担当者の両方のプロセスが合理化され、効率が向上し、チームがより多くのリクエストに対応できるようになります。

• コンプライアンスの強化。 過去のタスクを検索する機能により、調達チームは関連する契約を簡単に見つけられます。 「新しい契約が過去の契約に基づいて作成されていることを確認できます」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 のより洗練されたアプリケーションを構想しています。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、重複したデータ入力を削減し、リクエスターとレビュアーの両方のプロセスをさらに合理化できます。

「現在、AI による機会を捉えているのは、AI は人間の専門知識を置き換えるものではなく、私たちの能力を増幅させるものだと考えています」と Liu 氏は言います。 「私たちは、調達部門をプロセス中心の部門から、より迅速に行動し、よりスマートに考え、組織全体により多くの価値を提供できる戦略的パートナーへと変革しています。」