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  • ツール紹介:
    ローコードで業務を自動化しAI判断を最適化。ルールエンジン、ワークフロー、プロセスマイニング、連携や画面設計に対応。
  • 登録日:
    2025-11-07
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ツール情報

Decisions AIとは?

Decisions AI は、AIで強化された意思決定管理と低コードの業務自動化を一体化したプラットフォームです。ビジネスアナリストからIT部門までが同じ基盤上で、ワークフロー設計、ビジネスルール構築、データ連携、画面/UIデザインをドラッグ&ドロップ中心に行えます。強力なルールエンジンで条件分岐やスコアリングを可視化し、プロセスマイニングで実行ログからボトルネックやムダを発見、継続的なプロセス改善へつなげます。さらに、各種APIや既存システムとの統合を容易にし、判断を伴う処理を一貫性と再現性のある形で自動化。テスト、シミュレーション、監査証跡、バージョン管理などの運用ガバナンス機能も備え、変更要求への素早い対応と品質担保を両立します。これにより、低コードでありながら深い機能性を確保し、審査・評価・レコメンドといった意思決定プロセスの高精度化と業務全体のスループット向上を実現します。

Decisions AIの主な機能

  • 低コードのワークフロー設計:ドラッグ&ドロップで業務フローを可視化し、迅速に自動化
  • ビジネスルールエンジン:複雑な条件分岐、スコアリング、ポリシーを再利用可能なルールとして管理
  • AI強化された意思決定:モデル出力や推論をルールに組み込み、判断の精度と一貫性を向上
  • プロセスマイニング:実行データからボトルネックを特定し、改善効果を定量評価
  • 統合・連携機能:REST/SOAP、データベース、メッセージングなど多様なシステムと接続
  • インターフェースデザイナー:フォーム/画面を低コードで構築し、ユーザータスクを最適化
  • データモデリング:プロセスに必要なデータ構造を一元管理し、整合性を確保
  • 人手業務の組み込み:承認・例外処理・エスカレーションを柔軟に設定
  • テスト・シミュレーション:ルールやフローの影響を事前検証し、品質と速度を両立
  • 監査証跡とバージョン管理:変更履歴を可視化し、コンプライアンスとガバナンスを強化
  • 運用監視とアラート:稼働状況やSLAを把握し、問題を早期に検知・対処

Decisions AIの対象ユーザー

大規模から中規模の企業で、判断を伴う業務の自動化や標準化を推進したい組織に適しています。ビジネスアナリストや業務部門はコーディングに依存せずにルール・フローを素早く定義でき、IT部門はガバナンスやセキュリティを担保しながら拡張・統合を推進可能です。金融・保険・製造・小売・医療・公共など、規制やルール変更が多く、ワークフロー自動化とルール管理の俊敏性が求められる領域で特に効果を発揮します。

Decisions AIの使い方

  1. 目的とKPIを定義:自動化対象、意思決定基準、期待する成果指標を明確化
  2. 現行プロセスを可視化:ヒアリングやプロセスマイニングで実態を把握
  3. データ接続を設定:必要なAPIやデータベース、外部サービスと統合
  4. ビジネスルールを設計:条件、スコア、ポリシーをルールとして定義・モジュール化
  5. ワークフローを構築:自動タスクと人手タスク、例外処理を組み合わせてフロー化
  6. 画面/UIを作成:申請・承認・入力フォームをインターフェースデザイナーで設計
  7. AIモデル/推論を組み込み:分類やリスク評価などを意思決定ロジックに統合
  8. テストとシミュレーション:代表データで品質検証し、影響範囲を確認
  9. 権限・監査設定:アクセス制御や監査証跡を整備し、本番へリリース
  10. 運用監視と継続改善:実行ログを分析し、ボトルネックを改善・最適化

Decisions AIの業界での活用事例

金融では口座開設や与信審査で、申請データ・外部照会・スコアリングを統合し、審査時間を短縮。保険では引受・保険金請求の判定ルールを可視化し、例外時は担当者にエスカレーションします。製造では品質逸脱の自動判定や是正処置のフロー化、小売では注文審査・不正検知・返品承認の自動化に活用。医療・公共分野では申請受付から審査、通知までの業務を標準化し、監査対応を強化します。いずれもプロセスマイニングによる現状把握と、ルールエンジンによる意思決定の一貫性確保が成果の鍵となります。

Decisions AIの料金プラン

一般に、低コードの業務自動化/意思決定管理プラットフォームは、利用規模やモジュール構成、統合数、実行トランザクションなどの要素に応じて見積もりが決定されます。評価・導入にあたっては、要件整理やPoCを通じて最適な構成を検討するのが有効です。詳細な料金やトライアルの提供形態は提供元の最新情報を確認し、導入範囲と期待効果に基づく総所有コストで比較検討するとよいでしょう。

Decisions AIのメリットとデメリット

メリット:

  • 低コードで高速開発:要件変更に素早く追従し、リリースサイクルを短縮
  • ルールエンジンの可視性:判断基準を明確化し、監査・説明責任に対応
  • AIとルールの融合:モデル出力を業務ロジックに安全に組み込み可能
  • プロセスマイニングで継続改善:実行データに基づくボトルネック解消
  • 豊富な統合:既存システムや外部APIと連携し、データサイロを解消
  • 運用ガバナンス:テスト、バージョン管理、監査証跡で品質を担保

デメリット:

  • 学習コスト:ルール設計やフロー分割など設計原則の理解が必要
  • 複雑性の増大:大規模化に伴いガバナンスや命名規約の徹底が不可欠
  • ベンダーロックインの懸念:特有の設計資産が増えるほど移行コストが発生
  • データ品質への依存:AI/ルールの精度は入力データの鮮度と正確性に左右
  • 過度な自動化のリスク:人手判断が必要な領域の見極めと例外設計が必須

Decisions AIに関するよくある質問

  • 質問:RPAや一般的なBPMツールと何が違いますか?

    Decisions AIはビジネスルールエンジンと意思決定管理を中心に据え、判断ロジックを再利用可能な資産として管理できます。単純な操作自動化に留まらず、ルールとデータに基づく高精度な判断をワークフローへ統合できる点が特徴です。

  • 質問:コーディングは必要ですか?

    多くの構築は低コードのデザイナーで完結します。特殊な統合や高度な処理ではスクリプトや拡張実装が求められる場合があります。

  • 質問:既存のERP/CRMや外部サービスと連携できますか?

    APIやコネクタを通じて多様なシステムと連携できます。データの読み書き、イベント連携、双方向同期などのパターンに対応します。

  • 質問:プロセスマイニングはどのように役立ちますか?

    実行ログを解析して、処理時間のばらつきやボトルネック、リワークを可視化します。改善前後の効果測定にも活用でき、継続的な最適化を後押しします。

  • 質問:ガバナンスや監査への対応は?

    ルール改定の履歴管理、テスト、承認フロー、監査証跡の整備により、変更管理とコンプライアンス対応を支援します。

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