ERP×AIの第一歩。ZACで始まったAI機能開発プロジェクト

1. ZACのAI機能開発を支えるプロジェクト体制

近年、AIを業務にどう生かすかは、プロダクト開発においても重要なテーマになっています。 ZACでも、単に新しい技術を取り入れるのではなく、実務の中で使える形に落とし込み、継続的な価値につなげていくことが求められていました。

ERPは、日々の業務データが入力され、蓄積されることで価値を発揮するシステムです。入力しやすくなることは、その後の活用しやすさにも繋がります。さらに、蓄積されたデータは、AIによる支援や分析にもつなげやすい土台になります。今回のプロジェクトでは、まずその入口となる入力支援から着手しました。

こうした背景から立ち上がったのが、AI機能の開発を専門に担う今回のプロジェクトです。若手エンジニアと経営陣が一体となり、直接議論しながらAI機能開発を進めている点が、この体制の特徴です。発想力と経営視点を近い距離で結びつけることで、方向性の検討から意思決定、開発までスピード感を持って進められる体制としました。

この取り組みで目指しているのは、ひとつの機能開発で終わることではありません。AI機能を継続的に開発し、実務の中で価値を発揮する形へつなげていくことです。 その第一弾として選ばれたのが、日報入力の負荷軽減でした。まずは日常業務に直結し、効果が分かりやすいテーマから着手することが今回の出発点になっています。

2. 最初のテーマに選ばれたのは、日報入力の負荷軽減

プロジェクトの初期段階で実施した社内アンケートでは、日報入力に関する負担軽減を求める声が多く挙がりました。毎日のように使う機能だからこそ、入力業務の効率化は多くのユーザーにとって優先度の高い課題だったといえます。

一般的に「日報」と聞くと、業務の振り返りや報告を目的とした記録を思い浮かべるかもしれません。 一方、ZACにおける業務報告書は、プロジェクトごとの労務費を確定させるための会計データとしての役割も担っています。入力されたデータがその後の管理や活用に繋がるからこそ、入力しやすさの改善には大きな意味があります。

そのため、単に作業内容を入力するだけでなく、「どの案件の」「どの売上項目に」従事したかを正確に紐づけて登録する必要があります。 入力内容は、原価管理やプロジェクト収支の把握にも関わるため、正確性が求められます。

現場における主な負荷は、まさにこの紐づけ作業にありました。 何をしたかを記録すること以上に、どの案件・売上項目に紐づけるかを探し、判断し、選択する工程に時間がかかっていたためです。こうした背景から、AI機能開発プロジェクトの第一弾として、日報入力の負荷軽減がテーマに選ばれました。

3. 「負荷の分散」ではなく、「負荷そのものの軽減」へ

ZACには従来から、カレンダーとして活用できる予定表機能があります。 予定登録時に案件情報をあらかじめ紐づけておくことで、日報作成時にはその内容を引用し、入力の手間を減らすことができます。

この仕組みは、日報入力の効率化に一定の役割を果たしてきました。 ただし、案件を探して紐づける作業そのものがなくなるわけではありません。予定登録時に行うか、日報入力時に行うかの違いはあっても、どこかの時点でユーザー自身が検索し、判断する必要があります。

言い換えれば、負荷をなくしているのではなく、発生するタイミングを前後に分散している状態です。 実際の運用では、Googleカレンダーなど外部カレンダーをメインで利用しているケースも多く、その場合は予定内容を引用できても、案件や売上項目の紐づけは手動で残ります。

こうした課題に対して開発したのが、AI日報補完機能です。 引用したテキストをもとに、AIが案件や売上項目の候補を推測・提案することで、事前の紐づけがなくても入力を進めやすくする設計としました。

目指したのは、入力作業の一部を効率化することではありません。 日報登録の中でも特に負担が大きかった「探す」「判断する」という工程そのものを軽減することです。

4. 先行導入で確認された、約40〜60％の時間削減

開発中のAI日報補完機能は、2025年8月中旬にオロ社内で先行導入されました。 導入後は、実際にどの程度入力時間が短縮されたかを把握するため、操作時間の計測も行っています。

計測対象は、カレンダーから予定を引用した時点から、内容を確認して日報を確定するまでの所要時間です。 その結果、導入前後で入力時間に明確な改善が見られ、約40〜60％の削減が確認されました。

• 検証データ（入力にかかった時間の比較）
  ・導入前（～8月中旬）：平均 6分～13分／日
  ・導入後（8月中旬～）：平均 3分～5分／日
  ・削減効果：約40％～60％減

※この数値は、極端に長時間または短時間で入力したケースを除いた、一般的な利用層の比較結果です。また、毎日確定せず週末にまとめて処理する、いわゆる週報運用のユーザーは、集計条件の違いから比較対象に含めておりません。標準的な利用層では、従来の約4割程度の時間で入力を完了できている結果となりました。

この改善は、入力操作だけでなく、案件や売上項目を探して判断する工程が短縮されたことによるものです。AIが複数の候補を提示することで、一から探し直す負担を抑えています。

5. 第一弾の先にある、ZACのAI展開

AI日報補完機能は、2026年5月にZACの業務報告書機能の追加要素として正式リリースを予定しています。本機能は、ZACにおけるAI活用の第一弾として、今後のAI機能開発の出発点となる取り組みでもあります。

現在も、紙やPDFなどのアナログ情報のデジタル化を支援するAI-OCRや、プロジェクト情報の変更履歴を要約する機能など、次のAI活用に向けた開発が進んでいます。

ERPは、入力されたデータが蓄積され、その後の管理や判断、業務運用に活用されていくシステムです。 だからこそ、入力支援の段階でも、蓄積されたデータの活用という段階でも、AIを生かせる余地があります。今回のプロジェクトは、その可能性を具体的な機能として形にし始めた第一歩でもあります。

AI日報補完機能は、その起点となる取り組みとして位置づけられています。ZACでは今後も、日々の入力業務の効率化に加え、より実務に即したAI機能の拡充を進めていく方針です。