AI内製化支援 ／ 事前打合せ資料

バックオフィス・経理業務の効率化／自動化
AIエージェント × n8n 比較レポート

「自分たちでAIを使いこなし、定常業務を自動化できるようになりたい」——今回のご要望を受け、主要なAIエージェントとワークフロー自動化ツール（n8n）を、各社公式サイトの記載に基づいて調査・比較しました。実装範囲は本打合せのヒアリングで決めていく前提の、判断材料としての資料です。

対象：本社バックオフィス／経理業務 PFS内製化支援プラン向け 2026年8月時点の公式情報 出典URL付き・中立比較
ご参加予定： グループ社長 髙橋様／役員 古川様／吉原様／大山様／相澤様（5名）　—　実装は一旦保留。本資料をもとにヒアリングで進め方を確定します。

はじめに：このレポートの結論

バックオフィス／経理の定常業務は、「AIエージェント（＝考える頭脳）」と「n8n（＝繋いで実行する土台）」の二層構成が本命。しかも“大量×多段の繰り返し”ほど、n8nをセルフホスト（自社サーバ運用）に寄せるとコスト面で有利になりやすい——というのが調査からの中立的な結論です。
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AIチャット単体（ChatGPT／Claude／Copilot／Gemini）は「考える・書く・要約する」は非常に強いが、既存システム（会計・Excel・メール・基幹）に“繋いで自動で回す”ことは単体ではしません。そこを担うのが自動化ツールです。
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自動化ツールはSaaS型（Zapier／Make／Power Automate）とセルフホスト型（n8n）に大別。SaaS型は「使うほど課金が増える」変動費モデル。n8nのセルフホストは「サーバ代のみ」の固定費モデルで、実行回数は無制限です。
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経理の定常業務は「1件あたりの工程が多い×件数が多い」＝従量課金と最も相性が悪い領域。だからこそ、大量・継続の処理をn8nに寄せると費用が跳ねにくく、費用対効果を出しやすくなります。
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ただしn8nセルフホストは「無料」でも、構築・運用・保守の“内製工数”が必要。ここを自走できる状態にするのが、PFSの内製化支援の役割です。逆に少量・単発ならSaaS型が総コストで有利な場合もあります。
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担当者が既にお使いの「Codex」は、内製化のちょうど入口。自己流で動かしているものを“プロの型”に整え、Codex／Claude Codeでn8nのワークフロー自体を内製する——というのが今回のご要望に最も直結する組み合わせです（AIエージェント9個＋n8nの全体像は本文の比較表に整理）。
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成果は「何を自動化するか」の見極めでほぼ決まります。だからキックオフと伴走開始の間に業務棚卸し（可視化→優先順位づけ）を正式な工程として置きます。本資料の費用・効果は仮定の試算で、実運用はデータ・件数・既存システムを伺った上で協議して決定します。
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そもそも「AIエージェント」とは？

比較の前に、AIエージェントの“正体・目的・種類”を整理します。

「AI（チャット）」と「AIエージェント」はどう違う？
従来のAI（チャット型）
＝ 物知りな“相談相手”
  • 人が質問すると、AIが「答える・書く」だけ
  • 実際の作業（システム入力・送信・登録）は人がやる
  • 例：ChatGPTに聞く、メールの下書きを作ってもらう
  • 1回のやり取りで完結。手順は人が考える
AIエージェント
＝ 指示すれば動く“優秀なアシスタント”
  • 目標を渡すと、手順を自分で考える
  • 道具（アプリ・システム）を使って複数ステップを実行
  • 人は最終確認だけ（丸投げにはしない）
  • 例：請求書を読取→会計に登録→承認依頼まで一気に処理
何のために使うのか（4つの目的）
単純作業から解放
繰り返しはAIに任せ、人は判断・対人・例外に集中
速い・ミスが減る
24時間・疲れず・一定品質で処理できる
少人数でも回る
人手不足でも業務量をこなせる体制に
属人化の解消
“あの人しかできない”を仕組みとして残す
AIエージェントの“中身”＝4つの部品
① 頭脳（LLM）
考える・読む・書く。ChatGPTやClaudeなどのAIモデル
② 道具（ツール/API）
メール・会計・Excel等を実際に操作する手足
③ 記憶（ナレッジ）
社内規程・過去データなど文脈を覚えて参照する
④ 指示（ゴール）
何を・どうしてほしいかの目標とルール
※ この4つが揃って初めて「自律的に動く」状態になります。頭脳（AI）だけでは“考えるだけ”。道具＝既存システムに繋いで、はじめて業務が回ります。
どんな種類がある？（4タイプ ＝ 本文の比較カテゴリ）
TYPE A
対話型アシスタント
聞けば答える・作る
ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity
TYPE B
コーディング・自動化
自動化そのものを作る
Codex／Claude Code
TYPE C
ノーコード・ビルダー
AIアプリを組む
Copilot Studio／Dify
TYPE D
実行・連携基盤
既存システムを操作して回す
n8n（本命）
※ 本文（第3章）では、この4タイプに当たるAIエージェント9個＋n8n＝10ツールを、料金・機能・経理での使いどころで比較します。
できること・苦手なこと
得意なこと
  • 定型・繰り返し作業の自動化
  • 文書の読み取り・要約・分類・下書き
  • 調べ物・データ集計・レポート作成
  • システム間のデータ連携・転記
苦手・注意すること
  • 100%の正確性は保証されない→人の最終確認が要る
  • 機微データ（金額・口座等）の扱いは設計が必要
  • 「丸投げ」は危険→実行範囲・権限を決める
  • 曖昧な指示は苦手→ルール化・手順化が前提
結論：AIエージェントは「魔法の全自動」ではなく、人が確認する設計（ヒューマン・イン・ザ・ループ）で、定型業務を賢く回す道具です。だからこそ“どの業務に・どう使うか”の設計が価値になります。次章から、この考え方を前提に「役割の3層 → 10ツール比較 → n8nでの実装 → 業務棚卸し」へと具体化していきます。
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まず前提：ツールの役割は「3つの層」に分かれる

「AIだけ」でも「自動化だけ」でも業務は回りません。両方を既存システムに繋いで初めて成立します。

第1層 頭脳（生成AI／LLM）
読む・書く・分類する・要約する・判断する。ここが賢くなるほど自動化の質が上がる。
ChatGPTClaudeGeminiMicrosoft CopilotPerplexity
頭脳を“業務の形”に組む作り手の道具 ＝ Codex／Claude Code（コード内製）、Copilot Studio／Dify（ノーコード・ビルダー）
第2層 実行・連携（オーケストレーション）
トリガーを受け取り、AIに判断させ、各システムへ書き込み、人の承認を挟み、通知する。業務を“自動で回す”土台。
n8n（本命）ZapierMakePower Automate
第3層 既存システム（つなぐ先）
日々のデータが入っている場所。ここに読み書きできて初めて“実務が楽になる”。
会計（freee／マネーフォワード）Excel／Google SheetsGmail／Outlook基幹・販売管理kintone 等
ポイント：ChatGPTやClaudeは「第1層（頭脳）」。単体では第3層のシステムを自動で操作しません。n8nは「第1層のAIを呼びつつ、第3層のシステムを実際に操作する」——AIエージェントの実行・統合レイヤーとして機能します。
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主要AIエージェント9個 ＋ n8n ＝ 10ツール比較

バックオフィス視点で「対話型／作り手（コーディング）／ビルダー／実行基盤」の4カテゴリに整理。料金は法人利用の目安。

ツール 料金の目安（法人／個人） セルフ
ホスト		 データ
学習非利用		 内製・自動化での役割 ／ 経理での使いどころ
A. 対話型アシスタント— そのまま使える万能AI。読む・書く・分類・要約・分析
1ChatGPTOpenAI $25/人・月（$20年）
個人Plus $20・最低2席 要確認		 ✕ ◎ 法人版 汎用アシスタント。Excel/CSVをPythonで集計・突合・可視化、書類・メール下書き、GPTsでFAQ Bot化、コネクタで社内ファイル横断。
2ClaudeAnthropic $25/人・月（$20年）
個人Pro $20・2〜150席 公式		 ✕ ◎ 法人版 汎用＋MCP（外部連携の標準・950超）で社内データを横断参照。PDF/表の読取・集計、書類ドラフト、自動化コード内製に強い。
3Microsoft
365 CopilotMicrosoft		 $30/人・月（年）
＋基盤M365が別途必要 公式		 ✕ ◎ テナント内 Excel/Outlook/Teams/Word“の中”で直接動く。既にM365利用中なら導入障壁が低い。ただし基盤＋アドオンの2階建てコスト。
4GeminiGoogle ¥1,600〜/人・月
Workspace内包・個人¥2,900 公式		 △ APIはVertex ◎ Workspace Gmail/Sheets/Docs内で分析・下書き、Drive横断Q&A、Gems（専用アシスタント）、Deep Research。Workspace利用中なら追加費用最小で全社配布。
5PerplexityPerplexity $40/席・月（Ent Pro）
個人Pro $20 要確認		 ✕ ◎ 保持なし/SOC2 出典付き調査AI＋社内ナレッジ横断検索。取引先・与信・市場・価格調査、規程横断Q&A。※仕訳・消込など経理“処理”の自動化は守備範囲外。
B. コーディング・自動化エージェント— 自然言語で自動化の“部品”を作る内製化の要
6Codex担当者利用中OpenAI ChatGPT各プランに同梱
Plus $20／Pro $100〜／API従量 要確認		 △ CLIはローカル ◎ 法人版準拠 自然言語→n8nのコード／Google Apps Script／API連携／Excel処理を生成・実行・修正。非エンジニアでも自動化のたたき台が作れる。主力＝GPT-5-Codex系。
7Claude CodeAnthropic Claudeプランに同梱
Pro $20／Max $100〜／API従量 公式		 △ ローカル実行 ◎ 法人版 Codexと同カテゴリのターミナル型エージェント。自動化コードの内製、MCPで社内連携。両者はほぼ同じ土俵の競合。
C. エージェント／アプリ・ビルダー— ノーコードでAIチャットボット・エージェントを組む
8Copilot
StudioMicrosoft		 $200/2.5万クレジット・月
従量課金も可 公式		 ✕ ◎ テナント内 ノーコードでカスタムエージェントを構築し、Power Automate（RPA）を呼んで実行。社内FAQ・問い合わせ対応、書類処理＋承認。M365と一体。
9DifyLangGenius（OSS） セルフホスト＝無料
Cloud $0／$59／$159 公式		 ◎ Docker/社内無料 ◎ 自社完結可 ノーコードでRAG・チャットボット・エージェント・ワークフローを構築しAPI提供。経理FAQ・社内文書Q&A・書類判定AI。※グループ横断提供はライセンス要確認
D. 実行・連携基盤— AIを呼びつつ既存システムを実際に操作して業務を回す
10n8n本命fair-code / OSS的 セルフホスト＝無料
Cloud €20〜/月 公式		 ◎ 実行無制限 ◎ 社内完結可 AIエージェントの実行・統合レイヤー。OCR→仕訳・入金消込・承認フロー・レポート自動化を、約2,000連携＋会計API連携で1本のワークフローに。
※円換算は 1ドル≒150円 の概算目安（税別）。公式＝各社公式ページで確認済／要確認＝OpenAI・Perplexityは公式ページがアクセス制限され二次情報を含むため、契約前に各社公式で最終確認を推奨。
・対話型（A群）の中核席は概ね $20〜30／人・月（Geminiのみ Workspace内包）で横並び。学習非利用も各社明記＝安心材料は同等。差が出るのは「AIをどう業務に繋ぐか」＝B〜D群の道具立てです。
・担当者が既にお使いの Codex（⑥）は「内製化の入口」。自己流で動かしているものを“プロの型”に整え、Codex／Claude Codeでn8n（⑩）のワークフローそのものを内製する——というのが今回の狙いに最も直結する組み合わせです。
・⑩ n8n だけが「頭脳」ではなく実行・連携の土台。①〜⑨のAIを"呼ぶ側"で、経理の定常業務を実際に自動で回すのはこの層です。
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自動化基盤（実行・連携）の比較 — n8n vs 主要SaaS

「業務を自動で回す土台」の比較。課金の仕組み・データの置き場所・実行が増えたときのコストが要点。

項目 n8n（本命） Zapier Make Power Automate
課金単位 実行（1ワークフロー実行＝1）
工程数に関わらず1カウント		 タスク（成功アクションごと） クレジット（1モジュール実行＝1） 席（ユーザー）／ボット単位
代表料金 セルフホスト＝無料
Cloud版：€20〜/月（2,500実行）〜€667/月（4万実行）		 $19.99/月〜
Free=月100タスク		 $9/月〜
1万クレジット/月〜		 $15/人・月〜
無人RPAは$150〜215/ボット
セルフホスト
（自社運用）		 ◎ 可能（Community版・無料） ✕ 不可 ✕ 不可 △ 一部（クラウド依存）
データの
置き場所		 自社サーバ内に留められる クラウド（外部基盤経由） クラウド（EU/US選択） Microsoftクラウド（Dataverse）
実行が増えた
ときのコスト		 セルフホストは跳ねない
サーバ費のみ・実行無制限		 上位ティアへ段階的に増 クレジット消費が積上がる 無人RPAはボット数分だけ増
会計ソフト
連携		 専用ノードは無いがAPI連携で接続可（freee公式API等） freee公式アプリ有（用途は限定） API連携で対応 公式コネクタ無・API連携で対応
AI／LLM連携 AI Agentノード標準
OpenAI/Claude/Gemini/ローカルLLM接続		 AI機能あり AI機能あり Copilot Studio／AI Builder
※（参考）UiPath等の本格RPAは、基本料＋ロボット単位の高額課金（第三者集計で概算 $6,000〜15,000/ロボット・年＋基本料、いずれも見積制）で、中小のバックオフィス定常業務にはオーバースペック／高コストになりやすい傾向です。
※n8nは「オープンソース」ではなく fair-code（Sustainable Use License）。ソースは公開され、自社の社内業務目的での利用・改変は無償（＝タカカツ様の自社バックオフィス自動化は無償利用の範囲内）。制限がかかるのは「n8n自体を有償ホスティングサービスとして第三者に再販する」等の場合のみです。
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なぜ経理の定常業務は「n8nに寄せる」と有利になりやすいか

各社の“課金の仕組み”という事実だけから、中立的に整理します（誇張なし）。

SaaS型（Zapier／Make 等）

＝ 変動費モデル：使うほど月額が上がる
少
多
処理件数 → 右にいくほど増える
1件処理でも複数のタスク／モジュールを消費する“多段フロー”。件数が月数千〜数万に達すると、料金ティアが段階的に上がっていきます。

n8nセルフホスト

＝ 固定費モデル：サーバ代のみ・実行無制限
一定
処理件数が増えても月額は横ばい
ライセンス費ゼロ・実行回数無制限。増えるのはサーバ処理能力の問題だけで、料金は横ばい。大量×多段×継続の業務ほど効いてきます。
公平な但し書き
・n8nセルフホストは「無料」ですが、サーバの構築・運用・保守・監視の内製工数（＝人件費）が発生します。無料なのはライセンス費のみ。
・Zapier／Makeは運用保守込みで始めやすく、少量利用や非エンジニア主体なら総コストで逆転する場合もあります。
・Power AutomateはM365利用組織なら親和性が高く追加コストが小さいのが利点。
→ したがって「大量・多段・継続」の定常業務ほどn8nセルフホストが損益分岐を越えて有利になりやすく、少量・単発・非定型ではSaaS型が有利な場合もある、というのが事実からの正確な結論です。だからこそ「どの業務から始めるか」の見極め（＝ヒアリング）が費用対効果を決めます。
「高いAIエージェント」を、n8nで安く着地させる考え方
高くなりがちな作り方
  • 何でもフルSaaS／従量エージェント／RPAで新規に作り込む
  • 席数・実行回数・ボットが使うほど積み上がる
  • 既存ツールを使わず、似た機能を二重に契約してしまう
安くする作り方（今回の方針）
  • 既存のツール・システムはそのまま活かす（会計・Excel・メール等）
  • n8nで“繋ぐ”だけ。セルフホストなら実行は無制限・固定費
  • AI（従量課金）は本当に必要な工程だけ呼ぶので費用を最小化
※ AIチャットやエージェントSaaSを全社・全業務にそのまま広げると、席数・従量課金でコストが高くつきがちです。既存資産をn8nで束ね、AIは要所だけ呼ぶ——が、いちばん安く実務に効かせる設計です。
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n8nでできること（経理・バックオフィス）

「AIを呼ぶ」×「既存システムを操作する」を1本のワークフローに統合できます。

AI Agentノードが標準搭載
ChatGPT・Claude・Gemini・ローカルLLMを繋ぎ、AIに「どの処理をするか」判断させて実行。約2,000種の連携をAIのツールとして渡せます。
2,000超の連携＋API接続
Sheets／Excel／Gmail／Outlook／Slack／Teams等は専用ノード。freee・マネーフォワード・kintenはAPI連携（HTTP＋OAuth2）で接続。REST APIがあれば実質どれでも繋がります。
承認フロー（人の確認を挟める）
「Send and Wait」機能が標準。Slack／Teams／メールにボタンを送り、承認・却下・コメントを待って次に進む。経理の稟議・支払承認にそのまま使えます。
請求書OCR→仕訳・転記
AIのOCR／読取APIをHTTPで組み込み、請求書・注文書から金額・取引先を抽出→会計API／Excelへ自動起票。日本語の実装事例も増加中。
社内文書Q&A（RAG）
規程・マニュアルをベクトル化し、「経理FAQ」「稟議チェック」を内製。問い合わせの一次対応を自動化できます。
セルフホストで社内完結
自社サーバで動かせば、経理データを外部SaaSに出さず社内に留めた運用が可能。データ主権を重視する経理業務と相性良好。
注記：freee／マネーフォワードは「専用ノード」ではなくAPI連携での接続です。実装事例はfreeeが豊富、マネーフォワードは個別確認が必要。学習コストはZapierよりやや高め（自由度が高い分）ですが、そこを短距離で越えるのが内製化支援の狙いです。
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経理・バックオフィス 自動化ユースケース＆費用対効果（試算）

本社の“繰り返し作業”を、AI×n8nでどう自動化できるか。数値はすべて仮定です。

業務（例） 現状（手作業） AI×n8nで自動化した姿 想定削減（仮定）
請求書・注文書の
入力／転記		 紙・PDF・メールを目視で会計/Excelへ手入力 受信→AIで読取→会計API/Sheetsへ自動起票→人は確認のみ 月40〜60時間
入金消込・
売掛照合		 入金明細と請求データを1件ずつ突合 明細取込→AIで照合→不一致だけ人に通知 月20〜30時間
経費・稟議の
一次チェック＋承認		 申請内容を目視チェック→回覧で承認滞留 AIが規程に照らし一次チェック→Teams/メールでワンタップ承認 月15〜25時間
月次レポートの
集計・作成		 各所からデータを集めてExcelで手集計 定時に自動集計→AIが要約コメント付きレポート生成 月10〜20時間
問い合わせの
一次対応（FAQ）		 総務・経理へ都度質問→担当が個別回答 社内文書Q&Aが即回答→難しいものだけ人へ 月10〜20時間
約100h+
1か月あたりの想定削減時間
（上記合計の目安・仮定）
固定費
件数が増えても
n8nセルフホストなら月額は横ばい
内製
仕組みを社内で持てる＝
外注し続けない状態へ
※ 上記の時間・効果はすべて仮定値です。実際の削減量は、対象業務・月間件数・現状の運用・使ってよいデータによって大きく変わります。本打合せのヒアリングで、どの業務から着手するか（優先順位）と現実的な効果を一緒に見積もります。
「人手のみ → 導入後」でコストはどう変わるか（試算）
項目現状（人手のみ）導入後（AI×n8n）
やり方担当者が1件ずつ手作業で処理AI×n8nが自動処理し、人は確認・例外対応のみ
かかる工数月 約100時間その大半を自動化し削減
人件費 換算
（時給3,000円と仮定）		月 約30万円
年 約360万円 相当		—
ツール等ランニング—月 約2〜3万円
n8nセルフホスト＋AIのAPI従量。既存ツールはそのまま活用
現状（人手）
月 約30万円
工数の人件費換算
導入後ランニング
月 約3万円
サーバ＋AI従量のみ
差引の純削減
月 約27万円
年 約320万円
約6か月で回収
初期投資（任意の1Dayキックオフ 50万＋伴走 例：竹35万×3か月＝105万）＝約155万円を、月約27万円の削減でおよそ6か月で回収。伴走を終えて内製化できれば、以降はランニング数万円だけで年約320万円の効果が残り続けます。
※ すべて仮定の試算です（時給換算・削減時間・ランニング・伴走期間はいずれも例）。実際の金額は、対象業務・件数・人件費単価・既存システムをヒアリングで確認して精緻化します。本資料は判断材料であり、正式なお見積りではありません。
※ 1Dayキックオフは任意です。また構築を弊社（PFS）にご依頼いただく場合は、上記に加えてエンジニアの稼働費が別途必要です（費用感は既存の「AIセールスくん」と同様）。上表は自走（内製）を前提とした試算です。
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内製化した場合の“月額コスト像”（イメージ・仮定）

「ツール代」と「支援費」を分けて把握するための、ざっくりした全体像です。

費目内容（例）月額の目安（仮定）
AIチャット席本社の担当者に配布（例：ChatGPT/Claude 年払 or Copilot / Gemini）1人 約3,000円〜
Copilotは＋基盤M365
自動化用のLLM APIn8nから呼ぶAPI従量（処理量に応じて）数千〜数万円
Batch/キャッシュで圧縮可
n8nセルフホスト（自社サーバ）or n8n Cloudサーバ代のみ（月数千〜1万円台）
Cloudなら €20〜50/月
PFS 内製化支援伴走・レクチャー（下記プラン）＋初期キックオフ月20〜70万円
＋初期50万（任意）
※ 金額はすべて仮定・目安です（税別）。席数・処理量・サーバ構成・支援範囲で変動します。ツール代は「使い方が固まるほど最適化」でき、支援費は「自走できるほど不要」になっていく——というのが内製化の狙いです。
※ 1Dayキックオフは任意。構築を弊社（PFS）にご依頼いただく場合は、上記に加えてエンジニアの稼働費が別途必要です（費用感は「AIセールスくん」と同様）。
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PFS内製化支援プランへの接続

「どこまで支援するか」で選べる3プラン。今回は実装保留・内製化支援が主軸です。

自分たちで作れるようになる ＝ 内製プラン（伴走・松竹梅）
伴走プランの月額は「① 担当メンバーのレベル × ② 打合せの頻度」で決まります。実装が必要になったら AI開発（受託）で別途対応。
梅
まず1人から始めたい
20万円/月
  • 実務担当メンバー／打合せ月1回
  • 担当者がAIを自分で使いこなせる
  • 提案書・情報収集・日々の業務を自走
おすすめ
竹
チームで成果を出したい
35万円/月
  • 企画・PMレベル／打合せ月2〜4回
  • 現場で“数字”を作れる人材が育つ
  • 経理業務をAI前提で作り直す（2か月〜）
松
全社で仕組み化したい
70万円/月
  • 経営に踏み込むPM／打合せ月2〜4回＋分科会
  • 社内に“回り続ける仕組み”ができる
  • 複数名の推進人材＋方針づくりまで
初期費用 50万円 ／ 1Dayキックオフ（任意・おすすめ）
1日で全員が「AIワークフロー」を理解し、手を動かせる状態に。午前＝考え方の共有＋AI基礎ハンズオン、午後＝業務の棚卸し＋進め方の確定。成果物：AI活用マップ／業務分解シート／AI活用ルール初版／進め方ロードマップ。
AI開発（受託）／ つくるのはお任せ
ツール・システムは“私たちが作る”ことも可能。くり返し作業の自動化1本＝10万円〜、業務システム／AIの本格開発は規模に応じてお見積り。内製×外注のいいとこ取りも自由です。構築をご依頼の場合はエンジニアの稼働費が別途（費用感は「AIセールスくん」と同様）。
※ 金額は税別。月額は伴走（内製化支援）の費用で、AIの開発・実装は受託として別途お見積り。継続期間・支援範囲・分科会はご相談のうえ調整します。（本レポートの金額表記はPFS内製化支援プランの標準例であり、正式なご提案・お見積りは協議のうえ確定します。）
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導入の進め方 ― 着手前の「業務棚卸し」が成果を決める

キックオフと伴走開始の間に、棚卸し→可視化→優先順位づけを正式な工程として置きます。

「作れること」と「作るべきこと」は別物です。いきなり自動化に入ると、効果の薄い業務に手間をかけたり、例外の多い業務でつまずいたりしがち。本当に効率化・自動化すべきところはどこかを先に可視化してから着手するのが、内製化で成果を出す最短ルートです。だからこそ棚卸しを飛ばさず、正式な1工程として組み込みます。
STEP 0
1Dayキックオフ
全員がAIワークフローを理解し、手を動かせる状態に。
STEP 1
業務棚卸し・可視化
定常業務を洗い出し、件数・工数・システム・データを整理。
今回の追加工程
STEP 2
優先順位づけ
効果×実現しやすさで“最初の1本”を選定。ロードマップ化。
今回の追加工程
STEP 3
伴走開始（1本ずつ）
選んだ業務をAI×n8nで実装し、費用対効果を実測。
STEP 4
横展開
効いた型を次の業務・他部門・グループへ広げる。

棚卸しで「自動化すべき業務」を見分ける4つの観点

① 頻度
毎日・毎週など
繰り返しが多いか
② 工数
件数×所要時間で
合計負荷が大きいか
③ ルール化しやすさ
判断基準が明確で
例外が少ないか
④ データの揃い
扱うデータが電子で
取得・連携できるか

業務棚卸しシート（記入イメージ）

ヒアリングで一緒に埋めます。数値は記入例（仮）です。

業務（例） 頻度 月間件数 1件あたり 使用システム ルール化 AI×自動化
の判定
請求書の入力・転記毎日約400件約5分会計・Excel高最優先
入金消込・売掛照合毎日約300件約4分銀行明細・会計高最優先
経費・稟議の一次チェック随時約150件約8分メール・Excel中次点
月次レポート集計月11回約8時間Excel・各所中次点
個別事情の特殊対応随時少変動—低後回し
※ 記入例です。実際の件数・工数はヒアリングで実数を確認します。「頻度高×件数多×ルール化しやすい」ほど自動化の費用対効果が高くなります。

優先順位マトリクス（効果 × 実現しやすさ）

棚卸し結果をこの4象限に置き、“最初の1本”を決めます。

削減インパクト（効果）　大 → 小
計画的に進める
効果は大きいが複雑・例外が多い（基幹連携が重い等）。要件を整理し、段階的に実装。
最優先【まずここ】
頻度高・件数多・ルール化しやすい定型。請求書入力・入金消込など。最初の1本に最適。
すきま自動化（早い勝ち）
効果は中でもすぐ作れる小さな定型（通知・簡易集計等）。成功体験づくりに。
← 実現しにくい実現しやすさ実現しやすい →
アウトプット：棚卸しシート＋優先順位マトリクス＋自動化ロードマップ（着手順）。これを本打合せのヒアリングを起点に作り、最初の1本を「AI×n8n」で実装→費用対効果を実測してから横展開します。「会計ソフトは何か／AIに使ってよいデータの範囲／内製の担い手は誰か」もこの工程で確定し、正式なご提案・お見積りへ繋げます。

主な出典（各社公式サイト・2026年8月時点）

  • n8n 料金：https://n8n.io/pricing/　／　セルフホスト・ライセンス：https://docs.n8n.io/deploy/host-n8n/community-edition-features　／　Sustainable Use License：https://docs.n8n.io/privacy-and-security/sustainable-use-license
  • n8n AI Agent：https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.agent　／　連携一覧：https://n8n.io/integrations/
  • OpenAI ChatGPT 料金：https://openai.com/chatgpt/pricing/　／　企業データの扱い：https://openai.com/enterprise-privacy/　（※アクセス制限のため一部二次情報・要確認）
  • Anthropic Claude 料金：https://claude.com/pricing　／　API単価：https://platform.claude.com/docs/en/docs/about-claude/pricing
  • Microsoft 365 Copilot：https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/business　／　Copilot Studio：https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/microsoft-copilot-studio　／　Power Automate：https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/products/power-automate/pricing
  • Google Gemini：https://gemini.google/subscriptions/　／　Workspace：https://workspace.google.com/pricing　／　Gemini API：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
  • OpenAI Codex：https://github.com/openai/codex　／　料金・クラウド：https://learn.chatgpt.com/docs/pricing ・ https://learn.chatgpt.com/docs/cloud　／　GPT-5.1-Codex-Max：https://openai.com/index/gpt-5-1-codex-max/　（※料金の数値・最新モデル名は要確認）
  • Anthropic Claude Code：https://claude.com/pricing　／　Perplexity：https://docs.perplexity.ai/guides/pricing ・ https://trust.perplexity.ai/　（※本体ページはアクセス制限・一部二次情報／最低席数は要確認）
  • Dify：https://dify.ai/pricing　／　ライセンス：https://github.com/langgenius/dify/blob/main/LICENSE　／　Zapier：https://zapier.com/pricing　／　Make：https://www.make.com/en/pricing　／　freee×Zapier：https://corp.freee.co.jp/news/zapier.html
ご留意事項（正確性・前提）
・料金・機能は2026年8月時点の各社公式サイト記載に基づく調査結果です。各社とも改定が頻繁なため、ご契約前に最新の公式ページで再確認ください。OpenAI（ChatGPT／Codex）・Perplexityは公式ページがアクセス制限され二次情報を含むため「要確認」と明記しています（特にCodexの料金数値・最新モデル名、Perplexityの最低席数）。
・円換算は 1ドル≒150円 の概算目安で、実レートにより変動します。
・機能説明・費用対効果・コスト像はあくまでも仮定であり、実運用の可否・効果はクライアント様のデータ・件数・既存システムを伺った上で協議して決定します。本資料は判断材料であり、正式なご提案・お見積りではありません。
・n8n・Difyは狭義の「オープンソース」ではありません。n8nはfair-code、DifyはApache 2.0＋追加条件。いずれも自社の社内業務目的での利用は無償ですが、第三者への再販・マルチテナント提供には別途ライセンスが必要です（グループ7社横断で共有する構成は要確認）。
公式 公式ページで確認済 要確認 二次情報を含む・契約前に要再確認 ◎ 対応／強い △ 条件付き ✕ 非対応
株式会社ピースフラットシステム　｜　タカカツグループホールディングス様　事前打合せ資料
バックオフィス・経理業務のAI内製化／自動化 比較レポート（2026年8月）