【Asana】総務の定型業務はどこまで任せられる？AI チームメイトが「自ら考えて」動く、次世代のバックオフィス構築術

» Asana » Asana AI
きうち きうち

 バックオフィス業務は、日々の申請対応や備品管理、契約更新、入退社や異動対応など、社内外に向けて多岐にわたる定型業務の積み重ねで成り立っています。どれも会社運営に欠かせない重要な仕事ですが、その多くは「漏れなく・遅れなく・正確に」処理することが求められる管理型業務です。

そこで今回は、Asanaの「AI チームメイト」を総務・バックオフィス専属のアシスタントとして設定し、定型業務をどこまで任せられるのかを検証してみました！

 ※本記事はAI チームメイトのベータ版にて動作検証した内容になっています。 

 

バックオフィス業務の課題

バックオフィス業務の特徴は、「周期性」と「網羅性」にあります。

月次・四半期・年次で繰り返される業務が多く、かつ一つひとつの処理が規程や承認フローと密接に結びついています。

  • 申請や承認フローが滞留していても気付かない

  • 更新期限や締め日に向けた進捗が属人的に管理されている

  • 台帳やスプレッドシートが複数存在し、情報が分散している

多種多様なタスクの同時並行と、それらが属人化することで、担当者の負担は大きくなり、少しの漏れが社内の混乱に直結する可能性があります。「あの人に聞かないと進め方がわからない」という状態を解決するためにマニュアルを整備しようにも、日々のオペレーションに追われて更新が後回しになり、結局は担当者の記憶頼みになってしまう…。こうした「見えない負担」を減らし、いかにミスなく、かつ標準化されたフローで業務を回せるかが、バックオフィス部門の生産性を左右する鍵となっています。

 

相棒となる「AI チームメイト」を作ってみた

総務アシスタント「S美さん」を設定

まず、バックオフィス業務を手伝ってくれるAI チームメイトを作成してみます。

「総務アシスタント_S美さん」（以下、S美さん）と名付け、以下のようにアシスタントとしての性質や立ち位置をセットしました。

  • 役割：期限管理とSLA順守、承認フローの停滞検知、重複・未処理タスクの抽出、手順・規程との整合性確認、レポート・一覧の生成

  • トーン：曖昧な判断をしない、期限・責任者・承認状況を明確にする、リスクや不整合を優先的に指摘する、感覚よりも記録・履歴に基づいて回答する

  • 情報源：社内規程／業務マニュアル、承認フロー設定、タスク履歴・更新履歴、年間スケジュール（決算、棚卸しなど）

 

何をまかせられる？本人に聞いてみた

多岐にわたるバックオフィス業務から、何を協働体験するべきか？

そこで「AI チームメイトであるあなたに作業を任せることで効率化できる、具体的なバックオフィス業務を教えてください。」とS美さんに直球でたずねてみました。

（S美さん）

私が使えるツールはAsana上のタスク管理操作とGoogleドライブ（ドキュメント・スプレッドシートの作成・編集・閲覧）です。以下はこの範囲内での具体的な対応可能業務です。

・備品・物品管理

購入申請タスクの作成・アサイン／SLA期限の監視・超過検知／在庫管理表の作成・更新／ステータスレポート生成

・施設管理

修繕依頼タスクの作成・優先度設定／対応停滞の検知／修繕履歴の記録整理

・各種申請処理（名刺発注・証明書発行・通勤費変更等）

申請タスクの一括作成／承認フロー停滞の検知／処理状況レポート／手順チェックリスト作成

・契約・文書管理

契約更新期限の管理／契約一覧表の作成・更新／規程文書の整合性チェック支援／承認ステータス追跡

・経費・支払管理

経費精算タスクの進捗管理／月次締め日に向けた未処理一覧の生成／承認停滞の検知・報告

・社内イベント・年間行事

イベント準備タスクの作成／タイムライン・チェックリスト作成／年間スケジュール表の作成／進捗確認・遅延検知

・IT・情報管理サポート

IT依頼タスクの作成・アサイン／対応SLAの監視／IT資産管理台帳の作成

どのカテゴリーにおいても、「タスク管理」がAI チームメイトの主に得意とするところのようです。

そこで今回は、バックオフィスの代表的な定型業務である「備品管理の月次処理」を例にとりあげ、タスクの設計・運用サポートをS美さんにお願いすることにしました。

 

バックオフィスの定型業務をタスク化する

「2026年度備品管理」と名付けたプロジェクトを作成し、S美さんをプロジェクトの設計タスクの担当者にアサインします。すると、備品管理を想定したプロジェクトの大枠を設計してくれました。

ここに毎月発生する月次処理のタスクを作っていきます。

 

月次タスクの構成案づくりをまかせてみた

まず、S美さんに、備品管理の月次タスクを設計してもらうことにしました。

さて、何から手をつければ…と考えていると、私からグイグイ指示が出てこないことを悟ったのか（？）、S美さんから以下のようなコメントが送られてきました。

（S美さん）

一般的な総務部の備品管理を想定した汎用的な品目で作成し、後から貴社の実態に合わせてカスタマイズする進め方が確実です。このまま汎用的なサンプルでタスクを作成しますので、内容を確認後、品目の追加・変更があればお知らせください。

その数秒後には、「備品管理 月次定期業務（2026年3月）」のタスクと、直下に5つのサブタスクが作成されていました。

サブタスクの詳細も、このように「期日」や「目的」「確認すべき項目」の仮設定が済んでいます。

もちろん自由に編集可能ですので、実際はこのような叩きをもとに、自社のやり方を調整していけばOK。担当者の備忘としてはもちろん、社内ナレッジの継承や、属人化の回避にも役立ちます。

 

サブタスクを分解し、担当者の割り当ても自動で！

さて、サブタスクを作っただけでは、ただの「やることメモ」になってしまいます。S美さんにやってもらいたい仕事を任せるには、作業指示を組み込まなくてはいけません。

S美さんに動いてもらうトリガーは以下の2つです。

  1. タスクやサブタスクをS美さんにアサインする

  2. コメントでS美さんを@メンションする

まず、サブタスクを「人の作業」と「AIへの依頼」に分解する必要があります。

例：「在庫棚卸し・数量確認」のサブタスクを以下のように分解

  1. 在庫数を現場でカウントし、スプレッドシートに入力する→人の作業

  2. 棚卸し結果と台帳データを照合し、差異を抽出する→AI チームメイト（S美さん）の作業

1を終えたあと、「@総務アシスタント_S美さん 棚卸し結果を入力しました。台帳データとの照合・差異の抽出をお願いします」とコメントすると、S美さんが通知を受けて照合作業を実行する、という流れです。

このように分解すれば、各サブタスクの責任者（人 or AI）が明確になり、「やることリスト」から「実行可能なワークフロー」に変わります。

S美さんに、サブタスクの分解を依頼したところ、5つのサブタスクが次のように「人の作業」と「AIの作業」に分けられ、期日設定とS美さんへのアサインが完了していました。

サブタスク1：消耗品・備品の在庫棚卸しを実施する

【人】在庫数を現場でカウントし棚卸し結果を記録する（3/3）
【AI】棚卸し結果と台帳データを照合し差異を報告する（3/5）　※S美さんアサイン済み

サブタスク2：発注判断・補充品の発注依頼をする

【AI】在庫基準値を下回った品目を抽出し発注候補リストを作成する（3/6）　※S美さんアサイン済み
【人】発注リストを確認し発注処理を行う（3/10）

サブタスク3：貸出・返却状況を確認する

【AI】返却期限超過・未返却備品を抽出しリストを報告する（3/11）　※S美さんアサイン済み
【人】未返却者に連絡し返却を督促する（3/13）

サブタスク4：備品台帳を更新する

【人】新規購入品・廃棄品の情報を確認し更新内容を共有する（3/17）
【AI】提供された情報をもとに備品台帳を更新する（3/19）　※S美さんアサイン済み

サブタスク5：月次備品管理レポートを作成する

【AI】在庫推移・購入実績・貸出状況のサマリーレポートを作成する（3/23）　※S美さんアサイン済み
【人】レポート内容を確認・承認する（3/25）

例えば、「サブタスク2：発注判断・補充品の発注依頼をする」では以下のように【AI】と【人】のサブタスクに分解され、説明欄には、具体的な手順・トリガー方法・出力内容も記載されていました。

毎月【AI】が、決められた日に自動的に作業を開始し、報告してくれるフローになり、効率化・作業遅延を防ぐことができます。

上記はコメント欄で報告してもらう形を希望した場合ですが、Googleドライブに置いた在庫リストと連携すれば、S美さんが基準値を下回った品目を抽出し、発注候補リストをスプレッドシートで報告してくれます。

【関連記事】【Asana】「これやっといて」が現実に。Googleドライブ連携で加速するAI チームメイト活用術

期日に、モレや遅延なく【AI】から報告が行われ、それをもとに【人】のタスクへとスムーズに移行することができます。

 

まとめ

バックオフィスが抱える月次業務のほんの一部分を、AI チームメイトであるS美さんとどのぐらい実装できるのかを試してみました。

今回の検証を通じて感じたのは、AI チームメイトは「業務を完全に代替する存在」ではなく、「管理と構造化を支えるパートナー」だということです。

最初から完璧な仕組みを目指さず、人とAIの役割を分解しながら運用を回していく。その中でルールや例外処理を積み上げていく方が効率的な導入アプローチだと感じました。その点でも、AI チームメイトは、より「同僚」という感覚に近いものがあります。

バックオフィス業務は、企業活動の基盤を支える重要な機能です。AI チームメイトを活用することで、効率化と共に属人化を防ぎ、やがて欠かせない「もう一人のバックオフィス担当者」になってくれるかもしれません。