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時間を奪っていくkintoneの「プロセス管理設定」

生産管理の現場では、稟議書の承認、設備投資の決裁、不良品の報告回覧など、複雑な多段承認フローが日常的に発生します。これらのプロセスをkintoneでデジタル化しようとした瞬間、多くの担当者が直面するのが「設定画面の迷宮」です。 画面に並ぶのは「ステータス」「アクション」「プロセス」「作業者」といったシステム用語ばかり。現場で使っている「稟議」「回覧」「差し戻し」「承認」といった親しみやすい言葉とは、まるで別世界の概念に見えてしまいます。この言葉の壁が、設定作業を数時間にも及ぶ苦行に変えているのです。 しかし2025年、この状況を一変させる機能が登場しました。それがkintoneが提供する「プロセス管理設定AI」です。 厳密な構文やロジックを理解せずとも、自然言語で業務の要件を伝えるだけで、AIが自動的にkintoneの論理構造へと翻訳してくれます。もう設定画面と格闘する必要はありません。

AIに「経路」を作らせてから人間が調整すれば秒速でプロセスを設定できる!

kintone AIラボの「プロセス管理設定AI」は、承認フローの骨組み作りにおいて最強のツールです。あなたが「申請者→課長→部長→完了」という経路を伝えれば、AIは瞬時にステータスとアクションを生成してくれます。 しかしここで重要な事実があります。AIは「経路を作ること」には極めて優れていますが、「ロジック」を構築することはできません。具体的には、金額に応じた分岐条件(例:「100万円以上なら部長承認へ」)や、特定の部署だけに限定した権限設定などは、人間が手動で設定する必要があるのです。 この役割分担を理解すれば、プロセス設定は驚くほどシンプルになります。AIには経路を作らせて、あなたは「監督」として条件設定や権限調整といった最終調整に集中するのです。これにより、従来なら数時間かかっていた設定作業が、わずか数分で完了します。 AIにハンドルを握らせてはいけません。あなたが監督として、AIが出してきた下書きを正しく調整することに注力してください。それが最も早く、確実にDXを実現する近道です。

kintoneプロセス管理設定AIの設定方法と使い方

プロセス管理設定AIを「有効化」する方法

プロセス管理設定AIを使用する前に、管理者による有効化作業が必要です。この設定は一度行えば、以降は現場担当者が自由に利用できます。 有効化の手順 まず、kintoneのAI管理画面を開きます。画面右上の歯車アイコンをクリックし、「kintone AI管理」を選択してください。この項目が表示されない場合は、システム管理権限が無いか、契約プランを確認する必要があります。（kintoneのスタンダードコース以上の契約が必要） 「kintone AI管理」の設定画面に入ったら、「kintone AIの有効化」のチェックボックスをONにします。 そして「プロセス管理設定AI」の項目を探し、チェックボックスをONにします。これでプロセス管理設定AIが使用可能になります。 この作業は通常3分程度で完了します。一度設定すれば、以降は現場の担当者が個別に有効化作業を行う必要はありません。 ※組織間のアクセス権設定によっては、一部のユーザーが利用できない場合があります。必要に応じて、利用範囲を調整してください。

kintoneアプリ画面内での実際の使い方

管理者による有効化が完了したら、現場担当者は自分のアプリでプロセス管理設定AIを使用できます。ここでは、実際の操作手順を説明します。 プロセス管理設定AIへの到達経路 まず、対象となるアプリを開きます。画面右上の歯車アイコンから「アプリの設定」を選択してください。 設定画面の左側メニューから「プロセス管理」をクリックします。既にプロセス管理が設定されている場合は既存の設定が表示され、未設定の場合は新規作成画面が表示されます。 すると、プロセス管理の設定画面内に「AIで設定」のボタンが表示されています。このボタンが表示されない場合は、管理者による有効化が完了していない可能性があります。 設定に関する詳細は、kintone公式のヘルプページをご覧ください。 https://jp.kintone.help/k/ja/ai/assist_process 骨組み作成に集中した基本手順 「プロセス管理設定AI」ボタンをクリックすると、チャット形式の画面が開きます。ここで、あなたの業務フローを文章で伝えてください。 AIから確認事項としていくつか質問されるので、対話を進めてフローを作成します。 例えば、「申請者が申請し、部署長が承認し、経理が最終確認して完了となるフローを作成してください。各段階で差し戻しができるようにしてください。」といった具合です。重要なのは「誰が何をするか」を明確に伝えることです。 AIが処理を完了すると、ステータス(申請、承認中、確認中、完了など)とアクション(申請する、承認する、差し戻すなど)が自動生成されます。生成された内容を確認し、基本的な経路が正しければ、いったん保存してください。

AI任せの設定は「承認エラー」や「泥沼の修正」を引き起こす

AIに丸投げすると生まれる3つのエラーパターン

それでは、実際に多くの企業で報告されている3つの典型的なエラーパターンを見ていきましょう。

• 申請者が自分を承認できる「セルフ承認」

1つ目は「セルフ承認」です。 これは権限設定(作業者制限)をAIに完全に任せた結果、申請者本人が自分の申請を承認できてしまうという、ガバナンスが完全に崩壊した状態が生まれることがあります。承認プロセスの意味がなくなり、内部統制の観点から重大な問題となります。

• 差し戻された瞬間に詰む「行き止まり」のフロー

2つ目は「行き止まり」のフローを構築してしまう現象です。 これはAIが「差し戻し」を独立したステータスとして作成してしまうケースです。この場合、申請が差し戻された後、再申請するためのアクションボタンが設定されておらず、フローが完全に停止してしまうのです。担当者は「どうすればいいのか分からない」という状態に陥ります。

• 誰にも通知が届かない「幽霊作業者」

3つ目は「幽霊作業者」を作ってしまう現象です。 AIに任せると、組織やユーザー選択フィールドを介さず、単なる「表示名」として作業者を設定してしまうことがあります。この場合、システム上は設定が完了しているように見えても、実際には誰にも通知が届かず、承認依頼が永遠に放置される事態が発生します。 これらのエラーは、意気揚々とフローの運用を始めた直後に「ボタンが出ない」「通知が来ない」と現場から一斉に問い合わせが来て初めて発覚します。設定画面の迷宮に再び放り出されたような焦りと後悔を味わうことになるのです。

対話が長引くことで起きる「AIの記憶喪失」と「ロジックの限界」

AIとの対話を重ねて修正を繰り返すと、さらに深刻な問題が発生します。それが「文脈の混乱」と「ドミノ倒し的なエラー」です。

• 文脈の混乱

修正指示を重ねるうちに、AIが最初に出した重要な要件を忘れてしまうことがあります。例えば、特定のステータス名を指定していたはずなのに、後の修正で別の名称に変わってしまったり、指示が矛盾して解釈されたりすることがあるのです。

• ドミノ倒し的なエラー

一箇所を修正しようとしてAIに指示を出した結果、せっかく正しかった他の設定まで崩れてしまうことがあります。この「泥沼の状態」に陥ると、どこから手をつければいいのか分からなくなり、収拾がつかなくなります。

AIが混乱した時は「リセット」!泥沼の修正より一発生成を狙おう

kintoneの「1セッション20回」という対話制限の壁

システム上の制約として、AIとの対話は1セッションあたり20回までという明確な制限があります。この制限を知らずに修正を繰り返していると、肝心な仕上げの段階で制限に達してしまい、作業が中断されるリスクがあります。 何度も「ちょっとここを直して」「もう一度変更して」と指示を重ねる行き当たりばったりな修正スタイルでは、20回という制限はあっという間に消費されてしまいます。 この回数制限の中で実用的なフローを作るには、「計画的なプロンプト」が重要になります。無計画な修正を繰り返すのではなく、戦略的に手数を減らすアプローチが求められているのです。

リセットボタンとプロンプトの工夫で、手数を少なく生成するのが大切

また、複雑なフローを指示してAIが混乱した場合は、無理に修正を重ねるのではなく、一度リセットボタンで対話を初期化することが推奨されます。リセットにより、AIの記憶をクリアな状態に戻すことができます。 ここで重要なのが、失敗した対話から得た反省を活かすことです。最初の試行で「この指示が足りなかった」「この表現が曖昧だった」という点を把握し、それらを全て盛り込んだ洗練されたプロンプトを作成します。そして、その完璧な指示書をAIに渡して一発で理想に近い形を出力させるのです。この戦略を「One-Shot Generation(ワンショット生成)」と呼びます。 また、AIに複数の案を比較させることも有効です。例えば、「安全性を最優先したフロー」と「スピードを最優先したフロー」の2案を出力させ、人間が最終的に選択します。AIに丸投げするのではなく、あなた自身が選択権を持つことが重要です。 実務者としての心得は、「AIに少しずつ教えて育てる」のではなく、**「完璧な指示書を渡して一気に作らせる」**ことです。この方が、最終的な設定工数は大幅に短縮できます。AIは教育する対象ではなく、明確な指示を待っているツールなのです。

工数を8割削減する「プロンプトエンジニアリング」と人間による「仕上げ」術

AIに「自己添削」をさせる魔法のフレーズ

AIの出力精度を劇的に上げる方法があります。それが「自己添削プロンプト」です。AIに対して、**「出力前に論理矛盾を3点指摘し、修正せよ」**という指示を加えるだけで、生成される設定の品質が大きく向上します。 このテクニックの仕組みは単純です。AIに一度生成させてから人間がチェックするのではなく、AI自身に内部でチェックと修正を行わせてから最終案を提示させるのです。これにより、明らかな矛盾やエラーが事前に取り除かれた状態で設定が出力されます。 具体的なプロンプトの例を示します。

「以下の承認フローを作成してください。申請者が申請し、課長が承認し、部長が最終決裁を行い、完了となるフローです。出力前に、あなた自身で論理矛盾を3点指摘し、それらを修正した上で最終案を提示してください。」

このように、通常の指示の最後に自己添削の指示を追加するだけです。通常のプロンプトでは精度が60%程度だったものが、自己添削プロンプトを使うことで90%以上の精度に向上します。この魔法のフレーズは、あなたがすぐにコピーして使える実践的なテクニックです。

実用的なプロンプトテンプレート

実務で即座に活用できる3つのプロンプトパターンを紹介します。それぞれのパターンは、業務フローの特性に応じて使い分けることができます。

• パターンA:基本の直線型フロー

シンプルな承認フローに最適なパターンです。推奨用途は、基本的な稟議や報告の承認プロセスです。

「申請者が申請し、課長が承認し、最終的に経理が確認して完了となるフローを作成してください。各段階で差し戻しができるようにしてください。」

このプロンプトのポイントは、「誰が」「何を」「どうする」を明確に主語と述語で伝えることです。また、差し戻しの有無を明示することで、双方向のフロー設計をAIに指示できます。

• パターンB:分岐あり(骨組みのみ)の設定

金額や重要度によって承認ルートが分岐する複雑なフローに使用します。推奨用途は、設備投資の決裁や金額に応じた承認プロセスです。

「金額によって『課長決裁』と『部長決裁』に分岐するルートを作ってください。条件設定は後で行うので、まずはステータスとルートを作成してください。」

このプロンプトの重要なポイントは、「条件設定は後で行う」と明示することです。AIは条件分岐のロジック(金額が100万円以上など)を自動設定できないため、最初から骨組みのみの作成を指示することで、余計な混乱を防ぎます。

• パターンC:フィールド指定による動的な作業者設定

承認者が案件ごとに変わる場合に使用します。推奨用途は、部署横断的なプロジェクト承認や、案件ごとに承認者が異なる業務プロセスです。

「承認者の作業者は、フォーム内の『承認者』フィールド(ユーザー選択)を使用してください。」

このプロンプトでは、具体的なフィールド名とその型(ユーザー選択)を明示することがポイントです。AIはフィールドの存在を前提に設定を行うため、事前にアプリ内にフィールドが作成されている必要があります。 これらのテンプレートは、あなたの業務に合わせてそのままコピーして使用できます。各パターンの特性を理解し、適切に使い分けることで、効率的なプロセス設定が実現します。

kintone内の「条件分岐」と「作業者の紐付け」は人間が仕上げる

AIが生成した設定は、あくまで下書きです。業務で実際に使用するためには、人間による仕上げ作業が不可欠です。以下の2つのステップを必ず実行してください。

• ステップ1:条件分岐の設定(所要時間:約5分)

AIが作成した分岐ルートに対して、実際の条件式を手動で入力します。例えば、「金額」フィールドに対して「金額≧1,000,000」といった条件式を設定します。この作業はAIには実行できないため、必ず人間が行う必要があります。 条件式の入力画面では、フィールド名と演算子(≧、≦、=など)を選択し、具体的な数値や文字列を入力します。複数の条件を組み合わせる場合は、AND条件やOR条件を適切に設定してください。

• ステップ2:作業者の紐付け確認(所要時間:約3分)

AIが設定した作業者が正確に「ユーザー選択」フィールドに紐付けられているか確認します。単なる表示名ではなく、システムが認識できるユーザーIDやフィールドコードとして設定されている必要があります。 また、所属組織の階層設定や、「所属組織を含める」チェックボックスの状態も確認してください。部署異動があった場合でも、正しい承認者に通知が届くよう、組織単位での設定を推奨します。 これらのステップは10分以内で終わります。AIが作成した骨組みに人間が調整を加えることで、完璧な承認フローが完成します。

kintoneのAIを使いこなし、管理業務を効率化しよう

kintoneのプロセス管理設定AIは、決して「魔法の杖」ではありません。しかし、最強の「ドラフト作成ツール」であることは間違いありません。 重要なのは、AIと人間の役割分担を明確に理解することです。AIには経路の作成を任せ、人間は条件分岐や権限設定に専念します。これにより従来なら数時間かかっていた設定作業が、わずか数分で完了するのです。 AIは全自動ツールではなく、批判的なパートナーです。AIが出してきた下書きを精査し、最終的な判断を下すことで、承認フローを素早く構築していきましょう。 [cta] " ["post_title"]=> string(102) "kintoneの「プロセス管理設定AI」で承認フローを秒速で構築する方法を解説！" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(26) "kintone-process-setting-ai" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-04-12 11:21:35" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-04-12 02:21:35" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15787" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } [2]=> object(WP_Post)#4962 (24) { ["ID"]=> int(15656) ["post_author"]=> string(2) "14" ["post_date"]=> string(19) "2026-01-14 12:00:00" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2026-01-14 03:00:00" ["post_content"]=> string(17667) " こんにちは、ジムリンです！ 製造業の総務に転職して半年、kintoneまわりの業務も任されるようになりました。 前回の記事で紹介した「関連レコード集計プラグイン」のおかげで、関連レコード一覧の集計がとても楽になりました。 でも最近、また新しい問題に直面していて……。 今回は、「集計結果を最新化したいけど、レコードが多すぎて大変！」という悩みと、その解決方法をご紹介します。

プラグインで集計は楽になったけど、大量のレコードを1件ずつ更新するのは大変

関連レコード集計プラグインを導入してから、顧客ごとの受注総額がすぐに見られるようになって、すごく便利になりました。 こちら、ふつうの一覧画面です。 受注番号1の大塚工業さんへ飛んでみると、 関連レコード一覧に受注データがまとめて表示されていて、関連レコード集計プラグインのおがげで受注額の合計や最小・最大値なども見られるようになっています。 これまでは、営業担当者さんから「この顧客の受注総額は？」という質問があったとき、別アプリや集計用のExcelを開く必要があったんですが、今はアプリを移動せずに答えられるようになりました！ ただ、このアプリ、すでに登録されているレコードが100件以上もあるんです(ﾟДﾟ;) 実はこれがネックでして。 月末に工数データを更新するとき、全レコードの集計結果を1つずつ手で更新しないといけないんじゃないかって気づいたんです……。 関連レコード集計プラグインで集計した結果を最新化するには、レコードを開いて以下の流れで「保存」ボタンを押す必要があります。

1. レコードを開く
2. 保存ボタンを押す
3. 一覧画面に戻る
4. 次のレコードを開く
5. 保存ボタンを押す

これを100回以上繰り返すことを想像しただけで気が遠くなりました(T-T) 実際にやってみると、1件あたり10〜15秒くらいかかるんですよね。 単純計算すると、100件で約17分です。 画面の読み込み時間などを考慮すると、実際にはもっと時間がかかるはず……。 途中で「あれ、今何件目だっけ？」って分からなくなる可能性もあります。 単純作業すぎて、集中力も切れて来るでしょう！ボクのことだし(ﾟДﾟ;) まだやってないんですけど、これ絶対やりたくないです！ なんとかならへんかな……。 （あ、またテンパって関西弁が出ちゃった）

関連レコード集計プラグインなら、一覧画面から複数レコードを一括で集計できる！

ジムリン、また困ってるね。

大量のレコードを1件ずつ更新するつもりなの？

 

コーさん！そうなんです。

関連レコード集計プラグインは便利なんですけど、レコードが増えると更新作業が大変になるって気づいちゃって……。

何か良い方法ないかなって探しているんですけど……。

 

関連レコード集計プラグインには一括集計機能があるから、使ってみたらどうかな？

 

一括集計機能('_')？

 

一覧画面にボタンを設置して、ボタンをクリックするだけで、表示中の複数レコードを一括で集計できる機能だよ！

 

ボタン1つで！？

 

1件ずつレコードを開く必要がないから、時間も大幅に短縮できるよ。

しかも、表示中のレコードだけを対象にして、条件で絞り込んでから実行することもできるんだ！

   

それはすごい！

 

設定も簡単だよ。

対象のアプリに日時フィールドを1つ追加して、プラグイン設定で一括集計実行グループを設定するだけ！

 

さっそくやってみます！

関連レコード集計プラグインの一括集計機能を使ってみた

コーさんのレクチャーを受けて、ボクは実際に一括集計機能を使ってみることにしました。 ここからは、実際にどう設定して、どう変わったのかをご紹介します！

ボタンをクリックするだけで、大量のレコードが一括で集計される

まず、一覧画面に「関連レコード一括集計」というボタンを設置しました。 設定方法はこんな感じです。

1.フォームに「一括集計日時」フィールド（日時）を追加 2.プラグイン設定画面を開く 3.「一括集計実行グループ」で実行権限を設定（例：Everyone） 4.「一括集計日時フィールド」で、1.で作成した日時フィールドを指定 5.設定を保存してアプリを更新

ちなみに設定画面はこちら。 一括集計を実行するレコードの上限値も設定できます。 設定が完了すると、一覧画面のグラフボタンの横に一括集計用のボタンが表示されます。 このボタンをクリックすると以下のような確認ダイアログが表示されます。 OKを押すと集計開始です。  

おお……、勝手に集計されていく！

  1件ずつ開いて保存ボタンを押す必要がないので、ボクは何もしなくていいんです。 数分待つだけで、すべてのレコードの集計が完了しました！  

これはすごい！

1件ずつ集計したら1時間以上かかるはずなのに、ものの数分で終わりました！

 

一括集計機能なら、レコード数が多くても効率的に処理できるよ。

しかも、処理が終わったら通知が表示されるから、他の作業をしながら待つこともできるんだ！

月末の締め作業が劇的に楽になった

一括集計機能を使う前と後で、作業時間がこんなに変わりました。

Before：1件ずつ開いて更新 ・レコードを1件ずつ開く ・1件あたり10〜15秒 ・合計1時間以上かかる ・途中で「何件目だっけ？」と分からなくなる ・単純作業で集中力が切れる

After：ボタン1クリックで一括集計 ・一覧画面のボタンをクリック ・すべてのレコードが自動で再集計される ・数分で完了 ・他の作業をしながら待てる ・ミスがない

 

月末の締め作業が劇的に楽になりました！

もう1件ずつ開く必要がないんですね。

 

しかも、実行権限をユーザーグループごとに設定できるから、特定の人だけがボタンを使えるようにすることもできるんだ。

 

それは便利ですね！

管理者だけが実行できるようにすれば、誤操作も防げます。

 

そういうことだね。

条件で絞り込んでから実行することもできるから、「今月更新されたレコードだけ」とか「特定の顧客のレコードだけ」を一括集計することもできるよ

 

柔軟に使えるんですね！

あらゆる業種で活躍！関連レコード集計プラグインの一括集計機能のユースケース

一括集計機能を使ってみて、ボクはふと思いました。  

これって、製造業だけじゃなくてほかの業種でも便利な機能ですよね？

 

もちろん！いくつかユースケースを紹介するね

小売業：顧客別の購入実績を月次で一括更新

顧客管理アプリ × 購入履歴

• 月末に全顧客（数百件〜数千件）の購入実績を一括集計
• 顧客ランクの更新作業を効率化
• ボタン1クリックで全顧客の集計結果を最新化

 

顧客数が多い小売業では、特に効果が大きいよ。

月次の集計作業が数時間から数分に短縮できるんだ！

不動産業：物件別の商談実績を一括更新

物件管理アプリ × 商談履歴

• 全物件（数百件）の商談実績を一括集計
• 物件ごとの反響率を一括で最新化
• 週次レポート作成前の集計作業を効率化

 

物件数が多くても、一括集計機能があれば集計作業に時間を取られないよ。

IT業：プロジェクト別の作業時間を一括更新

プロジェクト管理アプリ × 作業実績

• 週次・月次で全プロジェクト（数十件〜数百件）を一括集計
• 各プロジェクトの工数実績を最新化
• 進捗会議前の集計作業をスピードアップ

 

プロジェクトが並行して動いていても、全プロジェクトの工数を一気に最新化できるから便利だね。

人材派遣業：派遣先別の稼働実績を一括更新

派遣先管理アプリ × 派遣実績

• 月末に全派遣先（数百件）の稼働実績を一括集計
• 請求書発行前の集計作業を効率化
• 締め処理の時間を大幅に短縮

 

派遣先が多い場合でも、一括集計機能があれば締め処理が楽になるよ！

 

本当にいろんな業種で使えるんですね！

レコード数が多いほど、効果が大きそうです。

一括集計機能で作業効率アップ！しかも買い切り制で長く使える

コーさんのおかげで、ボクの悩みは解決しました。 大量のレコードを1件ずつ更新する手間が、ボタン1クリックになったんです。 ここで、一括集計機能のポイントをまとめておきますね。 関連レコード集計プラグインの一括集計機能のポイント

・一覧画面のボタンで複数レコードを一括集計できる ・1件ずつ開く必要がないから、時間を大幅に短縮 ・数百件・数千件でも数分で完了 ・条件で絞り込んでから実行することも可能 ・ユーザーグループごとに実行権限を設定できる ・幅広い業種で活用可能

 

コーさん、これだけ便利な機能があるってことは、お値段も高そうですよね……？

 

いや、それがアディエムの関連レコード集計プラグインは買い切り制なんだ。

35万円/ドメインで、追加の月額費用は一切かからないよ。

 

えっ、月額0円なんですか！？

 

そう。一度購入すれば、ずっと使い続けられる。

さらに、バージョンアップも無料で、kintoneの仕様変更にも継続対応してもらえるから、長期的に見るとかなりコストパフォーマンスが高いんだよ。

 

確かに！月額制だと、毎月のコストが積み重なりますもんね。

 

購入後のサポートもしっかりしているから、分からないことがあればいつでも相談できるよ。

まずは無料体験版で実際に使ってみてね！

 

無料で試せるんですね！さっそく使ってみます。

まとめ：一括集計機能で大量レコードの更新作業を効率化しよう

関連レコードの集計結果を更新したいけど、レコードが多すぎて大変……。 1件ずつ開いて更新するのに、何時間もかかってしまう……。 そんな悩みを抱えている人は、関連レコード集計プラグインの一括集計機能を試してみてください。 ボクみたいに、1時間以上かかっていた作業が数分で終わるようになりますよ！ しかも、買い切り制だから月額費用もかからず、長く使えば使うほどお得です。 30日間無料でお試しいただけるので、まずは体験版で、実際の業務でどれだけ効率化できるか試してみてください。 30日間無料！ 体験版に申し込む " ["post_title"]=> string(148) "関連レコード一覧の集計結果を1件ずつ開いて更新するのは大変！一覧画面から一括集計する機能が便利すぎた" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(36) "related-record-list-bulk-aggregation" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-03-20 14:54:37" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-03-20 05:54:37" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15656" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } [3]=> object(WP_Post)#4965 (24) { ["ID"]=> int(15702) ["post_author"]=> string(2) "13" ["post_date"]=> string(19) "2026-01-13 12:46:35" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2026-01-13 03:46:35" ["post_content"]=> string(17513) "kintoneのアプリ作成AIを使えば、従来は30分かかっていたアプリ作成の作業が3分で終わります。生産管理の現場では、プロジェクト管理アプリを素早く立ち上げて業務を回したいと考える方も多いでしょう。しかし、実際にAIで作成したアプリを使おうとすると、計算式が入っていなかったり、フィールドコードが乱れていたりする問題に直面します。 本記事では、kintoneのアプリ作成AI機能の実力と限界を明らかにし、AIで作った「下書き」を実用レベルに引き上げるための具体的な手順を解説します。

「アプリ作成AI」でアプリ自体は一瞬で作れるが、結局修正が必要…

kintoneのアプリ作成AI機能は、チャットで指示を出すだけでフィールドが自動配置される便利な機能です。従来は30分以上かけて手作業でフィールドを配置していた作業が、わずか3分で完了します。 しかし、実際に生成されたアプリを確認すると、期待とは異なる「惜しい」状態になっていることが多いのです。フィールドの種類が意図とズレていたり、計算式が設定されていなかったりする状況に直面します。 この現象について多くの記事では「AIでアプリが作れます」という機能紹介に留まっており、生成後の修正工数については触れられていません。実際には、AIが作成したアプリをそのまま運用すると、現場の要求と異なったり、外部ツールと連携する際に障害が起きたりなどの事態が発生し、大きな修正を余儀なくされます。 この現実を理解した上で、AIを「優秀なアシスタント」として活用し、残りの重要な部分を自分で設定する方法を知ることが重要です。AIに全てを期待するのではなく、AIが得意な「構造作り」と人間が担う「論理設定」を組み合わせることで、最短で実用的なアプリを完成させることができます。

まずはここから！kintone AIラボで「アプリ作成AI」を有効化する設定手順

アプリ作成AIを利用するには、管理者がkintoneシステム管理画面で機能を有効にする必要があります。設定は数ステップで完了し、全ユーザーがAIでのアプリ作成を利用できるようになります。 まず、kintoneにログインします。メニュー上部の設定アイコンから「kintone AI管理」を選択してください。 次に、画面右側に表示される「アプリ作成AI」の項目を探します。「機能を有効にする」ボタンをクリックすれば設定完了です。 設定が完了すると、アプリ作成画面の「はじめから作成」のメニュー上部にAIアイコンが表示され、その中に「アプリ作成AI」という選択肢が表示されます。この表示を確認できればOKです。

kintoneのアプリ作成AIは「優秀なインターン」が作る下書きと割り切る

kintoneのアプリ作成AIは、確かに便利な機能です。しかし、AIに魔法を期待してはいけません。AIは「凄腕のインターン」が作った質の高い下書きと割り切るべき存在なのです。

アプリ作成AIの弱点は「計算」「フロー構築」「フィールドの最適化」

kintoneのアプリ作成AIには、現時点で明確にできないことがあります。それは計算式の設定です。AIに「消費税計算を入れて」と指示しても、計算フィールドの枠だけができて中身の計算式は空っぽの状態で生成されます。 また、プロセス管理の構築もAIの管轄外です。承認フローなどの複雑なステータス管理は、AIが自動で設定してくれません。 さらに、フィールドコードの最適化もAIには期待できません。AIが自動生成するフィールドコードは「field_123」のような意味不明な文字列になりがちで、後で外部連携を組む際に大きな障害となります。 この状態でアプリをそのまま運用しようとすると、AIが作った下書きを実用レベルに引き上げるための手動設定がどうしても必要になるのです。

AIと人間で役割を分担。「60：40」の比率を意識しよう

具体的には、AIはフィールドの自動配置、ドロップダウンリストの選択肢生成、基本的な項目の提案などを担当します。これらは全体の60%程度を占める土台作りの部分で、AIが最も力を発揮する領域です。 一方、人間が担当すべきは残りの40%です。計算式の設定、フィールドコードの最適化、プロセス管理の構築、外部ツールとの連携設定がこれに該当します。これらは業務の核心部分であり、現場の知恵を込めるべき重要な設定です。 この役割分担を理解することで、AIに過度な期待を抱いて失望することもなく、また人間が全てを手作業で行う非効率からも解放されます。AIと人間のハイブリッドな作業方式こそが、kintoneアプリ作成の最短ルートなのです。

押さえておこう！運用時にハマりやすい「3つの落とし穴」

また、アプリ作成AIの利用者が陥りやすい落とし穴が3つあります。これらを事前に知っておくことで、無駄な試行錯誤を回避できます。 1つ目は、計算フィールドの空っぽ問題です。「消費税計算を入れて」とAIに指示しても、計算式が入っていない状態で生成されます。実際に私が試したときも、計算フィールドの枠だけができて中身が空っぽという状況に直面しました。 2つ目は、フィールドタイプのズレです。担当者を管理したいときに、ユーザー選択フィールドではなく文字列フィールドで生成されることがあります。この場合、後からフィールドタイプを変更する必要があり、手間がかかります。 3つ目は、修正がAI非対応という制約です。一度作ったアプリに「やっぱりこのフィールド追加したい」と思っても、AIのチャット機能では対応できません。アプリ作成AIは新規作成のみに対応しており、既存アプリの修正は手動で行う必要があります。 これらの落とし穴を知っておけば、AIが生成したアプリを確認する際に何をチェックすべきかが明確になります。次のセクションでは、これらの問題を解決する具体的な手順を解説します。

事例：修正時間を15分から3分へ！すぐに役立つプロンプト例とAI活用手順

AIへの指示の出し方で、生成されるアプリの精度は大きく変わります。実際に私が試した事例をもとに、修正時間を劇的に短縮する方法を解説します。 悪い例を見てみましょう。「タスク管理アプリを作って」とだけ指示した場合、AIは汎用的なフィールドを大量に生成します。この結果、不要なフィールドを削除したり必要なフィールドを追加したりする作業に15分かかりました。 一方、成功例では具体的な指示を出しています。「Web制作会社のプロジェクト管理アプリを作成してください。納期、担当者、進捗（未着手・進行中・完了）、優先度、顧客名を管理したい」と入力すると、必要なフィールドがほぼ揃った状態で生成されます。修正時間はわずか3分で済みました。 このような指示の具体化で作業時間が5分の1になるのです。製造現場でプロジェクト管理アプリを作る場合の具体的なプロンプトテンプレートを以下に示します。

製造現場のプロジェクト管理アプリを作成してください。管理したい項目は以下の通りです。 案件名（文字列）、納期（日付）、担当者（ユーザー選択）、進捗状況（ドロップダウン：未着手・進行中・完了・保留）、優先度（ドロップダウン：高・中・低）、予算（数値）、実績（数値）、備考（文字列複数行）

このテンプレートをコピーして、自社の業務に合わせて項目を調整すれば、手戻りの少ないアプリを作成できます。

AI作成後に必ずやるべき「手動設定」3ステップ

AIが生成したアプリを実用レベルに引き上げるためには、3つのステップが効果的です。これらの手順を実行することで、「動くシステム」が完成します。 ステップ1は、計算フィールドへの置換です。AIが作った数値フィールド「進捗率」を削除し、計算フィールドを新規作成します。計算式には「達成数値 / 目標数値 * 100」と入力してください。この設定により、進捗率が自動計算されるようになります。 ステップ2は、フィールドコードの最適化です。AIが自動生成する「field_123」のような意味不明なコードを、管理しやすい名前に変更します。例えば、案件名なら「project_name」、納期なら「due_date」のように、後で見ても分かりやすい名前にしてください。外部連携を見据えた命名規則を採用することで、後の作業が格段に楽になります。 ステップ3は、CSV読み込みでのデータ移行です。2026年1月のアップデートで、桁区切りカンマ付きのCSVがそのまま読み込めるようになりました。Excelで管理していた「予算：1,000,000」のようなデータを、事前加工なしでAI作成アプリに移行できます。 この3ステップを完了すれば、AIが作った60点の土台が実用レベルの100点に到達します。一つずつ丁寧に設定を進めてください。

さらに高度な自動化へ：n8nとの連携境界線

  別アプリ・外部ツールと連携させた業務フローを組みたいときは、kintoneの標準機能だけでは実現が難しいこともあります。そんなときにおすすめなのが「n8n」です。 n8nは、複数アプリ間の高度な連携と外部API連携、条件分岐の多い自動化を構築できるツールです。これらをkintone標準機能だけで実現しようとすると、作業工数が膨大になります。 基本的なアプリ作成はAIに任せ、手動設定で仕上げる。そして本当に複雑な部分だけをn8nなどの外部ツールに委ねるという段階的なアプローチが現実的です。

まずAIで60点の土台を作り、残りの40点に「現場の知恵」を込めよう

kintoneのアプリ作成AIは、完璧なシステムを一発で作るツールではありません。しかし、だからこそ価値があるのです。 AIが作るのは60点の土台です。フィールドの配置と基本項目の提案、ドロップダウンの選択肢生成をAIに任せれば、作成時間はわずか5分で済みます。 残りの40点は「現場の知恵」を込める部分です。計算式の設定とフィールドコードの最適化、プロセス管理の構築、独自カスタマイズを加えることで、10分程度の追加作業で実用レベルに到達します。 合計15分で実用レベルのアプリが完成するのです。従来30分以上かかっていた作業が半分の時間で終われば、浮いた時間を現場のデータ分析に集中できます。 AIで100点を目指してはいけません。60点の土台と40点の知恵を組み合わせる方法こそが、kintoneアプリ作成の最短ルートなのです。 この考え方を理解すれば、AIに失望することもなく、手作業に時間を奪われることもありません。生産管理の本質である現場のデータ活用にリソースを集中できるようになります。

アプリ作成AIを使いこなして、効率よく実用レベルのアプリを作ろう

kintoneのアプリ作成AIは、魔法のツールではありません。しかし、使い方を理解すれば強力な電動工具になります。構造作りはAIに任せ、論理設定は人間が担当するハイブリッド方式こそが最短ルートです。 また、プロンプトを工夫することで、修正時間を15分から3分に短縮できます。AI作成後は必ず3ステップの手動設定を行い、動くシステムに仕上げてください。 まずは今の業務フローを言語化してみましょう。管理したい項目をリストアップし、このリストをもとにAIへ指示を出します。AI生成後はこの記事の3ステップで仕上げれば、合計15分で実用レベルのアプリが完成します。さらに高度な自動化を目指す方は、n8nなどの外部連携ツールもご検討ください。 [cta] " ["post_title"]=> string(115) "kintoneのAIラボでアプリ作成を5分に短縮！「失敗しない指示出し術」と手動設定の急所" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(19) "kintone-app-make-ai" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-04-12 11:21:29" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-04-12 02:21:29" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15702" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } [4]=> object(WP_Post)#4968 (24) { ["ID"]=> int(15700) ["post_author"]=> string(2) "13" ["post_date"]=> string(19) "2026-01-12 20:16:34" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2026-01-12 11:16:34" ["post_content"]=> string(14859) "

「あの資料、どこ？」埋もれたデータの捜索で疲弊していませんか？

kintoneで過去のデータを探す際、何度もフィルタ設定を繰り返していませんか？ トラブルが発生したとき、情報を探すために15分も検索を続ける。過去の案件のレコードを見つけようとしても、300件もの検索結果が表示され、結局レコードを1つずつ開いて確認する羽目になる。このような「検索ストレス」は日常的に起きている課題です。 標準検索では、条件を細かく設定しても望んだ結果にたどり着けないことがあります。キーワードを変えて何度も試し、それでも見つからず、最終的には同僚に「あの件、どうなったっけ」と聞いてしまう。これはどこの現場でも起こりうることです。 この記事では、kintoneのAIラボの機能の1つである「検索AI」の使い方と弱点を解説し、データの捜索にかかる時間を大幅に削減するポイントを紹介します。

導入はわずか1分！kintoneの検索AI（AIアシスタント）を有効化する設定手順

kintoneの検索AI機能を使うには、システム管理画面で有効化する必要があります。 設定は非常にシンプルです。kintoneのトップ画面の設定アイコンから「kintone AI管理」を開きます。 管理画面で「kintone AIの有効化」のチェックボックスをクリックします。さらに下部の画面で「検索AI」にチェックを入れるだけで完了です。 この設定が完了すると、レコード一覧画面や詳細画面のヘッダーに、AI検索用のアイコンが自動的に表示されます。アイコンは虫眼鏡にAIロゴが組み合わされたデザインで、ここから自然言語での検索が可能になります。設定自体は1分で完了するため、まずは有効化してみることをおすすめします。 より正確な情報は、kintone公式のヘルプページをご覧ください。

検索AIを上手に使うコツは「データの蓄積」と「プロンプトの工夫」

検索AI機能を導入しても、すぐに全ての課題が解決するわけではありません。多くの現場で起きる誤解は、「ツールを入れたら終わり」という考え方です。AIは導入した瞬間から完璧に機能するものではなく、適切な準備と使い方があって初めて効果を発揮します。   成果を出すためのポイントは2つあります。1つ目は「データの蓄積」です。kintone内に情報が十分に入力されていなければ、AIは何も答えられません。まずはデータを適切にためていく意識と仕組みを整える必要があります。 そして2つ目は「プロンプトの工夫」です。プロンプトとはAIに入力する文章のことで、Google検索のように単語だけを投げるのではなく、背景情報や出力形式を具体的に伝えることで、回答の精度が劇的に向上します。 この2点を守って正しく運用すれば、属人化していた知見を「現場の集合知」に変えられます。ベテラン社員の頭の中にある過去のトラブル対応履歴や、特注仕様の判断基準を、新人でも瞬時に引き出せる状態にできるのです。検索時間は45分から5分へと大幅に短縮され、現場メンバーの「探す」というストレスから解放されます。

失敗例：検索AIが役に立たない原因は「連携能力の壁」「データ不足」「ハルシネーション」

kintoneの検索AIには、期待を裏切る3つの制約があります。それぞれの原因を正しく理解することで、導入失敗のリスクを回避できます。

1. アプリの境界と「外部連携」の壁

検索AIは、現在開いているアプリのデータしか参照できません。 例えば、在庫管理アプリで検索しているとき、発注履歴アプリにある過去の発注データと照らし合わせてほしいと思っても、AIは別アプリのレコードを参照できないのです。権限設定や連携の仕組み次第では「回答不能」という結果が返ってきます。 また、AIが導き出した回答をSlackやMicrosoft Teamsへ即座に通知したいと思っても、標準機能ではシームレスな連携ができません。kintoneの画面を開き、そこで検索し、結果を手動でコピーして他のツールに貼り付ける必要があります。 この「アプリ間のデータの壁」と「外部ツールへの出力の壁」は、現場の期待を裏切る大きな要因です。標準機能の制限を理解した上で、必要に応じて外部連携ツールの導入を検討する必要があります。

2. 「データなきAI」は沈黙する

そもそも情報が入力されていなければ、AIは何も答えられません。備考欄が空白のまま放置されていたり、過去のトラブル対応履歴が記録されていなかったりすると、検索AIに質問しても「該当する情報が見つかりません」という回答しか返ってきません。 検索AIはインターネット上の情報を検索するわけではなく、あくまで社内データベースの検索窓として機能するだけなのです。 そこで、データの蓄積文化を作ることが、検索AI活用の第一歩です。レコード数が50件で備考欄の記入率が20%しかない状態と、レコード数が500件で記入率が80%ある状態では、検索成功率が30%から85%へと劇的に向上します。まず情報を溜める仕組みを整えることが不可欠です。

3. 「嘘をつく（ハルシネーション）」可能性

AIはもっともらしい嘘をつくことがあります。特に数値が重要な生産管理では、この特性が致命的なミスに繋がる恐れがあります。 例えば「今月の売上合計はいくら？」と質問したとき、AIは確率的に「それっぽい数字」を出力する傾向があり、正確な足し算を保証しません。実際の数値が347万2,583円であっても、AIは「約350万円です」と回答する可能性があります。 この2万7,417円の誤差が、発注ミスや在庫不足を引き起こすかもしれません。これは生成AI全般に共通する弱点であり、kintoneにおいても例外ではないのです。 鉄則は、正確な数字が必要な場合、必ずkintone標準の「集計機能」や「グラフ機能」を使用することです。AIは「データの抽出」には強いですが、「計算」には向いていません。AIの回答を鵜呑みにせず、最終確認は人間が行う運用フローを確立する必要があります。

失敗を回避する聞き方のコツ｜「背景情報」と「出力形式」で優秀なAIアシスタントに

検索AIの精度を高めるには、質問の仕方が重要です。Google検索のように単語だけを投げるのではなく、状況説明と期待する回答形式を明示することで、AIは驚くほど優秀なアシスタントに変わります。

「プロンプト」を丁寧に、「対話」を大事にして利用する

AIへの質問（プロンプト）を工夫するだけで、回答の質が劇的に変わります。 Google検索のような「単語だけ（例：出張申請 ルール）」の入力は、AIの精度を下げてしまうもったいない例です。AIは文脈を理解する能力を持っているため、背景情報と出力形式を具体的に伝えることで、期待通りの回答を引き出せます。 例えば、「出張申請 ルール」と入力しただけでは、AIは「該当する情報が見つかりません」と返すかもしれません。しかし、「新幹線を使う出張申請のルールについて、承認フローも含めて教えて」と具体的に問えば、AIは「出張申請アプリのレコードから3件見つかりました。承認フローは…」と詳細な回答を返します。 一度の回答で諦めず、条件を絞り込んでいく「対話」のプロセスが重要です。最初の回答が期待外れでも、「先月の分だけに絞って」「担当者ごとにリストアップして」と追加の条件を伝えることで、AIは理解を深めていきます。AIはバカではありません。まだあなたの現場を知らないだけです。聞き方ひとつで、最高のアシスタントに変わるのです。

さらに高度な活用へ！「n8n」でkintoneの壁を突破する

kintone標準機能の「別アプリのデータを検索できない」「外部ツールと連携できない」という弱点の解決策として、自動化ツール「n8n」を使った外部連携があります。

アプリを跨いだ検索や、外部ツールへの自動送信を実現

n8nを使えば、kintoneのデータを外部の生成AIに渡し、回答を他のツールへ自動送信できます。 具体的には、在庫管理アプリ、発注履歴アプリ、トラブル履歴アプリという3つのアプリから情報を集め、n8nで統合処理します。統合されたデータをOpenAI（ChatGPT）などの生成AIに送り、分析や要約を実行します。その結果をSlackやMicrosoft Teamsへ自動通知する、という一連の流れをプログラミングなしで構築できます。 この仕組みの最大のメリットは、「複数のアプリから情報を集めて要約し、チャットに投げる」という標準機能だけでは届かない高度な自動化を実現できる点です。例えば、毎朝8時に「昨日の在庫変動と発注履歴を要約してSlackに投稿」といった定期レポートも自動化できます。 ただし、n8n連携には初期設定の学習コストと、OpenAI APIの従量課金というコストが発生します。まずは標準の検索AIで試し、限界を感じたタイミングで検討するのが賢明な判断です。 詳しくは関連記事をご覧ください。 https://adiem.jp/blog/n8n-kintone-data/

情報を溜め、プロンプトを工夫して検索AIを上手に使いこなそう

kintone検索AIの強みと弱点を正しく理解することが、成功への第一歩です。 この記事で解説した通り、検索AIは「魔法の杖」ではありません。アプリ間のデータの壁があり、外部連携には制限があり、ハルシネーションのリスクも存在します。しかし、これらの弱点を理解した上で、データを徹底的に蓄積し、プロンプトを工夫して使えば、検索時間を45分から5分へと劇的に短縮できます。 人間が最終確認を行う運用フローを確立することが不可欠です。AIの回答を鵜呑みにせず、特に数値計算については必ずkintone標準の集計機能で検証してください。AIは聞き方ひとつで最高のパートナーに変わります。 まずは1つのアプリからデータ整備とAI試行を始めましょう。良い回答と悪い回答をメモし、プロンプトのパターンを共有していくことで、誰でも過去の知見を引き出せる「現場の集合知」へと進化していきます。週単位で検索成功率が向上し、月単位で属人化が解消されていく過程を、ぜひ体験してください。 [cta] " ["post_title"]=> string(98) "kintoneの「検索AI」は使えない？失敗例から学ぶAIアシスタント活用のコツ" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(17) "kintone-search-ai" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-04-12 11:21:21" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-04-12 02:21:21" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15700" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } [5]=> object(WP_Post)#4971 (24) { ["ID"]=> int(15559) ["post_author"]=> string(2) "13" ["post_date"]=> string(19) "2026-01-11 17:33:30" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2026-01-11 08:33:30" ["post_content"]=> string(12712) "

残業で日報を読む日々を「kintone AIラボ」で解決しよう

毎日kintoneに送られてくる日報や業務報告を、すべて読み込むだけで多くの時間を奪われていないでしょうか？数値データはグラフで一目で把握できます。しかし、現場の「コメント」に埋もれているトラブルの予兆や不満は見落としがちです。 このようなデータを「全部詳しく読もう」とすると、他の仕事が回りません。かといって「ざっと目を通すだけ」では、重要な情報を見逃すリスクも… そんな悩みを解決してくれるのが、kintoneの標準機能「レコード一覧分析AI」です。本記事では、「レコード一覧分析AI」の設定手順から現場ですぐに役立つ具体的な活用法までを解説します。

設定1分の「レコード一覧分析AI」でデータを読む作業を効率化できる

レコード一覧分析AIとは、一覧画面に表示されている複数のレコード情報を読み込み、要約・分析してくれる機能です。「AI導入」と聞くと大掛かりに感じるかもしれませんが、追加費用は不要であり、今ある環境ですぐに使えます。 ただし、「AIが高度な経営コンサルティングをしてくれる」と期待すると失敗します。このAIの本質は「優秀な書記係」です。大量のテキストデータを高速で読み込み、指定された通りにまとめる能力に長けています。高度な分析や提案を求めるのではなく、「大量の文字を読む苦行」を代行させる道具として活用することが成功の鍵です。

検索したいことを入れるだけでAIがデータを要約

レコード一覧分析AIは、生成AI技術を活用してkintoneのレコードデータを読み込み、要約や分析を行います。

従来のkintoneの集計機能は、数値データをグラフ化することには優れていました。しかし、日報やコメント欄といったテキストデータは、人が一つ一つ目を通すしかありませんでした。

生成AIは、自然言語処理(NLP)技術によって大量のテキストを瞬時に読み込み、文脈を理解した上でユーザーの質問に回答する能力を持ちます。従来のキーワード検索では拾えなかった「意味的に関連する情報」も、AIが文章の意図を解釈して抽出できます。

具体的には、AIが各レコードのテキストを意味のまとまり(トークン)に分解し、単語間の関係性をベクトル化して分析します。この処理により、100件の日報から例えば「安全管理上の懸念」に該当する記述を、表現の違いを超えて網羅的に抽出できます。また、月間の報告から「頻出する問題」を統計的に分析し、ランキング化することも可能です。人間が数時間かかる分析を、AIは数秒で実行できます。

本来の目的は「データを読むこと」ではなく、「データから得られた傾向をもとに対策を議論すること」です。AIが「読む作業」を代行することで、本来注力すべき「考える時間」を確保できます。

【手順】設定は「スマホの通知変更」くらい簡単

レコード一覧分析AIの設定は、拍子抜けするほど簡単です。以下の手順で完了します。 まず、kintoneシステム管理画面を開きます。次に、「kintone AI管理」の設定項目を探してください。 ここから各種AIの有効化を設定できるので、「レコード一覧分析AI」にチェックを付けます。そして直下にある「設定」を押します。 設定画面でAIを利用できるアプリとユーザーを指定します。 設定にかかる時間は1~2分程度です。スマホの通知設定を変えるくらいの感覚で、誰でもすぐに使い始められます。 より詳しい手順はkintoneの公式ページをご覧ください。

【実践】「なんだ、使えない」と諦めないための指示出しのコツ

これで分析AIが使えるようになり、データを読む手間が省ける…と思ったことでしょう。しかし、AI初心者がハマりがちな落とし穴が「指示の出し方」です。分析AIには言葉で指示を出す必要がありますが、このとき多くの初心者が「要約して」「傾向を教えて」とだけ指示してしまいがちです。 「全体的に順調です」「報告が○件あります」といった当たり障りのない回答や、平均値しか返ってこないため、「やっぱりAIなんてこんなものか」と諦めてしまうケースが多く見られます。 しかし、これは明確に原因があります。それはAIに「丸投げ」をしているから。丸投げをやめて「どこを(フィールド名)」「どういう視点で(観点)」「どう出力するか(構造)」を明確に指示することで、AIは適切な回答をしてくれるようになるのです。

効果的なプロンプト指定(フィールド・観点・構造)

AIに「いい感じにまとめて」は通用しません。「優秀な書記係」に指示を出すつもりで、具体的にオーダーする必要があります。 効果的なプロンプトには、3つの要素が必要です。 1つ目は「フィールド」です。どの項目を見てほしいかを明示します。例えば、「『特記事項』と『懸念点』を見て」のように指定します。 2つ目は「観点」です。どういう視点で分析するかを指定します。例えば、「『安全管理』の観点で」のように視座を与えます。 3つ目は「構造」です。どう出力するかを指定します。例えば、「ポジティブ要素とネガティブ要素に分けて箇条書きで」のように出力形式を明確にします。 この3要素を組み合わせることで、AIは期待通りの回答を返してくれます。

【コピペOK】製造現場ですぐ使えるプロンプト例

実際の製造現場で使えるプロンプト例を3つ紹介します。そのままコピーして使えます。 1つ目は、日報要約です。「本日の『作業内容』と『備考』から、進捗の遅れにつながる要因を3つ箇条書きで挙げて」と指示します。これにより、複数の日報から遅延リスクを素早く抽出できます。

対象レコードの「作業内容」と「備考」を読み取り、 進捗の遅れにつながる要因を抽出してください。 ・要因は最大3つまでとする ・各要因は簡潔な名詞句で表現する ・同じ内容は統合する ・推測ではなく、記載内容に基づいて整理する 出力は箇条書きで示してください。

2つ目は、トラブル分析です。「今月の『不適合報告』を読み込み、発生原因として最も多い要素をランキング形式で表示して」と指示します。傾向が一目で把握でき、再発防止策の優先順位が明確になります。

今月分のレコードに含まれる「不適合報告」を分析し、 発生原因として多い要素を整理してください。 ・原因は内容の近いものをまとめる ・出現頻度が多い順に並べる ・上位からランキング形式で表示する ・各順位には簡潔な原因名のみを記載する 出力はランキング形式で示してください。

3つ目は、ヒヤリハット分析です。「『ヒヤリハット内容』から、重大事故につながる恐れのある記述をピックアップして」と指示します。埋もれていた危険な予兆を見逃さず、事前対策につなげられます。

各レコードの「ヒヤリハット内容」を確認し、 重大事故につながる恐れがある記述を抽出してください。 ・人身事故や設備損傷につながる可能性を重視する ・注意喚起として有用な内容を優先する ・原文の表現をできるだけ保ったまま抜き出す 出力は箇条書きで示してください。

これらのプロンプトを参考に、自社のルールやフィールドに合わせてカスタマイズしてみてください。

kintoneを「記録置き場」から「意思決定ツール」へ

レコード一覧分析AIは、設定1分で使える「優秀な書記係」です。まずは機能をONにし、溜まっている日報データで「集計」ボタンを押してみてください。具体的なプロンプトを入力すれば、今まで見えていなかった現場の予兆が浮かび上がってきます。 AIに「要約」を任せることで、空いた時間を現場との「未来の対策」を話す時間に使えます。kintoneを単なる記録置き場から、意思決定を支援するツールへと変えていきましょう。 [cta]" ["post_title"]=> string(107) "kintone「レコード一覧分析AI」の効果的な使い方！AIでデータ整理を効率化しよう" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(17) "kintone-record-ai" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-04-12 11:20:52" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-04-12 02:20:52" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15559" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } [6]=> object(WP_Post)#4972 (24) { ["ID"]=> int(15550) ["post_author"]=> string(2) "14" ["post_date"]=> string(19) "2025-12-26 12:00:55" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2025-12-26 03:00:55" ["post_content"]=> string(6792) " こんにちは、ジムリンです！ もしも製造業に入社半年の総務担当が「kintoneで生産管理システムを作って！」とお願いされたら、みなさんならどうしますか？ システムも製造業も未経験のボクは、妖精コーさんの助けを借りながらなんとか頑張っています！ 本シリーズでは、そんなボクの物語を全9話でお届けします。 業務フロー分析からボトルネック特定、アプリ構築、運用改善まで、ボクと一緒に学んでいきましょう！

第1話「kintoneで生産管理システムを構築せよ！」――総務のジムリンが受けた衝撃の指令

東京の旅行代理店に勤めていたボクは、コロナ禍をきっかけに地元へ帰り、未経験ですが製造業の総務へ転職しました。 入社半年たったある日、上司から「kintoneで生産管理システムを作って！」との指令が下されて……。 システムも製造業も全く未経験のボクは一体どうしたら……？ [clink url="https://adiem.jp/blog/column-series-ep0/"]

第2話 kintoneで生産管理・工程管理システムを作るには何から始めるの？小さなアプリから作らない理由

「サンプルアプリをつなぎ合わせればなんとかなるはず！」と思ったボク。 でも突然、妖精コーさんが現れて「それでは部分最適になるよ」と止められてしまいました。 コーさんが教えてくれた「全体最適」って一体なに？ボクにできるのかな……？ [clink url="https://adiem.jp/blog/kintone-production-management-system/"]

第3話 工場のボトルネック工程はどこ？人や機械に注目してタスクの滞留点を見つけよう

コーさんに教わって業務フロー図を描いたボク。「よし、工程ごとにアプリを作ろう！」と意気込みました。 でもまたコーさんに「まずボトルネック工程を見つけないと」と言われて……。 ボトルネックって一体どうやって見つけるの？その理論と方法に迫ります。 [clink url="https://adiem.jp/blog/factory-bottlenecks-how-to-find-them/"]

第4話 課題が多すぎるときはどうする？ 全体最適の視点で工場の「真のボトルネック」を導き出そう

現場ヒアリングをしたら、不満が次々と出てきて頭を抱えてしまったボク。

課題が山積みのとき、一体どうやって優先順位をつければいいの？

コーさんが教えてくれた「スループットの視点」とは？真のボトルネックを見極める方法に迫ります。

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第5話 工場のボトルネックを特定したら「本領を発揮させる方法」を考えよう！

前回、工場長に怒られてしまったボクは落ち込み気味。 そんななか、コーさんが「ボトルネックには本領を発揮させることが大切」と教えてくれました。 排除するんじゃなくて、本来の力を発揮できる環境を整える？一体どういうこと？ 工場長を助けるための具体的なアプローチに迫ります。 [clink url="https://adiem.jp/blog/bottleneck-release/"]

第6話「良かれと思って作ったアプリ。『Excelのほうが速い』と言われた日」

工場長のために試作アプリを完成させ、自信満々にみんなに見せて回ったボク。 でも返ってきたのは「Excelのほうが速い」「機能が足りない」「誰が入力するの？」という厳しい反応ばかり。 さらに、一番大切な工場長も画面を見つめたまま無言で……。 ボクのやってきたことは、全部間違いだったのかな？ [clink url="https://adiem.jp/blog/kintone-app-vs-excel/"]

第7話「ボクが本当に聞くべきだった、たった一つの声」

厳しいフィードバックに打ちのめされ、翌日も廊下をうつむいて歩いていたボク。 そこへ工場長がぽつりと「電話しなくていいのは、助かる」と言ってくれました。 その一言を胸にジョーさんに相談すると、「みんなの言葉には色があるはずだよ」と言われて……。 色って、どういうこと？ [clink url="https://adiem.jp/blog/jimlins-confusion/"]

第8話「最初から完璧なシステム開発なんて無理！『育てる』ことで自社に合ったシステムになる」

工場長の課題だけに絞ってアプリを作り直すと宣言したボク。 でも今度は「みんなの要望は無視なの？」と同僚たちから不満の声が上がりました。 そんなボクにジョーさんが教えてくれたのが「育シス開発（育てるシステム開発）」という言葉でした。 小さく始めて、現場と一緒に育てていく──その考え方に迫ります。 [clink url="https://adiem.jp/blog/nurturing-system-development/"]

第9話

準備中

おわりに

気になるエピソードから、ぜひ読んでみてください！ ボクと一緒に、kintoneを使った工場改善について学んでいきましょう！ " ["post_title"]=> string(164) "【全9話】もしも製造業に入社半年の総務担当が「kintoneで生産管理システムを作って！」とお願いされたら？【全話一覧】" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(22) "what-if-series-summary" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-03-05 15:28:11" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-03-05 06:28:11" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15550" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } [7]=> object(WP_Post)#4973 (24) { ["ID"]=> int(15542) ["post_author"]=> string(2) "14" ["post_date"]=> string(19) "2025-12-19 12:00:58" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2025-12-19 03:00:58" ["post_content"]=> string(16990) " こんにちは、ジムリンです！ 前回、工場全体の課題を整理した結果、工場長にタスクが集中していることが判明しました。 そこで改善を促すために、会議で「工場長がボトルネックです！」と発表したところ、工場長から激怒されてしまったんです(T-T) ボクは、コーさんにヒントをもらいながら、ボトルネックを特定したあとに「どう改善すればいいのか」について考えました。 今回は、TOC理論における「ボトルネックの本領を発揮させる」という考え方と、ボクが工場長のために何ができるか考えたプロセスをご紹介します！

工場長にタスクが集中！どうすれば改善できる？

工場長がボトルネックになっているのは、営業からの進捗確認、現場からの判断依頼、購買からの在庫確認、社長からの納期調整の相談……などのタスクが集中しているからです。 あらゆる問い合わせや依頼が工場長に集中しており、その負担は明らかに限界を超えていました。 ボクは「工場長がボトルネックです」と伝えて改善策を話し合おうとしましたが、工場長は顔を真っ赤にして激怒(T-T) 「俺がボトルネックだと！？ふざけるな！」 その怒号が今も耳に残っています。 正直、悔しかったです。 工場をよくするために頑張ったのに、なぜ怒られなきゃいけないんだろうって。 でも同時に、ボクは強く思いました。 「工場長の負担を軽くしないと、工場全体が回らない！」 この状況を、なんとかしなければ……。

改善の第一歩は「ボトルネックの本領を発揮させる」こと！

悩んでいるボクに、コーさんが声をかけてくれました。

ジムリン、落ち込んでいても仕方ないよ。

次の一手を考えよう！

 

でも、コーさん……。

ボク、どうしたらいいのかわかりません。

工場長もすごく怒ってるし、何もしないほうがいいのかも……(T-T)

 

ボトルネックを見つけたら「本領を発揮させる」のが次の一手だよ！

 

工場長に本来の力を出してもらうってことですか？

 

そうそう、問題は工場長自身じゃなくて、工場長にタスクが集中していることだよね？

工場長は本来集中すべきタスクに集中できていない、つまり本領が発揮できていないってことだよね。

 

なるほど……。

 

よく「ボトルネックを解消しよう！」なんていうんだけど、それって「ボトルネックを排除しよう」ってニュアンスに聞こえない？

だから、本領を発揮させるっていう言い方にしてみたよ。

 

た、たしかに。

もしかして工場長はそれで怒ったのかな。

 

そうかもしれないね！ 前に工場のボトルネックは人や設備がほとんどって言ったけど、これを排除するのは違うよね。

 

はい……、だから負担を軽くしたいと思って……。

 

仕事が集まる工場長は希少リソースで、なくてはならない存在なんだ。

工場長を責めるのではなく、工場長が本来やるべき仕事に集中できるよう環境を整えることが大事だよね。

コーさんの言葉に、ボクは気づきました。 ボクは工場長を責めてしまったんだ。 本当は、工場長に寄り添って本領を発揮できるようにサポートすることがボクの役割なのに。 みんなの前で「工場長がボトルネックです！」なんて……。 ボク、長年工場を支えてきた工場長になんて失礼なことを言ってしまったんだろう。 すごく申し訳ないし、そんなことに気づかずはしゃいじゃって恥ずかしい気持ちだし、泣きそうです(T-T)

工場のスループットはボトルネックに左右される

ジムリン、ここでTOC理論をベースにおさらいしてみよう。

工場のスループットはボトルネックで決まる

まず「スループット」の意味を押さえておこうか！

スループットとは、「工場がお金を生み出す速度」のこと。

だから「どれだけ製品を出荷できたか」でスループットが決まるんだよ。

   

工場はお金を生み出さないと意味ないですもんね。

だから、スループットに注目して改善を図るべきってことですか？

 

うん。そして、工場の一番流れが悪いところ、つまりボトルネックがスループットを決めてしまうんだ。

以前砂時計の話をしたのを覚えているかな？

   

砂時計を工場に見立てると、一番細くなっているところがボトルネックですよね。

 

そうそう。その細い部分でスループットが決まるってことだね。

 

たしかに、この部分の細さが全体のスループットに影響を与えていますね！

 

ジムリンの工場の場合はどうかな？

たとえば、工場長への問い合わせが集中して判断が遅れると、全体の流れが滞るよね。

その結果、スループットはどうなる？

   

なるほど……。

工場長にタスクが集まるほどスループットに影響が出るってことなんですね。

ボトルネックは「弱点」ではなく「貴重なリソース」

さっきも言ったように、ボトルネックは弱点じゃない。

むしろ希少なリソースなんだ！

 

工場になくてはならない存在ですね！

 

だから「排除する」のではなく、「本領を発揮させる」ために工場の仕組みや業務への取り組み方を改善するのが重要なんだよ！

  ボクは自分の言葉を振り返って、また反省しました。 「工場長がボトルネックです」という言い方は、まるで工場長が悪いみたいに聞こえます(T-T) 工場長は「工場にとって一番大切な存在」だから、タスクが集まっている。 そのことをまず伝えるべきでした……。

ボトルネックの本領を発揮させれば全体が効率よく改善する

ほかの工程をどれだけ改善しても、ボトルネックが変わらなければスループットは変わらないよね。

それだと意味がないわけ。

逆に言えば、ボトルネックが本領を発揮できるようになれば、工場全体の流れが一気に改善するってこと！

 

今回でいうと、工場長が本来やるべき仕事に集中できるようにするってことですよね？

だから、ほかの人ができることを工場長にやらせない仕組みが必要なのかも……。

 

いいね！ジムリン、わかってきているね！

  コーさんに褒められて、少し元気が出てきました(T-T) よし、もう一度、工場長のために何ができるか考えてみよう！

工場長に集中するタスクを仕組み化して流れを改善しよう

ボクは気をとりなおして、コーさんに手伝ってもらいながら、工場長に集中するタスクを整理するところから始めました。

工場長に集中するタスクを可視化してみる

ジムリン、まず「工場長がどんな仕事に追われているか」を洗い出してみよう。

 

はい！

  とはいえ、「工場長がボトルネックだ」と伝えて怒られてしまったボク。 正直、工場長に直接話しかける勇気が出ません……(T-T) 気まずさを抱えたまま現場に顔を出すと、作業員の方から声をかけられました。 「ジムリンさん、昨日、工場長に何か言ったの？」 ボクは正直にすべてを話しました。 すると、作業員の方は苦笑しながら話し始めたんです。   「ああ、それは……。 前にシステムを入れたとき、工場長が全部入力作業を背負わされて大変だったんだよ。 社長の鶴の一声でね。システムを入れたら工場長の仕事も減るだろう！って。 でも、現場のことがわかってる人じゃないと扱えないからって、浸透するまでは工場長が管理することになって。 ほら、うちってITに強い人いないからさ。 で、結局工場長の仕事が増えただけで、そんなに効率化されてないんだよね……。 うちらも何かできないかな？と思ったんだけど、今の工場長って話しかけるだけでも負担そうじゃない？ 会議の時間すら惜しいんだと思うよ。 仕事が減るといいながら結局負担が増えちゃったから、工場長からするとまた余計な提案をするのかと思ったのかもしれないね。」   それを聞いて、ボクはハッとしました。 工場長にタスクが集中していることなんて、みんなわかっていたんだ。 そしてきっと、これまでも社長から何とかしろって言われてきている。 そのたびに工場長が振り回されて、負担が増えてきた。 そういう経緯があったんです。 それなのにボクは……(T-T) ボクはもっと工場長が感じている負担を知るため、あらためて工場長の1日の仕事を追いかけることにしました。 朝から観察していると、工場長のもとには次々と人が訪れます。

• 営業からの進捗確認電話
• 作業員からの判断依頼
• 購買からの在庫確認
• 社長からの納期調整の相談

休む暇もなく、対応に追われる工場長。 こうして見直すと、工場長が「情報の窓口」になっていてタスクが集まっていることがわかってきました。

情報を可視化すれば、工場長を通さなくて済む

観察を終えて気づいたのですが、工場長が対応していた問い合わせの多くは単なる「情報の伝達」だったんです。 「工場長を経由しなくても全員が必要な情報にアクセスできれば、工場長は本来の仕事に集中できるはず……！」 進捗や納期をシステムで共有すれば、営業も現場も直接確認できます。 ただ、このシステムに対して抵抗があるみたいなので、導入時のサポートが必要そうです。 「工場長が持っている情報を、みんなが見られるようにすればいいんだ！」

必要なのは情報の伝達をスムーズにする仕組み

ボクは確信しました。 「結局、工場長の負担は「情報を抱えていること」から生まれているんだ。」 だからこそ「進捗や納期をだれでも見られる仕組み」が必要です。 これまでもシステム化には挑戦しようとしていたけれど、すでにタスクが溢れている工場長が中心だから逆に負担になっていたはずです。 そこで、ボクの出番です！ ボクが、システムを作る中心に立てば工場長に新たな負担を与えず、現場の仕組みを少しずつ変えられるはず……！ そうコーさんに報告すると、ニコニコしながら言ってくれました。  

よく気づいたね、ジムリン。

やってごらん！

   

はい！ボク、挑戦します！

こうして、最初のアプリづくりに挑むことになりました。

【教訓】ボトルネックの本領を発揮させるとは「本来の業務に集中できる環境を整える」こと

今回、ボクが学んだことをまとめます。

・工場のスループットはボトルネックに左右される ・ボトルネックは弱点ではなく、工場を支える貴重なリソース ・改善の第一歩は、ボトルネックが本来の業務に集中できるよう仕組みや環境を整えること

ボトルネックというと、「ボトルネックになっている人や機械が悪い」「排除しよう！」と思われがちです。 でも、ボトルネックになっている部分こそ、工場にとって重要なリソースなんです。 だから、その人や機械が本領を発揮できる仕組みを作ることこそが、工場の流れをよくすることにつながるんですね。 工場長が本領を発揮できるように、のびのび働けるようにするんだ！ その想いを胸に、ボクは初めての仕組み作りに挑戦します!(^^)! " ["post_title"]=> string(99) "工場のボトルネックを特定したら「本領を発揮させる方法」を考えよう！" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(18) "bottleneck-release" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-02-20 10:31:20" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-02-20 01:31:20" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15542" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } [8]=> object(WP_Post)#4974 (24) { ["ID"]=> int(15520) ["post_author"]=> string(2) "14" ["post_date"]=> string(19) "2025-12-16 12:00:07" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2025-12-16 03:00:07" ["post_content"]=> string(15330) "

こんにちは、ジムリンです！ 製造業の総務に転職して半年、なぜかkintoneまわりの業務も任されるようになりました。 最近、工数実績管理アプリで色々なデータを分析する機会が増えたんですが、ある問題に直面していて……。 今回は、「関連レコード一覧を特定の条件で絞り込んで集計したい」という悩みと、それを解決するプラグインをご紹介します。

関連レコード一覧、「全部じゃなくて特定の条件だけ」で集計したいんだけど...

ボクは最近、kintoneで受注データを管理するようになりました。 関連レコード一覧で、受注履歴を表示できるようにしたんです。 こちらが受注履歴の関連レコード一覧です。 受注データがズラッと並んで、一覧で見られるようになりました。 でも、月次報告のときに困ることがありまして(;'∀')

データを分析したいのに、条件で絞り込んで集計できない...…！

ボクは月次報告のために、各担当者の営業成績を分析しなくちゃいけないんです。 「斉田さん担当の売上はいくらかな？」 「山下さんの売上は？」 関連レコード一覧を見れば、全体の受注データは見えます。 でも、現状だと「斉田さん担当だけ」「山下さん担当だけ」で絞り込んだ合計がわからないんです。 仕方なく、別のアプリ（受注管理アプリ）を開いて、フィルタで「営業担当=斉田文子」に絞り込んで、レポート機能で集計して...…という流れでやっています。 これを担当者分、全部やるわけです。 関連レコード一覧にはデータが全部あるんだから、条件を指定して集計できたらいいのに...…(-_-;) なんとかならへんかな、これ。 （あ、またテンパって関西弁が出ちゃった）

関連レコード集計プラグインの「条件付き集計（SUMIF）」なら、複数の切り口で集計・分析できる！

ジムリン、また困ってるね。

関連レコード一覧を条件で絞り込んで集計したいんでしょ？

 

コーさん！そうなんです。

全部じゃなくて、「斉田さん担当だけ」とか「山下さん担当だけ」とか、条件を指定して集計したいんです。

何かいい方法ないですか？

 

それなら、関連レコード集計プラグインの「条件付き集計」機能を使ってみたらどうかな？

 

条件付き集計……？

 

ExcelでいうSUMIF関数みたいなもので、条件を指定して集計できる機能だよ。

ジムリンがいうように、「斉田さん担当だけ」とか「山下さん担当だけ」といった条件を絞り込んで集計できるんだ！

 

ドンピシャの機能じゃないですか！

 

しかも、複数の切り口で同時に集計できるから、多角的な分析も可能だよ。

集計結果は自動的にフィールドに保存されるから、画面を開くだけですぐに確認できるね。

 

それはすごい！さっそく使ってみたいです！

関連レコード集計プラグインの条件付き集計機能を使ってみた【製造業の場合】

コーさんのレクチャーを受けて、ボクは実際に関連レコード集計プラグインの条件付き集計機能を使ってみることにしました。 ここからは、実際にどう設定して、どう変わったのかをご紹介します！

条件で絞り込んだ集計も、別アプリを開かずに確認できる

まず、一番知りたかった「営業担当別の売上」を設定しました。 設定はこんな感じです。

1.工数実績管理アプリに「営業斉藤_売上」フィールドを作成 2.プラグインの設定で条件を指定（例：営業担当=斉田文子） 3.集計対象：受注額 4.集計方法：合計

すると、このように自動で集計されるようになりました！ もう別アプリを開いてフィルタ→集計する必要はありません！ 画面を開くだけで、斉田さんと山下さんの売上実績を確認できるようになりました(^^)  

コーさん、すごいです！

集計のために、もう別アプリを開かなくていいんですね！

 

これでジムリンの課題はクリアだね！

 

複数の条件を同時に設定できるから、比較がしやすい

実は、関連レコード集計プラグインは、1つの関連レコード一覧に対して、何個でも条件付き集計を設定できるみたいなんです。 今回は「営業担当別」で2つ設定しましたが、ほかにもいろんな切り口で設定できます。 たとえば、受注履歴に対して

• 営業担当別（斉田、山下、佐藤...）
• 案件カテゴリ別（案件A、案件B、案件C...）
• 取引先別（特定の重要顧客ごと）
• 受注日別（今月、先月、今期...）
• 受注額別（100万円以上、50万円以上...）

これらを同時に設定しておけば、画面を開くだけで、あらゆる角度から分析できます( ´∀｀ )  

つまり、1つの画面でいろんな切り口の集計が一度に見られるってことですか？

 

そう！営業成績も案件傾向も顧客別売上も、全部まとめて確認できるんだ。

月次報告で「あれも見たい、これも見たい」ってときに、いちいち別アプリを開いてフィルタをかける必要がなくなるよ。

 

それはすっごく助かります！

分析の幅もぐっと広がりそうですね。

集計結果は自動保存されるから、いつでも確認できる

プラグインで設定した条件付き集計は、レコードを開くたびに自動的に計算されて保存されます。 つまり、受注データが追加されたり更新されたりしても、常に最新の集計結果が表示されるんです。

これなら、いつでも最新の営業成績が確認できますね！

 

しかも、集計結果はフィールドに保存されるから、レポート機能やグラフ機能でさらに可視化することもできるよ。

 

あらゆる業種で活躍！関連レコード集計プラグインの条件付き集計ユースケース

関連レコード集計プラグインの条件付き集計機能を使ってみて、ボクはふと思いました。  

これって、製造業だけじゃなくてほかの業種でも応用できますよね？

 

もちろん！いくつかユースケースを紹介するね。

  ということで、コーさんが業界別のユースケースを紹介してくれました。

小売業：顧客別の「今月の購入金額」を即座に確認

・顧客管理アプリに購入履歴を関連レコードで表示 ・「購入日が今月」という条件で合計購入金額を自動集計 ・接客中に「今月は既に〇〇円ご購入いただいてます」と即答できる

 

条件を「購入日が今月」にするだけで、今月分だけの集計ができるんだ。

不動産業：物件別の「成約済み」案件の合計契約金額

・物件管理アプリに商談履歴を関連レコードで表示 ・「ステータスが成約」という条件で契約金額を集計 ・物件ごとの収益性を即座に把握

 

成約済み案件だけを集計できるから、実績管理がしやすくなるね。

IT業：プロジェクト別の「特定メンバー」の作業時間

・プロジェクト管理アプリに作業実績を関連レコードで表示 ・「担当者=田中」という条件で作業時間を集計 ・メンバーごとの稼働状況を即座に確認

 

メンバー別の工数がすぐわかるから、リソース配分の判断もしやすいね。

人材派遣業：派遣先別の「稼働中スタッフ数」

・派遣先管理アプリに派遣実績を関連レコードで表示 ・「ステータスが稼働中」という条件で人数を集計 ・派遣先からの問い合わせに即答

 

稼働中のスタッフだけをカウントできるから、現在の状況がすぐわかるよ。

 

本当にいろんな業種で使えるんですね！

関連レコードをもっと便利に活用したい人におすすめしたいです。

条件付き集計（SUMIF）ができるのは、アディエムの関連レコード集計プラグインならでは！

コーさんのおかげで、ボクの悩みは解決しました！ 関連レコード一覧を条件で絞り込んで集計する問題を、こんなに簡単に解決できるなんて思ってもみませんでした。 ここで、関連レコード集計プラグインの条件付き集計機能のポイントをまとめておきますね。

【関連レコード集計プラグインの条件付き集計（SUMIF）機能のポイント】 ・ExcelのSUMIF関数のように、条件を指定して集計できる ・「営業担当=〇〇」「案件カテゴリ=△△」「ステータス=□□」など、業務に必要な条件で絞り込み可能 ・複数の条件付き集計を同時に設定でき、多角的な分析が可能 ・集計結果は自動的にフィールドに保存されるため、画面を開くだけで確認できる

 

条件付き集計機能、本当に便利ですね！

 

アディエムの関連レコード集計プラグインならではの機能なんだ。

合計や平均を出せるプラグインはたくさんあるけれど、条件付き集計はなかなかないんだよね。

ちなみに、このプラグインは買い切り制で35万円/ドメインだから導入もしやすいよ。

 

買い切りなら予算も立てやすいですし、上司にも提案しやすいです！

アップデートとかはどうなってるんですか？

 

一度導入すれば、アップデートも無料。常に新しい状態で使えるよ！

まとめ：関連レコード集計プラグインの条件付き集計（SUMIF）で業務効率アップ

関連レコード一覧を使っているけど、特定の条件に絞ってで集計したい……。 そんな悩みを抱えている人は、ぜひ関連レコード集計プラグインの条件付き集計（SUMIF）機能を試してみてください。 ボクみたいに、毎回別アプリを開いてフィルタ→集計していた手間がゼロになりますよ!(^^)! しかも、複数の条件を同時に設定できるから、多角的な分析も可能です。 買い切り制だから、月額費用もかからず、長く安心して使えるのもポイントです。

まずは無料体験版で試してみるといいよ。

 

さっそく、無料体験版を入れてみます！

30日間無料！ 体験版に申し込む " ["post_title"]=> string(122) "関連レコード一覧を条件で絞り込んで集計したい！SUMIF機能を実現するプラグインの活用術" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(36) "related-record-list-filter-aggregate" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-03-20 14:54:05" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-03-20 05:54:05" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15520" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } [9]=> object(WP_Post)#5083 (24) { ["ID"]=> int(15469) ["post_author"]=> string(2) "14" ["post_date"]=> string(19) "2025-12-12 12:00:22" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2025-12-12 03:00:22" ["post_content"]=> string(37728) "" ["post_title"]=> string(127) "kintoneでマスタから申請アプリを立ち上げたい！まずはユースケース図で要件を整理してみよう" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(38) "how-to-draw-a-kintone-use-case-diagram" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-03-20 14:05:20" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-03-20 05:05:20" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15469" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } } ["post_count"]=> int(10) ["current_post"]=> int(-1) ["before_loop"]=> bool(true) ["in_the_loop"]=> bool(false) ["post"]=> object(WP_Post)#4966 (24) { ["ID"]=> int(15789) ["post_author"]=> string(2) "13" ["post_date"]=> string(19) "2026-01-16 11:22:49" ["post_date_gmt"]=> string(19) "2026-01-16 02:22:49" ["post_content"]=> string(13004) "

月曜朝の「未読通知50件」に絶望していませんか?

月曜の朝、あるいは現場巡回から戻った直後にスマートフォンを開くと、kintoneの通知バッジが50件を超えている。この数字を見るだけで、あなたは深いため息をついているのではないでしょうか。 すべてのスレッドに目を通そうとすれば、午前中の貴重な時間が消えていきます。読み飛ばせば、現場の重要なトラブルを見落とすかもしれません。この板挟みの状況が、あなたを日々消耗させています。 重要なのは、読む時間をゼロにすることではありません。要点だけを素早く掴み、判断に集中する時間を作り出すことです。AIを活用すれば、情報の海に溺れることなく、管理職として本来やるべき業務改善や戦略立案に時間を使えるようになります。 本記事では、最新仕様に基づき、kintoneの「スレッド要約AI」を使いこなす方法を解説します。

kintone「スレッド要約AI」の設定方法と使い方

スレッド要約AIは、スレッド内の会話を自動で要約し、要点を抽出する機能です。複数人が長期間にわたって投稿したコメントを、AIが分析して重要なポイントをまとめます。この機能を使えば、過去の経緯を振り返る時間を大幅に短縮できます。 使い方の基本手順は極めてシンプルです。スレッド画面を開き、要約ボタンをクリックするだけで、AIが会話の流れを分析します。数秒後には、議論の要点がテキスト形式で表示されます。生成された要約文はコピー可能なため、報告書や議事録への転用も簡単です。 設定方法は以下の通りです。まず、kintoneにアクセスし、設定ボタンから「kintone AI管理」を開きます。 次に、「kintone AIの有効化」のチェックボックスをオンにします。 設定後、画面下部の「スレッド要約AI」のチェックボックスがONになっていることを確認してください。 この設定には管理者権限が必要です。設定完了後、すべてのスレッド画面で「要約」ボタンが表示されるようになります。 スレッド要約AIの詳細な仕様については、kintone公式ヘルプページをご覧ください。

スレッド要約AIは「監視」ではなく「要約」に使う

AIでスレッドを要約するときのコツは、AIの要約を「事前情報」として使い倒すことです。AIから全体像を掴んだ上で、最後は必ずあなた自身の目で事実を確認する必要があります。 スレッド要約AIは誰がいつ何を発言したか、どのような結論に至ったかといった「客観的な情報」を整理できます。しかし、担当者の投稿に含まれる微細な不安、言葉の裏にある悲鳴、プロジェクトに潜む将来のリスクは、AIの要約からは漏れてしまいます。 したがって、AIを「監視ツール」として使ってはいけません。すべての判断をAIに委ねれば、現場の一次情報から遠ざかり、「わかったつもり」になってしまいます。 AIは状況把握のための要約ツールとして位置づけ、最終的な判断は管理職であるあなたが下すべきです。

要約だけを信じると「わかったつもり」になってしまう

スレッド要約AIを使う際、多くの人が陥る誤解があります。これらを理解せずに使い始めると、かえって管理の質が低下してしまいます。ここでは、2つの典型的な失敗パターンを紹介します。

失敗①:要約を読んで原文を確認しない

最も多いのは、要約さえ読めば原文を確認する必要はない、というケースです。AIは将来の火種となる「違和感」を拾えません。担当者の投稿に含まれる微妙なニュアンス、言葉の裏にある不安、プロジェクトに潜む予兆は、要約の過程で削ぎ落とされてしまいます。 例えば担当者が「無理すればできます」と書いた投稿を、AIは「対応可能」と要約する場合があります。この微妙な温度差を見逃せば、数日後に納期遅延が発生する事態を招きかねません。必ず原文を確認するようにしましょう。

失敗②:AIが専門用語を誤って解釈する

AIが完璧な判断をしてくれるという期待も、現実とは異なります。工場独自の略称や専門用語を、AIは一般的な意味で処理する場合があります。たとえば、あなたの現場で「A型」が特定の製品型番を指していても、AIは文脈から血液型と解釈するかもしれません。 型番、個数、納期といった具体的な情報は、AIが削ぎ落としやすい要素です。突合して再確認しましょう。

スレッド要約AIは「内容の8割」を適切なタイミングで理解するために使おう

スレッド要約AIを効率的に活用するためには、使う「割合」と「タイミング」が重要です。以下のポイントを実践すれば、スレッドの全体像と細部をバランスよく理解して、効率よく情報を集められます。

80:20の法則(要約8割・原文2割)

1つ目は、要約と原文の読み分けです。要約で過去8割の流れを掴み、必ず「最新の3件」だけは肉眼で原文をチェックします。これにより、全体像を把握しながら、現在進行形の課題を見逃さずに済みます。 この法則の根拠は、情報の鮮度にあります。過去のやり取りは事実確認として要約で十分ですが、直近の投稿には現場の生の温度感が含まれています。担当者の微妙な不安、プロジェクトの変化の予兆といった情報は、最新の投稿に集中しています。 この習慣を身につければ、全体の読む時間を大幅に短縮しながら、管理の質を維持できます。

使用タイミングを「朝一番」と「会議5分前」に絞る

2つ目は、スレッド要約AIを使うタイミングを限定することです。「朝一番の状況把握」と「会議5分前の論点整理」の2点に絞り、要約ツールとして活用します。これにより、集中力を最大化できます。 朝一番の状況把握では、夜間や休日に溜まったスレッドを一気に処理します。各プロジェクトの現状を要約で把握し、優先順位を決めます。会議5分前の論点整理では、議論の対象となるスレッドを要約で振り返り、主要な論点を頭に入れます。 日常的にすべてのスレッドを要約する必要はありません。必要な時だけ使うことで、AIを道具として使いこなせるようになります。

「スレッド要約AI×レコード分析AI」のハイブリッド運用もオススメ

さらに高度な活用法として、スレッド要約AIとレコード分析AIを組み合わせるハイブリッド運用があります。要約結果をコピーし、週報やトラブル管理アプリに「ストック」する手法です。 蓄積された「要約レコード」をさらに分析AIにかけることで、半年間のトラブル傾向を可視化できます。たとえば、特定の製品型番に関するトラブルが集中しているとか、特定の時期にコミュニケーションエラーが多発しているといったパターンが見えてきます。 具体的な手順は以下の通りです。まず、スレッド要約AIで議論を要約します。次に、その結果を「週報アプリ」や「トラブル管理アプリ」のレコードとして保存します。 最後に、蓄積された要約レコードに対して「レコード一覧分析AI」を実行します。これにより、点の情報を線でつなぎ、経営判断に役立つインサイトを導き出せます。

スレッド要約AIはゲストスペースに使えない！n8nで対応しよう

スレッド要約AIには、現時点で重要な制約があります。それはゲストスペース内のスレッドには対応していないという仕様です。スレッドのやり取りをゲストスペースで行っている場合、要約機能を利用できません。これは、協力会社との共同プロジェクトを管理している企業にとって大きな障壁です。 しかし、この制約を回避する方法があります。それはn8nという自動化ツールを使った自動連携です。n8nを使えば、ゲストスペースのスレッドを他のアプリに同期させることが可能です。 kintoneとn8nの具体的な連携方法については以下の記事をご覧ください。 https://adiem.jp/blog/n8n-kintone-data/

スレッド要約AIで「通知地獄」から抜け出し、現場の声を拾うために時間を使おう

スレッド要約AIを活用すれば、通知地獄から抜け出しながら、現場の違和感を逃さないマネジメントを実現できます。また誤解を避けるために最新の原文や固有名詞・数字を確認することで、「わかったつもり」による判断ミスを防ぐことができます。 AIは事実をまとめる道具であり、現場の温度感を感じ取る最終判断は管理職であるあなたが下すべきです。まずはkintoneの管理画面を開き、AI機能を有効化して実践してみましょう。 [cta] " ["post_title"]=> string(93) "kintone「スレッド要約AI」活用術：通知地獄を抜け出す実践テクニック" ["post_excerpt"]=> string(0) "" ["post_status"]=> string(7) "publish" ["comment_status"]=> string(6) "closed" ["ping_status"]=> string(6) "closed" ["post_password"]=> string(0) "" ["post_name"]=> string(17) "kintone-thread-ai" ["to_ping"]=> string(0) "" ["pinged"]=> string(0) "" ["post_modified"]=> string(19) "2026-04-12 11:21:49" ["post_modified_gmt"]=> string(19) "2026-04-12 02:21:49" ["post_content_filtered"]=> string(0) "" ["post_parent"]=> int(0) ["guid"]=> string(45) "https://adiem.jp/?post_type=blog&p=15789" ["menu_order"]=> int(0) ["post_type"]=> string(4) "blog" ["post_mime_type"]=> string(0) "" ["comment_count"]=> string(1) "0" ["filter"]=> string(3) "raw" } ["comment_count"]=> int(0) ["current_comment"]=> int(-1) ["found_posts"]=> int(36) ["max_num_pages"]=> int(4) ["max_num_comment_pages"]=> int(0) ["is_single"]=> bool(false) ["is_preview"]=> bool(false) ["is_page"]=> bool(false) ["is_archive"]=> bool(true) ["is_date"]=> bool(false) ["is_year"]=> bool(false) ["is_month"]=> bool(false) ["is_day"]=> bool(false) ["is_time"]=> bool(false) ["is_author"]=> bool(false) ["is_category"]=> bool(false) ["is_tag"]=> bool(true) ["is_tax"]=> bool(false) ["is_search"]=> bool(false) ["is_feed"]=> bool(false) ["is_comment_feed"]=> bool(false) ["is_trackback"]=> bool(false) ["is_home"]=> bool(false) ["is_privacy_policy"]=> bool(false) ["is_404"]=> bool(false) ["is_embed"]=> bool(false) ["is_paged"]=> bool(true) ["is_admin"]=> bool(false) ["is_attachment"]=> bool(false) ["is_singular"]=> bool(false) ["is_robots"]=> bool(false) ["is_favicon"]=> bool(false) ["is_posts_page"]=> bool(false) ["is_post_type_archive"]=> bool(false) ["query_vars_hash":"WP_Query":private]=> string(32) "1cfd676c108cbd0fbc56960232921484" ["query_vars_changed":"WP_Query":private]=> bool(true) ["thumbnails_cached"]=> bool(false) ["allow_query_attachment_by_filename":protected]=> bool(false) ["stopwords":"WP_Query":private]=> NULL ["compat_fields":"WP_Query":private]=> array(2) { [0]=> string(15) "query_vars_hash" [1]=> string(18) "query_vars_changed" } ["compat_methods":"WP_Query":private]=> array(2) { [0]=> string(16) "init_query_flags" [1]=> string(15) "parse_tax_query" } ["query_cache_key":"WP_Query":private]=> string(41) "wp_query:11ac7f71cfe830371be44e22cf2941f5" } -->

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