FileMakerエンジニア
近年、生成AIをはじめとするAI技術が急速に普及し、企業でも業務効率化やデータ活用を目的としたAI導入が進んでいます。
一方で、「AIを具体的にどの業務へ取り入れればよいかわからない」「社内に蓄積しているデータをAIで活用したい」と考えている企業も少なくありません。
こうしたAI活用を実現する方法の一つが、FileMaker（ファイルメーカー）とAIの組み合わせです。
FileMakerに蓄積された顧客情報や案件情報、問い合わせ履歴などをAIと連携させることで、情報検索や文書作成、データ分析など、さまざまな業務を効率化できます。
本記事では、FileMakerとAIを組み合わせてできることや具体的な活用事例7選、導入によるメリットを解説します。
AI活用を成功させるためのポイントも紹介するため、FileMakerに蓄積したデータをより有効に活用したい企業の方は、ぜひ参考にしてください。
目次
1. FileMakerとAIを組み合わせてできること
FileMakerは、顧客情報や案件情報、売上情報など、企業のさまざまなデータを一元管理できるローコード開発プラットフォームです。
FileMakerにAIを組み合わせることで、蓄積したデータを管理するだけではなく、検索や分析、文章生成などにも活用できるようになります。
ここでは、FileMakerとAIを組み合わせることで実現できる代表的な機能を紹介します。
1.1. FileMakerに蓄積されたデータをAIで活用できる
FileMakerには、日々の業務を通じてさまざまなデータが蓄積されます。
たとえば、以下のような情報です。
- 顧客情報
- 案件情報
- 商談履歴
- 売上情報
- 問い合わせ履歴
- 商品や在庫情報
- 作業記録
これらのデータをAIと連携することで、単に保存・管理するだけではなく、業務に役立つ情報として活用できます。
たとえば、過去の商談履歴から類似案件を探したり、問い合わせ履歴から必要な情報を抽出したりすることも可能です。
FileMakerを業務データの蓄積基盤として活用し、AIによって必要な情報を取り出す仕組みを構築することで、社内データの活用範囲を広げられます。
1.2. 定型業務を自動化できる
FileMakerとAIを組み合わせることで、これまで人が行っていた定型業務の一部を自動化できます。
たとえば、以下のような業務への活用が考えられます。
- 問い合わせ内容をカテゴリーごとに分類する
- 入力内容をもとに文章の下書きを作成する
- 登録されたデータを要約する
- データの内容に応じて処理を振り分ける
- AIによる処理結果をFileMakerへ保存する
FileMakerのスクリプトや外部サービスとの連携機能などを活用すれば、データ登録からAIによる処理、その結果の保存までを一連の流れとして構築することも可能です。
人が繰り返し行っている作業をAIへ任せることで、担当者は判断や提案など、より重要な業務へ時間を使いやすくなります。
1.3. AIによる検索・要約・文章生成ができる
生成AIが得意とする要約や文章生成に加え、AIを活用した情報検索をFileMakerの業務データと組み合わせることもできます。
具体的には、以下のような活用方法があります。
- 長文の問い合わせ履歴を要約する
- 過去の案件情報から必要な内容を検索する
- 登録された情報をもとに報告書の下書きを作成する
- 顧客情報をもとに案内文や回答文を作成する
- 複数の記録から重要なポイントを整理する
大量の情報から必要な内容を探す際にも、自然な文章で質問して関連情報を見つけられる仕組みを構築すれば、検索にかかる負担を軽減できるでしょう。
FileMakerに登録された情報をAIが扱いやすい形で連携することで、日常業務のさまざまな場面で生成AIを活用できます。
1.4. 蓄積したデータを分析や業務改善に活用できる
FileMakerに蓄積されたデータは、AIによる整理や傾向把握、分析支援にも活用できます。
たとえば、以下のような分析が考えられます。
- 売上データから商品や顧客の傾向を把握する
- 問い合わせ履歴から頻出する内容を整理する
- 商談履歴から受注や失注の傾向を分析する
- 作業記録から業務負担が大きい工程を確認する
- 蓄積されたデータから改善につながる傾向を見つける
人の目だけでは気づきにくい傾向や課題を把握できれば、業務改善や意思決定にも活用できます。
日々蓄積されるデータを分析し、その結果を業務改善へ反映する仕組みを整えることで、FileMakerを単なるデータ管理ツールではなく、意思決定を支援するシステムとしての活用が可能です。
2. FileMakerとAIの活用事例7選
FileMakerとAIを組み合わせることで、営業や問い合わせ対応、バックオフィスなど、幅広い業務を効率化できます。
ここからは、FileMakerとAIの代表的な活用事例を7つ紹介します。
2.1. 社内データをAIで検索する
1つ目は、FileMakerに蓄積された社内データをAIで検索する事例です。
FileMakerで長期間システムを運用していると、顧客情報や案件情報、対応履歴など多くのデータが蓄積されます。
データ量が増えるほど、条件を指定して検索したり、複数の情報を確認したりする作業に時間がかかる場合があります。
そこでAIを活用すれば、以下のような検索が可能となります。
- 過去に同じような問い合わせがあった案件を探す
- 特定の商品を購入した顧客の情報を確認する
- 過去の商談で失注した案件の傾向を調べる
- 特定の条件に当てはまる対応履歴を抽出する
必要な情報へアクセスしやすくなれば、担当者が複数の画面やデータを確認する負担を軽減できます。
2.2. 問い合わせ内容をAIで分類・回答する
顧客から届く問い合わせの分類や回答作成に、FileMakerとAIを取り入れた事例があります。
Webフォームなどから届いた問い合わせをFileMakerへ登録し、その内容をAIで処理することで、問い合わせ対応に必要な作業の一部を効率化できます。
たとえば、以下のような処理です。
- 問い合わせ内容をカテゴリーごとに自動分類する
- 内容に応じて担当部署や担当者を振り分ける
- 過去の回答履歴やFAQから関連情報を探す
- 問い合わせ内容に応じた回答文の下書きを作成する
担当者はAIによる分類結果や回答案を確認したうえで対応できるため、一件ずつ内容を確認したり、一から回答を作成したりする負担を減らせます。
問い合わせ件数が多い企業では、分類や下書き作成をAIへ任せ、人が最終確認を行う仕組みを構築することで、対応時間の短縮につながります。
2.3. 見積書や報告書などの文書作成を効率化する
FileMakerに登録されているデータをもとに、AIで文書作成を支援する活用事例もあります。
たとえば、FileMakerに登録された案件情報や作業内容をAIへ連携し、報告書に記載する文章の下書きを生成する仕組みです。
具体的には、以下のような文書作成に活用できます。
- 営業報告書
- 作業報告書
- 顧客への案内文
- 提案文
- 見積書に添える説明文
FileMakerに登録済みの情報を利用すれば、担当者が同じ内容を何度も入力する必要もありません。
定型部分はFileMakerのデータを反映し、説明文などはAIで作成するなど、それぞれの特徴を活かした仕組みを構築できます。
2.4. 紙やPDFの情報を読み取ってFileMakerへ登録する
紙の書類やPDFから必要な情報を読み取り、FileMakerへ登録する活用事例もあります。
たとえば、以下のような書類が対象になります。
- 請求書
- 注文書
- 申込書
- アンケート
- 各種報告書
これまで担当者が書類を確認しながら会社名や金額、日付などを手入力していた場合、AI OCR（光学文字認識）などの読み取り技術を活用して必要な項目を抽出し、FileMakerへ登録する仕組みを構築できます。
入力作業を減らせるだけでなく、転記時の入力ミスを防ぐ効果も期待できるでしょう。
ただし、読み取り結果が必ず正しいとは限らないため、重要な情報については人による確認工程を設けることが大切です。
2.5. 顧客情報や商談履歴をもとに営業活動を支援する
FileMakerを顧客管理や営業管理に利用している場合、蓄積された顧客情報や商談履歴をAIによる営業支援へ活用する事例があります。
顧客の基本情報や過去の商談内容、購入履歴などをAIで整理することで、営業担当者が必要な情報を把握しやすくなります。
たとえば、以下のような営業支援が考えられます。
- 過去の商談内容や対応履歴を要約する
- 顧客の購入履歴や問い合わせ履歴を整理する
- 次回の商談前に確認すべき情報を抽出する
- 過去の類似案件や提案内容を検索する
- 商談記録から次回対応に必要な情報を整理する
過去の対応履歴をAIで要約しておけば、担当者が長い履歴をすべて読み返す必要もありません。
営業担当者の経験だけに頼るのではなく、FileMakerに蓄積された情報を活用することで、営業活動をデータにもとづいて支援できます。
2.6. 蓄積されたデータをAIで分析する
FileMakerに蓄積された業務データをAIで分析し、業務改善へ役立てる活用事例もあります。
たとえば、以下のような分析が考えられます。
- 売上データから商品や顧客の傾向を把握する
- 問い合わせ履歴から頻出する課題を整理する
- 案件データから受注や失注の傾向を分析する
- 作業記録から業務負担が集中している工程を確認する
データが蓄積されていても、日々の業務に追われて十分に分析できていない企業は少なくありません。
AIを活用して大量のデータを整理することで、これまで見つけにくかった傾向や改善点を把握しやすくなります。
2.7. 社内マニュアルや過去事例をAIで検索・活用する
最後に紹介するのは、社内マニュアルや過去事例などのナレッジをAIで検索・活用する事例です。
業務マニュアルや過去の対応事例が蓄積されていても、「どこに書いてあるかわからない」「検索しても目的の情報が見つからない」というケースがあります。
FileMakerに蓄積された情報とAIを組み合わせることで、以下のような情報検索が可能になります。
- トラブル発生時に社内マニュアルから対応方法を探す
- 過去に発生した類似トラブルと対応内容を検索する
- 社内規程や業務ルールから必要な情報を確認する
- 過去の成功事例や失敗事例を検索する
- 新人社員が業務手順や注意点を確認する
必要な情報へアクセスしやすくなることで、経験の浅い担当者でも過去のノウハウを参考にしながら業務を進められます。
ベテラン社員だけが把握している知識をデータとして残し、AIで検索できる状態を整えることは、属人化対策としても有効です。
3. FileMakerとAIの活用事例が多い業務
FileMakerとAIは、特定の業種だけではなく、さまざまな業務での活用が可能です。
特に、日常的に多くのデータを扱う業務や、定型的な確認・入力作業が発生する業務では、AIを組み合わせる効果を期待できます。
ここでは、FileMakerとAIを活用しやすい業務と、具体的な活用シーンを紹介します。
3.1. 営業・顧客管理
営業・顧客管理では、顧客情報や商談履歴、受注情報など多くのデータを扱います。
FileMakerでこれらを一元管理し、AIを組み合わせることで、過去の商談履歴の要約や顧客情報の検索などを効率化できます。
- 訪問前に過去の商談履歴や問い合わせ内容をAIで要約する
- 顧客の購入履歴や商談内容から提案に必要な情報を整理する
- 営業日報の内容を要約してFileMakerへ記録する
- 過去の受注/失注案件から類似する商談を検索する
担当者が必要な情報を短時間で把握できるようになれば、営業準備の負担を減らし、顧客への提案により多くの時間を使えるようになります。
3.2. 問い合わせ・カスタマーサポート
問い合わせ対応では、内容の確認や担当部署への振り分け、過去履歴の検索、回答作成など複数の作業が発生します。
FileMakerへ問い合わせ履歴を蓄積し、AIによる分類や要約、回答案の作成を組み合わせることで、一連の対応を効率化できます。
- メールやWebフォームから届いた問い合わせを内容別に自動分類する
- 問い合わせ内容に応じて担当部署や担当者を振り分ける
- 過去の対応履歴やFAQをもとに回答文の下書きを作成する
- 長期間にわたる対応履歴をAIで要約して担当者へ共有する
過去の対応履歴を活用しやすくなるため、担当者による回答内容のばらつきを抑える効果も期待できます。
3.3. 経理・総務などのバックオフィス
経理や総務では、請求書や申請書などの入力・確認作業が日常的に発生します。
AIによる書類の読み取りや情報抽出とFileMakerへのデータ登録を組み合わせれば、手入力する項目を減らすことが可能です。
- 請求書から取引先名や金額、支払期日などを読み取って登録する
- 申請書や報告書から必要な項目を抽出してFileMakerへ反映する
- 社内規程や手続き方法についてAIで検索する
- 社内から寄せられる定型的な質問への回答案を作成する
入力や検索などの定型業務を効率化することで、担当者の作業負担を軽減し、確認や判断が必要な業務へ時間を使いやすくなります。
3.4. 製造・在庫管理
製造・在庫管理では、商品情報や在庫数、製造記録、検査記録など多くの情報が蓄積されます。
FileMakerに集約されたデータをAIで分析することで、不良やトラブルの傾向を確認したり、過去の記録から類似事例を探したりすることができます。
- 過去の不良記録から類似するトラブル事例を検索する
- 検査記録を分析して不良が発生しやすい条件や傾向を確認する
- 製造現場の日報や作業記録をAIで要約する
- 在庫や入出庫データを分析して商品の動きを把握する
現場で蓄積されるデータを保存するだけで終わらせず、トラブル対応や業務改善へ活かせる点が特徴です。
3.5. 社内ナレッジ管理
マニュアルや過去事例、FAQなどの社内ナレッジ管理も、FileMakerとAIの活用に適しています。
情報をFileMakerに集約し、AIによる検索機能を組み合わせることで、必要な情報へアクセスしやすい環境を構築できます。
- 社員が自然な文章で質問し、社内マニュアルから回答を探す
- 過去のトラブルや対応事例から類似ケースを検索する
- 長いマニュアルや社内資料の内容をAIで要約する
- 新人教育で必要な手順や過去事例をすぐに確認できるようにする
担当者が変わっても過去の知識を活用できるようになるため、教育負担の軽減や属人化の防止にもつながります。
4. 事例からわかるFileMakerとAIを組み合わせるメリット
ここまで紹介した事例からもわかるように、FileMakerとAIを組み合わせることで、単純な作業時間の短縮だけではなく、社内データの活用や属人化対策などさまざまなメリットを得られます。
代表的な5つのメリットを見ていきましょう。
4.1. データ入力や確認作業を減らせる
書類の読み取りや文章の分類などをAIで処理し、FileMakerへ結果を反映することで、人が行う入力作業や確認にかかる負担を軽減できます。
特に大量の書類やデータを扱う業務では、一件ずつ確認して入力する作業が大きな負担になりがちです。
定型的な処理を自動化できれば、担当者は判断や顧客対応など、人が行うべき業務へ時間を使いやすくなります。
4.2. 必要な情報を探す時間を短縮できる
FileMakerに情報を蓄積していても、データ量が増えるほど必要な情報を探すことが難しくなる場合があります。
AIによる検索や要約を活用すれば、複数の履歴や資料を一つずつ確認する負担を軽減できます。
情報を「保存する」だけではなく「必要なときに取り出せる」状態をつくることで、データの利便性も高まります。
4.3. 属人化を防ぎ社内ノウハウを共有できる
過去の対応履歴やマニュアル、トラブル事例などをFileMakerへ蓄積し、AIで検索できるようにすることで、特定の担当者が持っていたノウハウを社内で共有することが可能です。
担当者へ直接確認しなくても必要な情報を探せる環境が整えば、担当者の不在や退職によって業務が止まるリスクも抑えられます。
社内にある知識を組織全体で活用できる状態を構築できることは、長期的な業務改善にもつながります。
4.4. 人的ミスの削減につながる
同じデータを複数のシステムへ転記したり、大量の情報を目視で分類したりする作業では、入力漏れや転記ミスが発生する可能性があります。
FileMakerとAIを連携させ、入力や分類などの工程を自動化することで、こうした人的ミスを減らす効果が期待できます。
ただし、AIによる処理にも誤りが発生する可能性はあります。
重要なデータや判断については人が確認するなど、業務の重要度に応じたチェック体制を構築することが必要です。
4.5. 蓄積したデータを有効活用できる
企業では多くのデータが日々蓄積されていますが、保存するだけになっているケースもあります。
FileMakerとAIを組み合わせることで、過去のデータを検索や分析、文書作成などへ活用できます。
これまで十分に活用できていなかったデータから新たな傾向や課題を見つけられれば、業務改善や顧客対応の質向上にもつなげられるでしょう。
企業が持つデータを「記録」から「活用」へ変えられることは、FileMakerとAIを組み合わせる大きなメリットです。
5. FileMakerとAIの活用を成功させるポイント
FileMakerとAIを導入すれば、すべての業務が自動的に効率化されるわけではありません。
現在の業務やデータの状態を整理し、AIをどこで活用するのかを明確にすることが重要です。
ここでは、FileMakerとAIの活用を成功させるためのポイントを解説します。
5.1. AIを導入する目的を明確にする
最初に、AIを導入してどのような課題を解決したいのかを明確にしましょう。
「AIを導入したい」という目的だけでは、必要な機能や仕組みを判断することが難しくなります。
たとえば、「問い合わせ回答の作成時間を減らしたい」「過去の案件を探しやすくしたい」「紙からの入力作業を減らしたい」など、現在の課題を具体化することが重要です。
- 現在、時間や手間がかかっている業務を洗い出しているか
- AIによって解決したい課題が明確になっているか
- 導入後にどのような状態を目指すのか決めているか
- AIを導入すること自体が目的になっていないか
解決したい課題が明確になれば、FileMakerとAIをどのように組み合わせるべきかも検討しやすくなります。
5.2. FileMakerに蓄積するデータを整理する
AIを効果的に活用するためには、元となるデータを整理することも重要です。
同じ情報が複数の場所へ重複して登録されていたり、入力方法が担当者ごとに異なっていたりすると、AIを導入しても期待した結果を得られない可能性があります。
まずは、どのようなデータがFileMakerに保存されているのかを確認し、必要に応じて入力項目や管理方法を見直しましょう。
- AIで活用したいデータがFileMakerに蓄積されているか
- 同じ情報が複数の場所に重複していないか
- 担当者によって入力方法や表記が異なっていないか
- 古い情報や不要なデータが残っていないか
AI導入をきっかけとして、既存のデータ管理方法そのものを整理することも有効です。
5.3. AIに任せる業務と人が判断する業務を分ける
AIは文章生成や分類、要約などを得意としていますが、すべての業務を任せられるわけではありません。
たとえば、問い合わせ回答の下書きはAIが作成し、最終的な内容は担当者が確認するなど、AIと人の役割を分けることが重要です。
特に、契約や金額、顧客への重要な回答など、誤りが大きな影響を与える業務については、人による確認工程を残す必要があります。
- AIへ任せる業務の範囲を決めているか
- 人による確認が必要な工程を明確にしているか
- AIが誤った結果を出した場合の対応方法を決めているか
- 重要な判断をAIだけで完結する仕組みになっていないか
AIによる自動化を目的にするのではなく、AIを活用して人の負担をどこまで減らせるかという視点で業務を設計しましょう。
5.4. 小さな業務から導入して効果を検証する
最初から複数の業務へAIを導入すると、システムが複雑になり、効果を判断しにくくなる場合があります。
まずは、問い合わせの分類や文章の要約など、対象を限定して導入する方法がおすすめです。
実際に運用しながら「どの程度作業時間が減ったか」「AIの結果をどの程度修正する必要があるか」などを確認します。
- 最初にAIを導入する業務を絞り込んでいるか
- 導入前後の作業時間を比較できるようにしているか
- AIが出した結果の精度や修正量を確認しているか
- 現場の担当者から使用感や課題を聞いているか
効果が確認できた業務から対象範囲を広げることで、現場の負担を抑えながらAI活用を進められます。
5.5. セキュリティや情報管理を考慮する
FileMakerに蓄積されたデータには、顧客情報や取引情報など機密性の高い情報が含まれる場合があります。
そのため、AIサービスへどのデータを送信するのか、送信した情報がどのように扱われるのかを事前に確認することが重要です。
- AIへ送信するデータの範囲を決めているか
- 個人情報や機密情報の取り扱いを確認しているか
- 利用するAIサービスのデータ保存や利用条件を確認しているか
- FileMaker側のアクセス権限が適切に設定されているか
アクセス権限やデータの保存方法、利用するAIサービスの仕様などを確認し、自社のセキュリティポリシーに合った環境を構築しましょう。
AIの利便性だけではなく、情報管理まで含めてシステムを設計する必要があります。
5.6. FileMakerとAIの連携に詳しい開発会社へ相談する
FileMakerとAIを組み合わせる場合、既存システムの構造や業務フロー、使用するAIサービスなどを考慮して設計する必要があります。
同じAIを利用する場合でも、企業によって蓄積されているデータや解決したい課題は異なります。
そのため、単にAI機能を追加するのではなく、現在の業務を整理したうえで適切な仕組みを検討することが重要です。
- FileMakerの開発・カスタマイズ実績があるか
- AIや外部サービスとの連携に対応できるか
- 現在の業務や課題を踏まえて提案してもらえるか
- 導入後の保守や改善まで相談できるか
自社だけで判断することが難しい場合は、FileMakerの開発だけではなく、AIとの連携や業務改善まで相談できる開発会社へ依頼することをおすすめします。
6. FileMakerとAIの活用なら株式会社ブリエへ
FileMakerとAIを組み合わせることで、社内データの検索や問い合わせ対応、文書作成、データ分析など、さまざまな業務を効率化できます。
一方で、AIを導入すること自体が目的になってしまうと、実際の業務で十分に活用されない可能性があります。
重要なのは、現在の業務課題を整理し、FileMakerに蓄積されたデータをどのようにAIへ連携すれば業務改善につながるのかを検討することです。
株式会社ブリエでは、FileMakerを活用したシステム開発・カスタマイズをはじめ、企業の業務内容に合わせたシステム構築を支援しています。
既存のFileMakerシステムを活用したAI連携についても、現在の業務やデータの状態を確認しながら、適切な活用方法を検討することが可能です。
「FileMakerに蓄積しているデータをAIで活用したい」「AIを取り入れて業務を効率化したい」「自社ではどのようなAI活用ができるのかわからない」という場合は、ぜひ株式会社ブリエへご相談ください。
株式会社ブリエ代表取締役。Webデザイン、WordPress、Elementor、DTPデザイン、カメラマンなどを経て、FileMakerエンジニアとなる。企業の経営課題であるDX化、業務効率化、ペーパーレス化、情報の一元管理など、ビジネスニーズの変化に合わせてFileMakerで業務システムを開発し、柔軟に拡張して解決いたします。
