生成AIと既存システムの連携とは、ChatGPTやGeminiなどのAIモデルを、既存の業務システム（販売管理・顧客管理・在庫システムなど）とつなぎ、データを活用して自動応答や文書生成、要約、意思決定支援を行う仕組みです。
たとえば、顧客情報をもとに「メール文を自動生成する」、作業報告書をAIが「自動要約する」といった使い方が可能です。

2. なぜ今、AI連携が注目されているのか

生成AIはAPI化が進み、ChatGPTやClaudeなどを簡単に呼び出せるようになりました。
また、クラウド環境やノーコードツールの発展により、従来のように高額なAI開発を行わなくても、“業務システムにAIを埋め込む”ことが容易になっています。

3. 既存システムとAIを連携させる3つの方法

方式	概要	導入難易度	主な特徴
① API連携	ChatGPT APIやGemini APIを既存システムに接続	★★★	柔軟性が高く、業務要件に合わせやすい
② ノーコード連携	MakeやZapierなどのツールでデータ連携	★★	コーディング不要。中小企業にも導入しやすい
③ 埋め込み型UI連携	ChatGPTウィジェットを画面に埋め込み	★	開発が簡単で、検証・PoCに最適

これらの方式を組み合わせることで、段階的な導入も可能です。特にPoC（実証実験）から始めることで、リスクを抑えたスモールスタートが実現できます。

4. セキュリティ・権限管理の注意点

生成AIを既存システムに連携する際は、データの送信範囲や認証管理に注意が必要です。
特にChatGPT APIを利用する場合、社外サーバーとの通信が発生するため、個人情報や機密情報をマスキングして送信する工夫が求められます。
また、社内ユーザーごとの権限管理を行うことで、誤操作や情報漏洩を防ぐことができます。

5. 導入ステップと期間の目安

一般的な導入プロセスは以下の通りです。

ステップ	内容	期間の目安
Step 1	要件整理（AIで何を自動化するか明確化）	1〜2週間
Step 2	PoC（小規模実装・検証）	2〜4週間
Step 3	本格導入（API接続・運用設計）	1〜2ヶ月
Step 4	運用・改善	継続

全体でおよそ1〜3ヶ月が目安です。

AI連携を成功させる企業の多くは、「最初から完璧を目指さない」点が共通しています。

最初は一部機能に限定してPoCを行い、効果を数値化することが重要です。たとえば、「報告書作成の時間を40％削減できるか」といった明確なKPIを設定すると、経営層への説得材料にもなります。

また、PoC後の本格導入では、社内サーバーやクラウド環境の選定、アクセス制御の仕組み、ログ管理の設計など、運用フェーズを見据えた技術設計が欠かせません。

特に中小企業の場合、開発リソースが限られているため、外部パートナーとの協働体制を早期に確立しておくと、スムーズに移行が進みます。

導入後も定期的にフィードバックを集め、モデルの精度や運用の課題をチューニングしていくことが、AI活用を継続的に成功させる鍵です。

6. 実際の活用事例と効果

製造業：報告書の自動要約＋トラブル傾向の分析
不動産業：問い合わせ対応をChatGPTで自動化
医療機関：診療記録の要約とカルテ補助
物流業：配送報告を自動生成して現場負担を削減

これらの事例では、導入後3ヶ月で事務作業時間を30〜50％削減したという結果も報告されています。生成AIの既存システム連携は、業種を問わず幅広い分野で効果を上げています。
たとえば製造業では、作業員の日報をAIが自動で要約し、部門ごとのトラブル傾向を分析することで、品質改善のPDCAが高速化しています。
不動産業では、問い合わせメールをChatGPTが分類・要約し、担当部署へ自動振り分けすることで、対応スピードが平均60％向上。
医療機関では、診療記録から診断補助データを生成し、事務スタッフの入力ミスを減らしています。
さらに、教育業界では学習履歴をAIが分析し、生徒ごとに最適な学習プランを自動提案する事例も増えています。
このように、生成AIは「作業効率化」だけでなく、「意思決定の質向上」にも直結するテクノロジーとなっており、導入後のROI（投資対効果）は非常に高い傾向があります。

7. 外注・開発費用の目安

開発を外部に依頼する場合、以下のような費用感になります。

開発範囲	費用目安	内容例
PoC実装	30〜80万円	試験的な連携検証
本格導入	100〜300万円	API接続＋運用設計
維持・保守	月額5〜20万円	モデル更新・監視

ノーコードを活用すれば、工数を約40〜60％削減できるケースもあります。

AI連携のコストは、目的や既存システムの構造によって大きく変動します。

たとえばAPI連携のみなら30〜100万円程度で済むケースもありますが、既存システムがオンプレミス型でAPIが提供されていない場合、中間サーバーやデータ変換レイヤーの開発が必要となり、150〜300万円規模になることもあります。

また、セキュリティ要件が厳しい業種（金融・医療など）では、データマスキングやアクセス制御機構の実装費が追加で発生します。

とはいえ、ノーコード開発（BubbleやMake）を活用すれば、フロント部分の開発期間を半分以下に短縮できるため、コスト削減余地は十分にあります。

さらに、PoC段階では助成金や補助金の活用も検討可能です。たとえば「業務改善助成金」や「IT導入補助金」は、AIシステム連携にも適用されるケースがあります。

8. ノーコード開発によるAI連携のすすめ

BubbleやMakeなどのノーコードツールを利用すれば、既存システムとChatGPT APIを短期間で接続できます。
ノーコード開発は「実装→検証→修正」を迅速に繰り返せるため、AI導入のハードルを大きく下げられます。

ノーコード開発を利用する最大のメリットは、開発スピードと柔軟性にあります。

たとえば、Bubbleを使えばChatGPT APIやGemini APIを数行の設定で接続でき、社内データをリアルタイムにAIへ渡す仕組みを短期間で構築できます。

Make（旧Integromat）を併用することで、既存のCRM・Googleスプレッドシート・Slackなどとも容易に連携可能です。

また、ノーコードなら仕様変更への対応が容易で、「まず作って試す」アジャイル開発が実現しやすくなります。

さらに、UI/UXの改善も即座に反映できるため、社内ユーザーの満足度向上にもつながります。

これにより、従来の開発体制に比べて40〜70％のリードタイム短縮を実現する企業も増えています。

特に中小企業では、ノーコード＋AIの組み合わせが、コストとスピードの両立を可能にする最適解といえるでしょう。

よくある失敗とその回避策

目的が曖昧なまま連携を進める → 先に「自動化したい業務」を具体化する
データ権限を考慮していない → アクセス制御を設計段階で決定
ユーザートレーニング不足 → 社内説明会や操作マニュアルを準備

🧭まとめ

生成AIと既存システムの連携は、単なる技術導入ではなく、業務改革の第一歩です。
PoCから始めて成功体験を積み、段階的に拡張していくことで、リスクを抑えつつ生産性を最大化できます。

特にノーコード開発を活用すれば、スピード・コスト・柔軟性の3拍子が揃い、非エンジニアでも扱える体制を構築できます。
貴社の既存システムをベースに、ChatGPTやClaude、Geminiなどを統合することで、

問い合わせ対応の自動化
報告書や議事録の自動生成
社内ナレッジ検索の効率化
といった多様な活用が可能です。

もし「自社システムにAIをどう組み込めばよいか分からない」「実現可能性を検証したい」と感じている場合は、
まずはスモールスタートのAI連携から始めてみましょう。

ノーコード総合研究所では、ChatGPT API・Gemini・Claudeを活用したAI連携のPoC構築から、本格運用までワンストップで支援しています。
御社の既存システム環境に合わせた最適なアーキテクチャ提案を行い、最短1ヶ月でAI連携を実現することも可能です。

「生成AIをどう業務に活かせるか」
その答えは、既存システムとの連携にあります。

「生成AIと既存システムを連携する方法｜コストを抑えて業務を自動化する実践ガイド」

はじめに

1. 生成AIと既存システムの連携とは？