農林中金、最終成果物の「正本」をBoxに統一　SaaS連携とAIで文書業務の効率化へ

　農林中央金庫はBoxを「シングルソース・オブ・トゥルース（SSOT：信頼できる単一の情報源）」と位置付け、Microsoft 365やServiceNowと連携させながら最終成果物の正本を集約している。この取り組みが評価され、Boxが米国サンフランシスコで開催した年次イベント「BoxWorks 2026」の顧客表彰「BoxWorks Customer Awards」で「Ecosystem Innovator」を受賞した。11月10日の記者説明会では、ビジネス共創部ビジネス共創班部長代理の黒澤歩氏が登壇し、複数のSaaSを併用しながら情報の参照先を一本化する運用やBox AIを使った書類確認の効率化に向けた検証について説明した。

各システムを「綱渡り」していた2021年頃

　業務基盤の刷新に本格的に取り組む前の2021年頃、農林中央金庫ではシステムが用途ごとに孤立する「サイロ化」が課題となっていた。カスタマイズを重ねた汎用ワークフローシステムや旧来のグループウェア「Notes」が独立して残るなか、並行してMicrosoft 365の導入も進んでいた。

　複数の基盤が統合されないまま動いていたことで、業務プロセスは分断された。黒澤氏は当時を「ユーザーは各システムを綱渡りしながら業務を進めていたのが実態でした。各ソリューションが個別にデータベースや保存領域を抱え込み、ファイルサーバーも残っていたため、必要なコンテンツがどこにあるのかを探し出すだけで膨大な時間を費やしていました」と振り返る。

　そこで同庫はITのグランドデザインを描き直した。コミュニケーションにはMicrosoft 365、ワークフローの基盤にはServiceNowを採用し、散在していたコンテンツの集約先としてBoxを中核に据える。一社の製品群にすべてを任せるのではなく、領域ごとに最適な製品を選んで組み合わせる「ベスト・オブ・ブリード」の考え方で、各サービスを連携させて業務を一気通貫で進められる環境を目指した。

ツールを併用しても「正本」はBoxに置く

　同庫はBox上を、共同作業に使う「作業領域」と、厳格な管理が必要な文書を保管する「正本領域」に分けている。日常のコミュニケーションに使うMicrosoft TeamsからはBoxとの連携機能「Box for Teams」でファイルを扱い、バックオフィスの申請・承認処理にはServiceNowを使う。承認を終えた文書や確定ファイルはAPI経由で自動的にBoxへ格納される。さらにBoxのセキュリティ機能「Box Shield」の分類ラベルとアクセスポリシーを組み合わせ、機密文書のダウンロードや外部共有を制限している。

　ただしMicrosoft 365やServiceNowを併用すれば、SharePointやOneDrive、各アプリケーションのデータベースにもデータがたまり、情報の二重管理や分散が起きかねない。説明会後に黒澤氏に確認したところ、同庫は複製を完全になくすことよりも、正本の置き場所と参照先をはっきりさせることを重視しているという。ポイントは三つある。

　一つ目は「情報を探しに行く場所は原則としてBox」という社内ルールを全社に定着させたことだ。検索の起点をBoxに絞り、現場が保管場所に迷わないようにした。

　二つ目はMicrosoft 365側の扱いだ。TeamsやSharePoint、OneDriveに作業途中のファイルが一時的に残るのは避けられないが、現時点では管理者が一律に削除する運用はとっていない。厳しすぎる削除ルールで現場の利便性を損なうよりも、最終成果物の置き場所をBoxに統一して実質的な統制を保つことを優先した。

　三つ目はServiceNowのクリーンアップ運用だ。処理中の業務はServiceNow上で進め、確定した最終文書をBoxに引き渡して正本として保管する。ServiceNow上に残った処理済みの情報は定期的に削除し、複製が残り続けないようにしている。

　黒澤氏はツールの選び方について「Microsoft 365には独自の強みがありますが、複数の業務アプリケーションを柔軟に連携させたい局面では、どこにでも接続できるBoxのオープンな中立性が生きてきます。餅は餅屋であり、適材適所で使い分けることが重要です」と話す。

権限管理は自動化、書類審査ではBox AIの活用を検証

　同庫は管理者の手間を減らす自動化も進めている。組織変更や人事異動に伴うアクセス権限の付け替えと部署フォルダの作成はAPIで自動処理し、運用負荷を抑えながらセキュリティを確保している。

　AIを使ってBoxの用途を保管以外に広げる試みも始まっている。その一つが投資判断や決算関連の書類審査への活用だ。従来は外部から受け取った50〜100ページに及ぶWordやPDFの資料を担当者が読み込み、必要な数値を手作業で抜き出して報告資料を作成していた。

　同庫はこの業務を対象に、AIでデータを抽出する「Box Extract」と帳票を生成する「Box Doc Gen」を組み合わせたワークフローを構築し、業務適用に向けた検証を行っている。Box Extractは資料から必要な財務データや条件を取り出し、ファイルに付与する属性情報（メタデータ）としてBox上に保持する。担当者は文書内の該当箇所を枠で示す「バウンディングボックス」機能を使って根拠となる記載に直接移動し、内容を目視で確かめる。長い資料を冒頭から読み直さずに、抽出結果の妥当性を確認できる仕組みだ。

　担当者が確かめたデータはBox Doc Genで所定の帳票テンプレートに差し込まれ、文書として出力される。データの抽出から目視のチェック、帳票作成までを一つの流れにまとめ、確認作業の効率化と手作業による転記ミスの抑制を目指す。

自然言語でワークフローを組める環境に期待

　説明会の終盤、黒澤氏はBoxWorksで発表された新機能にも触れた。特に注目するのが業界特化型のソリューション群「Box for Industries」だ。同庫はこれまで「Box AI Studio」で業務要件に合わせた独自のAIエージェントを構築してきた。業界向けに用意された仕組みを活用できれば開発期間を短縮できるうえ、新たな用途の発見にもつながるとみる。

　もう一つは自然言語の指示を基にワークフローを設計・構築する「Box Architect」である。Boxは同機能のベータ版を2026年11月以降、上位プラン「Enterprise Advanced」の利用者向けに順次提供する予定だ。黒澤氏は「ノーコードツールであっても従来は固有の概念理解が必要でした。自然言語でワークフローを組めるようになれば、これまで手が届かなかった領域まで自動化を拡張できます。限られたIT人材のリソースを最大限に活かし、業務変革を加速させていきたいと考えています」と述べた。