AIで申請期限のリマインドを自動化する方法！構築手順と導入の注意点

「助成金や許認可の申請期限をうっかり忘れてしまいそうになった」「複数の申請スケジュールをExcelで管理するのが限界に達している」といった悩みを抱えていませんか？手作業による期限管理は、担当者の負担が大きいだけでなく、申請漏れのリスクも伴います。本記事では、AI申請期限リマインド自動化によって、これらの課題を改善する具体的なステップを紹介します。

申請業務における期限管理は、企業の信用や事業継続に関わる重要な業務です。本記事では、AIによる情報整理と定期実行の仕組みを組み合わせた「AI申請期限リマインド自動化」の導入方法や構築手順を詳しく解説します。

この記事を読めば、申請漏れのリスクを減らし、確認・通知業務の負担を軽減するための設計と運用のポイントが分かります。

申請業務における期限管理の重要性と手作業の限界

申請業務における期限管理は、企業の法令遵守や事業継続を支える重要な業務です。しかし、従来のExcelや手帳を用いた手作業による管理では、更新漏れや属人化への対策が必要になります。

企業が対応する手続きには、許認可の更新や助成金の申請など、多種多様な期限があります。これらを担当者が目視で確認し、手動でカレンダーに入力する運用には、転記ミスや確認漏れのリスクがあります。特に、複数の部署にまたがる申請手続きでは、情報を共有するルールが欠かせません。

手作業による管理では、状況の変化を台帳へ反映するまでに時間がかかることがあります。例えば、制度変更によって申請期限や必要書類が変わった場合、台帳の更新が遅れると、古い情報に基づいて準備を進めてしまうおそれがあります。また、管理シートのフォーマットが担当者ごとに異なると、全体の進捗状況を把握しにくくなります。

さらに、特定の担当者に依存した運用では、その担当者の不在時や退職時に、申請の進捗が分からなくなる可能性があります。組織全体で期限を管理するには、共通の台帳、定期的な監視と通知、担当者による確認を組み合わせた仕組みが有効です。

手作業による期限管理で見落としがちな3つのリスク

手作業による期限管理では、日々の確認だけでは気づきにくいリスクがあります。ここでは、事前に対策しておきたい3つのリスクを具体的に解説します。

リスク1: 申請漏れによる許可失効やペナルティの発生

期限を過ぎた場合の不利益は、手続きによって異なります。例えば、株式会社の役員変更登記では、所定の期間内に必要な登記を怠った代表者が過料に処される可能性があります。登記の遅延を、一律に事業停止と結び付けることはできません。詳しくは、法務省の役員の変更の登記に関する案内を確認してください。

一方、建設業許可では、更新を受けなければ許可が失効します。ただし、更新申請後に有効期間が満了しても、処分が行われるまで従前の許可の効力が続く場合があります。申請期限と有効期間、審査中の取り扱いを区別して管理してください。根拠となる情報は、国土交通省の建設業の許可に関する説明および更新申請後の許可証明に関する案内に掲載されています。

リスク2: 担当者の異動や退職に伴う引き継ぎ漏れ

期限管理が特定の担当者の記憶や、個人のパソコン内のExcelシートだけに依存している場合、組織変更のタイミングで管理が途切れるおそれがあります。後任者への引き継ぎが不十分なまま期限が到来すると、申請が放置されかねません。

特に、数年に一度しか発生しない更新業務は、日常の業務一覧から見落とされる可能性があります。担当者と後任者だけでなく、管理責任者も申請一覧と通知先を確認できる状態にしておくことが大切です。

リスク3: 直前の書類準備による業務の逼迫とミス

期限の直前になって初めて申請が必要なことに気づくと、必要書類の収集や作成を急いで進めなければならなくなります。その結果、バックオフィス部門の通常業務が圧迫され、他の重要なタスクに遅れが生じます。

また、期限直前に焦って書類を作成すると、記載ミスや添付書類の不足といったエラーを招きかねません。万が一の補正や再提出にかかる時間も織り込み、余裕を持って準備に着手できるスケジュールで通知を設計します。

申請期限の管理をAIで行う際の法的な注意点

AIを導入する際は、自社の申請を社内で準備する運用と、他社から申請書類の作成や代理を受託する業務を分けて考えます。適法性はAIを使うかどうかだけでは決まらず、依頼者、実施する業務、報酬、業として行うか、他法令の例外などによって判断が異なります。社内責任者が内容を最終チェックする体制を整えても、それだけで外部受託業務における資格・権限の問題が解消するわけではありません。

行政書士法では、官公署に提出する書類等の作成を第1条の3、一定の提出手続の代理等を第1条の4で定めています。第19条による非行政書士等への業務制限は、第1条の3の業務を対象とし、他人の依頼を受け、報酬を得て業として行う場合に適用され、他法令などによる例外もあります。書類作成と代理を一括して説明せず、受託する行為ごとに対象法令を確認してください。出典：行政書士法第1条の3・第1条の4・第19条。

2026年1月1日施行の行政書士法改正では、第19条において、報酬の名目を問わないことなどが明確化されました。外部向けサービスを展開する場合は、利用料や支援料という名称だけで業務制限の対象外と自己判断せず、書類作成への関与度合いや契約の実態を慎重に見極めなければなりません。出典：日本行政書士会連合会の改正行政書士法の施行に関する説明。

登記申請の代理や法務局へ提出する書類の作成については、司法書士法第3条・第73条の規定に留意します。他人の依頼を受けて対象業務を業として行う行為には制限があり、行政書士法とは異なり、同法第73条は報酬の有無を要件としていません。他の法律による例外規定も含めて事前に把握しておきましょう。自社の登記を社内で準備する場合も、申請権限や提出方法は個別の手続きに則って進めます。出典：司法書士法第3条・第73条。

助成金についても、制度によって適用法令が異なります。労働社会保険諸法令に基づく助成金の申請書類作成や提出代行等を、他人の求めに応じて報酬を得て業として行う場合は、社会保険労務士法による制限と例外を確認してください。自社の従業員が行う手続きと、外部の受託者が行う手続きは区別して扱います。出典：社会保険労務士法第2条・第27条、東京労働局の雇用関係助成金の申請に関する注意事項。

本記事の構築例は、自社内の期限通知と進捗管理を対象としています。書類作成や提出まで範囲を広げる際は、対象手続きの所管窓口や、その業務を扱う資格・権限を持つ専門家に確認したうえで設計してください。

AIを活用した期限管理の自動化で効率化できる3つの業務

AIによる情報の抽出・整理と、ルールに基づく定期実行を組み合わせることで、バックオフィスの確認作業を減らせます。具体的には、スケジュールの一元化、変更情報の確認支援、段階的なアラート通知の3つの業務が対象になります。

① 複数制度の申請スケジュールの一元管理

企業が対応すべき申請は、省庁や自治体、提出先ごとにスケジュールやルールが異なります。AIを活用すれば、バラバラな形式の案内から制度名や期限の候補を自動で抽出し、共通の項目に整理する作業の効率化を図れます。

抽出結果は、担当者が対象年度、地域、適用条件を原文と照合してから確定します。確認済みの情報を共通のデータベースに集約すれば、カレンダーへの転記を減らし、申請状況を組織内で共有しやすくなります。

② 申請要件の変更に伴う期限の自動アップデート

法改正や制度変更に伴い、申請の受付期間や必要書類の要件が変わるケースは少なくありません。監視対象の公式ページをあらかじめ登録しておき、定期取得した情報からAIで変更候補を抽出する仕組みを整えられます。ただし、サイトの自動巡回だけですべての変更を網羅できるとは限らない点に留意しておきます。

検知した変更候補は担当者が確認し、承認後に確定期限と通知予定を更新します。取得元URL、取得日時、制度・年度・地域などの適用対象、変更前後の値、確認日、承認者を変更履歴として保存してください。取得失敗や解釈不能、対象の不一致がある場合は更新を保留し、管理者へ通知します。監視対象外の案内も確認できるよう、所管窓口の公式情報を定期的に人が確認する運用を併用します。

③ 担当者や関係者への段階的なアラート通知

申請期限の直前になってから通知されても、書類の準備が間に合わない場合があります。通知時期の設定例として、期限の3ヶ月前、1ヶ月前、1週間前などが考えられます。これらは一律の推奨値ではなく、必要書類の収集や社内承認にかかる期間に応じて決めます。

「1ヶ月前」と「30日前」は異なるため、暦月で計算するか日数で計算するか、月末に対応する日がない場合の扱いも定義してください。期限は日付だけでなく締切時刻とタイムゾーンを管理し、時刻が不明な場合は確認対象とします。郵送の必着・消印有効など、提出方法ごとの条件も別に記録します。

抽出条件は「残り日数が一致する案件」ではなく、未完了で、通知予定日時を過ぎており、まだ送信していない案件とします。これにより、システム停止中に通知日を過ぎてしまった案件も、再開後に漏れなくすくい上げられます。申請ID・期限のバージョン・通知段階の組み合わせで送信履歴を管理し、通知先や上位責任者への連絡条件を事前に定めておきます。通知の送信後も、担当者の確認や対応状況を追跡する運用が欠かせません。

Claude CodeやCodexを活用したリマインドを自動化する仕組みの構築手順

Claude CodeやCodexなどを構築支援に使う場合も、AIへの指示と完成した処理の定期実行は分けて設計します。ここでは、Notionを申請台帳、Makeをクラウド上の定期実行環境、Slackを通知先とする構成例を示します。AIには項目設計や処理案の作成を支援させ、実際の接続設定と動作確認は担当者が行います。

データベースの構築とAIエージェントの連携

最初に、Notionで「申請ID」「申請名」「制度・年度・地域」「期限日時・タイムゾーン」「担当者」「ステータス」「根拠URL」「確認日」「期限の版」を管理する台帳を作成します。通知予定を管理する表には、申請ID、期限の版、通知段階、通知予定日時、送信状態、送信日時を保存できるようにします。期限変更の候補と、承認済みの確定期限は分けて管理します。

次に、Notionの内部インテグレーションを作成し、台帳の読み取りと通知履歴の作成・更新に必要な権限を設定します。対象のデータベースに接続を追加したうえで、MakeのNotionモジュールから内部接続を作成し、トークンを登録します。認証情報はAIへのプロンプトや共有文書に貼り付けず、接続設定内で管理してください。公式手順：MakeのNotion接続・権限設定。

Makeのシナリオに、台帳・通知予定の取得、条件判定、Slack送信、履歴更新の処理を組み込みます。日付による対象抽出は、AIの自由な判断ではなく、確定した日時と送信状態を比較するルールとして実装します。取得件数の上限やページ分割により一部の案件しか処理されないことがないよう、対象データを最後まで取得できる設定も確認します。NotionのAPI呼び出しを使う場合は、利用するAPIとモジュールの対応を公式モジュール仕様で確認してください。

定期起動は、Makeの「Schedule settings」で「Daily」を選び、例えば毎日午前9時に設定します。日本時間で運用する場合は、組織のタイムゾーンを「Asia/Tokyo」に設定し、シナリオを有効化します。個人プロフィールの表示用タイムゾーンとは区別してください。実行はMake側で行われるため、担当者のPCやAIとの会話を開き続ける設計にはしません。接続の有効性、利用枠、シナリオの稼働状態は継続して管理します。公式手順：スケジュール設定、タイムゾーン設定、シナリオの有効化。

Claude Code自体の定期実行を採用する場合は、別途その方式の稼働条件を確認します。セッション内の実行にはClaude Codeが動作中であることなどの条件があり、Desktopやクラウド上の実行とは異なります。自然言語で「毎朝実行」と指示しただけで、本番の継続監視が成立したとは判断できません。公式仕様：Claude Codeの定期実行方式。この仕様はCodexの定期実行条件を説明するものではありません。

通知ツールとのAPI連携による自動送信設定

MakeにSlackのメッセージ送信モジュールを追加し、接続するワークスペースと投稿先チャンネルを指定します。認証時に必要な権限を確認し、社内のアプリ承認やチャンネルへのアクセス許可を取得してください。通知には申請名、確定期限、担当者、台帳へのリンクを含め、メンションを使う場合は担当者のアカウントとの対応も確認します。公式手順：MakeのSlack接続。

送信直前に、案件が未完了で、期限の版が現在の確定値と一致し、同じ通知段階が未送信であることを再確認します。重複実行を防ぐ制御を設け、送信成功後に結果と送信日時を保存します。送信には成功したものの履歴更新に失敗した場合は、送信結果を確認してから再処理し、無条件の再送を避けます。停止中に複数段階の通知が期限を迎えた場合に、まとめて通知するか、最新段階だけを送るかも事前に決めてください。

運用開始前には、完了案件の除外、停止後の未送信案件の回収、期限変更後の通知、担当者変更、認証エラーを確認します。実行開始・終了、対象件数、送信結果、エラーを記録し、Makeの実行履歴も確認してください。処理自体が起動しない場合に備え、最終成功時刻が許容時間を超えたことを別の監視経路で検知し、管理者へ知らせる仕組みも設けます。

独学での自動化構築で挫折しやすい3つの壁と解決策

自社で自動化システムを構築する際は、運用段階で技術的・組織的な課題に直面することがあります。ここでは、つまずきやすい3つの壁と、その対策を紹介します。

壁1: 複雑な申請条件の分岐をAIに正しく理解させられない

申請業務には、「前年度の売上規模によって適用条件が異なる」「特定の条件を満たした場合のみ追加書類が必要」といった分岐があります。これらを単純なプロンプトだけでAIに処理させようとすると、誤判定や見落としが発生するおそれがあります。

この壁を越えるためには、人間が公式情報を確認し、適用条件と判断根拠を整理することが先決です。確定できる条件はフローチャートや条件式として実装し、AIには情報の整理や確認候補の抽出を支援させます。条件が不足している案件や例外に該当する案件は、自動で結論を出さず、担当者へ確認を求める処理にします。

壁2: 通知を受け取る担当者の変更に対応できない

組織変更や人事異動、担当者の退職などが発生した際、通知先設定の更新を忘れると、無効なアカウントへ通知を送り続ける事態に陥ります。送信エラーが戻ってこなくても、実際には誰も確認していない宛先に届いているケースがあるため、運用の盲点になりやすい部分です。

解決策として、個人宛ての通知に加え、業務を担当するチームの共有チャンネルやメーリングリストにも同時に連絡が届くよう設計します。また、担当者マスターと通知先を連動させる場合も、異動時の更新責任者と確認手順を定めておきます。マスターを更新しない限り宛先も変わらないため、定期的な棚卸しや引き継ぎ時の送信テストをルール化しておきましょう。

壁3: 外部ツールのアップデートによる連携エラー

NotionやSlack、API連携ツールなどの仕様変更によって、接続やデータ取得にエラーが生じることがあります。認証情報の失効や利用枠の超過なども、監視・通知が止まる原因になります。

対策として、実行時のエラー通知と、実行されていない状態の検知を組み合わせます。通知経路そのものが停止する場合も想定し、別経路への管理者通知、手動で台帳を確認する代替手順、復旧後の未送信案件の確認を用意しておきます。

業務の自動化から経営の効率化までを支援する伴走サービス

自社リソースだけで自動化システムを構築・維持することが難しい場合は、専門家による伴走支援サービスも選択肢になります。ツールの設定だけでなく、業務の整理や運用設計まで支援対象に含まれるかを確認することが大切です。

自動化を進めるうえでは、自社の業務フローが整理されていないことが障害になる場合があります。まずはバックオフィス業務を可視化し、情報の確認や転記に時間がかかっている箇所を洗い出します。そのうえで、AI申請期限リマインド自動化を適用する範囲を検討します。

現場への定着を目指すなら、担当者向けの教育、設定の引き継ぎ、障害時のサポート体制も事前に確認しておきます。手厚い支援や保守体制があれば、構築・運用の負担を大きく抑えられます。最終的には、自社で設定内容を理解し、業務の変化に合わせて自律的に改善できる状態を目指すのが理想です。

申請状況を共通の台帳で管理できれば、経営層や管理責任者も進捗を把握しやすくなります。ただし、情報の正確性は現場での更新と確認に左右されます。自動化による作業時間の変化だけでなく、未確認案件や通知失敗の状況も確認し、運用を改善していきましょう。

自社に最適なリマインドの自動化を導入する際の判断基準

自社に最適な自動化手法を選択する際は、業務の規模やコスト、開発・保守に使える人員を総合的に評価します。以下の比較表を参考に、自社の現状に合った方法を検討してください。

サービス	主な対象	特徴	確認ポイント
自社開発（ノーコード）	申請条件が比較的単純で、社内に運用担当者がいる企業	小さく始めやすく、自社の運用に合わせて設計できる	開発・保守の工数を確保できるか、異動時にも設定を引き継げるか
外部パッケージツール	標準機能で対応できる申請業務が多い企業	既存機能を利用でき、独自開発の範囲を減らせる場合がある	費用、障害時の対応、データ出力、自社の運用への適合性
伴走型AI研修・開発支援	業務の自動化と社内人材の育成を同時に進めたい企業	実務課題を題材に、構築や改善の進め方を学べる	実務に即した支援か、保守・障害対応がどこまで含まれるか

DX人材の育成では、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公開するデジタルスキル標準（DSS）も、自社に必要なスキルを整理する参考になります。自社のリソースと目指す業務改善の内容を照らし合わせ、適した手段を選択してください。

業務の規模に応じたツールの選定基準

管理対象が少なく、申請条件や担当部署も限られている場合は、共通の台帳と定期通知を組み合わせたスモールスタートが適しています。まずは一部の申請業務に絞って試験導入し、期限の計算ロジックやアクセス権限、通知履歴の残り方、システム停止時のリカバリー手順などを検証します。

複数の拠点や部署が関わる場合は、件数だけでなく、権限の分離、変更承認、検索処理の上限、監査に必要な履歴の保存を重視します。件数が多いという理由だけで高度なAIエージェントが必須になるわけではありません。条件の複雑さと必要な管理機能に応じて選定してください。

自社開発と外部サービスのコスト比較

自社開発を行う場合, ツールやAPIの継続利用料だけでなく、設計・検証にかかる人件費、障害発生時の復旧コスト、制度変更に伴うメンテナンス費用も予算に織り込んでおかなければなりません。初期のツール利用料だけで比較してしまうと、運用開始後に膨らむ維持管理の負担を見落とすリスクがあります。

外部の専門サービスや伴走支援を取り入れると、その支援内容や保守体制に応じて、構築・運用の負担を大きく軽減する効果が見込めます。ただし、導入すれば自動的に安定稼働が保証されるわけではないため、サポートの対応範囲や障害時の連絡先、復旧支援の手順、社内に提供される引き継ぎ資料を事前に精査しておきます。将来的な内製化を視野に入れるなら、担当者への教育プログラムがプランに含まれているかも重要な比較材料です。

AIによる期限管理の自動化に関するFAQ

AIを用いた期限管理の自動化を導入する際に確認しておきたい点をまとめます。セキュリティ、必要な知識、期限変更への対応、チャットツールとの連携について解説します。

Q. AIを使ったリマインドシステムはセキュリティ面で安全ですか？

利用するサービスの契約内容や設定、および連携システム全体の設計をあらかじめチェックしておきます。OpenAIのAPIでは、明示的にデータ共有へ同意した場合などを除き、原則として入出力をモデル学習に使用しません。出典：OpenAIのデータ管理。AnthropicのAPIも原則として入出力をモデル学習に使用しませんが、フィードバックの提供や明示的な許可などによる例外があります。出典：Anthropicのモデル学習へのデータ利用方針。

学習に使われないことと、保存されないことは別です。OpenAIのAPIには不正利用監視ログや機能に応じたデータ保存があり、Anthropicでも契約・機能・利用モデル等によって保持条件が異なります。保存期間、ログの内容、削除方法をそれぞれ確認してください。出典：OpenAIの保存・ログに関する説明、AnthropicのAPIデータ保持。APIの条件をClaude Codeなどの全利用形態にそのまま当てはめず、実際の契約と接続方法に対応する条件を確認します。

AIに渡す情報を必要最小限に絞り、Make、Notion、Slackなどの連携先への転送内容やアクセス権限も点検します。申請IDであっても、他の情報と照合して個人を識別できる場合があるため、一律に非特定情報とは扱えません。個人情報の扱いは個人情報保護委員会の生成AIサービス利用時の注意喚起、著作権は文化庁のAIと著作権も確認してください。

Q. 専門的な知識がなくても自動化システムを構築できますか？

ノーコードツールを活用すれば、プログラミングの手間を最小限に抑えてシステムを形にすることが容易になります。しかし、日本語で指示を出すだけで実務に耐えうる本番環境が完成するわけではありません。認証や権限の設定、日時の計算ロジック、データの取得条件、エラー発生時の例外処理などを正しく把握し、実際の動作を念入りにテストしておくステップが欠かせません。本記事の例では、Notion接続と定期実行設定の公式手順が参考になります。

まずは自社の業務フローと判断条件を整理し、対象を絞ったスモールスタートの試作から始めましょう。AIが作成した設定案やコードをそのまま過信せず、実際のテストデータと権限を用いて動作を検証するプロセスが不可欠です。複雑な条件分岐や障害対策については、社内のIT担当者や外部の専門家のアドバイスを受けながら進めると確実です。

Q. 申請期限が急に変更された場合でもAIは対応できますか？

変更候補の確認プロセスと、承認後に通知予定を自動更新するワークフローを組み込むことで、制度やスケジュールの変更に追従しやすくなります。データベース上の期限の値を書き換えただけでは、すでにセットされている予約通知の取り消しや再計算が自動で連動するとは限りません。承認後に期限のバージョンを更新し、旧バージョンの未送信タスクをクリアした上で、新しい期限から通知日時を再計算する処理を明示的に実装します。外部ツールに送信予約を登録している場合は、その予約の取り消し処理まで確実に実行されるか見届けます。

期限変更によって通知予定日時を過ぎた案件は、未完了・未送信であれば次回の処理で抽出します。ウェブ監視で得た情報は、根拠URL、適用対象、取得日時、変更前後の値を保存し、担当者が確認するまでは確定期限に反映しません。取得失敗や誤抽出の疑いがある場合は更新を保留して通知し、公式情報を確認してください。

Q. 既存のチャットツール（SlackやTeams）と連携できますか？

利用するツールに対応したAPIやコネクタが用意されており、必要な権限と契約条件を満たしていれば、スムーズな連携が視野に入ります。本記事のSlack連携例では、Makeで認証を行い、投稿先チャンネルと必要な権限を設定する流れです。具体的な手順はMakeのSlack接続ガイドを参照してください。Teamsなど別のチャットツールを採用する場合は、対応するコネクタの有無や組織のセキュリティポリシーを個別に確認します。

普段使うチャット上で通知を受け取る構成にすれば、申請台帳を開くきっかけを作れます。ただし、送信成功だけで担当者が確認したとは判断できないため、確認済みの記録や、未対応時の上位責任者への連絡も運用に組み込みましょう。

AX CAMPなら現場成果から逆算したリマインドを自動化するシステムを設計できます

株式会社AXが提供する法人向けAI研修サービス「AX CAMP」は、企業内の実務課題を題材に、AI活用とAIエージェントの設計・改善・定着を支援します。14時間のeラーニング、個別の業務に合わせたAI化計画のプランニング、半年〜年間の伴走支援を組み合わせたプログラムを案内しています。

詳しい内容はAX CAMPのサービスページをご確認ください。申請期限のリマインド自動化を検討する際も、まず業務を整理し、自動化する範囲と人が確認する範囲を明確にすることが出発点になります。

株式会社JIMOSの事例では、役員・管理職から段階的に研修を進め、全社展開に向けたAI活用の土台づくりを推進しています。この事例は、申請期限のリマインド自動化の導入成果を示すものではありません。現場の課題に合わせて学習と実践を進め、作成した仕組みを検証しながら実務で活用できる状態を目指します。

まとめ：AIによる期限管理の自動化で申請漏れを減らすバックオフィスへ

AI申請期限リマインド自動化は、情報の整理や確認・通知の負担を軽減し、申請漏れのリスクを減らすための手段です。AIによる変更候補の抽出と、確定した期限に基づく定期通知を組み合わせ、まずは対象業務を絞って導入しましょう。

共通の台帳と通知ルールを整え、担当者マスターの更新や実行履歴の確認をルーティン化することで、異動や退職に伴う引き継ぎ漏れのリスクを大幅に抑える効果があります。ただし、自動化の仕組みを導入しただけでリスクが完全にゼロになるわけではありません。

システム停止時の検知フロー、未送信案件のリカバリー策、そして手動でのダブルチェック手順もあわせて用意しておく運用が求められます。

期限変更は根拠と適用対象を担当者が確認し、承認後に通知予定を更新します。さらに、申請書類の作成や提出まで自動化する場合は、手続きごとの資格・権限を確認してください。

こうした運用を整えることで、直前の準備に追われる負担を減らし、他の業務に時間を充てやすくなります。

まずは自社の申請フローを整理し、どの部分から自動化できるかを検討してみましょう。