ーまず、貴社の事業についてお聞かせください。

齋藤様　弊社は「“はたらく”にテクノロジーを実装し、個の力から社会の仕様を変える」というパーパスのもと、タレントマネジメントシステム「カオナビ」を主力サービスとして展開しています。導入企業数は4,500社を超え、業種・規模を問わず幅広く活用いただいており、近年は自治体・公共領域への導入も加速しています。「Talent intelligence™」というビジョンを掲げ、データとAIの掛け合わせで人的資本に知性をもたらし、タレントマネジメントを次のステージへ進化させていく方針です。主力のカオナビに加え、予実管理「ヨジツティクス」、労務管理「ロウムメイト」など、コーポレート領域全体を支えるプロダクト群へと事業の裾野を広げているところです。

ーどのような社員が出張されるのでしょうか。

齋藤様　出張が多いのは、主にセールスチームとエンジニアです。セールスチームは、自治体や官公庁といった公共領域を含むお客様に対し、対面での提案や契約手続きを担っており、こうした商談では現地での打ち合わせが重視される場面も多く、訪問の機会が自然と増えていきます。エンジニアの場合は、地方採用のメンバーが半年に1回の全社員参加イベントに合わせて東京へ集まるなど、組織を横断する形で出張が発生します。出張対象者は50〜60名規模ですが、繁忙期には手配と精算が一気に集中する構造になっています。

コーポレート本部 総務労務グループ 齋藤 秀平 様

―AI Travel導入前の出張管理はどのような状況でしたか。

齋藤様　旧システムでは、出張管理と経費精算が同じプラットフォーム上にあっても、内部のデータは独立した状態にとどまっていました。出張側の管理番号と経費精算側のデータが表計算ソフトの関数でも紐づかず、経理担当者が手作業で1件ずつ突合していく状況が続いていました。立替精算の運用も残っており、金額の食い違いが出るたびに原因を一つひとつ追うことになるため、経理側の負担は決して小さくなかったと聞いています。

―旅費規程の運用面ではいかがでしたか。

齋藤様　旅費規程は整備されていたものの、現場への浸透が課題でした。年に1〜2回しか出張しない社員も多く、規程を把握しないまま申請が上がってくるケースが繰り返されていたのです。事前申請と立替申請の誤認といったヒューマンエラーも一定数発生しており、運用でカバーするには限界がありました。社員に長文の規程を把握させる方法では、現代の業務スピードに追いつかないと感じていました。

―宿泊や交通の比較検討についてはどうでしょうか。

齋藤様　旧システムは旅行サイトのタブが横並びに配置されているだけの構成で、フライト・新幹線・宿泊をそれぞれ別々に検索する必要がありました。移動手段の比較だけでまとまった時間がかかる状態で、最適な選択肢を判断する根拠も担当者の経験に委ねられていたのです。導入している意味を見出しにくい状況だった、というのが正直なところです。

―AI Travelを選定した経緯を教えてください。

齋藤様　切り替えのきっかけは、従業員数の増加と経費精算システムの刷新が重なったタイミングでした。経費精算側で楽楽精算の導入が決まっており、楽楽精算と連携できる出張管理サービスを軸に2〜3社を比較検討しました。そのなかには、操作性や情報設計の面で十分な水準に達していないと感じられるサービスもあったため、検討の早い段階で対象が絞られていきました。最終的にAI Travelを評価したのは、自社で完結する予約型ではなく手配を依頼できる仕組みであり、規程や条件が複雑な出張や、社員から寄せられるイレギュラーな手配要望にも柔軟に応えられる点です。

―最終的な決め手は何でしたか。

齋藤様　最大の決め手は、サービスとしての思想的な近さにありました。弊社もSaaSサービスを提供する事業者として、誰でも使いやすい直感的なUI/UXと、テクノロジーで社会を変えるというパーパスを大切にしています。トランスファーデータ社のプロダクトや企業姿勢を拝見したとき、同じ方向を向いているサービスだと確信できたのです。複数検索のしやすさ、ミドルコスト・ローコストキャリアまで含めて選択肢が広がる点、海外出張の手配を任せられる安心感も評価ポイントになりました。

―コストとガバナンスの観点での評価はいかがでしたか。

齋藤様　ガバナンス面では、規程超過時に赤文字でアラートが表示される機能がとても有効だと感じています。申請の段階で社員自身が規程との差分に気づけるため、超過したまま申請が進むケースが減り、相談が必要な場合も論点が整理された状態で上がってくるようになりました。楽楽精算との連携で精算業務の流れもスムーズになるため、当初の課題に総合的に応えてくれるサービスだと判断しています。

規程超過時には赤文字アラートで通知。社員自身が差分に気づけるため、申請段階での判断精度が向上する。

―導入時の社内展開で苦労された点はありましたか。

齋藤様　正直なところ、目立った苦労はありませんでした。切り替え期間は約3カ月で、その中に旧システムとの並行運用期間も設けたものの、この期間中に発生した運用トラブルは1件もありません。社内ポータルとAI Travel上のお知らせ機能を活用し、短い案内文とURLを掲示するだけで運用に乗りました。SAML認証によるワンクリックアクセスの動線も整え、社員側の学習コストを最小化する設計を選んでいます。

―社員の習熟はスムーズに進みましたか。

齋藤様　弊社は20代から30代の社員が多く、AI Travelの直感的なUIは年齢層との相性が良かったと考えています。導入初月は問い合わせが集中するのではないかと身構えていましたが、想定外なほど静かに立ち上がりました。1件だけ寄せられた質問も、AI Travelへの動線改善につながる本質的な内容で、想定以上に浸透していると手応えを感じた瞬間でもありました。

―楽楽精算との連携運用での手応えはいかがでしたか。

齋藤様　楽楽精算へのデータ反映は1〜2営業日というサイクルで安定して回っており、以前は突合作業がゼロから始まる状態だったことを考えれば、業務負荷は大きく軽減されました。出張データと経費精算の金額相違による突合作業は、現在ほぼ発生していません。旧システムでは1円単位の差異を追い続けるケースが日常的に生じていたため、これは経理業務における大きな変化だと受け止めています。手続きそのものを考える時間が減ったという意味でも、組織全体の生産性に効いている実感があります。

楽楽精算と連携し、出張データと経費精算が自動で紐づくことで、突合作業が大幅に削減。

―現場社員からはどのような反響がありますか。

齋藤様　弊社は気になる点があれば社員から速いスピードでフィードバックが届く文化なのですが、AI Travelに関してはそうした声が上がってきません。沈黙は最高の評価だと受け止めています。検索や比較に費やしていた判断のコストが減り、規程に沿った選択肢が自然と並ぶため、社員側で悩む必要がなくなったことの表れでしょう。出張費そのものについては、コロナ禍明けの移動増加と切り替え時期が重なったため単純な比較は難しいものの、規程遵守の意識が高まり、金額超過のケースは着実に減ってきています。

―今後AI Travelに期待される活用についてお聞かせください。

齋藤様　出張に伴うCO2排出量の集計と、カーボン・オフセット（排出した分の温室効果ガスを他の削減活動で埋め合わせる仕組み）の連携に期待しています。今後の環境情報の開示では、出張のように事業活動に伴って発生する排出量への対応も求められる流れにあります。排出量の集計から埋め合わせまでを一気通貫で対応できる仕組みが実現すれば、社内稟議のハードルも下がるはずです。こうした取り組みを自社単独で構築するには相応の負荷がかかるため、出張管理プラットフォーム上で完結できる構想には大きな期待を寄せています。

―AI機能についてはいかがでしょうか。

齋藤様　AI Agent機能による問い合わせ対応に期待しています。新幹線の切符の発行方法のように、AI Travelの操作そのものではなく、出張に付随する一般的な手続きについての質問は、どの組織でも一定数発生するものです。こうした定型的な内容がAI Agentで自動応答される仕組みが整えば、社員も総務も双方の負担が軽くなります。さらに地方拠点の拡大に合わせて、安全面や価格の妥当性をデータで可視化していくような活用にも踏み込んでいきたいところです。

―トランスファーデータ社のサポート体制についてはいかがでしたか。

齋藤様　営業ご担当の方の対応が印象的でした。こちらが言語化しきれていない要望についても、行間を読んで提案に落とし込んでくださり、稟議資料の作成局面でも助けられたと感じています。技術的な質問もほとんど発生しておらず、説明がなくても運用できるシステムであるという点は、長期運用を前提とすると重要な評価ポイントになります。

―最後に、導入を検討されている企業へのメッセージをお願いします。

齋藤様　数値で見えるコストだけで判断すると、出張管理システムの価値は伝わりにくい部分があります。時間の短縮、UIの直感性、そして社員にどう向き合ってほしいかという組織としての姿勢。こうした観点を加えて検討すれば、AI Travelは説得材料として整っているサービスだと感じます。意思決定スピードの早い組織にこそ、シンプルでわかりやすい機能設計がフィットするのではないでしょうか。

※掲載している内容、所属や役職は取材を実施した2026年5月当時のものです。