Backlog AIアシスタントで報告書作成時間を1/2に短縮！西日本新聞社が語る「すべての人が同じ知識を扱える」価値とは

1877年創刊の歴史を持つ株式会社西日本新聞社。紙の新聞「西日本新聞」に加え、「西日本新聞me」「西スポWEB OTTO!」などのデジタルメディアを展開しています。

DX推進の一環として、AIを活用した業務効率化やコンテンツの付加価値向上に取り組む同社では、システム部門にあたるグループ技術局で2020年にBacklogを導入。2025年8月からは、さらなる生産性向上を目指し、Backlog AIアシスタント（β版）の利用を始めました。

同局の村重剛弘氏と永田浩司氏に、効果を伺いました。

進捗は課題に、手順はドキュメントに集約。Backlogで迷わない運用を構築

── まずは、Backlogを導入された背景を教えてください。

当時は全社的なDX推進プロジェクトが立ち上がっており、DXの一環で導入しました。それまではExcelやチャットツールのタスク管理機能を利用していたのですが、情報が散在し、プロジェクトの全体像が把握しにくくなっていました。候補として挙がっていた他社のタスク管理ツールも、エンジニア向きで万人が活用できるものではなく・・・

多機能でありながら非エンジニアでも直感的に使えるツールを求めていたところ、他部署からの勧めでBacklogを導入することになりました。

── 導入したBacklogを、どんな業務で活用されていますか？

ニュースサイト「西日本新聞me」の開発タスクを、計画立案から設計まで一貫してBacklogで管理しています。スポーツメディア「西スポWEB OTTO!」でも、社内で回す一部のタスクを登録し、週次ミーティングもBacklogのドキュメントで管理しています。

外部連携でも活用が進んでいます。当社が福岡の大学生とメディアを共同運営するプロジェクト「学生のミカタ（ガクミカ）」では、学生を「ゲストユーザー」として招待しています。直感的に使えるインターフェースのため、取材の企画立案、スケジュール調整、記事公開までのコミュニケーションがとてもスムーズに進んでいます。学生たちに「◯◯さんが進めた取材の流れ、参考になるから見ておいてね」と伝えることができ、担当者や課題を横断してタスク進行しやすいメリットを強く感じています。

── 導入後、チームの動きはどう変わりましたか？

「Backlogを見れば業務が完結する」という体制が整い、情報の探索コストが大幅に削減されました。
Excelだと、記載されているタスクに対して「この件について教えてください」と別途連絡を取らないといけなかったのが、Backlogでは1つの課題ごとにコメントのやり取りができるので、情報の紐付けがうまくできています。

また、管理の柔軟性も向上しました。詳細な工程管理が必要な開発案件から、大まかな流れを追う企画案件まで、同じツール内で適切に管理できるようになりました。

── 週次ミーティングに、ドキュメント機能を活用いただいているのですね。

ドキュメントは重宝していて、週次ミーティングの議事録以外にも活用しています。

デジタルメディアは改修サイクルが早く、情報が点在して状況を追いにくくなりがちです。定型業務などの手順はドキュメントに蓄積し、日々の進捗は課題に残すことで、メンバーの異動や引き継ぎが発生しても対応しやすくなりました。

以前はシステムの仕様や過去の経緯が不明なために、困ることもありました。「他の人には同じ思いをしてほしくない」と、今はBacklogに情報を残すことを徹底しています。こうすることで、開発に至った経緯はもちろん、開発をやめた経緯や当時の背景なども把握できるんです。

ドキュメントや引き継ぎ資料を作るのは、すごく時間がかかる作業です。でも、できるだけ情報を残しておくことで、業務をリアルタイムで可視化しつつ、組織のナレッジとしても資産化できています。後述の「Backlog AIアシスタント」でも、貯めたナレッジが活きています。

業務報告書作成のボトルネック解決にBacklog AIアシスタントを活用

── 2025年7月から先行モニター向けにご提供したBacklog AIアシスタント（β版）を利用いただいています。ご利用のきっかけは何でしたか？

当時、2週間に1回のペースで提出する自局の業務報告書（レジュメ）作成の効率化のためにAIの活用を模索していました。具体的には、2週間分のBacklogの課題詳細やコメントを外部の汎用的な生成AIに貼り付けて要約させ、それを簡易的な報告資料として加工していたんです。

しかし、このコピペ作業が面倒でした。Backlogで動いている膨大な課題から、報告対象の課題を選別してコピペを繰り返さないといけません。とくに、一つの課題に対してコメントが数十件も連なっている場合、最新状況を把握するだけで一苦労でした。

── Backlogから別の生成AIへのコピペ作業に、手間がかかっていたのですね。

セキュリティ面の不安もありました。特に無料版の生成AIでは入力した情報が学習モデルに使われるリスクもあり、機密情報が漏洩しないよう、入力する情報やプロンプトの書き方には気を揉んでいました。

そんな折、Backlog AIアシスタント（β版）のモニター募集の情報を目にし、これなら今の課題を解決できるかもしれないと考え、すぐに応募しました。

レジュメ作成や振り返りにAIを活用。正確なアウトプットのカギは「Backlogへの情報蓄積」

── Backlog AIアシスタントをどのように活用されていますか？

2025年8月初旬の開発会議で、早速Backlog AIアシスタントにレジュメ作成してもらいました。

Backlog AIアシスタントにこのようなプロンプトを入力すると、該当する課題のリンクやその進捗状況が自動でリストアップされます。レジュメを手作業で作っていた頃のように、進捗のあった課題を目視でピックアップする手間がなくなりました。

さらに、課題の種別を厳密に登録していなくても、内容を判断して「UI/UX改善」や「新コンテンツ企画」「定期メンテナンス」といったカテゴリ分けもしてくれるんです。

出力された結果をBacklogのドキュメントに保存したら、次回以降は以下のような指示をすれば、同じフォーマットで安定した品質のレジュメが出せるようになりました。

また、課題のリンクだけでなくその担当者や状態、課題の概要も出力してくれるので、リンクを毎回開かなくても状況を把握しやすくなりました。

── 手作業でドキュメントにまとめるよりも、スピーディーかつ詳細に情報をまとめられるようになったのですね。

振り返りにも活用しています。例えば以下のようなプロンプトを入力すると、1,000件ほどある課題からその年度のサマリーや総評が出力されます。

「今年の最大の成果は◯◯でしたね」「チャレンジングな一年でしたね」など、ねぎらいの言葉もかけてくれるので、モチベーションも上がりますね。メンバーの成果も可視化できて便利です。Backlog AIアシスタントは、我々チームの一員となっています。

── アウトプットの質を高めるために、意識していることはありますか？

普段から、課題の内容や担当者、期限などの情報入力を徹底しています。他社さんの事例でも、「Backlogにあらゆる情報を入力するのが重要」と書かれているのをよく見かけました。

Backlogに情報が入力されていないと、Backlog AIアシスタントは力を発揮できません。
人間が情報を蓄積しておくことで、AIのアウトプットの質を担保できると感じています。

Backlog AIアシスタントで作業時間が激減。状況把握と振り返りの質も上がった

── Backlog AIアシスタントを導入して、工数はどの程度削減されましたか？

以前はレジュメ作成に1時間ほどかかっていましたが、今はBacklog AIアシスタントが出力したものを軽く添削するだけなので、30分程度で終わります。浮いた時間を、施策の立案や判断といった、人間にしかできない業務に充てられるようになりました。

出力した開発会議のレジュメをさらにBacklog AIアシスタントで簡略化したものが、各部の共有会議でも役立っています。「報告」全般の工数が連鎖的に削減できました。

── Backlog AIアシスタントに感じる価値と、今後の展望をお聞かせください。

Backlog AIアシスタントの最大の価値は、「すべての人が同じ知識を扱えるようになること」だと思っています。Backlogに蓄積された膨大な情報をAIが紐解くことで、「あの人に聞かないとわからない」といった属人化を防ぎ、生きたノウハウとして共有できます。

また、Backlogという一つのツール内で生成AIの活用が完結する点にも利便性と安全性を感じています。

最終的な人間の目によるチェックは欠かせませんが、将来的には人の手が入らなくても100点満点の結果が返ってくる状態を目指したいですね。1時間から30分に短縮できたレジュメ作成の時間を、さらに10分まで縮めたいです。

Backlog AIアシスタントの精度が今後も高まり、情報の整理や要約を任せていくことで、さらに本質的な業務に集中できる環境になることを期待しています。

── 本日は、貴重なお話をありがとうございました！

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※掲載内容は取材当時のものです。