1. はじめに

「AI活用のPoCは完了したのに、本番の定期実行にどう組み込むかで止まっている」、「データ基盤とAI基盤、それぞれの処理をつなぐ部分だけが誰の管轄でもない」、「このバッチ処理、動いている仕組みを知っているのは、もう退職したあの人だけ」――こうした声は、業種を問わず多くの企業のIT部門・データ部門・AI推進部門から聞こえてきます。

本連載では、こうした課題に対する一つの選択肢として、オープンソースのワークフローオーケストレーションツール「Kestra」を取り上げます。ワークフローオーケストレーションとは、複数のシステムにまたがる処理を「何を、どの順序で、どのタイミングで実行するか」という単位で一元的に定義・実行・監視する仕組みのことです。第1回となる今回は、Kestraが解決しようとしている課題と、その基本的な考え方を紹介します。

本連載は、マネジメント層から、AI・データ活用の推進担当者、開発者、運用・情報システム部門、セキュリティ・ガバナンス担当者まで、業務の自動化や複数システムの連携に関わるすべての方を対象としています。専門的な内容を扱う回でも、専門用語には都度平易な補足を添えていきますので、技術的な知識の有無を問わず読み進めていただけます。

3. Kestraとは何か

Kestraは、こうしたワークフローオーケストレーションを実現するための基盤であり、データ連携やAIパイプライン、業務バッチなど、対象とする処理の範囲は多岐にわたります。生成AIやLLMを使った業務システムでは、1回の応答生成だけで完結することは少なく、外部データの取得、複数モデルの呼び出し、人による承認、結果の配信といった複数のステップを組み合わせる必要があります。Kestraは、こうした一連のAI処理を「本番で継続的に、決まった通りに動かし続ける」ための実行基盤としても利用されています。

先ほど挙げた3つの壁に対して、Kestraは次のように応えます。

図2：Kestraのアーキテクチャ概念図

こうした対応を支えているのが、Kestraの開発体制とライセンス形態です。Kestraは2021年に設立されたフランスのKestra Technologies社が開発を主導しており、ソースコードはApache 2.0ライセンスのもとで公開されている完全なオープンソースソフトウェアです。GitHub上では27,600以上のスター（開発者からの注目度を示す指標の一つ）を獲得しており、世界中の開発者・企業によって利用・検証が進められています。ライセンスがApache 2.0である点は、商用環境での利用や改変に対する制限が少なく、社内の利用審査においても比較的扱いやすい部類のオープンソースライセンスです。

実際のKestraでは、こうした「何を、どの順序で実行するか」という処理の内容を、画面上でフォームを選んで入力していく「ノーコードビュー」と、テキストで直接記述する「YAML」という書き方の、どちらの方法でも定義できます。

図3：Kestraのノーコードビュー画面のイメージ（実際のUIとは異なる簡略化した図解です）

ノーコードビューで設定した内容は、その場で自動的にYAMLへ変換されて画面にも反映されるため、日常的な設定作業はノーコードビューの操作だけで完結させ、複雑な条件分岐や細かな調整が必要な場面でだけYAMLを直接編集する、という使い分けが可能です。すべての処理を手作業でYAMLとして書き上げる必要はありません。

本稿では、Kestraが処理の内容をどのように表現しているかを分かりやすくお伝えするため、以降はYAMLでの記述を中心に説明します。イメージとしては、料理のレシピや、業務の作業手順書のようなものだと考えてください。プログラミングのような複雑な記号は使わず、「項目名： 内容」という単純な組み合わせを、上から順番に並べていくだけで、処理の内容を表せる書き方です。

例えば、次の例は、「Hello, Kestra!」という一言を記録するだけの、ごく簡単な作業手順書です。

これは、先ほど触れた「作業手順書」の実物です。それぞれの行が何を表しているかを見てみましょう。

つまりこの例は、「print_messageという名前の作業として、『Hello, Kestra!』というメッセージを記録する」という、たった1つのことをしているだけです。プログラミングの知識がなくても、上から順番に読んでいけば、そのまま「何をする作業なのか」を追っていける点が、YAMLの特徴です。

実際の業務で使うワークフローでは、この例のように、扱う対象やシステムに応じたタスクをtasks：の下へ積み重ねていく形で組み立てていきます。書き方の基本パターンは変わらないため、担当者が代わっても、このYAMLを読むだけで「何が、どの順番で動いているか」を追跡できます。これが、担当者交代時にもブラックボックス化しにくい、属人化の壁への対応の実体です。

5. 本連載で扱っていくこと

本連載では、この後の回で、実際の導入事例、Kestraの基本機能と詳細機能、そして実際に手を動かして試すハンズオンチュートリアルを紹介していきます。あわせて、AI活用推進、データ活用推進、開発、運用といった、それぞれの立場から見たKestraの価値についても、並行して取り上げていく予定です。さらに、投資対効果（ROI）やセキュリティ・ガバナンス対応、他ツールとの比較、本番導入までのロードマップといった、実際に導入を判断する際に使える内容も、後半の回で扱っていきます。

なお、Kestraにはオープンソース版に加えて、大企業での本番運用や監査対応を見据えた商用版であるEnterprise Editionが用意されています。また、Kestra社が自らホスティングするマネージドサービス「Kestra Cloud」も、2026年9月時点ではアーリーアクセスで提供中で、正式リリースに向けて準備が進められています。どのような場面でこうした商用版が必要になるのか、またアシストがその導入・活用をどのように支援できるのかについても、連載の中で順を追って解説していきます。

まずは次回、実際にKestraを導入している企業の事例を通じて、ここまで紹介してきた特徴が現場でどのような効果を生んでいるのかを見ていきます。

なお、本連載の内容を待たずに、すぐにでもKestraについてさらに詳しい情報を知りたい場合は、「お問い合わせフォーム」からご連絡ください。

7. イノベーション共創Lab（iLab）について

本連載は、株式会社アシストの「イノベーション共創Lab」（通称iLab）が発行しています。iLabは2026年1月に新設された組織で、「世界の『未知』を、日本の『価値』へ。」をミッションに掲げ、お客様がまだ見ぬ世界の「未知」なるテクノロジーを発掘し、ビジネスを変える「価値」へと変換することを目的としています。

具体的には、（1）テクノロジー調査・発掘を進めるリサーチ・事業化推進、（2）先端企業・部門を対象とした先端テクノロジーの提案・検証や実装支援、（3）ユーザー企業・スタートアップ・アシストの三方共創エコシステムであるS.E.E.D.S.コミュニティの運営という3つの機能を主な活動としています。