近年、企業の競争力向上や働き方改革の推進に伴い、AI（人工知能）による業務効率化が急速に注目を集めています。人材不足や業務の複雑化など多くの課題を抱える企業にとって、AIは単なるトレンドではなく、ビジネスの持続可能性を高める重要な戦略的ツールとなっています。
この記事では、AI業務効率化のメリット・デメリットから具体的な導入手順まで解説します。
AIで業務効率化が注目される理由とは？
近年、多くの企業でAIによる業務効率化が進められています。なぜ今、AIに注目が集まっているのでしょうか。その背景には、社会的な要因や技術的な進展が深く関わっています。
企業がAI活用を急ぐ社会的背景
業務効率化へのニーズが高まっている最大の理由は、日本社会が直面している人口減少と労働力不足です。厚生労働省の統計によれば、2040年の生産年齢人口は5,978万人と2020年の生産年齢人口（7,406万人）と比較して1,428万人減少することが見込まれています（参考：「令和4年版厚生労働白書」）。このような状況下で企業が持続的な成長を実現するためには、限られた人的リソースで最大の効果を生み出すことが不可欠です。
また、新型コロナウイルスの感染拡大をきっかけに、テレワークやリモートワークの導入が急速に進み、デジタル化やオンライン化が加速しました。これにより、企業はより効率的なビジネスプロセスの構築を求められるようになっています。
さらに、経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖」問題も見逃せません。老朽化したレガシーシステムの刷新やデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が急務となる中、AIはその中核技術として位置づけられています。
AIを活用した業務効率化の仕組み
AIを活用した業務効率化は、主に以下の3つの仕組みによって実現されます。
データ分析と予測
AIは膨大なデータから傾向やパターンを学習し、将来の予測を行います。例えば、過去の売上データから需要予測を行い、適切な在庫管理を実現することができます。
自動化と省力化
定型的な業務や反復作業をAIが代行することで、人間はより創造的な業務に集中できるようになります。データ入力や文書作成、スケジュール管理などの業務がこれに該当します。
高度な意思決定支援
複雑なデータを分析し、人間の意思決定をサポートする機能です。例えば、顧客データの分析による最適なマーケティング戦略の提案や、リスク分析による投資判断の支援などが挙げられます。
これらの仕組みは、単独でも強力ですが、複数を組み合わせることでさらに効果を発揮します。例えば、データ分析によって得られた知見を自動化システムに反映させることで、より精度の高い業務効率化が実現できるのです。
こうしたAIの力をビジネスの現場にスムーズに取り込むには、業務に即した仕組みと、それを支える柔軟なシステム基盤が欠かせません。
SCSKが提供する、「PROACTIVE」は、経営と現場をシームレスにつなぐビジネスプラットフォームです。AI ネイティブな次世代型 ERP を中核におき、会計、人事給与、販売・生産管理まで、各領域 の業務課題に解決策を提供する「業務特化型オファリング」と、卸・商社、製造、建設、サービス業向けのベストプラクティスと組み合わせ、各業界が抱える特有の経営課題に対してワンストップで解決策を提供する「業界特化型オファリング」により、「業務効率化・自動化」や「高度な経営判断」を実現します。
AIと生成AI・RPAの違い
業務効率化のためのテクノロジーとして、AI、生成AI、RPAという言葉をよく耳にしますが、これらの違いを正確に理解している方は意外と少ないかもしれません。それぞれの特徴と違いを明確にしましょう。
AI（人工知能） は、人間の知的能力を模倣するコンピュータシステムの総称です。データの分析や学習、判断、予測などの機能を持ち、幅広い分野で活用されています。大きく分けると、特定の作業に特化した「特化型AI」と、より汎用的な能力を持つ「汎用型AI」に分類されます。
生成AI は、AIの一種で、新しいコンテンツを創造する能力を持つシステムです。テキスト、画像、音声、動画などを自動生成することができ、ChatGPTやMidjourney、Stable Diffusionなどが代表例です。生成AIは特に創造的な業務やコンテンツ制作において大きな効果を発揮します。
RPA（Robotic Process Automation） は、定型的な業務プロセスを自動化するテクノロジーです。事前に定義されたルールに基づいて作業を実行するため、判断を必要としない繰り返し作業に適しています。RPAはAIを組み込むことで、より高度な自動化を実現することも可能です。
これらの技術の主な違いを表にまとめると、以下のようになります。
| 特徴 | AI | 生成AI | RPA |
|---|---|---|---|
| 主な機能 | データ分析、学習、判断、予測 | コンテンツの自動生成 | 定型作業の自動化 |
| 判断能力 | 自ら学習し判断可能 | 創造的な判断が可能 | 事前に定義されたルールに従う |
| 適した業務 | 分析、予測、意思決定支援 | コンテンツ制作、アイデア発想 | 繰り返し作業、データ入力 |
| 柔軟性 | 環境変化に適応可能 | 多様なパターンを生成可能 | 変化に弱い（再設定が必要） |
これらのテクノロジーは競合するものではなく、相互に補完し合うことで最大の効果を発揮します。例えば、RPAとAIを組み合わせることで、単純作業の自動化だけでなく、状況に応じた判断も可能になります。また、生成AIは人間のクリエイティブな作業を支援し、新たな価値創出に貢献します。
【内部リンク】【事例で解説】RPAのメリットを活かす、ERPとの連携とは？ | コラム | クラウドERP PROACTIVE－SCSK
AI導入によって業務効率化ができる具体的な業務を紹介！
AIは多岐にわたる業務で活用可能ですが、特に効果を発揮する代表的な業務分野を紹介します。
文書・資料作成
近年、生成AIの発展により、文書作成の効率化が急速に進んでいます。例えば、ChatGPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）を活用することで、報告書やプレゼン資料、企画書などの作成時間を大幅に削減できます。
また、Adobe FireflyなどのAI画像生成ツールを活用すれば、専門的なデザインスキルがなくても、魅力的なビジュアル資料を作成することが可能になります。
データ分析・調査業務
データ分析は、AIが最も得意とする分野のひとつです。膨大なデータから意味のあるパターンや傾向を抽出し、ビジネス上の意思決定に役立てることができます。
また、市場調査においても、AIによる情報収集・分析が威力を発揮します。
カスタマーサポート業務
AIチャットボットや音声認識技術を活用したカスタマーサポートの自動化も、効率化の代表例です。24時間365日対応可能なAIアシスタントは、顧客満足度の向上とコスト削減の両方を実現します。
カスタマーサポートの自動化によって、人的リソースをより複雑な問題解決や顧客関係の構築に集中させることができるようになります。
営業活動
営業活動においても、AIは大きな効果を発揮します。顧客データの分析による見込み客の抽出や、最適なアプローチ方法の提案、営業トークの改善など、多岐にわたる支援が可能です。
また、営業活動において重要な顧客情報の管理や分析も、AIを活用することでより精度高く、効率的に行うことが可能になります。顧客の購買パターンや嗜好を分析し、パーソナライズされた提案を行うことで、成約率の向上にもつながります。
AIを導入するメリット
AIを導入することによって、企業はさまざまなメリットを享受することができます。主な導入メリットについて、詳しく解説します。
生産性の向上
AIの導入による最も大きなメリットが、生産性の向上です。AIによる業務の自動化・効率化によって、同じ時間でより多くの成果を生み出すことが可能になります。
AIによる生産性向上のポイントは、以下の3つに集約されます。
単純作業の自動化
データ入力や資料作成などの定型業務をAIが代行
意思決定の迅速化
データ分析に基づく迅速な判断をAIがサポート
創造的業務の支援
アイデア出しや企画立案などにAIの発想力を活用
特に近年は、生成AIの発達により、レポート作成やプレゼン資料の作成など、これまで人間にしかできないと考えられていた業務においても、大幅な効率化が可能になっています。
コスト削減
AIの導入によって、人件費や運用コストの削減が期待できます。特に、繰り返し行われる定型業務をAIに任せることで、人的リソースを最適化することができます。
ただし、AIの導入には初期投資が必要であり、導入コストとランニングコストを考慮した上で、長期的な視点でコスト削減効果を評価することが重要です。一般的に、AIの導入効果は以下のような観点から評価されます。
- 人件費の削減効果
- オペレーションコストの削減
- エラー削減による損失防止
- 業務スピードアップによる機会損失の防止
AIを導入するデメリット
AIの導入には多くのメリットがありますが、同時にいくつかのデメリットや課題も存在します。導入を検討する際には、これらのデメリットを十分に理解し、適切な対策を講じることが重要です。
セキュリティリスクがある
AIシステムを導入する際の主要な懸念事項のひとつが、セキュリティリスクです。AIの学習には大量のデータが必要であり、それらのデータには企業の機密情報や顧客の個人情報が含まれる場合があります。
特に生成AIを活用する場合、入力したデータが学習データとして使用される可能性があるため、機密情報の取り扱いには十分な注意が必要です。クラウドベースのAIサービスを使用する際には、データの所在や管理方法について、事前に確認することが重要です。
アウトプット精度の問題
AIが生成する結果の精度や信頼性は、依然として大きな課題のひとつです。特に生成AIでは「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる、事実とは異なる情報を提示してしまう問題が知られています。
この問題は、AIが学習したデータの質や量、モデルの設計などによって影響を受けます。例えば、特定の業界やドメインに特化した情報が学習データに少ない場合、その分野に関する生成結果の精度は低くなる傾向があります。
AIでの業務効率化を成功させるための手順
AI導入によって業務効率化を成功させるためには、計画的かつ戦略的なアプローチが必要です。具体的な手順について解説します。
（1）AIの導入目的を明確に設定する
AI導入の第一歩は、明確な目的設定です。「何のためにAIを導入するのか」「どのような成果を期待するのか」を具体的に定義することが重要です。
目的設定の際には、以下のポイントを考慮しましょう。
課題の特定
現在の業務における課題や非効率な点を明確にする
KPIの設定
成功を測定するための具体的な指標を決める
期待効果の試算
AI導入による効果を具体的な数値で予測する
ステークホルダーの合意形成
関係者間でAI導入の目的と意義を共有する
例えば、「カスタマーサポート業務の問い合わせ対応時間を30%削減する」「データ入力作業の人的コストを50%削減する」など、具体的かつ測定可能な目標を設定しましょう。
明確な目的設定がなければ、AIの機能だけに注目した「技術のための技術導入」になりがちです。目的を明確にすることで、AIの導入範囲や選定すべきツールも自ずと明らかになります。
（2）導入する業務を洗い出して優先順位を決める
すべての業務に対して一度にAIを導入するのは現実的ではありません。効果的な導入のためには、AI適用に適した業務を洗い出し、優先順位をつけることが重要です。
業務の洗い出しと優先順位付けは、以下のステップで進めると効果的です。
業務の棚卸し
組織内のすべての業務プロセスを洗い出す
AIの適合性評価
各業務がAI適用に適しているかを評価する
効果の試算
AI導入による効果（時間削減、コスト削減など）を試算する
実現可能性の評価
技術的・組織的な観点から実現可能性を評価する
優先順位の決定
効果と実現可能性のバランスから優先順位を決める
一般的に、以下のような特性を持つ業務はAI導入の優先度が高いと考えられます。
- 定型的で繰り返し行われる業務
- データ量が多く、人手による処理が困難な業務
- ミスが発生しやすく、精度向上が求められる業務
- 時間的制約が厳しく、迅速な処理が求められる業務
最初は小規模かつ効果が見えやすい業務からスタートし、成功体験を積み重ねながら段階的に適用範囲を広げていくアプローチが推奨されます。
（3）自社に合ったAIツールの選定方法を具体的に示す
AI導入の成否を左右する重要なポイントが、自社の業務に適したAIツールの選定です。市場には多種多様なAIソリューションが存在するため、自社の目的や課題に最適なものを選ぶことが重要になります。
特に近年は、自社特有の業務に柔軟にカスタマイズできるツールや、特定の業界・業種向けに特化したAIソリューションも増えています。初期段階では、導入が容易で即効性のある「Low Hanging Fruit（手の届きやすい果実）」から始め、段階的に高度な導入を進めていくアプローチが有効です。
また、AI導入の際は、単一のツールに依存するのではなく、複数のAIツールを組み合わせるハイブリッドアプローチも検討すべきです。例えば、RPAとAIの組み合わせや、異なる特性を持つ複数のAIを用途に応じて使い分けることで、より効果的な業務効率化が実現できます。
（4）社内への導入計画とフォローアップ体制を構築する
AIの導入は技術的な側面だけでなく、組織的な側面も含めた総合的な取り組みが必要です。効果的な導入のためには、計画的なアプローチとフォローアップ体制の構築が不可欠です。
導入計画とフォローアップ体制の構築において特に重要なのは、現場の声に耳を傾け、AIと人間の適切な役割分担を実現することです。AIは人間の仕事を奪うものではなく、人間がより創造的で付加価値の高い業務に集中するための支援ツールであるという認識を組織全体で共有することが大切です。
また、AI導入の成果は一度きりの評価ではなく、継続的なモニタリングと改善が必要になります。定期的な効果測定とフィードバックの収集を行い、PDCAサイクルを回していくことで、長期的な業務効率化を実現することができます。
まとめ
AIによる業務効率化は、企業の競争力向上と持続的成長を実現するための重要な戦略となっています。この記事で解説したように、AI導入には生産性向上やコスト削減などのメリットがある一方、セキュリティリスクやアウトプット精度の問題などのデメリットも存在するため、バランスのとれた導入計画が不可欠です。
AI導入の成功には、明確な目的設定、適切な業務選定、最適なツール選択、そして組織内の理解と協力が重要であり、これらを踏まえた戦略的なアプローチが企業の業務効率化を実現します。
