「この人しかできない仕事をなくす」生成AIで実現する脱属人化！業務が回り出す具体策と成功事例を解説

属人化とは、社内において一部の業務や作業を特定の担当者に依存してしまっている状態のことです。1つの業務をこなすのに、特定の担当者の力に依存しているようでは、その担当者が退職・異動した際に困ってしまいますよね。

そこで、属人化を解消するための手段として、生成AIの活用がおすすめです。

今回は、属人化を生成AIで解決する方法や実際の事例をご紹介します。最後までご覧いただくと、属人化の対策を講じることで、組織全体の活性化にもつながります。

ぜひ最後までご覧ください。

脱属人化には生成AI

日々のルーティン業務が忙しい、共有の仕方がわからないなどの理由で、特定の業務が特定の担当者に依存してしまう属人化が起きている仕事場は多いです。

これをそのまま放置しておくと、担当社員が退職・異動した際に業務が回らなくなったり、企業全体や周りの社員の成長機会が失われたりするリスクがあります。

そんなとき、脱属人化に役立つ強力なツールが生成AIです。生成AIなら日々の業務を効率化できるのに加え、チャットボットやアシスタントサービスなどを通じて、社内の情報を蓄積して満遍なく共有できます。

属人化とは？

属人化とは、特定の業務が特定の担当者の知識・経験に依存してしまい、他の社員が同じ品質で対応できない状態を指します。

業務手順が明文化されておらず、ノウハウが担当者の頭の中に留まっている状態が典型例です。

この状態が続くと、メンバーが変わるたびに業務の停滞や引き継ぎの混乱が生じ、組織全体の生産性に悪影響が出てしまいます。

属人化が起きる原因

属人化が発生する主な原因は、7つあります。

• 忙しくて情報共有の時間が取れない
• 情報を共有する仕組みが整っていない（マニュアルやナレッジの整理不足）
• 業務が複雑で、言語化しにくい（経験に頼った暗黙知や形式知が多い）
• 専門性が高く、他の人に教えるのが大変
• 評価制度が「個人の成果」に偏っている
• 引き継ぎを前提とした文化がない
• 現場リーダーが多忙で、孤立しがち

特に多いのが、情報共有・ナレッジ化の不足です。業務マニュアルや手順書が整備されていないと、担当者の記憶や感覚に依存しやすくなります。

また、業務共有の必要性を感じていても、忙しくて時間を確保できないことも少なくありません。

属人化が生むリスク

属人化を放置すると、組織にさまざまなリスクが生じます。

• 担当者の退職・異動で業務が止まるリスクが高い
• 品質が安定せず、ミスに気づきにくい
• 特定の人に負担が集中し、長時間労働につながる
• ナレッジが蓄積されず、教育・育成が進まない
• 業務がブラックボックス化し、改善や改革が進まない

代表的なのが、担当者の退職・異動による業務のストップです。特定の人しかわからない作業があると、引き継ぎに膨大な時間がかかり、プロジェクトが遅延します。

また、対応品質のばらつきが生まれやすく、顧客対応やデータ作成などの属人化はトラブルの原因になりかねません。

さらに、新人育成コストの増大も大きな問題です。属人化した状態では教育が属人的になり、育成に時間がかかります。結果として、組織全体の生産性と競争力の低下につながります。

生成AIによる属人化解消の方法

生成AIによる属人化解消の方法は、以下4通りの手段があります。

• ノウハウの提供
• 社内データに基づくコンテンツの生成
• 業務フローの生成
• AIエージェントによる業務自動化

それぞれ紹介していくので、ぜひ参考にしてみてください。

ノウハウの提供

生成AIを使えば、ノウハウの提供を迅速におこなえます。たとえば、ソフトウェアの使用中に何かトラブルが発生した際、解決方法を生成AIに質問するだけで瞬時に回答を得られます。

なお、ChatGPT API等のクラウドAIとRAGを組み合わせたものを使用すれば、より専門的で最新の情報にもアクセス可能です。RAGとは、外部のデータベースにアクセスして情報を検索できるようにする仕組みのことで、論文などの専門性が高い情報にもアクセスできます。

クラウドAIを利用して、自社システムから生成AIを呼び出せるようにすれば、操作性は今までとほとんど変わらずに生成AIを利用できるようになるので、企業全般に使えますよ。

社内データに基づくコンテンツの生成

生成AIなら、社内データに基づいてコンテンツを生成できます。こちらもRAGを使用して、外部のデータにアクセスして情報を取得する仕組みです。

たとえば、社内の過去の文書を参考に、メールや文章、社内問い合わせ用にFAQの生成などもできます。一部の担当者の業務負担が減るので、ぜひやってみてください。

業務フローの生成

生成AIは、業務フローの生成にも活用できます。既存の業務をわかりやすくまとめて、業務フローにするのは手間がかかりますが、生成AIならそれらの手間がほとんどかかりません。

自分が担当している業務手順を生成AIに伝えるだけで、あとは生成AIが誰がみてもわかりやすい形に整えてくれます。これで特定の業務を特定の担当者だけが対応する状況を打破できるので、積極的に生成AIを活用していきましょう。

AIエージェントによる業務自動化

AIエージェントを自社のシステムに組み込めば、普段のルーティン業務を自動化できます。たとえば、毎日実施しているタスク管理や報告メール作成などです。

また、高度なAIエージェントであれば、稀に発生する非定型の業務にも対応できます。プレスリリースやメールマガジンの作成がよい例です。

AIエージェントについて詳しい情報が知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

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生成AIで属人化を解消するためのロードマップ

属人化を解消するには、「業務の見える化→標準化→AI活用」という流れで取り組むことが最も効果的です。属人化は単独の対策では解決できず、業務の棚卸しから仕組みづくり、そして生成AIによる効率化までを一貫して進めることが求められます。

以下に、実務でそのまま使える属人化解消のためのステップをまとめました。

1. 業務内容を洗い出し、属人化している点を明確にする
2. 業務を標準化し、マニュアルや手順を整備する
3. ナレッジを集約し、共有しやすい環境を整える
4. 生成AIやRAGを活用し、情報検索・文書作成を効率化する
5. AIエージェントでルーティン作業を自動化し、再属人化を防ぐ

このプロセスを踏むことで、情報が属人化し続ける構造そのものを断ち切り、再び属人化が発生するのも防げます。

生成AIで属人化を解消する際の注意点やよくある失敗例

生成AIは属人化を解消する強力な手段ですが、やみくもに導入すれば期待した成果が出ないこともあります。

特に属人化が深刻な組織ほど、AIが扱うデータや業務フローも整理されていないため「生成AIを導入したのに逆に混乱した」というケースも少なくありません。

ここでは、導入前に押さえておくべき注意点を解説します。

社内データが整っていないと誤回答が増える

生成AIの精度は「入力データの質」でほぼ決まるため、社内データが整理されていない状態では誤回答が増えます。

特に、文書が古かったり、内容が矛盾していると、そのまま誤った判断基準を生成AIが学習しかねません。

結果として、FAQ生成・文書作成・検索回答のどれも品質が安定せず、結局人が確認し直す状態になり、導入効果が薄れてしまいます。

そのため、最初の段階で社内の文書整理・フォルダ構造の見直し・情報の最新版管理など、データの品質を整える取り組みを優先しましょう。

業務フローが曖昧だと生成AIも正しく動けない

生成AIは明確なルールや一貫した業務フローを前提に動くため、業務が属人化している状態では正しく判断できません。

属人化している典型例

• 担当者ごとに手順が違う
• 使っているフォーマットがバラバラ
• 判断基準が言語化されていない

こうした曖昧さはすべて生成AIにとって「矛盾した情報」になり、回答のブレや誤判断を引き起こします。

そのため、生成AIの導入前に、最低限の業務手順・判断基準・用語ルールを揃え、業務フローを明確にしましょう。

セキュリティ体制が不十分だと情報漏洩につながる

生成AIを安全に運用するためにも、セキュリティとガバナンスの整備が欠かせません。

これが不十分なまま導入すると、情報漏洩や誤った権限設定によるトラブルが発生し、生成AIの活用が逆効果になる可能性があります。

特に社内文書には機密情報や個人情報が含まれるため、細心の注意が必要です。

どの情報をAIに渡せるのか明確に分類し、ログ管理やプロンプトの利用ルールを整えておきましょう。

生成AIを導入するだけでは属人化が解消されない

生成AIは導入した瞬間に成果が出るわけではなく、「運用しながら改善を繰り返すプロセス」があって初めて効果が生まれます。

これを理解できていないと、導入後に「結局使われないAI」になり、投資が無駄になるリスクがあります。

実際には、生成AIの回答精度を高めるために、定期的なチューニングやプロンプト改善、誤回答の振り返りが欠かせません。

また、現場ユーザーがAIを活用し続けられるよう、操作方法の教育や利用ガイドラインの整備も必要です。

生成AIによる属人化解消の事例10選

ここからは、生成AIを使って実際に属人化解消の対策を実施した企業の事例をご紹介します。

今回紹介するのは、以下10個の企業・自治体です。

• 横須賀市
• デロイト トーマツ コンサルティング合同会社
• 株式会社星野リゾート
• アサヒビール株式会社
• パナソニック コネクト株式会社
• LINEヤフー株式会社
• 東京地下鉄株式会社
• コネヒト株式会社
• 株式会社セゾンテクノロジー
• 株式会社くすりの窓口

それぞれの事例から、自社の業務に取り入れられるものを見つけて、真似できるものから真似していきましょう。

横須賀市

神奈川県横須賀市は、コリニア株式会社と協力してRAGを活用した生成AIの導入を実施しました。これは必要な情報へのアクセスを多く必要とする「契約締結業務」の際、職員にこれまでかかっていた負担を軽減することを目的としています。※1

なお、このプロジェクトは実証実験として2024年9月末までおこなわれ、2025年6月以降は本格実装に向けて動いています。

実証実験の結果、RAGシステムの性能向上には「検索アルゴリズムの質」だけでなく、「参照させる文書の質」が重要だと結論づけていました。※2

実証実験では、GPTsやDifyなどのローコードツールを用いて、契約締結業務の問い合わせ対応を試みたものの、複雑な問い合わせに対しては十分な回答品質を確保できなかったとのことです。

そこで、庁内に点在する規程やマニュアルを再構成し、生成AIが理解しやすい形で整理・最適化しました。

最終的には、複雑な問い合わせの大半に対して、実務でそのまま活用できる水準の回答を得られるようになったとのことです。

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社は、RAGの利便性や精度を向上する技術を搭載した多機能RAGアプリを開発しました。※3

同社は、元々RAGを活用する際に多くの方が課題に感じていた「大量のドキュメントの中から必要な情報を検索できない」「ドキュメント中のグラフやチャート」などの問題を解決するため、これらに対応できるアプリを開発しています。

検索精度や回答速度が高レベルに達しているとのことなので、普段RAGの活用で課題を感じている方は利用を検討してみてください。

株式会社星野リゾート

株式会社星野リゾートは、宿泊予約施設にて生成AIを使ったオペレーター支援ツール「KARAKURI assist」を導入しました。※4

その結果、宿泊予約センターの電子メール作成業務のプロセス改善や自動応答の促進、新人の早期戦力化が実現されたとのことです。今後は、生成AIによるメールの返信代筆も順次実施していくとのことなので、ますますの業務効率化が見込まれます。

アサヒビール株式会社

アサヒビール株式会社は、MicrosoftのAzure OpenAI Serviceが提供する生成AIを用いた社内情報検索システムを試験的に導入しました。※5

まずはR&D部門の社員を対象に始めて、将来的にはアサヒグループ全社の技術情報を集約・整理して商品開発などに活かしていくとのことです。

なお、情報が外部に漏れない環境を重視してAzure OpenAI Serviceを選んだとのことなので、こうした姿勢は見習いたいですね！

パナソニック コネクト株式会社

パナソニック コネクト株式会社は、Open AIのLLMをベースに開発した自社向けのAIアシスタントサービス「ConnectAI」を業務に活用しています。※6

業務生産性向上・社員のAIスキル向上・シャドーAI利用リスクの軽減を目的に、国内の全社員12,400人が利用したとのことです。

その結果、単純な質問の回答から戦略策定の基礎データ作成といったものまで効率化でき、最終的には1年で全社員18.6万時間の労働時間削減に成功しました。

LINEヤフー株式会社

LINEヤフー株式会社は、RAG技術を活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員向けに導入しています。※7

社内ワークスペースツールや社内データから情報を参照して、従業員からの質問に対して端的に回答する仕組みです。

エンジニアがコーディングする際に、技術スタックの検索・選定にかかる工数・時間を削減できたほか、広告事業のカスタマーサポート業務では、テスト導入段階で約98%の正答率を達成しています。

東京地下鉄株式会社

東京地下鉄株式会社（東京メトロ）は、Allganizejapan株式会社と協力して、顧客向けチャットボットの導入、およびカスタマーセンターの業務に生成AIを使ったシステムを導入すると公表しています。※8

これら2つの取り組みは、なんと鉄道会社初の試みだそうです。チャットボット機能を強化したり、忘れ物に関する問い合わせがより便利になるとのことなので、利用者の立場としても楽しみですね！

コネヒト株式会社

コネヒト株式会社は、ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました。※9

元々、ChatGPTなどの生成AIが質問に対して一般的な回答しかできず、自社に適した形での回答が得られないことが動機となったようです。

実際に、仕組み導入後の回答も添付されていますが、確かにユーザーの質問に対して、コネヒト株式会社の制度を絡めた回答内容に昇華されていました。

顧客の問い合わせに対して、AIチャットボットで効率化を図りたい場合は参考にしてみてください。

株式会社セゾンテクノロジー

株式会社セゾンテクノロジーは、生成AIの調査環境の整備と全社的な活用を見据えて「LLM Mavericks」を設立しました。具体的な取り組みとして、Slack AIチャットボットの導入やAzure OpenAI Serviceを活用したWeb AIチャットボットの導入を進めています。※10

また、生成AIを導入するだけではなく、ガイドラインの整備もおこなって全社に展開しているのとことなので、こうした姿勢は見習っていきたいところです。

株式会社くすりの窓口

株式会社くすりの窓口は、RAG技術を活用した社内向け生成AIチャットボットをPoC検証用として導入しています。※11

同社が展開している「EPARKくすりの窓口」や「EPARKお薬手帳」などで、顧客からの問い合わせに対する回答内容にバラつきがあることを受けて、今回の生成AIチャットボットの開発に至ったそうです。

現状はまだ回答精度に課題があるものの、製品マニュアルの修正・追加を通じて改善を図り、社内ローンチを目指していくと公表しています。

なお、生成AIで業務を自動化する方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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生成AIで属人化を解消する際によくある疑問

生成AIで属人化を解消しよう

生成AIを利用すれば、企業が日頃から悩まされている属人化問題を解決に導けます。

生成AIが属人化解消のためにできることを以下にまとめました。

【生成AIが属人化解消に向けてできること】

• ノウハウの提供
• 社内データに基づくコンテンツの生成
• 業務フローの生成
• AIエージェントによる業務自動化

上記を通じて、日々のルーティン業務が効率化されるとともに、組織の活性化につながります。

本記事でも10個の企業事例をご紹介しているので、参考にしながら生成AIで属人化対策を始めてみてください。

最後に

いかがだったでしょうか？

生成AIを活用した属人化対策は、業務の効率化だけでなくリスク管理の面でも大きな効果を発揮します。AIによる知識の共有と業務の標準化を進め、組織全体の生産性向上を実現してみてください。

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【監修者】田村 洋樹

株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。

これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。