多くの企業で、特定の担当者だけが業務の詳細を把握している「属人化」が深刻な課題となっています。生成AIはこの問題を解決する強力なツールとして注目されていますが、同時に新たな属人化リスクを生み出す可能性もあります。本記事では、生成AIを活用して属人化を解消する具体的な方法から、導入時の注意点まで、実際の成功事例を交えながら詳しく解説します。読み終える頃には、あなたの組織に最適な属人化解消のアクションプランを立てることができるでしょう。
生成AIが属人化に与える影響とは
生成AIの普及により、企業の業務属人化に対する考え方が大きく変わりつつあります。これまで解決が困難だった属人化問題に新たな解決策をもたらす一方で、AIそのものが新しい属人化を生み出すケースも見られます。
生成AIが属人化を助長するケース
生成AIの導入が必ずしも属人化の解消につながるわけではありません。AI活用スキルの格差により、特定の担当者のみがAIを効果的に使いこなし、その結果として新たな属人化が生まれることがあります。
例えば、プロンプトエンジニアリングに長けた社員だけが高品質な結果を得られる状況では、その社員への依存度が高まります。また、生成AIの出力結果を適切に評価・修正できる専門知識を持つ担当者に業務が集中するケースも見られます。
生成AIが属人化を解消するポテンシャル
一方で、生成AIは属人化解消の強力な武器となり得ます。暗黙知の明文化や業務プロセスの標準化において、従来手法では困難だった課題を解決できる可能性があります。
熟練者の判断基準や経験則を自然言語で記録し、生成AIがそれを参照（検索）して回答できるようにすることで、誰でもアクセス可能な知識ベースを構築できます。これにより、特定の人材に依存していた業務を組織全体で共有し、標準化することが可能になります。
生成AIで属人化を早期に解消するべき理由
属人化の放置は組織に深刻な影響をもたらします。ここでは、属人化を早期に是正する必要性と、生成AIが有効になり得る理由を整理します。
業務継続性が危険にさらされる
属人化された業務を担当する社員が退職や病気で離脱した場合、組織の業務が停止するリスクがあります。その人がいないと業務が止まる『単一障害点』となった人材への依存は、事業継続性を脅かす重大な問題です。
特に、顧客対応や技術サポートなど、外部との接点を持つ業務が属人化している場合、その影響は直接的に顧客満足度や売上に跳ね返ります。生成AIを活用することで、、知識の蓄積・検索・共有を支援し、属人化リスクの分散につなげられます
コストと生産性に悪影響が出る
属人化が進むと、特定担当に負荷が偏り、残業増や非効率につながることがあります。特定の担当者に業務が集中することで、残業時間の増加や人材の確保が困難になり、結果として組織全体のコストが上昇します。
また、属人化された業務では標準化が進まないため、同じ作業でも担当者によって所要時間や品質にばらつきが生じます。生成AIによる業務の標準化と自動化により、こうしたコスト問題を根本的に解決できます。
組織の学習とイノベーションが停滞する
属人化が進むと、知識の共有や新しいアイデアの創出が阻害されます。知識が部署ごとに孤立する『ナレッジサイロ』が形成され、組織全体での学習機会が失われてしまいます。
生成AIを活用して暗黙知を明文化し、組織全体でアクセス可能な状態にすることで、集合知の活用とイノベーションの促進が可能になります。これは特に、技術革新の激しい業界において競争優位性を維持するために不可欠な要素です。
生成AIで属人化を解消する具体的手法
生成AIを活用した属人化解消には、複数のアプローチが存在します。それぞれの手法の特徴と効果的な活用方法を具体的に解説します。
ナレッジを自動で抽出して可視化する
熟練者が持つ暗黙知を生成AIで抽出し、組織全体で共有可能な形に変換します。対話型AIインタビューにより、経験則や判断基準を体系的に聞き出し、構造化されたナレッジベースとして蓄積。
例えば、ベテラン営業担当者の顧客アプローチ手法をAIが分析し、再現可能なフレームワークとして整理すれば、新人でも新人でも一定水準に近づける仕組みを作れます
業務フローをAIでテンプレ化する
複雑な業務プロセスの整理・手順書化・テンプレ作成を生成AIで支援できます。プロセスマイニングと組み合わせることで、効率的な業務手順を特定し、組織全体で活用できる形に整備します。
AIエージェントで定型作業を自動化する
定型的な業務をAIエージェントに委譲することで、人的リソースを付加価値の高い業務へシフト。RPA（Robotic Process Automation）と生成AIを組み合わせることで、より柔軟で高度な自動化を実現します。
ドキュメントとFAQを自動で更新する
業務マニュアルやFAQの作成・更新を支援し、情報の更新頻度を上げられます。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用することで、社内の膨大な文書から関連情報を自動抽出し、包括的な回答を生成します。
生成AI導入で属人化対策を成功させる運用設計
生成AIを活用した属人化解消を成功させるためには、技術導入だけでなく、組織運用の設計が重要です。実効性のある運用体制の構築方法を詳しく解説します。
データ整備とプロンプト設計を標準化する
生成AIの効果を最大化するためには、高品質なデータと効果的なプロンプトの標準化が不可欠です。データガバナンスを確立し、組織全体で一貫した品質基準を設けることが重要になります。
プロンプトテンプレートを作成し、誰でも同等の結果を得られる仕組みを構築することで、生成AIの使用自体が属人化することを防げます。また、定期的なプロンプトの見直しとアップデートにより、継続的な改善を図ることができます。
役割と権限を明確にする
生成AIシステムの管理・運用における役割分担を明確に定義することで、新たな属人化を防止できます。RACI（Responsible, Accountable, Consulted, Informed）マトリックスを活用して、各プロセスでの責任の所在を明確にすることが効果的です。
AI管理者、コンテンツ管理者、品質管理者など、複数の役割を設けることで、特定の個人に依存しない運用体制を構築できます。また、権限の適切な分散により、セキュリティリスクの軽減も図れます。
効果指標で改善を可視化する
属人化解消の効果を定量的に測定し、継続的改善につなげることが重要です。KPI（Key Performance Indicators）として、業務処理時間の短縮率、品質のばらつき減少、ナレッジ共有の頻度などを設定します。
段階的に導入して現場を巻き込む
一度に大規模な変更を行うのではなく、段階的な導入により現場の受け入れを促進することが成功の鍵となります。パイロットプロジェクトから開始し、成功事例を積み重ねることで、組織全体への浸透を図ります。
現場の声を積極的に収集し、フィードバックを反映することで、実用性の高いシステムを構築できます。また、従業員への教育・研修プログラムを充実させることで、生成AIファーストの文化醸成を促進できます。
生成AIが招く新たな属人化リスクと対策
生成AI導入により、従来とは異なる新たな属人化リスクが発生する可能性があります。これらのリスクを事前に把握し、適切な対策を講じることが重要です。
モデル偏りが知識を歪める危険
生成AIのモデルが持つ偏りにより、組織の知識体系が歪められるリスクがあります。アルゴリズムバイアスが特定の視点や判断を強化し、多様性のない意思決定を促進する可能性があります。
このリスクを軽減するためには、複数の異なるモデルを並行して使用し、結果を比較検証する仕組みが必要です。また、人間による定期的な監査と修正プロセスを設けることで、偏りの蓄積を防ぐことができます。
特定ベンダー依存のリスク管理
単一ベンダーへの依存は“ベンダーロックイン”のリスクを高め、運用・移行判断が特定担当に集中するなど、結果として属人化を招くことがあります。ベンダーロックインにより、サービス停止や価格変更が組織運営に重大な影響を与える可能性があります。
マルチベンダー戦略を採用し、複数のAIソリューションを組み合わせることで、依存リスクを分散できます。また、オープンソースの活用やクラウド間での移行可能性を確保することも重要な対策となります。
情報漏えいとアクセス管理を強化する
生成AIシステムが機密情報を学習・処理することで、情報漏えいのリスクが高まります。ゼロトラストセキュリティモデルを採用し、すべてのアクセスを検証する仕組みが必要です。
データの分類と適切なアクセス権限の設定により、必要最小限の情報のみをAIが処理する環境を構築します。また、監査ログの詳細な記録により、不正アクセスや情報の不適切な使用を早期に発見できる体制を整えることが重要です。
説明可能性と監査の体制を整える
生成AIの判断プロセスがブラックボックス化することで、結果の妥当性を検証できなくなるリスクがあります。説明可能AI（XAI：Explainable AI）の導入により、AIの判断根拠を人間が理解できる形で提示することが重要です。
定期的な監査体制を構築し、AIの出力結果と実際のビジネス成果との整合性を検証します。これにより、AIシステムの信頼性を維持し、適切な活用を継続できる環境を確保できます。
生成AIで属人化を解消した導入事例と効果
実際の導入事例を通じて、生成AIによる属人化解消の具体的な効果と成功要因を詳しく見ていきましょう。各業界での成功パターンから、あなたの組織に適用可能な知見を抽出できます。
自治体での業務標準化事例
横須賀市は、コリニア株式会社と協同してRAGを活用した自治体実務向け生成AIツールの実証実験を実施しています。2024年6月から契約締結業務を対象に実証を開始し、2024年12月から2025年3月末にかけて深掘り実証を実施しました。
この取り組みでは、契約業務に関する内部文書や規定をAIが参照し、職員からの問い合わせに回答する仕組みを検証。文書構造の最適化と最新AIモデルの活用により、27問中24問で正解といえる回答を実現しました。
ただし、実証実験では課題も明らかになりました。文書が存在せず口伝でしか知識が引き継がれていない業務もあり、「たとえ高品質なAIが手元にあっても、元の情報が整っていなければ期待通りの回答は得られません」と報告されています。AIに学習させるためのデータ整備が重要な課題として残されています。
出典：AIで業務知識を取り出す。横須賀市のRAGへの挑戦 ～令和６年度実証結果報告～｜自治体AI活用マガジン（運営：横須賀市）
サービス業での応対品質向上事例
通信業を中心に、生成AIの導入で応対品質を底上げする動きが進んでいます。国内ではソフトバンクが、2024年3月に日本マイクロソフトとの共同開発により、自社コールセンターに生成AIとRAG検索を組み合わせた仕組みの開発を発表しました。
問い合わせ内容をAIが判断して社内データベースから根拠を参照しつつ回答を提示する「LLM自律思考型システム」を開発し、2024年7月以降に順次導入を進めることで、待ち時間の短縮と対応の均質化による顧客満足度向上を目指しています。
参考：日本マイクロソフトとの共同開発により、生成AIでコールセンター業務の自動化を加速｜Softbank
導入効果の定量的な測定結果
1. 専門的ライティング業務での効果
MITとスタンフォード大学の研究者による査読済み研究（Noy & Zhang, 2023）では、ChatGPTを活用した専門的ライティング業務において以下の効果が実証されました：
- 作業時間：40%短縮
- 成果物の品質：18%向上（盲検評価）
- スキルの低い労働者ほど大きな恩恵を受け、労働者間の生産性格差が縮小
出典：Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence | Science
2. カスタマーサポート業務での効果
MIT、スタンフォード大学、ハーバード・ビジネス・スクールの研究者による実証研究（Brynjolfsson et al., 2023）では、5,179人のカスタマーサポート担当者を対象に生成AIツールの効果を測定：
- 生産性：平均14%向上（1時間あたりの解決件数）
- 新人・低スキル労働者：34%の改善
- 経験豊富な高スキル労働者への影響は最小限
- 顧客満足度の向上と従業員の定着率改善も確認
この研究は、AIが優秀な労働者のベストプラクティスを伝播し、新人が経験曲線を早く下る手助けをしている可能性を示唆しています。
出典：Generative AI at Work | NBER Working Paper 31161
3. 新人教育期間の短縮効果
オンライン外国為替取引企業Derivの事例では、Amazon Q Businessを導入したことで：
- カスタマーサポート部門の新人トレーニング期間：45%短縮
- 従来1ヶ月かかっていたオンボーディングが約1週間に短縮
- 採用業務の候補者評価時間：50%削減
出典：Deriv Boosts Productivity and Reduces Onboarding Time by 45 Percent | AWS
研究から見えてきた重要なポイント
効果は労働者のスキルレベルによって異なる
複数の研究が共通して示しているのは、生成AIは経験の浅い労働者や低スキル労働者に最も大きな恩恵をもたらすという点です。これは、AIが熟練者のノウハウを効果的に伝達する役割を果たしているためと考えられます。
品質を維持しながら効率化が可能
単なる時間短縮だけでなく、成果物の品質向上も同時に達成できることが実証されています。これは、AIが単純作業を代替するだけでなく、より良い成果を生み出すサポートをしていることを示しています。
データ整備が成功の鍵
横須賀市の事例が示すように、AIに学習させる元データの品質と整備状況が、導入効果を大きく左右します。暗黙知や口伝の知識を文書化する作業は、依然として人間が取り組むべき重要な課題です。
これらの事例や研究結果から見えてくるのは、生成AIによる属人化解消は「ツール導入」だけでは実現せず、
- ナレッジの構造化
- RAGを前提とした検索設計
- セキュリティを含むエンタープライズ運用
を一体で設計することが成功の鍵であるという点です。
こうした要件を実務レベルで満たし、属人化解消を現実の業務改善につなげるための導入支援サービスが、
株式会社パソナデータ&デザインの『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』です。
株式会社パソナデータ&デザインの『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』で属人化解消を加速
株式会社パソナデータ&デザインが提供する『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』は、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上で生成AIを活用した属人化解消を支援する包括的なソリューションです。企業の具体的なニーズに応じて最適化された導入支援を提供します。
CSや営業現場では、
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同じ質問に毎回違う人が答えている
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新人が「誰に聞けばいいか分からない」
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ベテランに問い合わせが集中して対応が遅れる
といった“見えない属人化”が起きがちです。
本サービスでは、社内FAQ・過去対応履歴・マニュアル・案件資料などを生成AIが横断的に検索・参照できる環境を構築し、誰が対応しても一定品質の回答ができる状態を目指した設計から支援します。
これにより、「探す」「聞く」「待つ」といった無駄なやり取りを減らし、FAQ一次解決率の向上や対応品質の均質化を、現場レベルで実感できるようになります。
まずは小規模な業務（FAQ・問い合わせ対応・社内質問対応など）からPoC（検証）として始めることも可能です。
▼属人化解消をAIで進めたい方はこちら
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まとめ｜生成AIで属人化を解消するための最初の一歩
本記事では、生成AIを活用した属人化解消の具体的な手法から、導入時の注意点、成功事例まで包括的に解説しました。適切な運用設計と段階的な導入により、組織の知識資産を効果的に活用できることがおわかりいただけたでしょう。
- 生成AIは属人化解消の強力なツールだが、新たな属人化リスクも生み出す可能性がある
- ナレッジ抽出、業務フロー標準化、自動化、文書管理の4つのアプローチが効果的
- データ整備、役割分担、効果測定、段階的導入が成功の鍵となる
- モデル偏り、ベンダー依存、セキュリティ、説明可能性のリスク管理が重要
- 実際の導入事例では30-60%の業務効率化を達成している
あなたの組織でも、まずは小規模なパイロットプロジェクトから生成AI活用を始めてみてください。属人化課題の特定と優先順位付けを行い、最適なソリューションを選択することで、組織全体の競争力向上を実現できます。
