AI導入で属人化が悪化する理由と防ぐ仕組みづくり

なぜAIを入れたのに、業務が特定の人に集中してしまうのか？

AI導入によって業務効率化を図る企業が増えていますが、導入方法を誤ると、かえって属人化を加速させる結果を招くケースが報告されています。

World Economic Forumの「Future of Jobs Report 2023」によれば、2027年までに労働者のコアスキルの44%が変化すると予測されており、6割の労働者が2027年までにトレーニングを必要とする一方で、適切なトレーニング機会にアクセスできるのは半数にとどまるとされています（出典：World Economic Forum, Future of Jobs Report 2023）。

この「スキルギャップ」は、AI活用においても同様の構造を生みやすい傾向があります。AIツールを使いこなせる一部の社員に業務が集中し、結果として新たな属人化が生まれるリスクが指摘されています。

結論から言えば、AIは属人化を解消するツールではなく、標準化された業務を効率化するツールです。

• よくある誤解：AI導入すれば属人化は自然に解消される → 実際は「AIを使える人」への新たな依存が生まれやすい

• 失敗の本質：業務標準化が不十分なままAIを導入すると、入力・判断・改善すべてが属人化する

• 成功の鍵：入力・出力・判断履歴の標準化と、組織全体へのスキル展開を同時に進める

本記事では、AI活用が属人化を招いてしまう企業の共通点と、それを防ぐためのシステム設計について解説します。

1. AIで属人化が解消されない現実

属人化とは

属人化とは、特定の担当者の経験・スキル・暗黙知に業務が依存し、その人がいなければ業務を遂行できない状態を指します。担当者の異動・退職によって業務が停滞するリスクを抱えた状態ともいえます。

AI導入と属人化の逆説

AI導入の目的として「属人化の解消」を掲げる企業が見られます。しかし、実態としてはAI導入後もベテラン社員への依存が続く、あるいは「AIを使える人」への新たな依存が生まれるケースが少なくありません。

AI・ビッグデータは現時点では一般的なコアスキルとして15位にとどまっていますが、2023年から2027年にかけての企業のトレーニング戦略では3位に位置づけられており、従業員5万人以上の大企業ではトップの優先事項となっています（出典：World Economic Forum, Future of Jobs Report 2023）。

この数字が示すのは、AI活用スキルが「一部の人材に集中しやすい」という構造的な問題です。

「AIを使える人」が新たなボトルネックになる

属人化の本質は「特定の人しかできない業務が存在すること」です。AIツールの操作や設定、出力結果の判断ができる人材が限られている場合、その人材が新たなボトルネックとなります。

これは従来の属人化と同じ構造であり、AIという新しいツールが加わっただけで、根本的な問題は解決されていない状態といえます。

2. 属人業務×AIの危険性

暗黙知がAIに正しく反映されない

属人化した業務には、マニュアル化されていない「暗黙知」が多く含まれています。この状態でAIを導入しても、以下のような問題が生じやすくなります。

AIへの入力データや指示が担当者によって異なること、出力結果の「正しさ」を判断できる人が限られること、そして担当者の退職・異動時にAI運用そのものが停止すること。これらは多くの企業で見られる典型的な問題です。

属人化が進んだ企業の典型的な一日

ある製造業の経営企画部では、AI導入後に次のような状況が生まれていました。

朝9時、営業部から「AIで作成した提案書をチェックしてほしい」とAI担当の田中さんに依頼が入ります。10時には経理部から「AIの出力した数値がおかしい」と相談が入り、11時には人事部から「採用候補者のスクリーニング結果を確認してほしい」と連絡が入ります。田中さんは自分の業務に着手できないまま午前中が終わり、午後も各部署からの「AIに関する相談」で埋まっていきます。

結果として、田中さんが休暇を取ると社内のAI活用が止まり、田中さんの異動話が出るたびに「後任がいない」と問題になる状態が続いていました。これは、ある中堅製造業で実際に起きていた状況を基にした典型例です。

AI依存が生む新たなリスク

調査対象企業の42%が今後5年間でAI・ビッグデータ活用のためのトレーニングを優先すると回答しており、これは分析的思考（48%）、創造的思考（43%）に次ぐ順位となっています（出典：World Economic Forum, 2023年4月）。

しかし、企業がAI戦略を優先事項として掲げる一方で、従業員のスキルトレーニング強化との間には相関が低いという指摘もあります（出典：World Economic Forum, Future of Jobs 2023）。

つまり、「AIを導入する」という意思決定と「AIを組織全体で活用できるようにする」という実行には、大きなギャップが存在する傾向があるということです。

3. 標準化されていない業務の問題

標準化なきAI導入の失敗パターン

業務標準化が不十分なままAIを導入すると、以下のような問題が発生しやすくなります。

入力の属人化として、同じ業務でも担当者によってAIへの指示方法が異なり、出力品質にばらつきが生じます。判断基準の属人化として、AIの出力を「採用する・しない」の判断基準が明文化されておらず、経験者の勘に依存します。改善サイクルの属人化として、AIのパフォーマンス改善を特定の担当者だけが行い、ノウハウが共有されません。

標準化の前提条件

AI導入前に整備すべき標準化の要素として、以下が挙げられます。業務フローの可視化（誰が・何を・どの順序で行うか）、入力データの定義（フォーマット、必須項目、品質基準）、出力の評価基準（何をもって「成功」とするか）、例外処理のルール（AIで対応できないケースの判断基準）です。

4. システムが追いついていない構造

「点」のAI導入が招く分断

一部の企業で見られるのが、特定の業務だけにAIを導入する「点」のアプローチです。この方法では、以下の構造的問題が生じやすくなります。

システム間の断絶として、AIツールと既存の業務システム（ERP、CRMなど）が連携しておらず、データの手動転記が発生します。情報の孤立として、AIが生成した知見や判断履歴が、組織のナレッジとして蓄積されません。属人的な橋渡しとして、システム間の断絶を「特定の担当者の作業」で埋め合わせる状態が常態化します。

システム化の遅れが属人化を固定する

60%の企業がスキルギャップを懸念し、54%が人材獲得への不安を抱えているとされています（出典：World Economic Forum, Future of Jobs Report 2023）。

この状況下で、システム化が遅れている企業では「できる人に任せる」という短期的な対応が優先されやすく、結果として属人化が固定される構造が生まれます。

5. 結論：属人化を防ぐシステム設計

こんな企業は要注意：属人化リスクチェック

以下に1つでも当てはまる場合、AI導入後に属人化が進むリスクがあります。

1つ目は、AIツールの操作方法を知っているのが社内で1〜2名しかいない場合です。2つ目は、AIへの入力方法や出力の判断基準が文書化されていない場合です。3つ目は、AI担当者が休むと関連業務が止まる、または品質が下がる場合です。

AI導入前の3つのチェックポイント

属人化を防ぎながらAIを活用するためには、導入前に以下の点を確認することが有効です。

業務の可視化は完了しているかとして、対象業務のフロー、判断基準、例外処理が文書化されているかを確認します。システム連携の設計はあるかとして、AIツールと既存システムのデータ連携、出力の保存先、アクセス権限を設計します。教育・引き継ぎ計画はあるかとして、AI活用スキルを組織全体に展開するための研修計画、マニュアル整備を行います。

属人化が進む企業と標準化できている企業の違い

属人化を防ぐシステム設計の原則

原則1：入力と出力を標準化するとして、AIへの指示テンプレート、出力フォーマットを統一し、担当者による差異を最小化します。

原則2：判断履歴を記録するとして、AIの出力に対する人間の判断（採用・修正・却下）を記録し、組織のナレッジとして蓄積します。

原則3：権限を分散するとして、AI運用の権限を複数名に分散し、特定の個人への依存を防ぎます。

原則4：定期的な棚卸しを行うとして、AI活用状況を定期的にレビューし、属人化の兆候を早期に発見・是正します。

FAQ

Q1. AI導入で属人化は本当に解消できないのですか？

A. AI導入だけでは解消が難しい場合があります。業務標準化、システム連携、人材育成を併せて行うことで、属人化解消の効果が期待できます。

Q2. 小規模な組織でも属人化×AIの問題は発生しますか？

A. 組織規模に関わらず発生する可能性があります。むしろ少人数の組織では、「AIを使える人」が1名に限られやすく、リスクが顕在化しやすい傾向があります。

Q3. どの業務からAI導入を始めるべきですか？

A. すでに標準化されている業務、判断基準が明確な業務から始めることが推奨されます。属人化している業務は、まず可視化・標準化を行ってからAI導入を検討するのが効果的です。

Q4. 属人化を防ぐためにどのような人材育成が必要ですか？

A. 特定の「AI担当者」を育成するのではなく、業務に関わる全員が基本的なAI活用スキルを持つ状態を目指すことが重要です。

Q5. 既にAIを導入済みで属人化が進んでいる場合はどうすればよいですか？

A. まず現状の運用実態を可視化し、特定の担当者に集中している業務を洗い出します。その上で、マニュアル整備、権限の分散、研修の実施を段階的に進めることが有効です。

公開前チェックリスト

• 対象業務のフローが文書化されているか

• AIへの入力形式が標準化されているか

• 出力の評価基準が明文化されているか

• AI活用スキルを持つ人材が複数名いるか

• 既存システムとの連携設計があるか

• 判断履歴を記録する仕組みがあるか

• 定期的な運用レビューの計画があるか

• 引き継ぎ・教育のマニュアルがあるか

まとめ

AI活用は業務効率化の有効な手段ですが、導入方法を誤ると新たな属人化を生むリスクがあります。業務の標準化、システム連携、組織全体でのスキル展開を併せて行うことで、持続可能なAI活用が実現しやすくなります。

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