--- title: "AIで残業は減るのか？ 浮いた時間を成果につなげる考え方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/overtime-reduction-and-ai/ description: "AIを入れるだけでは残業は減りにくく、残業の原因を分け、AIが効く作業と業務そのものの見直しを組み合わせることが近道です。時間の測り方と、確認の手間の扱い方も整理します。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：組織と文化](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) # AIで残業は減るのか？浮いた時間を成果につなげる考え方 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 2件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIを入れるだけでは、残業は減りにくいものです。残業の原因を「量」「手戻り」「待ち」「一人への集中」に分け、AIが効く作業と業務そのものの見直しを組み合わせ、確認の時間も含めて測ると、減った時間が見えるようになります。 自社の「組織と文化」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 生成AIを使うと、メールや資料の下書きは早くなります。それでも「残業が減った実感がない」という声は少なくありません。速くなった分が別の仕事で埋まったり、AIの出力を直す時間が増えたりするためです。この記事では、残業を減らす目的でAIを使うときの考え方を整理します。 この記事でわかること - AIを入れても残業が減りにくい理由 - 残業の原因ごとに、AIが効く場面と効きにくい場面 - 減った時間を確かめる測り方 ## なぜAIを入れても残業が減りにくいのですか？ 総務省の令和8年版情報通信白書では、同省の調査で、自社の何らかの業務で生成AIを使っていると答えた日本の企業が86.4%にのぼったと紹介されています。業務の種類別では、「議事録・メール作成補助」での活用が約7割とほかの業務より高く、この業務で効果を実感している割合も約7割でした。 このように、書く作業の時間はAIで短くしやすくなっています。それでも残業が減りにくいのは、主に次の3つの理由が考えられます。 - 浮いた時間の使い道が決まっておらず、新しい依頼や追加の作業で埋まる - AIの出力を確かめ、直す時間が見込まれていない - 残業の原因が、書く作業ではなく、承認の待ちや手戻り、特定の人への仕事の集中にある つまり、残業を減らすには、AIの使い方と同じくらい、仕事の流れの見直しが大切になります。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「組織と文化」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 残業の原因ごとに、どう手を打てばよいですか？ 残業の原因を分けると、AIが効く場面と、別の手立てが要る場面が見えてきます。 | 原因 | AIが効く場面の例 | あわせて行うこと | |---|---|---| | 仕事の量が多い | 文章の下書き、要約、定型の集計 | そもそも不要な作業や資料をやめる | | 手戻りが多い | 依頼の内容を整理し、確認事項を洗い出す | 依頼の書き方や、完成の基準をそろえる | | 待ちが多い | 効きにくい | 承認の段階を減らす、締め切りを前倒しする | | 一人に集中している | 手順や判断の目安を資料にまとめる | 担当を分ける、引き継ぎの時間を取る | AIが直接効くのは、主に「量」と「手戻り」の一部です。「待ち」や「一人への集中」は、仕事の決め方や分け方を変えないと解消しにくい原因です。 残業の原因ごとの手の打ち方 - **仕事の量が多い**：AIで下書き・要約・定型の集計を短くする＋不要な作業や資料をやめる - **手戻りが多い**：AIで依頼の内容と確認事項を整理する＋依頼の書き方・完成の基準をそろえる - **待ちが多い**：AIは効きにくい。**承認の段階を減らす・締め切りを前倒しする** - **一人に集中している**：AIで手順や判断の目安をまとめる＋担当を分ける・引き継ぎの時間を取る AIが直接効くのは主に「量」と「手戻り」の一部です。AIの出力を確かめ、直す時間も含めて測ると、実際に減った時間がわかります。 ## 減った時間は、どう確かめればよいですか？ ① 残業の多い業務を測ります。部署ごとの残業時間だけでなく、どの作業に時間がかかっているかを、1〜2週間ほど記録します。 ② AIを使う作業を絞ります。測った結果から、AIが効きそうな作業を1つか2つ選びます。 ③ 確認の時間も含めて測り直します。AIで作業が短くなっても、出力を確かめ、直す時間がかかれば、その分を差し引いて考えます。 ④ 浮いた時間の使い道を決めます。残業を減らすのか、後回しにしていた仕事に充てるのかを、チームで先に決めておきます。 あわせて、労働時間の決まりも確かめておきます。労働基準法第36条では、労使の協定（いわゆる36協定）で延ばせる時間外労働の限度時間を、原則として1か月45時間・1年360時間としています。臨時的な特別の事情がある場合でも、時間外労働は1年720時間以内、時間外労働と休日労働の合計は1か月100時間未満、2〜6か月の平均で80時間以内などの上限が定められています。詳しい扱いは、社会保険労務士などの専門家や労働基準監督署にご確認ください。AIで作業が速くなっても、家に持ち帰って続けるような働き方が増えれば、残業が見えなくなるだけです。時間の記録は、これまでどおり正しく行います。 AIは、残業を減らすための道具の1つです。仕事の流れを見直す話し合いのきっかけとして使うと、効果が長続きしやすくなります。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [効果測定シート](https://www.ai-ready.jp/templates/impact-measurement-sheet/) ガイド - [働き方の見直しとAI活用：生まれた時間の使い道と、労働時間・評価のルールを一緒に決める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-workstyle/) - [人手不足にAIで備える考え方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-shortage/) - [小さく始めて効果を確かめるAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-small-wins/) - [AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/) - [AI活用と労務管理の注意（評価・モニタリング）](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-management/) 用語 - [業務の棚卸し](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-process-inventory/) - [労働生産性](https://www.ai-ready.jp/glossary/labor-productivity/) - [BPR（業務改革）](https://www.ai-ready.jp/glossary/bpr/) ## よくあるご質問 Q生成AIを全社員に配れば、残業は減りますか？ A配るだけでは減りにくいと考えられます。残業の原因が仕事の量なのか、手戻りや待ち時間なのかによって、効く手立てが変わります。まず残業の多い業務を測り、AIが効く作業を絞ってから使うと、効果が見えやすくなります。 QAIで短くなった時間は、どう扱えばよいですか？ A先に使い道を決めておくのがおすすめです。残業を減らすのか、後回しにしていた仕事に充てるのかを決めないと、別の作業で埋まりやすくなります。あわせて、AIの出力を確かめる時間も含めて測ると、実際に減った時間がわかります。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [人手不足](https://www.ai-ready.jp/glossary/labor-shortage/) - [BPR（業務改革）](https://www.ai-ready.jp/glossary/bpr/) - [労働生産性](https://www.ai-ready.jp/glossary/labor-productivity/) - [業務の棚卸し](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-process-inventory/) ## 「組織と文化」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) [組織と文化AIとアクセシビリティ桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-and-accessibility/)[組織と文化AIを導入した後に起きること：使われ方・仕事・人の変化への向き合い方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/after-ai-implementation/)[組織と文化AIエージェントで仕事はどう変わるか「自分で作業する」から「任せて確かめる」へ嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-agents-and-work/) ## 出典 1. [総務省「令和8年版情報通信白書」生成AIの業務利用状況](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html) 2. [e-Gov法令検索「労働基準法」（第36条）](https://laws.e-gov.go.jp/law/322AC0000000049) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. なぜAIを入れても残業が減りにくいのですか？ 2. 残業の原因ごとに、どう手を打てばよいですか？ 3. 減った時間は、どう確かめればよいですか？ 4. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「組織と文化」 [組織と文化の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AIで残業は減るのか？ 浮いた時間を成果につなげる考え方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/overtime-reduction-and-ai/