--- title: "人手不足にAIで備える考え方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-shortage/ description: "人手不足への備えにAIを使うときは、人をAIに置き換えると考えるより、業務を「減らす」「AIに任せる」「人の知見を引き継ぐ」の3つに分けて考えると進めやすくなります。業務の棚卸しから始め、浮いた時間の使い道まで決める手順をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：戦略](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) # 人手不足にAIで備える考え方 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 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 人手不足への備えにAIを使うときは、「人をAIに置き換える」と考えるより、業務を「減らす」「AIに任せる」「人の知見を引き継ぐ」の3つに分けて考えると進めやすくなります。業務の棚卸しから始め、AIの出力を人が確かめる工程と、浮いた時間の使い道まで決めておくことが大切です。 自社の「戦略」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/) 「募集をしても人が集まらない」「ベテランが辞めると業務が回らない」という悩みは、多くの会社に共通しています。生成AIの広がりで、文章の作成や問い合わせの一次対応など、これまで人が担ってきた業務の一部をAIに任せられるようになってきました。この記事では、人手不足への備えとしてAIをどう位置づけ、どの順番で進めるかを整理します。 この記事でわかること - 人手不足の現状と、AIで備えるときの基本の考え方 - 業務を「減らす」「任せる」「引き継ぐ」に分ける手順 - 進めるときに気をつけたい点と、使える支援 ## 人手不足は、どのくらい広がっていますか？ 日本銀行の「全国企業短期経済観測調査（短観）」の2026年9月調査（2026年10月1日公表）では、雇用の人員が「過剰」と答えた企業の割合から「不足」と答えた割合を引いた雇用人員判断DIが、全規模・全産業でマイナス38でした。規模別では、大企業がマイナス29、中堅企業がマイナス38、中小企業がマイナス42で、**規模が小さいほど不足感が強い**結果です。12月までの先行きは、中小企業でマイナス45と、さらに不足感が強まる見通しが示されています。 中小企業庁の「2026年版中小企業白書」の概要も、多くの業種で人手不足感が強まっていることや、働き手の供給が限られる社会の到来で、人手不足がさらに深刻になるおそれがあることに触れています。そのうえで、デジタル化の促進による「労働投入量の最適化」を、「稼ぐ力」の強化に向けた取り組みの一つに挙げています。 AIの活用への関心も高まっています。総務省の「令和8年版情報通信白書」では、生成AIを「積極的に活用する方針」または「活用する領域を限定して利用する方針」と答えた日本企業の割合は合計68.9%で、前年度の調査の49.7%から大きく上がりました（2025年度の企業向け調査）。企業規模別では大企業が74.0%、中小企業が58.1%です。 ## AIで人手不足に備えるとは、どういうことですか？ AIで人手不足に備えるというと、「人の代わりにAIを入れる」と考えがちです。ただ、実際にAIに丸ごと任せられる業務は多くありません。そこで、業務を次の3つに分けて考えると、手を付ける場所が見えやすくなります。 | 方向 | 考え方 | 例 | |---|---|---| | 減らす | やり方を見直して、業務そのものを減らす | 重複している転記や報告をやめる、様式をそろえる | | AIに任せる | 下書き、要約、分類、一次対応などをAIに任せ、人は確認と判断に回る | 問い合わせへの回答の下書き、議事録の作成、書類の読み取り | | 引き継ぐ | 特定の人に頼っている知見を、AIで探せる形にして残す | 手順書やよくある質問を整え、社内の資料から答える仕組みに | **「減らす」を先に考える**ことがポイントです。無駄の多い業務をそのままAIに任せると、無駄も一緒に残ります。業務の手順をそろえ（標準化）、不要な作業をやめてから、残った業務の中でAIに任せられる部分を探すと、効果が出やすくなります。 「引き継ぐ」は、ベテランの退職や異動に備える取り組みです。人が足りない会社ほど、一人に業務と知見が集まりやすく（属人化）、その人が抜けたときの影響が大きくなります。進め方は「[ベテラン社員の知見をAIで引き継ぐ](https://www.ai-ready.jp/guide/veteran-knowledge-transfer/)」で詳しく扱っています。 業務を3つの方向に分けて考えます - **減らす（先に考える）**：やり方を見直して業務そのものを減らす。手順をそろえ、不要な作業をやめる - **AIに任せる**：下書き・要約・分類・一次対応をAIに任せ、人は確認と判断に回る - **引き継ぐ**：特定の人に頼っている知見を、AIで探せる形にして残す 無駄の多い業務をそのままAIに任せると、無駄も一緒に残ります。「減らす」を先に考えると、効果が出やすくなります。 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、「戦略」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/) ## どの順番で進めればよいですか？ ① **業務を書き出します。** 部署ごとに、主な業務と、それにかかっている時間、担当している人を書き出します。ひな形「業務の棚卸し表」が使えます（「[AIを使う業務の選び方](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/)」）。 ② **困っている業務に印を付けます。** 「時間がかかっている」「人が足りず滞っている」「特定の人しかできない」の3つの観点で印を付けます。人手不足への備えでは、この印の多い業務が候補になります。 ③ **減らす・任せる・引き継ぐに振り分けます。** 印を付けた業務を、上の3つの方向に振り分けます。一つの業務に複数の方向が当てはまることもあります。 ④ **一つの業務で小さく試します。** 候補の中から、効果が見えやすく、失敗しても影響が小さい業務を一つ選び、既製のサービスで試します。試す前の時間を測っておくと、効果を比べられます（「[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/)」）。 ⑤ **人が確かめる工程を決めます。** AIの出力を誰が、どの基準で確かめるかを決めます。 ⑥ **浮いた時間の使い道を決めます。** 浮いた時間を、お客様への対応、品質の改善、次の業務の見直しなど、人にしかできない仕事に回すことを先に決めておきます。決めておかないと、浮いた時間がほかの雑務に吸収され、効果が見えにくくなります。 ⑦ **広げます。** 試した結果をもとに、同じ方法をほかの部署や業務に広げます。 ## AIに任せるとき、人は何を担えばよいですか？ AIに任せる業務でも、人の役割はなくなりません。役割が「作る」から「確かめて決める」に移ると考えると分かりやすくなります。 総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIを使う事業者に、AIの出力について精度とリスクの程度を理解し、さまざまなリスクの要因を確かめたうえで使うことを求めています。あわせて、個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意を払うことも求めています。 そのため、AIに任せる業務では、次の点を決めておきます。 - **AIが担う範囲**：下書き、要約、分類、一次回答など - **人が担う範囲**：内容の確認、お客様や取引先への最終の回答、例外の判断 - **入力してよい情報**：お客様の個人情報や社外秘の情報を入力するかどうか、入力する場合のツールと設定 AIの出力を人が確かめる仕組みは「ヒューマン・イン・ザ・ループ」と呼ばれます。人が足りない会社ほど確認の工程を省きたくなりますが、確認を省いた結果の誤りは、取り戻すのにより多くの時間がかかります。確かめる人と基準を短く決めておくことが、結果として人手の節約につながります。 AIに任せる業務での、AIと人の分担 AIが担う範囲 業務の材料問い合わせ・会議の記録・書類など 下書き・要約・分類・一次回答 AIの出力 人が担う範囲 AIの出力 内容の確認・例外の判断 お客様や取引先への最終の回答確かめる人と**基準**を決めておく 入力してよい情報（個人情報や社外秘の情報を入れるか、使うツールと設定）もあわせて決めておきます。 ## 進めるときに、気をつけたい点はありますか？ - **働く人に目的を伝えます。** 「仕事を奪うためではなく、足りない人手を補い、人にしかできない仕事に時間を使うため」と目的を伝えると、現場の協力を得やすくなります（「[AIを使った仕事の分担の決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-job-design/)」）。 - **人員の計画は、効果を測ってから見直します。** AIで時間が浮いたかどうかは、試してみないとわかりません。採用や配置の計画は、効果を測った後に反映します。 - **少人数の会社は、範囲を絞ります。** 担当者がいない、予算が少ないといった会社でも、一つの業務から始められます（「[少人数の会社のAI活用の始め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-small-business/)」）。 - **公的な支援も確かめます。** 中小企業の省力化やデジタル化には、補助金や相談の窓口などの支援があります。金額や締切は変わるため、公式の案内で確かめてください（「[中小企業がAI導入で使える公的な支援](https://www.ai-ready.jp/guide/public-support-for-sme-ai/)」）。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [業務の棚卸し表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-task-inventory/) ガイド - [AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) - [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/) - [ベテラン社員の知見をAIで引き継ぐ：聞き取り・記録・確認・共有の進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/veteran-knowledge-transfer/) - [AIを使った仕事の分担の決め方：任せる・下書きを確かめる・人が担うを作業ごとに決める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-job-design/) - [中小企業がAI導入で使える公的な支援：補助金・相談窓口・IT導入支援事業者](https://www.ai-ready.jp/guide/public-support-for-sme-ai/) - [少人数の会社のAI活用の始め方：担当者がいない・予算が少ない・兼務でも進める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-small-business/) 用語 - [人手不足](https://www.ai-ready.jp/glossary/labor-shortage/) - [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/) - [属人化](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/) - [ヒューマン・イン・ザ・ループ](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) ## よくあるご質問 QAIを入れれば、採用を減らしてもよいのでしょうか？ AAIで業務の一部が軽くなっても、確認や判断、お客様との関係づくりなど、人が担う仕事は残ります。まず小さく試し、どの業務でどれだけ時間が浮いたかを測ってから、人員の計画に反映するほうが安全です。 Q人手が足りず、AIを試す時間もとれません。どうすればよいですか？ A全社で一度に始める必要はありません。時間を多く使っている業務を一つだけ選び、既製のサービスで小さく試すところから始められます。浮いた時間の一部を次の業務の検討に回すと、少しずつ進められます。 QAIに任せた業務の品質は、どう保てばよいですか？ AAIの出力を人が確かめる工程を決めておきます。AI事業者ガイドライン（第1.2版）も、AIを使う事業者に、出力の精度とリスクの程度を理解し、リスクの要因を確かめたうえで使うことを求めています。確かめる人と基準を決めておくと、品質を保ちやすくなります。 ## この記事に出てくる用語 - [人手不足](https://www.ai-ready.jp/glossary/labor-shortage/) - [業務の棚卸し](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-process-inventory/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [属人化](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [ヒューマン・イン・ザ・ループ](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) - [労働生産性](https://www.ai-ready.jp/glossary/labor-productivity/) ## 「戦略」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) [はじめる／戦略AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/)[定着させる／戦略AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)[広げる／戦略AIの支援会社の選び方と付き合い方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/) ## 出典 1. [日本銀行「全国企業短期経済観測調査（短観）2026年9月調査の要旨」（2026年10月1日）](https://www.boj.or.jp/statistics/tk/yoshi/tk2609.htm) 2. [中小企業庁「2026年版中小企業白書概要」](https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2026/PDF/chusho/01Hakusyo_gaiyo_web.pdf) 3. [総務省「令和8年版情報通信白書」生成AIの活用方針等](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121110.html) 4. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編（令和8年3月31日）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 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. 人手不足は、どのくらい広がっていますか？ 2. AIで人手不足に備えるとは、どういうことですか？ 3. どの順番で進めればよいですか？ 4. AIに任せるとき、人は何を担えばよいですか？ 5. 進めるときに、気をつけたい点はありますか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「戦略」 [戦略の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) 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「人手不足にAIで備える考え方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-shortage/