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「経営層からDX推進を任されたものの、何から手をつけて良いかわからない…」「AIによる業務自動化に興味はあるが、具体的な進め方や費用対効果がわからず、一歩を踏み出せずにいる…」
企業の成長を担うDX推進担当者や、現場の生産性向上を目指すマネージャーの皆様の中には、このような悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。日々の業務に追われる中で、新たなプロジェクトを成功させなければならないプレッシャーは計り知れません。
この記事では、AIによる業務自動化の基礎知識から、具体的な導入事例、そして失敗しないための7つのステップまで、網羅的に解説します。この記事を読み終える頃には、あなたの頭の中にある漠然とした不安や疑問が、「自社なら、まずこの業務から始められそうだ」という具体的な行動計画と自信に変わっているはずです。
そもそもAIによる業務自動化とは？
AIによる業務自動化と聞くと、SF映画のような世界を想像するかもしれませんが、実際はもっと身近なところで、着実にビジネスを変革しています。まずは、その基本的な考え方と、なぜ今これほどまでに注目されているのかを理解し、成功への第一歩を踏み出しましょう。
AIが得意なこと、苦手なこと
AIは「万能の魔法」ではありません。AIには明確に得意なことと苦手なことがあります。この特性を理解することが、自動化する業務を見極める上で非常に重要になります。
AIが得意なのは、大量のデータの中から特定のパターンやルールを見つけ出し、それに基づいて高速かつ正確に処理を行うことです。例えば、過去の膨大な請求書データから勘定科目を学習し、新しく受け取った請求書を自動で仕訳する、といった作業はAIの独壇場です。人間のように疲れることも、集中力が切れることもなく、24時間365日、安定した品質で作業を続けることができます。
一方で、AIが苦手なのは、前例のない創造的な判断や、相手の感情を汲み取ったコミュニケーションです。新しい事業戦略を立案したり、クレーム対応で顧客の心情に寄り添ったりすることは、依然として人間の領域です。AIはあくまで業務を効率化するための「ツール」であり、人間の仕事をすべて奪うものではありません。むしろ、人間がより付加価値の高い、創造的な業務に集中するためのパートナーと考えるべきでしょう。
RPAとの違いは「判断」の有無
業務自動化を検討する際によく比較されるのが「RPA（Robotic Process Automation）」です。RPAとAIは混同されがちですが、その役割には明確な違いがあります。
簡単に言えば、RPAは「決められたルール通りに作業を繰り返す」のが得意なツールです。例えば、「AというフォルダにあるExcelファイルを開き、Bのセルの値をCのシステムに転記する」といった定型作業を自動化します。人間が行っていたパソコン操作を、そのままロボットに代行させるイメージです。そのため、RPAは「仮想知的労働者（デジタルレイバー）」とも呼ばれ、主に手足のように動きます。
それに対してAIは、データに基づいて自ら学習し、「判断」を下すことができます。例えば、手書きの領収書に書かれた文字が少し崩れていても、AIは過去のデータから「これは『会議費』だろう」と高精度で推測し、データ化できます。これは、あらかじめ厳格なルールを設定する必要があるRPAには難しい芸当です。AIは、いわば自動化における「頭脳」の役割を担うのです。
近年では、RPAとAIを組み合わせ、RPAがシステムから取得したデータをAIが分析・判断し、その結果を基に再びRPAが処理を行う、といった連携も進んでいます。
なぜ今、AIによる業務自動化が注目されるのか？
今、多くの企業がAIによる業務自動化に注目している背景には、いくつかの社会的な要因があります。
第一に、深刻な人手不足です。少子高齢化が進む日本では、多くの業界で労働力の確保が喫緊の課題となっています。限られた人員でこれまで以上の成果を出すためには、業務の抜本的な効率化が不可欠です。
第二に、働き方改革の推進です。長時間労働の是正や多様な働き方の実現が求められる中で、AIによる自動化は、従業員の負担を軽減し、生産性を向上させる有効な手段となります。
そして第三に、テクノロジーの進化と低コスト化です。かつては一部の大企業しか導入できなかった高度なAI技術が、クラウドサービスの普及などにより、中堅・中小企業でも利用しやすい価格で提供されるようになりました。
これらの要因が重なり合い、AIによる業務自動化は、もはや「できたら良い」ものではなく、企業の持続的な成長のために「不可欠な」経営戦略の一つとなっているのです。
参考:TocaLot AIで実現する業務自動化とその効果とは？
【部門別】AIで自動化できる業務の具体例
AIで業務が自動化できると言われても、自社のどの業務に適用できるのか、具体的にイメージするのは難しいかもしれません。ここでは、特に定型業務が多い部門を中心に、AIがどのように活用されているのか、具体的な事例をご紹介します。
経理・バックオフィス部門の事例
経理をはじめとするバックオフィス部門は、請求書、領収書、納品書といった紙の書類や、Excelでの集計作業など、AIによる自動化と非常に相性の良い業務の宝庫です。
代表的な例が、請求書の処理業務です。従来、郵送やPDFで届いた請求書の内容を担当者が会計システムに一件一件手入力し、支払い処理を行うのが一般的でした。この作業は、月末月初に集中し、残業の原因になるだけでなく、入力ミスといった人為的ミスの温床にもなっていました。
ここにAI-OCR（光学的文字認識）技術を導入すると、請求書をスキャンするだけで、AIが取引先名、日付、金額、品目といった情報を自動で読み取り、データ化してくれます。さらに、過去の仕訳データを学習させることで、勘定科目まで自動で推測し、会計システムへの入力までをシームレスに行うことが可能です。
これにより、担当者は面倒な入力作業から解放され、内容の確認や承認作業に集中できるようになります。TOKIUMのような請求書受領サービスでは、AI-OCRによる読み取りだけでなく、専任のオペレーターが内容を二重でチェックするため、99.9%以上の精度でデータ化を実現。担当者は内容の確認すら不要になり、経理部門の生産性を飛躍的に向上させます。
人事・労務部門の事例
人事・労務部門もまた、多くの定型業務を抱えています。例えば、従業員からの勤怠や福利厚生に関する定型的な問い合わせ対応です。毎日同じような質問に担当者が個別に対応していては、本来注力すべき制度設計や人材育成といった業務に時間が割けません。
ここにAIチャットボットを導入すれば、24時間365日、従業員からの質問にAIが自動で回答してくれます。「有給休暇の残日数を知りたい」「引っ越したので住所変更の手続きを教えてほしい」といったよくある質問は、チャットボットに任せることが可能です。これにより、担当者の工数を大幅に削減できるだけでなく、従業員も時間や場所を問わずに疑問を解決できるため、満足度の向上にも繋がります。
営業・マーケティング部門の事例
営業やマーケティングの世界でも、AIの活用は進んでいます。例えば、SFA（営業支援システム）やCRM（顧客関係管理）に蓄積された膨大な顧客データの分析です。
過去の商談履歴や顧客の行動データをAIが分析することで、「どのような属性の顧客が成約しやすいか」「どのタイミングでアプローチするのが最も効果的か」といった成功パターンを導き出すことができます。これにより、営業担当者は勘や経験だけに頼るのではなく、データに基づいた戦略的なアプローチが可能になり、成約率の向上が期待できます。
また、Web広告の運用においても、AIがリアルタイムでデータを分析し、最も効果の高いターゲット層や広告クリエイティブに予算を自動で最適配分する、といった活用が進んでいます。
AI導入で得られる3つの大きなメリット
AIによる業務自動化は、単に「楽になる」だけではありません。企業経営に直結する、大きなメリットをもたらします。ここでは、代表的な3つのメリットについて詳しく見ていきましょう。
圧倒的な生産性向上とコスト削減
最大のメリットは、やはり生産性の飛躍的な向上です。AIは人間と違い、休憩も睡眠も必要とせず、24時間365日稼働し続けることができます。これまで人間が何時間もかけて行っていたデータ入力や集計作業を、AIはわずか数分、数秒で完了させます。
例えば、ある企業では、毎月100時間かかっていた請求書の入力作業をAIで自動化した結果、その作業時間をわずか5時間まで削減できたという事例もあります。単純計算で、月間95時間分の人件費が削減できたことになります。これは、新たな人材を採用することなく、既存の人的リソースを有効活用できることを意味します。削減されたコストを新たな事業投資に回すなど、経営の選択肢を広げることにも繋がります。
人為的ミスの撲滅と品質の安定
どれだけ注意深く作業をしていても、人間である以上、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーを完全になくすことは困難です。特に、疲れやストレスが溜まっている状況では、そのリスクはさらに高まります。一つの小さなミスが、後々大きな手戻りや金銭的な損失に繋がることも少なくありません。
AIによる自動化は、このような人為的ミスを根本からなくすことができます。一度ルールを設定すれば、AIは常に100%そのルール通りに、正確無比な処理を実行します。これにより、業務品質が担当者のスキルやコンディションに左右されることがなくなり、常に安定した高い品質を維持することが可能になります。これは、企業の信頼性を高める上でも非常に重要な要素です。
従業員を付加価値の高いコア業務へシフト
AIに定型業務を任せることの真の価値は、それによって創出された時間を、人間が本来やるべき創造的な仕事に使えるようになることです。
単純なデータ入力や書類作成から解放された従業員は、顧客との関係構築、新たなサービスの企画、業務プロセスの改善提案といった、企業の成長に直結する付加価値の高い「コア業務」に集中できるようになります。
これは、従業員のモチベーション向上にも大きく貢献します。誰しも、単純作業の繰り返しよりも、自身のスキルや知見を活かせる仕事にやりがいを感じるものです。AIの導入は、従業員満足度を高め、優秀な人材の離職を防ぐ効果も期待できる、まさに「一石二鳥」の施策なのです。
失敗しない！AI業務自動化を成功させる7つのステップ
AI導入のメリットは大きい一方で、残念ながらすべての企業が成功しているわけではありません。「高価なツールを導入したのに、全く使われずに終わってしまった」という声も耳にします。そうした失敗を避け、確実に成果を出すためには、計画的かつ段階的にプロジェクトを進めることが不可欠です。ここでは、そのための具体的な7つのステップをご紹介します。
ステップ1 課題の洗い出しと目的の明確化
最も重要な最初のステップは、「何のためにAIを導入するのか」という目的を明確にすることです。単に「AIを導入すること」が目的になってしまうと、プロジェクトはほぼ確実に失敗します。
まずは、自社や自分の部署が抱えている課題を具体的に洗い出しましょう。「月末の請求書処理に時間がかかりすぎている」「問い合わせ対応に追われて本来の業務ができない」「単純な入力ミスが多くて手戻りが頻発している」など、できるだけ具体的に書き出します。
その上で、「請求書処理にかかる時間を80%削減する」「問い合わせ対応の工数を半減させる」といったように、数値で測れる具体的な目標（KPI）を設定します。この目的と目標が、今後のツール選定や効果測定における判断の拠り所となります。
ステップ2：自動化対象業務の選定（スモールスタートの重要性）
次に、洗い出した課題の中から、AIで自動化する対象業務を選定します。ここでの成功の鍵は「スモールスタート」です。いきなり全社の業務プロセスを大きく変えようとすると、現場の抵抗が大きくなったり、問題が発生した際の影響範囲が広くなりすぎたりします。
まずは、効果が出やすく、かつ、影響範囲が限定的な業務から始めるのが鉄則です。例えば、経理部門の請求書処理や、特定の製品に関する問い合わせ対応など、一つの部署やチーム単位で完結する業務が良いでしょう。そこで小さな成功体験を積み、効果を社内に示すことで、次の展開がスムーズになります。
ステップ3：AIツールの情報収集と比較検討
自動化する業務が決まったら、それを実現できるAIツールを探します。現在は、特定の業務に特化した様々なクラウドサービス（SaaS）が提供されています。Webサイトで情報収集するだけでなく、オンラインセミナーに参加したり、複数のサービスから資料を取り寄せたりして、比較検討しましょう。
比較する際は、機能や価格はもちろんですが、自社の業務フローに合うか、操作は直感的で分かりやすいか、サポート体制は充実しているか、といった観点も重要です。特に、ITに詳しくない従業員でも使えるかどうかは、導入後の定着を左右する大きなポイントです。
ステップ4：導入計画の策定と費用対効果（ROI）の試算
導入したいツールがある程度絞り込めたら、具体的な導入計画を策定します。誰が、いつまでに、何をするのか、詳細なスケジュールと役割分担を決めましょう。
同時に、費用対効果（ROI）を試算することも忘れてはなりません。ツールの導入にかかる初期費用や月額費用といった「投資」に対して、どれくらいの「効果（リターン）」が見込めるのかを具体的に示します。効果は、人件費の削減額だけでなく、「業務時間削減による残業代の減少」「生産性向上による売上への貢献」なども含めて、できるだけ多角的に算出します。このROIの試算は、上層部の承認を得るための重要な説得材料となります。
【ROIの簡易計算例】
- 課題: 担当者2名が、毎月合計80時間かけて請求書の入力作業を行っている（時給2,500円と仮定）。
- 投資: AIツール導入費用（月額10万円）。
- 効果: 請求書処理の作業時間が月間5時間に短縮される（75時間の削減）。
- 削減できる人件費: 75時間 × 2,500円 = 187,500円/月
- 月間ROI: 187,500円（効果） – 100,000円（投資） = 87,500円のプラス
ステップ5：社内への説明と協力体制の構築
AIツールの導入は、情報システム部門やDX推進担当者だけで進められるものではありません。実際にそのツールを使うことになる現場の従業員の理解と協力が不可欠です。
導入にあたっては、事前に丁寧な説明会を開き、「なぜ導入するのか」「導入によって業務がどう変わるのか」「皆さんには、より付加価値の高い仕事に集中してほしい」といったメッセージを伝え、導入の目的とメリットを共有しましょう。「AIに仕事を奪われるのではないか」という不安を抱く従業員もいるかもしれません。そうした不安を払拭し、前向きな協力体制を築くことが、プロジェクト成功の分かれ道となります。
ステップ6：テスト導入と効果検証
本格導入の前に、まずは一部のチームや特定の期間に限定してテスト導入（PoC: Proof of Concept）を行うことを強く推奨します。テスト導入を行うことで、想定していなかった課題や、実際の業務フローとのズレが明らかになります。
そして、テスト期間が終了したら、ステップ1で設定した目標（KPI）が達成できたかどうかを必ず検証します。作業時間はどれくらい削減できたか、現場の担当者からの評判はどうか、といった定量的・定性的なデータを収集し、本格導入すべきかどうかの判断材料とします。
ステップ7：本格導入と継続的な改善
テスト導入で十分な効果が確認できれば、いよいよ本格導入です。しかし、導入して終わりではありません。むしろここからがスタートです。
実際に運用を始めると、新たな要望や改善点が見えてくるはずです。定期的に利用状況をモニタリングし、現場の従業員からフィードバックを集め、ツールの設定を見直したり、運用ルールを改善したりといった継続的な改善活動（PDCAサイクル）を回していくことが重要です。AIを「導入する」だけでなく、「育てていく」という意識を持ちましょう。
経理業務の自動化ならTOKIUMがおすすめな理由
ここまでAIによる業務自動化の進め方や注意点を解説してきましたが、「具体的に、どのツールから検討すれば良いのか？」と感じている方も多いでしょう。もし、あなたが経理部門の請求書処理や経費精算の効率化からスモールスタートを考えているのであれば、TOKIUMのサービスが有力な選択肢となります。
請求書処理から経費精算まで、面倒な業務をまるごと効率化
TOKIUMは、請求書の受け取りからデータ化、承認、保管までを代行する「TOKIUMインボイス」と、経費精算をペーパーレス化する「TOKIUM経費精算」を提供しています。経理部門が抱える二大面倒業務である「請求書処理」と「経費精算」をまとめて効率化できるため、バックオフィス全体の生産性を大きく向上させることが可能です。
AI-OCRによる高い読み取り精度とオペレーターによる二重チェック
TOKIUMの強みは、AI-OCRによる自動読み取りだけに頼らない点です。AIが読み取ったデータを、さらに専任のオペレーターが目視で確認・補正する二重チェック体制を敷いています。これにより、手書きの領収書や複雑なフォーマットの請求書でも99.9%以上という圧倒的なデータ化精度を実現。担当者は内容の確認作業すら必要なく、本来のコア業務に集中できます。
電子帳簿保存法やインボイス制度にも完全対応
法改正への対応は、バックオフィス部門の大きな負担の一つです。TOKIUMは、2022年に改正された電子帳簿保存法や、2023年から始まったインボイス制度に完全対応しています。JIIMA認証も取得しているため、法令要件を気にすることなく、安心してペーパーレス化と業務効率化を進めることができます。法対応のために新たな業務を覚える必要はありません。
中堅・中小企業でも導入しやすい料金体系と手厚いサポート
TOKIUMは、企業の規模や利用量に応じた柔軟な料金プランを用意しており、スモールスタートをしたい中堅・中小企業でも導入しやすい価格設定になっています。また、導入時の初期設定から運用開始後のフォローまで、専門のカスタマーサクセスチームが手厚くサポートするため、ITツールに不慣れな企業でも安心して導入を進めることができます。
まとめ
本記事では、AIによる業務自動化を成功させるための具体的な方法、事例、そして注意点について詳しく解説してきました。
AIの導入は、もはや遠い未来の話ではありません。正しく理解し、計画的に導入を進めれば、生産性の向上、コスト削減、そして従業員の働きがい向上といった、計り知れない恩恵を企業にもたらします。
この記事を読み終えた今、あなたはAIによる業務自動化への漠然とした不安が、具体的な行動計画に変わっているはずです。大切なのは、最初から完璧を目指さないこと。まずは自社の課題を整理し、「請求書処理」のような身近な業務からスモールスタートを切ることです。
その小さな一歩が、あなたの会社を、そしてあなた自身のキャリアを、一歩先のステージへと進める大きな推進力となるでしょう。さあ、まずはあなたの部署のメンバーと、「どの業務をなくせたら、もっと創造的な仕事ができるか？」を話し合うことから始めてみませんか。
