生成AIで属人化を解消する方法5選！この人しかできない仕事をなくす！導入事例とロードマップも徹底解説

属人化とは、社内の特定の業務が一部の担当者に依存してしまっている状態のことです。属人化が続くと、担当者の退職や異動時に業務が停滞し、組織のナレッジ管理も進みません。

こうした属人化対策として注目されているのが、生成AIの活用がおすすめです。この記事では、生成AIによる属人化解消の具体的な方法や導入時の注意点、成功事例などを解説し、業務標準化を進めるためのロードマップもご紹介します。

脱属人化には生成AI

日々のルーティン業務が忙しい、ナレッジ共有の仕方がわからないなどの理由で、特定の業務が担当者に依存してしまう属人化が起きている職場は多いです。これをそのまま放置しておくと、担当社員が退職・異動した際に業務が回らなくなる恐れがあります。また、企業全体の成長機会が失われるリスクもあります。

そんなとき、脱属人化に役立つ強力なツールが生成AIです。生成AIなら日々の業務の効率化に加え、チャットボットやアシスタントサービスなどを通じて、社内のナレッジ共有ができます。

属人化とは？

属人化とは、特定の業務が特定の担当者の知識・経験に依存してしまい、他の社員が同じ品質で対応できない状態を指します。業種や企業に関係なく発生する組織課題です。

業務手順が明文化されておらず、ノウハウが担当者の頭の中に留まっている状態が典型例です。個人の知識が組織に変換されないまま放置されると、引き継ぎの属人化も進みます。

この状態が続くと、メンバーが変わるたびに業務の停滞や引き継ぎの混乱が生じ、組織全体の生産性に悪影響が出てしまいます。

属人化が起きる原因

業務の属人化が発生する主な原因は、7つあります。

• 忙しくて情報共有の時間が取れない
• 情報を共有する仕組みが整っていない（マニュアルやナレッジ共有の整理不足）
• 業務が複雑で、言語化しにくい（経験に頼った暗黙知や形式知が多い）
• 専門性が高く、他の人に教えるのが大変
• 評価制度が「個人の成果」に偏っている
• 引き継ぎを前提とした文化がない
• 現場リーダーが多忙で、孤立しがち

特に多いのが、情報共有・ナレッジ共有の仕組み不足です。業務マニュアルや手順書が整備されていないと、担当者の記憶や感覚に依存した属人化が進みやすくなります。

また、業務共有の必要性を感じていても、忙しくて時間を確保できないことも少なくありません。暗黙知をチームに落とし込む作業は負荷が高いため、後回しにされがちです。

属人化が生むリスク

業務の属人化を放置すると、組織にさまざまなリスクが生じます。

• 担当者の退職・異動で業務が止まるリスクが高い
• 品質が安定せず、ミスに気づきにくい
• 特定の人に負担が集中し、長時間労働につながる
• ナレッジが蓄積されず、教育・育成が進まない
• 業務がブラックボックス化し、改善や改革が進まない

代表的なのが、担当者の退職・異動による業務のストップです。特定の人しかわからない作業があると、引き継ぎに膨大な時間がかかり、プロジェクトが遅延します。また、こうした脆弱性は「バスファクター」とも呼ばれ、属人化リスクを数値化することもできます。

また、対応品質のばらつきが生まれやすく、顧客対応やデータ作成などの属人化はトラブルの原因になりかねません。

さらに、新人育成コストの増大も大きな問題です。属人化した状態では教育が属人的になり、業務標準化が進んでいない職場ほど育成に時間がかかります。結果として、組織全体の生産性と競争力の低下につながります。

生成AIで解決できる属人化・できない属人化

属人化解消に取り組む前に、「生成AIが効く領域」と「効かない領域」を理解しておくことが重要です。属人化はすべて同じではなく、大きく分けて4つの層に分類できます。

レイヤー	属人化の内容	生成AIの有効度	具体例
情報レイヤー	マニュアル・規程・手順書などの文書化された知識	★★★ 高い	FAQ自動生成、文書検索、RAGによるナレッジ共有
判断レイヤー	業務上の意思決定基準やルール	★★☆ 有効	過去事例のパターン分析、判断ガイド生成
関係性レイヤー	顧客・取引先との信頼関係	★☆☆ 限定的	対応履歴の整理・引継ぎ支援にとどまる
暗黙知レイヤー	経験・勘・直感に基づく深い専門性	★☆☆ 限定的	暗黙知の言語化支援は可能だが、完全な再現は困難

生成AIによる属人化解消が効果を発揮するのは、主に情報レイヤーと判断レイヤーです。社内文書の整理や検索、判断基準のパターン化などは、RAGやAIエージェントで大幅に効率化できます。

一方、関係性レイヤーや暗黙知レイヤーは、生成AIだけで脱属人化することが難しい領域です。たとえば、特定の営業担当が長年かけて築いた取引先との信頼関係や、熟練技術者の勘所は、AIでそのまま再現できるものではありません。

したがって、属人化対策を進めるうえでは生成AIで形式知化・標準化できる部分から着手し、暗黙知や関係性については人的な仕組み（メンター制度、ペア体制など）と組み合わせるという考え方が現実的です。

生成AIによる属人化解消の方法

生成AIは、これまで特定の担当者に依存していた業務やナレッジを、組織全体で活用できる形に変換する力を持っています。属人化解消を実現するためには、解消したい属人化の種類に応じた活用方法を選ぶことが重要です。それぞれの方法を具体的に解説します。

ノウハウの提供

生成AIを使えば、ノウハウの提供を迅速におこなえます。たとえば、ソフトウェアの使用中に何かトラブルが発生した際、解決方法を生成AIに質問するだけで瞬時に回答を得られます。なお、ChatGPT API等のクラウドAIとRAGを組み合わせたものを使用すれば、より専門的で最新の情報にもアクセス可能です。

RAGとは、外部文書・DB・ナレッジベースから関連情報を検索し、それを根拠に回答を生成する仕組みのことです。社内のナレッジ共有基盤としてRAGを活用すれば、論文などの専門性が高い情報にもアクセスできます。

クラウドAIを利用して、自社システムから生成AIを呼び出せるようにすれば、操作性は今までとほとんど変わらずに生成AIを利用できるようになるので属人化解消に活用できます。

社内データに基づくコンテンツの生成

生成AIなら、社内データに基づいてコンテンツを生成できます。こちらもRAGを使用して、社内データベースやナレッジベースから必要な情報を検索・取得し、それをもとに文書を作成する仕組みです。

たとえば、社内の過去の文書を参考に、メールや文章、社内問い合わせ用にFAQの生成などもできます。

これにより一部の担当者に集中していた業務の属人化が緩和され、ナレッジ共有にもつながります。新人でもベテランと同じような文書作成ができるようになるため、業務標準化にも有効です。

業務フローの生成

生成AIは、業務フローの生成にも活用できます。既存の業務をわかりやすくまとめて、業務フローにするのは手間がかかりますが、生成AIを使えばその作業負担を大幅に軽減できます。

ただし、元となる業務手順やデータが整理されていることが前提です。横須賀市のRAG実証実験でも、規程やマニュアルを生成AIが理解しやすい形に再構成したことで、実務水準の品質に到達しています。

自分が担当している業務手順を生成AIに伝えれば、誰がみてもわかりやすい形に整えてくれます。これで特定の業務を特定の担当者だけが対応する状況を打破でき、脱属人化の第一歩になります。

業務テンプレート化で属人化を防ぐ方法

属人化解消で重要なのは、個人が持つノウハウを型にして組織全体で共有することです。プロンプトの標準化と業務フローへの組み込みが、業務テンプレート化の基本的な考え方になります。

具体的には、まず業務ごとに使用するプロンプトを定型化し、誰でも同じ品質でAIを活用できる状態をつくります。たとえば、問い合わせ対応や議事録作成、メールドラフト作成といった日常業務のプロンプトをテンプレート化して共有します。

この取り組みの本質は、暗黙知をチームの知識に変換することです。担当者の頭の中だけにある知識を形式化し、テンプレートとして標準化することで、脱属人化の基盤が整います。業務標準化を進めるうえでも、テンプレート化は最も手軽かつ効果の高い施策の一つです。

AIエージェントによる業務自動化

AIエージェントを自社のシステムに組み込めば、普段のルーティン業務を自動化できます。たとえば、毎日実施しているタスク管理や報告メール作成などです。

また、高度なAIエージェントであれば、稀に発生する非定型の業務にも対応できます。プレスリリースやメールマガジンの作成がよい例です。

ただし、非定型業務へのAIエージェントの運用は、人によるレビューがまだまだ不可欠です。AIエージェントの出力をそのまま採用するのではなく、人間が最終確認する運用設計が求められます。

AIエージェント開発について詳しい情報が知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

生成AIで属人化を解消するためのロードマップ

属人化を解消するには、「業務の見える化→業務標準化→AI活用→継続改善」というステップで取り組むことが最も効果的です。属人化は単独の対策では解決できず、段階的で一貫した取り組みが求められます。

以下に、実務でそのまま使える属人化解消のためのステップをまとめました。

このプロセスを踏むことで、情報が属人化し続ける構造そのものを断ち切れます。一度にすべてを変えようとせず、フェーズごとに成果を確認しながら進めることが成功のポイントです。

AIエージェントとRAGの違いを理解をすると、より業務活用に活かせます。

生成AIで属人化を解消する際の注意点やよくある失敗例

生成AIは属人化を解消する強力な手段ですが、やみくもに導入すれば属人化対策のつもりが逆効果になることもあります。

特に属人化が深刻な組織ほど、AIが扱うデータや業務フローも整理されていないため「生成AIを導入したのに逆に混乱した」というケースも少なくありません。導入コストに見合った属人化解消の効果を得るためにも、事前の準備が欠かせません。

ここでは、導入前に押さえておくべき注意点と、よくある失敗パターンを解説します。

社内データが整っていないと誤回答が増える

生成AIの精度は「入力データの質」でほぼ決まるため、社内データが整理されていない状態では誤回答が増えます。誤った判断基準を生成AIが学習しかねません。

結果として、FAQ生成・文書作成・検索回答のどれも品質が安定せず、人が確認して直す状態になり、導入効果が薄れてしまいます。

そのため、最初の段階で社内の文書整理・フォルダ構造の見直し・情報の最新版管理など、データの品質を整える取り組みを優先しましょう。

生成AIの誤った回答については下記で解説

業務フローが曖昧だと生成AIも正しく動けない

生成AIは明確なルールや一貫した業務フローを前提に動くため、業務が属人化が進んでいる状態では正しく判断できません。

属人化している典型例は以下の3点です。

• 担当者ごとに手順が違う
• 使っているフォーマットがバラバラ
• 判断基準が言語化されていない

こうした曖昧さはすべて生成AIにとって「矛盾した情報」になり、回答のブレや誤判断を引き起こします。

そのため、生成AIの導入前に、最低限の業務手順・判断基準・用語ルールを揃え、業務フローを明確にしましょう。

セキュリティ体制が不十分だと情報漏洩につながる

生成AIを安全に運用するためにも、セキュリティとガバナンスの整備が欠かせません。

これらが不十分なまま導入すると、情報漏洩や誤った権限設定によるトラブルが発生し、生成AIの活用が逆効果になる可能性があります。

特に、社内文書には機密情報や個人情報が含まれるため、細心の注意が必要です。

どの情報をAIに渡せるのか明確に分類し、ログ管理やプロンプトの利用ルールを整えておきましょう。

生成AI導入時のルール決定については下記で解説

生成AIを導入するだけでは属人化が解消されない

生成AIは導入した瞬間に成果が出るわけではなく、「運用しながら改善を繰り返すプロセス」があって初めて効果が生まれます。

これを理解できていないと、導入後に「結局使われないAI」になり、投資が無駄になるリスクがあります。

実際には、生成AIの回答精度を高めるために、定期的なチューニングやプロンプト改善、誤回答の振り返りが欠かせません。

また、現場ユーザーがAIを活用し続けられるよう、操作方法の教育や利用ガイドラインの整備も必要です。属人化対策は、ツールの導入ではなく運用の仕組み化が本質だと捉えましょう。

生成AI導入で失敗したくない方はこちらもチェック

AI属人化とは？生成AI導入後に起きる新たな属人化リスク

生成AIの導入によって従来の属人化が解消されたとしても、「AI属人化」という新たなリスクが生じることがあります。AI属人化とは、プロンプトの設計・運用ノウハウ・AIツールの管理が一部の社員に集中してしまう状態のことです。

たとえば、特定の担当者だけが精度の高いプロンプトを作成でき、その人がいないとAIの活用レベルが大幅に下がるケースが該当します。

AI属人化を防ぐには、以下の3つの取り組みが有効です。

• プロンプトテンプレートを組織で共有。誰でも活用できる状態にする
• AI利用のガイドラインを整備し、業務標準化の一環として運用する
• AIの出力に対するレビュー体制を設け、品質を組織的に管理する

AI属人化は、生成AI活用が進んだ組織ほど見落としやすい課題です。属人化解消を進める際には、この新たなリスクにも目を向けることが重要です。

生成AI全般のリスクは下記でも解説

生成AIによる属人化解消の事例10選

ここからは、生成AIを使って実際に属人化解消の対策を実施した企業の事例をご紹介します。それぞれの事例から、自社の業務に取り入れられるものを見つけて、取り入れられる属人化対策を見つけてみてください。

横須賀市

神奈川県横須賀市は、コリニア株式会社と協力してRAGを活用した生成AIの導入を実施しました。これは必要な情報へのアクセスを多く必要とする「契約締結業務」の際、職員にこれまでかかっていた負担を軽減することを目的としています。※1

なお、このプロジェクトは実証実験として2024年9月末までおこなわれ、2025年6月以降は本格実装に向けて動いています。

実証実験の結果、RAGシステムの性能向上には「検索アルゴリズムの質」だけでなく、「参照させる文書の質」が重要だと結論づけていました。※2

実証実験では、GPTsやDifyなどのローコードツールを用いて、契約締結業務の問い合わせ対応を試みたものの、複雑な問い合わせに対しては十分な回答品質を確保できなかったとのことです。

そこで、庁内に点在する規程やマニュアルを再構成し、生成AIが理解しやすい形で整理・最適化しました。暗黙知として各部署に散っていたナレッジを形式化したことが、属人化解消と回答品質向上の両面で大きな成果を生んでいます。

最終的には、複雑な問い合わせの大半に対して、実務でそのまま活用できる水準の回答を得られるようになったとのことです。

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社は、RAGの利便性や精度を向上する技術を搭載した多機能RAGアプリを開発しました。※3

同社は、元々RAGを活用する際に多くの方が課題に感じていた「大量のドキュメントの中から必要な情報を検索できない」「ドキュメント中のグラフやチャート」などの問題を解決するため、これらに対応できるアプリを開発しています。

検索精度や回答速度が高レベルに達しているとのことなので、普段RAGの活用で課題を感じている方は利用を検討してみてください。

株式会社星野リゾート

株式会社星野リゾートは、宿泊予約施設にて生成AIを使ったオペレーター支援ツール「KARAKURI assist」を導入しました。※4

その結果、宿泊予約センターの電子メール作成業務のプロセス改善や自動応答の促進、新人の早期戦力化が実現されたとのことです。

新人教育の属人化を解消し、業務標準化を進めた好例といえます。生成AIによるメールの返信代筆についても実施が計画されており、さらなる業務効率化が見込まれます。

アサヒビール株式会社

アサヒビール株式会社は、MicrosoftのAzure OpenAI Serviceが提供する生成AIを用いた社内情報検索システムを試験的に導入しました。※5

まずはR&D部門の社員を対象に始めて、将来的にはアサヒグループ全社の技術情報を集約・整理して商品開発などに活かしていくとのことです。

なお、情報が外部に漏れない環境を重視してAzure OpenAI Serviceを選んだとのことなので、セキュリティを意識した脱属人化の取り組みとして参考になります。

パナソニック コネクト株式会社

パナソニック コネクト株式会社は、Open AIのLLMをベースに開発した自社向けのAIアシスタントサービス「ConnectAI」を業務に活用しています。※6

業務生産性向上・社員のAIスキル向上・シャドーAI利用リスクの軽減を目的に、国内の全社員12,400人が利用したとのことです。

その結果、単純な質問の回答から戦略策定の基礎データ作成といったものまで効率化でき、最終的には1年で全社員18.6万時間の労働時間削減に成功しました。全社員が同じツールを使うことでAIの属人化を防ぎ、業務効率化と属人化解消を同時に実現した事例です。

LINEヤフー株式会社

LINEヤフー株式会社は、RAG技術を活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員向けに導入しています。※7

社内ワークスペースツールや社内データから情報を参照して、従業員からの質問に対して端的に回答する仕組みです。

エンジニアがコーディングする際に、技術スタックの検索・選定にかかる工数・時間を削減できたほか、広告事業のカスタマーサポート業務では、テスト導入段階で約98%の正答率を達成しています。

東京地下鉄株式会社

東京地下鉄株式会社（東京メトロ）は、Allganizejapan株式会社と協力して、顧客向けチャットボットの導入、およびカスタマーセンターの業務に生成AIを使ったシステムを導入すると公表しています。※8

これら2つの取り組みは、なんと鉄道会社初の試みです。問い合わせ対応の属人化を解消し、チャットボットによる自動化で対応品質の均一化を目指しています。忘れ物に関する問い合わせ対応など、日常的に発生する業務の属人化防止にも効果が期待されます。

コネヒト株式会社

コネヒト株式会社は、ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました。※9

元々、ChatGPTなどの生成AIが質問に対して一般的な回答しかできず、自社に適した形での回答が得られないことが動機となったようです。

仕組み導入後は、ユーザーの質問に対してコネヒト株式会社の制度を踏まえた回答が生成されるようになりました。属人化していた社内制度への問い合わせ対応を仕組みで解決したナレッジ共有の好例です。

株式会社セゾンテクノロジー

株式会社セゾンテクノロジーは、生成AIの調査環境の整備と全社的な活用を見据えて「LLM Mavericks」を設立しました。具体的な取り組みとして、Slack AIチャットボットの導入やAzure OpenAI Serviceを活用したWeb AIチャットボットの導入を進めています。※10

また、生成AIを導入するだけではなく、ガイドラインの整備もおこなって全社に展開しているとのことです。AI属人化を防ぐためのルール整備まで実施している点は、脱属人化のモデルケースとして参考になります

株式会社くすりの窓口

株式会社くすりの窓口は、RAG技術を活用した社内向け生成AIチャットボットをPoC検証用として導入しています。※11

同社が展開している「EPARKくすりの窓口」や「EPARKお薬手帳」などで、顧客からの問い合わせに対する回答内容にバラつきがあることを受けて、今回の生成AIチャットボットの開発に至ったそうです。

現状はまだ回答精度に課題があるものの、製品マニュアルの修正・追加を通じて改善を図り、社内ローンチを目指していくと公表しています。

属人化以外の生成AI導入事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIで属人化を解消する際によくある疑問

生成AIで属人化を解消しよう

生成AIを活用すれば、業務の属人化を解消し、組織全体の再現性を高めることができます。本記事でご紹介した5つの方法（ナレッジ共有・コンテンツ生成・業務フロー生成・テンプレート化・AIエージェント活用）を通じて、暗黙知の形式知化や業務標準化を進めることが可能です。

ただし、生成AIは万能ではなく、関係性や深い暗黙知の領域では人的な仕組みとの併用が欠かせません。AI属人化を防ぐ視点も取り入れつつ、10個の企業事例やロードマップを参考に自社の属人化対策を始めてみてください。

最後に

いかがだったでしょうか？

生成AIを活用した属人化対策は、業務の効率化だけでなくリスク管理の面でも大きな効果を発揮します。AIによる知識の共有と業務の標準化を進め、組織全体の生産性向上を実現してみてください。