AIによる業務効率化の事例｜部門別の実例と公表数字の読み方

「他社はAIでどれくらい変わったのか、調べておいて」。役員会のあとに、そう頼まれる。検索して出てくる記事には「年間44.8万時間」「700人分の仕事量」と並んでいます。数字は派手です。ただ、それが自社でも起きるかどうかは、そこには書かれていません。

他社の事例を読んでつまずくのは、たいてい次の3点です。

• 削減率は書いてあるが、何を分母にした割合なのかが書かれていない
• 対象人数も期間も違う会社の数字を、そのまま自社の資料に載せてしまう
• 部門ごとに成果の出方が違うのに、全社の合計値だけを見て判断してしまう

この記事では、企業と官公庁が自ら公表している資料だけを開き直して、次のことに答えます。

• 営業・カスタマーサポート・経理・人事・総務・製造で、実際に何が変わったのか
• 公表されている削減時間に、分母・期間・対象人数がどこまで書かれているのか
• 他社の数字を自社に当てはめる前に、先に確かめておく4つの前提

Saix自身、社内マニュアルを70本前後の規模まで増やしながらAIで作り、社内ポータルとAIヘルプデスクで運用しています。事例を紹介する側であり、同じことを自社でも回している立場から書きます。

AIで業務効率化を進める全体像と手順そのものはAIで業務効率化を実現する方法に整理しています。この記事はそこから切り離して、他社で実際に起きたことと、その読み方だけを扱います。

事例を読む前に決めること｜同じ削減率でも、測っているものは3通りある

公表された成果は、同じ「削減」でも測っている対象が3通りに分かれます。この3つを混ぜて読むと、自社に当てはめる段階で数字が合わなくなります。

• 作業時間で測るある作業にかかっていた時間がどれだけ短くなったか。1件あたりで出る
• 処理件数で測る問い合わせや申請のうち、何件を人が触らずに終えられたか。割合で出る
• 人数換算で測る処理した量を、フルタイムの担当者なら何人分かに置き換えたもの

人数換算はいちばん見出しになりやすく、いちばん自社に持ち込みにくい単位です。「700人分」と書かれていても、その会社が700人を減らしたという意味ではありません。

営業とカスタマーサポートの事例｜消えたのは返答を書く時間でなく、返答を待つ時間

カスタマーサポート：解決までの時間が11分から2分未満に縮んだ

スウェーデンの決済会社クラーナは、2024年2月27日のニュースリリースで、AIによる顧客対応を始めて1か月の結果を公開しました。

公表されているのは3つです。1か月で230万件の会話を処理したこと。これが顧客対応チャットの3分の2にあたること。そしてフルタイム換算で700人分の仕事量に相当することです。

数字のなかで自社に持ち込みやすいのは、件数でも人数換算でもなく「解決までの時間が11分から2分未満になった」の部分です。ここだけが、顧客ひとりの体験として測られています。

あわせて、再度の問い合わせが25%減ったことも書かれています。一方で、3分の2の分母にあたる顧客対応チャットの総件数は、このリリースには書かれていません。

営業：対象人数は公表されても、削減時間は公表されないことが多い

国内の営業部門では、規模だけが先に公表される事例が目立ちます。

明治安田生命の事例は、アクセンチュアが2025年1月16日に公表したニュースリリースで確認できます。2024年10月に、全国約36,000人の営業職員に向けてデジタル秘書が導入されました。

顧客の属性や趣味嗜好、地域のイベント情報を分析し、営業職員に声のかけ方を助言する仕組みです。訪問時の情報入力も、この画面から行えます。

ただし、削減時間や効率化率にあたる数値は、このリリースには一切書かれていません。書かれているのは対象人数と導入時期、そして推進人材を300名育てる目標です。

効果の数字が出ていないことは、効果が無かったことを意味しません。社外に出せる形で測り終えていない、という状態を指します。監督官庁への説明責任が重い業種ほど、この形になります。

経理・人事・総務の事例｜同じ質問への答えが、担当者から仕組みへ移った

人事：求人票の校正が10〜15分から1分になり、返信の8割が自動化された

Saixが支援した株式会社北の達人コーポレーション様の事例は、公開している導入事例記事で数字まで確認できます。従業員約100名、延べ約300名が受講した規模です。

採用の現場では、求人票の校正が10〜15分から1分に、リライトが30〜60分から1分になりました。応募者へのメール返信は8割が自動化され、宛名と名乗りを含んだ返信案がその場で出るようになっています。

面接の管理では、カレンダーの登録から管理簿への転記が自動化されました。転記そのものが速くなったというより、転記ミスを見つけて直す往復が消えたことのほうが、現場では効いています。

総務：座席配置の8割を自動で決め、残り2割を人が微調整する形になった

同じ会社の総務では、自然災害時の勤怠報告が全自動になりました。組織の階層に連動した振り分けと、職種ごとの流れが組み込まれています。

座席配置は、職級を点数に置き換えて8割を自動配置し、残りの2割を人が調整する形に変わりました。全部をAIに任せず、判断が要る2割を人に残したのが、この事例の設計上の要点です。

経理・会計：記帳代行の負荷が10分の1以下になった

会計事務所の領域では、THE CXO株式会社様の実績を公開しています。記帳代行の負荷が10分の1以下になり、講義の受講者38名のうち37名、97%が「今後もAI活用したい」と回答しました。

官公庁側の統計も、同じ方向を示しています。総務省は2025年6月30日に、自治体の生成AI導入状況をまとめています。

活用事例として多かった順に、あいさつ文案875件、議事録の要約755件、企画書案638件、メール文案635件が並びました。

上位に並んだのは、いずれも「文章を書き始めるまでの時間」がかかっていた作業です。会計処理や人事評価そのものではありません。

Saix社内でも、社員は資料を探さずAIヘルプデスクに聞きます。質問は自動で8つのカテゴリに分類され、質問が集中している領域が、次に整備すべきマニュアルの順番を決めています。

製造の事例｜熟練者の判断のうち、数字に置き換えられた部分だけが動いている

製造や生産の現場では、事例の書かれ方が事務部門とはっきり違います。削減時間ではなく、これまで人の感覚でしか判断できなかったものを、どう数字に置き換えたかが書かれています。

伊藤園は2022年2月9日のニュースリリースで、荒茶の品質を推定する技術を公表しています。お茶の品質は、味や香りを人が確かめる検査で評価されてきました。

リリースには課題が2つ書かれています。検査技術の習得には長い年月が必要なこと。代わりになる成分分析の機器は高額で、規模の大きい生産農家しか導入できないことです。

公表された仕組みは、手持ちのスマートフォンで撮った画像をクラウド上で解析するというものです。旨み成分であるアミノ酸などの状態を推定します。2022年春から、一部の産地で試験運用が始まりました。

このリリースにも、削減時間や削減率の記載はありません。書かれているのは、これまで習得に年月がかかっていた判断を、安価な機材で代替できるようにしたという事実だけです。

製造業の全社的な事例としては、パナソニック コネクトが2026年7月29日に公表した内訳が参考になります。議事録の作成、コードの生成、記録の分析、提案書の作成支援、設計書と仕様書の作成が挙がっています。

公表数字の読み方｜44.8万時間を人数で割ると、1人あたり月3時間ほどになる

パナソニック コネクトは、社内向けAIの実績を3年続けて公開しています。同じ会社の継続公表は、数字の読み方を学ぶ教材になります。

3本のニュースリリースを並べ、公表された削減時間を対象人数で割り直したのが次の表です。

発表日	公表された削減時間	対象人数	1人あたり（年）	分母の記載
2024年6月25日	18.6万時間	国内全社員 約12,400人	約15時間	なし
2025年7月7日	44.8万時間	国内全社員 約11,600人	約38時間	なし
2026年7月29日	78.8万時間	国内全社員 約11,800人	約66時間	総労働時間の3.4%

※上記は各社ニュースリリースの記載（2026年8月時点）にもとづきます。1人あたりの値は公表数値からの単純計算で、各社が公表した数字ではありません。

「44.8万時間」は巨大に見えますが、1人あたりに割り戻すと年38時間、月3時間ほどになります。この単位まで落として初めて、自社の1人が月に何時間ぶん浮くのかという話と比べられます。

分母が書かれたのは3年目でした。2025年度の78.8万時間について、初めて「総労働時間の3.4%」と明記され、2030年に10%を目指す目標も添えられています。

この3.4%という数字は、そのまま自社の目標値には使えません。3年かけて全社に広げた会社が、総労働時間の3%台に届いたという到達点だからです。

この3本には、利用の中身の変化も書かれています。1回あたりの削減時間が、初年度の約20分から2年目には28分に伸びました。同じ道具でも、使い方が「聞く」から「頼む」に変わると、1回で浮く時間が変わります。

1年目と3年目の数字を並べてはいけない理由も、この表から分かります。削減時間は3年で4倍以上になっていますが、これは同じ取り組みが積み上がった結果です。1年目の会社が3年目の数字を目標に置くと、初年度から未達になります。

分母が書かれていない数字は、割り算をして正気に戻す

総務省の同じ資料には、自治体の導入効果の例が5件載っています。

そのうちの1件は、チラシなどの画像生成で年間48,333時間を削減、97%減という値です。人口10.4万人の自治体の例として記載されています。

1人の年間労働時間を2,000時間として割ってみます。するとチラシ作成という1業務だけで、約24人分の年間労働時間がかかっていた計算になります。この前提が妥当かどうかは、資料には書かれていません。

公表された数字は、割り算をして人数や1人あたりに戻したときに、初めて自社の感覚と比べられます。割り算を通らない数字は、大きく見えるだけで判断には使えません。

同じ資料の別の行は、逆に検算できる形で書かれています。議会の想定問答の作成は「5時間の削減×年間質問50件＝250時間」と、計算式ごと載っています。掛け算の中身が書かれている数字は、自社の件数に置き換えて使えます。

失敗・落とし穴｜事例が自社で再現しないのは、成果でなく前提を写していないから

他社の事例を持ち込んでも社内で同じことが起きない原因は、ツールの選定ではありません。成果の数字だけを写して、その数字が成り立っていた前提を写していないからです。

前提1：対象人数の桁が2つ違えば、全社平均の意味も変わる

1.2万人の全社平均と、20人の会社の全社平均は、同じ言葉でも中身が違います。人数が多いほど、使っていない人の分が平均を押し下げます。

パナソニック コネクトが公表している月間の利用者率は49.1%です。1万人規模でも、半数は月に一度も使っていない月がある、という前提の上に削減時間が乗っています。

前提2：何年目の数字かを確かめないと、初年度の目標が過大になる

3年続けて公表している事例では、1年目と3年目で4倍以上の開きが出ていました。自社の稟議に載せるなら、比べる相手は1年目の数字です。

前提3：測っている単位が違うと、そのまま足し算できない

作業時間、処理件数、人数換算。この3つは足せません。複数の事例から数字を寄せ集めて自社の効果を積み上げると、単位の違うものを合計した数字ができあがります。

前提4：誰が発表した事例かで、切り取られている面が変わる

自社発表、協業先との共同発表、導入を支援した会社の事例ページ。この3つは、どれも事実ですが、強調される面が違います。

導入を支援した側の事例ページは、その製品が効いた工程を厚く書きます。事例を読むときは、社名だけでなく「誰がこの文章を出したか」を先に見てください。

総務省の同じ資料では、生成AI導入の課題として「導入効果が不明」が471件で3番目に多く挙がっています。他社の数字を見ても自社の効果は分からない、という実感が数字に出ています。

導入した会社が最初に公表するのは、削減時間とはかぎりません。日清食品ホールディングスは2023年7月20日、経済産業省の会議へ資料を提出しています。その資料に、削減時間の数字は1つも書かれていませんでした。

代わりに書かれていたのは2つです。4月3日に方針を決め、4月25日に社内公開まで進めた3週間の流れ。そして初級2時間・中級16時間・上級40時間という3階層の研修設計です。

効果検証は営業領域から始める、とこれからの予定として書かれています。導入が早い会社ほど、最初に出すのは成果ではなく設計だという例です。

よくある質問

Q. 他社の事例をそのまま社内資料に載せても問題ないか

出典を明記し、公表された表現のまま引くなら問題ありません。危ないのは、削減率だけを抜き出して自社の見込みとして書き換えることです。対象人数と期間を必ず併記し、自社との違いを1行添えてください。分母が公表されていない数字は、その旨も書いたほうが社内での議論が早く進みます。

Q. AIの業務効率化事例は、どこで探すと信頼できますか

発信元から辿るのが確実です。企業のニュースリリース、官公庁の調査資料、上場企業なら統合報告書。まとめ記事は数字だけが転載され、対象人数や集計期間が落ちていることがあります。使いたい数字を見つけたら、必ず一次資料の原文まで戻り、条件が書かれているかを確かめてください。

Q. 同業他社の事例が見つからないときは、どうすればいいですか

業種ではなく、業務の形で探してください。問い合わせ対応、申請書の確認、日報の集計といった作業は、業界が違っても中身はほとんど同じです。自治体の公開資料は業務名と件数まで書かれていることが多く、民間企業でも読み替えやすい素材になります。同業でないことは、比較できない理由にはなりません。

Q. 従業員20名の会社でも、大企業と同じ成果は出るか

同じ削減率は出ませんが、1人あたりで見れば近い水準は起こり得ます。大企業の全社平均には、使っていない人の分が含まれているためです。人数が少ない会社は、まず使う人を3人に絞り、その3人の作業時間だけを測ってください。全社平均を最初から追うと、効果が薄まって見えます。

Q. AIで効率化しやすい業務と、しにくい業務の違いは何ですか

手順を言葉で書ける業務は進み、判断の理由が人の頭の中にしかない業務は残ります。公表されている事例で成果が出ているのは、下書き、要約、転記、分類のように、正解の形が先に決まっている作業です。自部門の作業をこの線で二つに分けると、着手する順番が先に決まります。

Q. 事例のような成果が出るまで、どれくらいの期間を見ておけばいいですか

1業務に絞れば数週間で差は見えますが、全社の数字として動くには年単位かかります。公表事例で削減時間が大きく伸びるのは、たいてい2年目以降です。初年度に追うのは削減時間ではなく、使っている人の数と使われた回数です。ここが伸びない限り、時間は減りません。

Q. 自社の効果は、どこまで測れば社内で通るか

対象業務・対象人数・期間・測り方の4つが書ければ通ります。金額換算は最後で構いません。まず1業務を選び、着手前の所要時間を3回だけ計ってください。着手前の実測がないと、あとから何%減ったかを主張できず、他社の数字を借りるしかなくなります。稟議の書き方そのものは企業のAI業務効率化に分けています。

Q. 経営会議で他社の事例を説明するとき、最初に何を伝えればいいですか

数字より先に、その会社の従業員規模と、取り組みが何年目かを伝えてください。この2つが揃うと、聞き手は自社との距離を自分で測れます。削減時間から先に出すと「うちでも同じだけ減る」という前提で話が進み、あとから条件を補足しても、いちど付いた期待値は戻りません。

まとめ

他社の事例で最初に見るべきなのは、削減率ではありません。その数字が何を分母にしているか、対象は何人か、何年目の数字かの3点です。この3点が無い事例は、自社の判断材料にはなりません。

部門ごとに、成果の出方も違いました。カスタマーサポートは解決までの時間で出て、営業は規模だけが先に出ます。人事や総務は1件あたりの分単位で出て、製造は時間ではなく「人の感覚を数字に置き換えられたか」で書かれます。自部門と同じ測り方をしている事例だけを、比較の対象にしてください。

次の一手は、他社の事例をもう1本探すことではありません。自社で1業務を選び、着手前の所要時間を3回だけ計ることです。実測が1つあれば、他社の数字は借りるものではなく、比べる相手に変わります。

マニュアル作成に使う製品の一覧はマニュアル作成AIおすすめ12選に料金まで並べています。読み替えを自社の状況で行う場合はAIマニュアル構築支援から相談できます。