AIで人手不足を解消！事例8選と導入メリット、懸念点まで徹底解説

近年、日本では少子高齢化の進行とともに生産年齢人口が減少し、多くの企業や業種が人手不足解消に向けた取り組みを急務としています。

このような状況で注目されているのが、AI（人工知能）を活用した業務効率化や自動化の取り組みです。

本記事では、人手不足が深刻化する日本の背景を整理したうえで、AI技術がなぜ注目されているのか、その導入メリットや事例、そして導入時に生じやすい課題と対策について解説します。

このような方におすすめの記事です

• AIで人手不足を解消したい方
• AIで業務効率化を検討したい方
• AIの具体的な活用事例やメリットを知りたい方
• 自分の業界でAIがどのように活用できるか知りたい方

日本における人手不足の原因と背景

日本では長年にわたり出生率が低下しており、高齢化が進んでいます。

生産年齢人口が減少することで、労働市場には充足しないポジションや業務が増え、企業経営に影響を及ぼすケースが目立つようになりました。

加えて、若手人材への需要が多い一方で就職先の選択肢も増えていることから、求人倍率が上昇して企業が人材を採用しづらくなっています。

結果的に人手不足は深刻化し、労働力を確保できない産業では業務縮小や新規事業の断念などの問題に発展する可能性もあります。

少子高齢化の影響と労働力不足

少子高齢化が進むことで、生産年齢人口は年々減少し続けています。

日本は世界的に見ても、急速に少子高齢化が進行している国の一つで、日本の生産年齢人口（15〜64歳）は1995年にピークを迎え、その後減少に転じ、令和5年には7,395万人と、総人口の59.5％となっています。

これにより企業は人材を十分に確保できず、特に単純作業や現場作業、さらには専門性が高い分野でも人手不足が発生しやすくなっています。

【出典】総務省「令和6年版高齢社会白書（全体版）」

https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2024/zenbun/pdf/1s1s_01.pdf

人手不足がもたらす影響

業務の停滞と生産性の低下

人手不足が深刻化すると、一人あたりの業務負担が増加し、業務効率が低下します。

必要な業務が滞ることで納期の遅延や品質の低下が発生し、企業の信頼にも影響を及ぼします。

特に、特定の社員に依存した業務（属人化）が進行すると、他の社員が代替できず、業務の停滞を招くリスクが高まります。

その結果、現場の負担がさらに増大する悪循環に陥る可能性があります。

技術継承の難航と属人化の進行

熟練者が減少すると、技術やノウハウの継承が困難になり、業務が特定の個人に依存しやすくなります。

「この人しかできない」業務が増えると、欠員が出た際に対応が難しくなるのが課題です。

業務の属人化が進むと、教育やマニュアル化が後回しにされ、新しい人材が育たず、長期的な業務の安定性が損なわれます。その結果、企業全体の成長を阻害する要因となります。

この課題を解決する手段の一つとして、動画マニュアルの活用が挙げられます。例えば「VideoStep」を活用すれば、ベテラン社員のノウハウを動画として簡単に記録・共有できます。

若手人材の育成負担の増加

新入社員や若手を育成するには、経験者の指導が不可欠ですが、人手不足の状況では十分な教育の時間が確保できません。

特に、ベテラン社員が持つ技術やノウハウが属人化していると、新しい人材に知識を引き継ぐことが困難になり、育成に多くの時間と労力が必要になります。

結果として、即戦力となる人材の育成が遅れ、企業全体の競争力が低下します。

従業員の負担増による離職率の上昇

慢性的な人手不足が続くと、従業員一人あたりの負担が増え、長時間労働やストレスの増加につながります。

特に、属人化した業務が多い職場では、特定の人に業務が集中しやすく、負担の不均衡が生じる傾向があります。

こうした状況が続くと、モチベーションの低下や離職率の上昇を招き、さらに人手不足が悪化する悪循環を生み出します。新たな人材の採用も難しくなり、より厳しい経営環境に直面する可能性があります。

AI技術が注目される理由とその動向

AI（機械学習）とは

AI（人工知能）は、人間の知的活動を機械が模倣する技術で、特に近年、ディープラーニング（深層学習）の進化により、精度や応用範囲が大きく広がっています。

AIの中核となるのが「機械学習」という手法です。これは、大量のデータからパターンや特徴を学び、予測や分類、認識などを自動で行う技術です。

機械学習の一種であるディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを活用し、より高度な分析や判断を可能にします。

現在、AIは画像認識や音声認識、自然言語処理など幅広い分野で活用され、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する重要な技術として期待されています。

なぜAI技術が注目されるのか

日本の企業がAI技術に注目する最大の理由は、人手不足の深刻化に対応するためです。

少子高齢化により労働人口が減少し、多くの企業が業務の効率化や自動化を迫られています。

AIは、単純作業の自動化だけでなく、データ分析や予測、顧客対応の最適化など幅広い分野で活用され、人手不足を補う手段として注目されています。

特に製造業や建設業では、AIを活用した設計支援や品質管理が進み、業務の省力化や生産性向上につながっています。

近年のAI技術の動向

クラウドサービスの普及により、AI開発や運用に必要な資源を比較的安価に導入できるようになりました。

特にディープラーニングや自然言語処理などは、高度なアルゴリズムをライブラリやサービスとして簡単に利用できるため、専門のエンジニアが少ない企業でも導入ハードルが下がっています。

これが、さまざまな現場でAIを試行しながら課題解決を図る潮流を後押ししています。

AIにより人手不足を改善する４つのメリット

業務効率の促進

AIを活用すれば業務の効率化が進み、作業がスムーズに進行し、手作業にかかる時間や労力を大幅に削減できます。

単純作業をAIに任せることで、従業員はより重要な業務に集中できるようになります。

さらに、ヒューマンエラーの防止にもつながり、特に数字を扱う業務では円滑な処理と精度の向上が期待できます。

コスト削減と生産性向上

AIの導入により、定型業務の自動化が進み、人件費の削減と業務効率化が実現できます。

例えば、AI-OCRやRPAを活用すれば、請求処理やデータ入力の負担が軽減され、少人数での運用が可能になります。

また、AIが単純作業を担うことで、従業員は付加価値の高い業務に集中でき、生産性向上を実現可能です。コスト削減と効率化を両立することで、企業の競争力も強化されます。

従業員負担軽減と柔軟な働き方の支援

AIを活用することで、従業員が単調なルーティン作業から解放され、より創造的な業務やコミュニケーションが必要なタスクに集中できるようになります。

また、AIによる自動化が進めば、業務の一部がリモートでも実行可能になり、柔軟な働き方を実現しやすくなる点も大きなメリットです。

これにより、ワークライフバランスの改善や新たな人材獲得につながる効果が期待できます。

サービス品質向上と競争力強化

AIは24時間稼働できるため、顧客サービスやカスタマーサポートを常時提供できるようになります。

また、大量のデータから顧客のニーズを分析し、よりパーソナライズされた提案を行うことが可能になり、サービス品質の向上と差別化を同時に実現します。

これにより企業のブランド力や競争力が高まり、人手不足が続く中でも安定した事業運営が期待できるでしょう。

AIによる人手不足の解消事例8選

①品質検査 - AIが不良品を自動検出

製造ラインでの検品作業にAI画像認識を適用し、カメラで撮影した製品の外観を高速かつ高精度でチェックできます。

これにより、経験や勘に依存していた工程の属人的な部分が減り、人材不足のリスクを軽減できるだけでなく、品質の安定度も向上します。

②在庫管理 - AIが発注を自動調整

需要予測アルゴリズムを導入することで、在庫切れや在庫過多を防ぎ、無駄な発注コストを削減できます。

AIによって適切な量が常に把握されるため、管理担当者は細かいチェックや手動修正に時間を取られず、人的労力をより重要な業務へ割り当てられます。

③施工管理 - AIドローンで現場を監視

高所や危険区域の巡回はドローンが行い、画像解析で施工の進捗や異常を検知する仕組みが広がっています。

現場の安全確保と効率化を同時に実現できるため、高齢化や人手不足が課題の建設現場での導入実績が増えています。

④経理業務 - AI-OCRとRPAで請求処理を効率化

紙の請求書や領収書をAI-OCRでデジタル化し、そのデータをRPAが入力処理するフローを構築する事例があります。

経理担当者の手間が大幅に減り、同時に登録ミスや二重計上などのエラーを防げるので、正確性とスピードの両立が実現します。

具体的なツールとしては、どんな形式の請求書が届いても、AI OCRとオペレータにより 99.9％正確に自動でデータ化する 請求書受領 システム「invox受取請求書」が挙げられます。

⑤カスタマー対応 - AIチャットボットで問い合わせを自動化

顧客対応を自動化する代表的な例としてチャットボットがあります。

製品のマニュアルやFAQを参照しながら自動返答を行うため、問い合わせ対応の待ち時間が短縮されるメリットがあります。

また24時間稼働することで顧客満足度を高め、人員の負担も軽減できます。

具体的には、既存の社内資料やWEBサイトの内容を丸ごと学習し、蓄積した情報をもとに問い合わせ内容に応じた最適な回答を自動表示する、次世代の検索型AIチャットボット「amie」が挙げられます。

⑥営業支援 - AIが商談候補を分析し、リストを作成

顧客データやWebの閲覧履歴などをAIが学習し、購入意欲の高いリードを抽出してくれます。

これにより、営業チームは確度の高い顧客にアプローチできるため、営業活動の効率が格段に上がり、人員不足の課題を抱える企業でも成果を出しやすくなります。

⑦物流最適化 - AIが配送ルートを計算

物流業界はドライバー不足が深刻ですが、AIを活用した最適化手法によりルート設定や配車計画を効率的に行えます。

移動距離と時間を最小化できる結果、少ないドライバーでも多くの配送をこなせる仕組みが整い、生産性向上と労働条件の改善につながります。

⑧接客支援 - AIが注文受付やレジ業務を自動化

AI搭載のセルフレジや注文システムを導入することで、店舗スタッフの負担を軽減します。

飲食店や小売業での省人化とサービス向上の両立を実現できます。

人手不足でAIを活用する際の課題

導入時のコスト負担と運用費用

AIシステムの構築には、開発費やライセンス料金など比較的高額な初期費用が発生する場合があります。

また、クラウド環境を利用する場合でも、継続的にかかるインフラ費用が無視できません。費用対効果を十分に検証し、どの範囲から導入を始めれば適切かを見極めることが大切です。

AIを扱える人材の確保と育成の困難さ

AIや機械学習のスキルを持つ専門人材は国内外で需要が高く、採用競争が激化しています。

限られた人材を確保するには高い報酬や魅力的な職場環境が必要なうえ、既存社員を対象にした研修にもコストがかかります。

AIを長期的に活かすには、社内に知見を蓄積し育成する戦略が欠かせません。

AI技術の限界と誤操作のリスク

AIはあくまで統計的パターン認識に基づく技術であり、人間のような柔軟性や創造力はまだ十分ではありません。

過度にAIに依存すると誤作動や予想外の結果が発生する可能性があるため、最終的には人によるチェック体制を整備し、適切なバランスを保つ必要があります。

社内文化やオペレーションへの影響

AI導入の成否は技術的な要素だけでなく、組織における受け入れ態勢にも左右されます。

新しいシステムの使い方が浸透しなかったり、AIに対する抵抗感が強かったりすると、期待した速度で成果を上げられない場合があります。

十分な説明やトレーニングを行い、社内の合意形成を図ることが重要です。

AIの意思決定が不明瞭になりやすい

深層学習を中心としたAIモデルはブラックボックス化しやすく、結果の根拠を説明しにくいという課題があります。

特に重要な業務意思決定をAIに任せる場合は、透明性や説明責任をどのように担保するかが大きなテーマとなります。

AI導入を成功させるためのポイント

AI導入で失敗する企業の多くは、十分な準備がないまま大規模プロジェクトに着手するケースが目立ちます。小さな成功事例を積み重ねながら運用体制を整備することが大切です。

導入前に目的や課題を明確化

なんのためにAIを導入するのかという目的が不明確だと、結果としてコストばかり膨らみ、具体的な成果が得られないリスクがあります。

現場で困っている課題を優先的に洗い出し、AIがどの部分で役立つのかを明確にしてからプロジェクトをスタートさせることが大切です。

導入・運用コストと業務効率化の効果を見極める

AI導入に伴う投資費用と、どの程度の人件費が削減できるか、また業務の生産性がどれだけ向上するかを事前に試算しておくことが必要です。

実際には予想外のコストが発生することもあるため、ある程度余裕のある予算枠を設定しながら、スモールスタートで検証を進める段階的な導入が推奨されます。

段階的な導入と効果測定を実施する

一気に本稼働システムを構築するのではなく、まずは小規模な実証実験（PoC）を行い、効果検証を繰り返します。

問題点を洗い出しながら段階的に拡張していくことで、大きなトラブルを回避しながら組織内にAIを定着させることができます。

AIの学習に必要な高品質なデータを準備する

AIの性能はデータの質に大きく左右されます。

学習に用いるデータが不足している、あるいは誤ったデータが混在している場合、想定外の結果が出たり精度が落ちたりします。

プロジェクト開始前から必要なデータを整理・クリーニングしておき、AIが正確に学習できる環境を整えることが重要です。

AI活用のメリットを説明し、教育・研修を実施する

組織全体でAIに対する理解を深めることも不可欠です。

導入の意図やメリットを丁寧に説明し、実際にAIを利用する従業員には基礎的な知識や運用ルールを周知する場を設けましょう。

AI活用の成功事例を共有することで従業員のモチベーションが高まり、スムーズな現場導入につながります。

人手不足でAIを活用するならABKSSにご相談ください

人手不足の解消には、約40年にわたり、製造業や建設業を中心に業務効率化を支援してきたABKSSにご相談ください。

AI導入にはコストや運用負担など多くの課題がありますが、ABKSSなら最適なツールの選定から導入後の運用支援まで一貫してサポート可能です。

AIの活用を検討されている方は、ぜひお気軽にご相談ください。

おわりに

本記事では、日本における人手不足の現状とその背景を解説し、AIを活用することで得られるメリットや、実際の導入事例について紹介しました。

労働力の減少が深刻化する中、AIは業務の自動化や効率化を促進し、コスト削減や従業員の負担軽減に大きく寄与します。

しかし、導入にはコストや運用の負担、人材育成といった課題も伴うため、成功には十分な準備と戦略的な計画が不可欠です。

AIを活用する際は、導入の目的を明確にし、業務のどの部分で最大の効果を発揮できるかを見極めながら、段階的かつ計画的に進めることが重要となります。