AIエージェント時代の業務再設計とは？人とAIの役割分担・進め方を解説

AIを導入したものの、確認や修正が増え、現場の負担がなかなか減らない。こうした課題に向き合う際は、ツールの機能だけでなく、業務の流れを見直すことが大切です。

AIエージェント時代の業務改革で重要なのは、AI・既存システム・人が、それぞれ何を担うかを設計することです。入力ルールや承認基準が曖昧なまま自動化すると、誤処理や手戻りを増やすおそれがあります。

本記事では、経営企画・DX推進・情報システム部門の方に向けて、役割分担の考え方、業務再設計の5ステップ、運用のチェックポイントを解説します。

AIエージェント時代に業務再設計が必要な理由

生成AIの活用は、文章作成や要約にとどまりません。目的に応じて情報を参照し、複数のツールを使って作業を進める「AIエージェント」の業務利用も広がっています。ただし、任せられる範囲は、扱う情報、実行権限、誤処理が起きた場合の影響によって異なります。

2026年11月4日、Kongは、みずほフィナンシャルグループのAIエージェント活用拡大を支える接続管理基盤として、「Kong AI Gateway」の提供を開始したと発表しました。接続統制やアクセス管理の共通化に加え、AIモデルの利用量・コストの可視化を支援する取り組みです。

この発表からも、AIの活用範囲を広げる際には、何を実行できるかだけでなく、誰が権限と利用状況を管理するかが重要な検討事項になると分かります。

出典：Kong株式会社の発表（2026年11月4日）

業務再設計とは、既存の作業をそのままAIへ置き換えることではありません。不要な作業をなくし、共通化できる手順をそろえたうえで、AI・既存システム・人の役割と責任を組み直すことです。

AI・既存システム・人の役割分担

すべての作業をAIへ任せる必要はありません。入力情報の形式、判断の曖昧さ、誤りの影響を基準に、適した手段を選びます。

務の特徴に応じた役割分担の目安

判断基準は「AIでできるか」だけではなく、品質・安全性・費用・保守性を含めて、安定して業務を続けられるかです。

たとえば請求書処理なら、記載内容の抽出や不備候補の提示はAIで補助し、金額の計算・照合は既存システム、支払い承認は人が担う設計が考えられます。これは検討例であり、実際には社内規程や扱う情報に合わせた検証が必要です。

AI活用を見据えて業務を再設計する5つのステップ

STEP1：業務を作業単位に分け、不要な手順を見直す

対象業務の開始条件、担当者、入力情報、利用ツール、承認経路、完了条件を洗い出します。通常の流れに加え、差し戻し、情報不足、担当者不在などの例外も整理しましょう。

そのうえで、重複した入力や、目的が曖昧になっている確認作業を見直します。不要な手順を残したまま自動化せず、業務自体を減らせないかを先に検討します。

残すもの：現状と改善後の業務フロー、担当者・所要時間・発生頻度の一覧。

STEP2：データと判断ルールをそろえる

表記ゆれ、更新されないマスタ、担当者ごとに異なる分類基準が残っていると、自動化後も確認が必要になります。入力項目の定義、正しい情報として参照するデータ、更新責任者を決めましょう。

個人情報・機密情報をAIへ渡してよいか、利用サービスでデータがどのように保存・利用されるかも確認します。参照資料の更新日や有効期限も管理対象です。

残すもの：入力ルール、参照データ一覧、判断基準、情報の取り扱いルール。

STEP3：任せる範囲と、人に戻す条件を決める

AIが案を作る段階と、外部送信・発注・データ更新を実行する段階は分けて設計します。影響の大きい操作は人の承認を挟み、実行権限は必要な範囲に限定します。

「必要項目が不足している」「参照資料に根拠がない」「複数の資料が矛盾している」ときは、自動処理を止めて担当者へ引き継ぐ、といった条件を設定します。AI自身の確信度だけに頼らず、確認できる条件を決めることが大切です。

残すもの：役割分担表、承認・停止条件、引き継ぎ先、権限とログの記録方針。

STEP4：小さく検証し、確認・修正を含めた効果を測る

一部署・一業務に対象を絞り、過去データなどで出力品質を確認します。通常のケースだけでなく、情報不足や例外を含むケースも試し、本番で任せられる範囲を見極めましょう。

効果測定では、AIの処理時間だけでなく、入力準備・結果確認・修正・例外対応まで含めた総作業時間を比較します。件数や難易度の違いも考慮し、品質と費用をあわせて評価します。

• 効率：1件あたりの総作業時間、処理件数
• 品質：修正が必要だった割合、差し戻し件数、誤処理の内容
• 費用：AI利用料、システム連携・保守にかかる費用
• 定着：対象業務での利用状況、現場からの問い合わせ内容

残すもの：検証結果、導入前後の比較、継続・見直し・停止の判断基準。

STEP5：運用担当と、停止・復旧の手順を決める

業務ルールや参照データが変われば、AIの設定や確認基準も見直しが必要です。業務側の責任者とシステム側の担当者を明確にし、定期点検や変更時の再検証を運用へ組み込みます。

誤処理や障害が起きたときは、誰が処理を止め、どこまで影響を確認し、どの手順で手動運用へ切り替えるかを決めておきます。困ったときの相談先まで共有しましょう。

残すもの：運用マニュアル、担当者一覧、点検項目、停止・手動切り替え・復旧手順。

コクーの支援事例：資料の標準化で作成時間を約50％削減

業務再設計の価値は、AIエージェントの導入に限りません。生成AIサービスを提供するIT企業への常駐支援では、資料の整理と再利用の仕組みづくりが、業務負担の軽減につながりました。

同社のカスタマーサクセス部門では、提案資料や講習会資料を担当者ごとに作成しており、準備負担や説明品質のばらつきが課題でした。

コクーの支援担当者は、120件以上の対応実績から知見を整理し、業界別の活用事例集を10件以上作成。資料をテーマごとのスライドセットに分け、共通部分を再利用しながら個別の要望にも対応できる仕組みを整えました。

この事例は、AIエージェント導入による成果を示すものではありません。共通化する部分と個別対応を残す部分を分け、担当者が使い続けられる運用を整えた事例です。AI活用を検討する際にも、こうした業務と情報の整理が土台になります。

出典：コクー社員インタビュー：生成AI関連業務の資料標準化・効率化事例（取材日：2026年6月30日）

※記載の数値は紹介事例における成果であり、同様の効果を保証するものではありません。

着手前に確認したい業務再設計チェックリスト

• 対象業務の目的、開始条件、完了条件を説明できる
• 不要な作業と、共通化できる手順を整理している
• 入力データ・参照資料の管理者と更新ルールが決まっている
• AIに任せる作業と、人が承認する操作を区別している
• 自動処理を止め、人へ引き継ぐ条件と担当者が決まっている
• 個人情報・機密情報の取り扱いとアクセス権限を確認している
• 確認・修正を含めた作業時間、品質、費用を測定できる
• 運用責任者、変更時の再検証、手動への切り替え手順が決まっている

未整備の項目は、導入を進めるために整理したい論点です。対象業務を絞り、影響の大きい項目から確認しましょう。

よくある質問

AIエージェントとRPAの役割の違いを教えてください

RPAは主に、事前に定めた手順に沿って反復作業を実行します。AIエージェントは、与えられた目的や権限の範囲で情報を参照し、状況に応じてツールや処理を選択する仕組みです。ただし、機能は製品や構成によって異なり、常に正しく判断できるわけではありません。AIが情報を整理し、RPAが定型操作を行い、人が承認するなど、組み合わせた設計も考えられます。

最初に取り組む業務の選び方を教えてください

頻度が高く、手順と完了条件を説明でき、効果を測定しやすい業務が候補です。誤りの影響が限定的で、手動運用へ戻しやすいかも確認します。例外の多い高リスク業務は、先に判断ルールと責任分担を整理しましょう。

社内にDXの専門人材がいない場合の進め方を教えてください

まずは、現場担当者と業務の流れ・困りごとを整理するところから始められます。設計やシステム連携には外部支援も活用できますが、業務の目的、承認基準、情報の取り扱いを判断する社内責任者は明確にしておくことが大切です。

まとめ：AI導入を、現場で使い続けられる業務へつなげる

AIエージェントを活用する際は、不要な作業の削減、データと判断ルールの整備、役割分担、効果測定、運用改善を一つの流れとして考えることが重要です。

最初の一歩は、対象業務を一つ選び、「入力」「判断」「実行」「承認」「例外対応」を書き出すことです。人が担う責任を明確にしながら、AIや既存ツールへ任せる範囲を検討していきましょう。

コクーのDXコンサルティングは、現場起点の課題整理から実行・定着までを支援します。さらに、BPaaSセンターと連携し、業務設計から運用・改善までを一貫してサポートします。