AIを入れたのに、なぜか部長だけ忙しくなる理由

AI導入で「楽になる」はずが、なぜか忙しくなる

多くの中小企業で「AIを業務に活用しよう」「生成AIを導入しよう」という動きが進んでいます。

資料作成、文章作成、情報整理など、AIが業務を高速化してくれるのは事実です。

一方で、実際の現場からはこんな声も聞こえてきます。

• • AIを入れたのに、なぜか特定の人が忙しくなった

  • 判断や確認が全部同じ人に集まる

  • 以前よりも相談やレビューが増えた

これはAIの性能不足ではありません。業務構造と役割設計の問題です。

私はMicrosoft 365やSharePointを活用した業務改善を中小企業向けに支援していますが、ツール導入の相談をいただく際、最初に確認するのは「誰がどこで判断しているか」という業務構造です。

Power AutomateやDifyを使って承認フローを自動化しても、最終承認者が1人に集中していれば、その人がボトルネックになるだけ。ツールの設定より先に、判断の分散設計が必要なケースが非常に多いのです。

少し気になりましたのでブログにしてみました。

中小企業で起きやすい「人がボトルネックになる構造」

中小企業では、次のような状態が珍しくありません。

• • 最終判断は社長や特定の管理職が行う

  • 例外対応や調整はベテラン社員に任せている

  • 「困ったらあの人に聞く」が暗黙のルールになっている

この状態でAIを導入すると、どうなるでしょうか。

AIによって

• • 資料が早く作れる

  • 選択肢が大量に出る

  • 情報整理が簡単になる

結果として、

「ここまで作ったので、あとは判断してください」

という相談が、より速く、より多く、より頻繁に同じ人へ集まるようになります。

つまりAIが処理能力を上げた分、人の負荷が増えるという逆転現象が起きるのです。

見えにくいデメリットは「静かに進行」する

この問題が厄介なのはすぐにトラブルとして表面化しない点です。

• • 表面的には業務は回っている

  • アウトプット量も増えている

  • AI導入の効果が出ているように見える

しかし内部では、

• • 判断疲労が蓄積する

  • 責任が一部の人に集中する

  • 他のメンバーが考えなくなる

といった状態が進行します。

最終的には

• • その人が疲弊する

  • 判断が遅くなる

  • 極端に慎重になる

  • ある日突然限界を迎える

という形で問題が顕在化します。

あなたの会社は大丈夫？ AI導入前チェック

次の項目に当てはまるものはありますか？

• • 「最終確認はあの人」が3つ以上の業務で発生している
  • 判断基準が文書化されておらず、口頭で伝承されている
  • AIで作った資料のレビューが特定の人に集中している
  • 「例外対応」が週に5件以上ある

　→2つ以上当てはまる場合、AI導入の前に業務構造の見直しをお勧めします

AI導入で重要なのは「使い方」より「構造」

AI活用を成功させるために重要なのは、「どのAIツールを使うか」よりも「人の役割をどう設計するか」です。

特に意識したいポイントは次の3つです。

1. 判断を人に集めすぎない

• • 判断基準を文章化する

  • ルールに当てはまるものは自動処理する

  • 人は例外だけを見る

2. 相談の入口を整理する

• • 口頭やチャットでの突発的な相談を減らす

  • フォームやチケットで情報を揃えてから持ち込む

  • AIで事前整理を行う

3. 人の役割を「判断」から「設計・更新」へ

• • 毎回決める人にならない

  • 「決め方」を整える役割にシフトする

  • ルールが古くなっていないかを確認する

AIは「楽をする道具」ではなく「安定させる道具」

AIは、人の代わりに責任を取ってくれる存在ではありません。

使い方を誤るとできる人・責任感の強い人ほど壊れやすくなるという結果を招きます。

だからこそ、AI導入と同時に、

• • 業務の流れ

  • 判断の境界線

  • 人の役割分担

を見直すことが重要です。

まとめ

AIは非常に強力なツールですが、それ自体が組織を良くしてくれるわけではありません。

人に依存した構造のまま導入すれば、
AIは業務を楽にするどころか一部の人に負荷を集中させてしまいます。

一方で、業務構造と役割を整えれば、AIは組織を安定させる心強い味方になります。

AI活用を「メリットだけ」で終わらせるために、壊れない業務構造を意識した導入をおすすめします。