AI自動化で任せられる作業と人が持つ作業｜4つの基準と業務別の線引き

「AIで自動化を進めてほしいと言われたが、どこまで任せていいのか分からない」

「試しにやらせてみたら、確認と手直しに追われて、前より時間がかかった」

こうした声を聞くことは多いのではないでしょうか。

「できる」か「できない」かの二択で考えると、任せる範囲はなかなか決まりません。実際は作業の種類によって、AIに寄せていい線が動くからです。

本記事では、AIに任せられる作業と人が持ち続ける作業の分かれ目、その線を見分ける4つの基準、会議や問い合わせなど業務別に引く線を解説します。読み終える頃には、自社の作業に◯か✕かを付けられる状態になっているはずです。

AIによる自動化と、これまでの自動化の違い

これまでの自動化は、RPAやマクロのように、決めた手順どおりに動く仕組みでした。手順から少しでも外れると、そこで止まってしまいます。

AIによる自動化は仕組みが違います。学習した内容をもとに推論・分類・要約ができるため、手順を最後まで決めきれない作業にも手が届きます。

そのため、「できる」「できない」という区切りでは考えにくくなりました。問われているのは、AIにどこまで任せるかという線引きです。

たとえば、決まったフォーマットの請求書を転記するだけの作業なら、これまでの自動化でも十分でした。

ところが、取引先ごとにフォーマットが違う請求書を読み取る場面になると、手順を決めきれず、これまでの自動化は苦手としてきました。AIはここに強みがあります。表記の揺れやレイアウトの違いを読み取り、必要な項目を拾い出せるからです。

自動化そのものの意味や、進め方の手順を詳しく知りたい方は関連記事をご覧ください。

関連記事：業務自動化とは？効率化との違い・進め方・使えるツールをわかりやすく解説

これまでの自動化の中心だったRPAについても、押さえておくと理解が深まります。仕組みや自分で作る方法は、こちらの記事で詳しく解説しています。

関連記事：RPAとは？意味と仕組みを初心者向けに解説！無料ツールや自分で作る方法まで

この違いを理解しておくと、AIに何を任せられるかの見極めがしやすくなります。ここからは、AIに寄せられる作業と、人が持ち続ける作業を具体的に見ていきます。

AIに任せられる作業と、人が持ち続ける作業

「向いている業務」「向いていない業務」というくくりで考えると、任せる範囲はなかなか決まりません。まるごとの業務ではなく、作業を動詞に割ってみると、線がくっきり見えてきます。

たとえば「議事録を作る」という業務ひとつにも、「聞く」「書く」「決める」といった複数の動詞が混ざっています。動詞ごとに向き不向きを見ていくのが、この先の考え方です。

AIに寄せられるのは「読む・書く・探す・そろえる」

要約・下書き・分類・転記・照合・検索。呼び方はさまざまですが、共通しているのは「たたき台をつくる」作業だという点です。

資料を読み込んで要点を拾う、メールの下書きを作る、書類を項目ごとに仕分ける。どれも、最後に人が目を通して直せる作業です。

100件のアンケート回答をテーマごとに仕分ける作業や、複数の資料から共通点を探して一覧にする作業も、たたき台としてAIに任せやすい部類です。人が最初から全件に目を通す手間を省けます。

こうした作業に共通しているのは、多少の粗さが残っても、あとから人が直せる点です。直せる前提があるからこそ、AIに先に任せてよい領域だといえます。

会議の音声から要点を拾って下書きを作る作業も、同じ考え方に当てはまります。人が最初から聞き直すよりも、AIが出した下書きを直すほうが早く終わります。

「AIが担うのは下書きまで。最終判断は人が行う」という線引きは、AI議事録サービスの現場でもよく使われる考え方です。任せない領域をあらかじめ決めておくことは、判断の参考になります。

人が持ち続けるのは「決める・聞く・引き受ける」

逆に、人が担い続ける作業もはっきりしています。大きく4つです。

• 最終確認：AIが出した内容を、事実関係や数値を中心に人の目でチェックします。ここを省くと、誤りに気づけないまま外に出てしまいます

• 意思決定と責任：重要な判断はAIに委ねず、提案や下書きまでの道具として使います。決めた結果を引き受けるのは人です

• 相手の意図をくみ取るやり取り：交渉や説得など、対人のコミュニケーションが要る場面です。言葉の裏にある事情まで拾うのは、今のところ人の役割です

• 表現・品質の判断：正解が一つに決まらない表現やブランドの基準を、最終的に決めます。基準がないと、AIに任せた途端に統一感が崩れます

これらに共通するのは、間違えたときに取り返しがつくかどうかという軸です。取り返しがつかない判断ほど、人が最後まで持ち続けます。

社外に送るお詫びのメールの文面や、契約条件の最終確認は、この4つのどれかに当てはまる作業です。

AIの性能が上がっても、この4つは大きくは動きません。できる作業の幅は広がっても、責任を引き受ける主体は変わらないからです。

迷ったときは「やり直しがきくか」で分ける

とはいえ、実際の業務は動詞がきれいに分かれているわけではありません。「メールを書く」という一つの作業の中にも、下書きを「書く」動詞と、送信を「決める」動詞が混ざっています。

迷ったときの目安は、やり直しがきくかどうかです。下書きは書き直せますが、送信ボタンを押したあとは取り消せません。

同じように、「資料をまとめる」は書き直せても、「対外的に提出する」は取り消せません。動詞が混ざる作業ほど、この基準で最後の一手を分けると判断しやすくなります。

会議の日程調整で候補日をいくつか出す作業はAIに任せられますが、最終的にどの案で開催するかを決めるのは人です。

同じ考え方は、資料のレイアウトを整える作業と、その資料を正式版として社外に出す作業の間にも当てはまります。

どこまで任せられるかを見分ける4つの基準

ここまでの動詞による仕分けを、実際の作業に当てはめるための基準を4つ用意しました。自社の作業に一つずつ当てて、◯か✕かを付けてみてください。

どれか1つでも✕が付くようなら、その作業は全部を任せるのではなく、部分的に任せる形を考えたほうが安全です。

1. その作業の手順を、言葉で説明できるか

担当者によってやり方が違う作業は、AIに渡す前に手順をそろえる必要があります。「なんとなく」でこなしている作業ほど、いったん言葉にする一手間が要ります。

逆に、マニュアル化できている作業は、そのままAIに渡せる状態に近いといえます。

具体的には、ベテラン社員が経験則で判断している見積もりの査定は、まず判断基準を言葉にする作業から始める必要があります。

一方、チェックリスト化されている検品作業や、条件が決まっている承認フローは、そのままAIに渡しやすい状態だといえます。

2. 判断に必要な材料が、AIの手元にあるか

AIを組織で使いこなせない原因は、AIの性能ではなく、渡す材料がそろっていないことにある場合が多くあります。社内のルールや過去の経緯が、個人のPCやメモに散らばったままでは、AIは参照しようがありません。

渡していない情報は、AIにとって無いのと同じです。任せる前に、参照させる資料をひとまとめにしておく作業が要ります。

経費精算のルールが担当者の頭の中にしかない場合、AIに聞かれても答えようがありません。まず社内規程を文書としてまとめる作業が先に要ります。

逆に、過去の申請データや承認履歴が蓄積されている業務ほど、AIが参照できる材料が多く、任せやすくなります。

3. 例外がどれくらいの頻度で出るか

例外が多い作業は、全体を任せるのではなく、例外だけを人に回す形にできないかを考えます。

例外の判定にAIを使い、対応そのものは人が担う、という分け方もできます。頻度が低い例外まで無理に自動化しようとすると、かえって手直しが増えます。

たとえば、返品対応の9割は同じ手順で片付いても、残り1割の特殊な事情がある返品は人が個別に判断する、という分け方ができます。

例外の見極めそのものをAIに手伝わせ、判定が難しいものだけを人に渡す、という二段構えも有効です。

4. 間違いに誰が気づき、誰が直すか

見る人が決まっていない作業は、間違いに誰も気づかないまま進んでしまいます。任せる前に、確認する担当を先に決めておく必要があります。

実際、AIツールが使われなくなる企業には共通点があります。旗を振る推進役が決まっておらず、気づいて直す人が曖昧なまま運用が始まっているケースです。

AIが作った提案書を、誰も見返さずにそのまま提出してしまうと、間違いに気づける人がいない状態になります。

確認担当を決めるときは、その人が実際にその業務に詳しいかどうかも合わせて見ておく必要があります。

4つの基準を順番に当てはめていくと、任せてよい作業と、まだ任せるには早い作業が自然と分かれてきます。次は、この基準を実際の業務にあてはめてみましょう。

AIに任せきれない3つの理由と、止める場所の決め方

AIに任せられない理由を「AIの性能が足りないから」でひとまとめにすると、対策も曖昧になります。理由は主に3つあり、それぞれ止めるべき場所が違います。

この3つは、AIの性能が上がれば自然に消えるものではありません。任せる前に、人が先に決めておくべきことがある、という点は変わらないからです。

もっともらしく間違える｜事実と数値は人が当たる

AIが事実と異なる内容を、もっともらしく生成することがあります。専門的にはハルシネーションと呼ばれる現象です。

社内データを参照させていても、参照元が古ければ誤った回答につながります。止める場所は、事実・数値・固有名詞を含む出力の手前です。

存在しない条文や、実際にはない数値を、いかにも本当らしい文章で出力してしまうことがあります。見た目の整った文章ほど、誤りに気づきにくいという点も見落とせません。

社内の事情を知らない｜参照する資料をそろえてから任せる

AIは、社内のルールやこれまでの経緯を知りません。過去にどんな判断をしてきたかという前提がないまま出力すると、社内の実情とずれた内容になります。

止める場所は、参照させる資料の範囲を決めるところです。社内ルールや過去の議事録をそろえてから任せると、ずれが小さくなります。

似たようなケースとして、過去に一度見送った提案を、経緯を知らないまま似た内容でまた出してしまう、といったずれが起こります。社内ルールは変わることも多いため、最新の状態を都度そろえておく運用も欠かせません。

責任を引き受けられない｜承認する人と場所を先に決める

「AIに任せるのは不安」という声を掘り下げると、多くは精度の話ではありません。実際に気にしているのは、正式な記録として出したとき、誰が責任を持つのかという点です。

止める場所は、正式な記録や対外的な提出物として出る手前です。承認する人と場所を先に決めておけば、任せる範囲を広げても不安は残りません。

たとえば、AIが作成した契約書の下書きをそのまま先方に送ってしまうと、内容に誤りがあったときに誰の責任か曖昧になります。

社内での使い方のルールやリスク管理を体系的に知りたい方は、こちらの記事もあわせてご覧ください。

関連記事：生成AIの社内活用ガイド｜7割が使いこなせない原因と導入成功のポイント

【業務別】AIに任せる範囲と人が持つ範囲

ここまでの4つの基準を、実際の業務に当てはめるとどうなるでしょうか。会議・問い合わせ・書類・採用の4つで見ていきます。どの業務も、AIに寄せられる部分と、人が最後まで持つ部分の両方を含んでいます。

会議・議事録｜書き起こしと下書きはAI、決定の確定は人

会議のあとには、書き起こし、要約、決まったことの資料化、担当者ごとのタスク整理、関係者への共有と、いくつもの工程が発生します。このうち、書き起こしから下書きの作成までは、AIに寄せやすい部分です。

たとえば『Rimo Voice』は、会議の音声を高精度で文字起こしし、要約やタスクの洗い出しまでを自動で行います。

決まったことを実行に移す部分は『Rimo Actions』が担います。資料の作成や関係者への共有まで、一続きで進められます。

会議中にホワイトボードをカメラに映しただけで、手作業なら1日かかるタスク表が自動で作られた例もあります。

関連記事：【2026年版】タスク管理ツールおすすめ10選｜4つのタイプ別に機能・料金を比較

ただし、決まったことを社内の正式な記録として確定する作業は、最後まで人が担います。

会議で出た複数の意見のうち、どれを正式な決定として残すかは、人が最後に判断します。議事録を残したいだけの会議と、そこから作業まで進めたい会議とでは、AIに任せたい範囲も変わってきます。

会議業務でのAIエージェント活用は、まだ勝ち筋が定まりきった段階ではありません。会議の内容によって効果の出方が変わるため、まずは自社の会議で試しながら、任せる範囲を少しずつ広げていくのが現実的です。

井村屋グループ株式会社では、役員会議の議事録作成にかかる時間が半減しました。

関連記事：議事録作成時間半減！担当者も「もう業務に欠かせない」｜ 井村屋グループ株式会社様

問い合わせ対応｜一次回答はAI、例外とお詫びは人

よくある質問など、答えがあらかじめ決まっている問い合わせは、AIに寄せやすい領域です。一方、条件が個別に絡む案件や、謝罪が必要な場面は、人が担い続けます。

営業時間や返品期限といった定型的な質問はAIが即答できます。一方、クレームに近い相談や、個別事情を伴う問い合わせは、人が引き継ぐ場面です。

問い合わせの内容を仕分ける段階までAIに任せ、対応が必要な窓口へ振り分ける使い方も広がっています。

コールセンターでの具体的な活用事例や導入手順を詳しく知りたい方は、こちらの記事もあわせてご覧ください。

関連記事：コールセンターにAIを導入するメリットや活用事例！デメリットや導入手順を解説

書類・データ処理｜転記と照合はAI、承認は人

請求書や申請書の読み取り、転記、突き合わせは、AIに寄せやすい作業です。誤りがあっても、承認の前に人が見直せば取り返しがつきます。

一方、金額や支払い先を最終的に承認する判断は、やり直しがきかない領域なので、人が持ち続けます。

たとえば、経費精算の領収書をシステムに転記し、申請内容と突き合わせるところまではAIに任せられます。ただし、規定を超える高額な支出を承認するかどうかは、上長の判断が要ります。

数字の転記ミスは、AIによる読み取りと人の目によるダブルチェックを組み合わせることで、大きく減らせます。

採用・評価｜記録と整理はAI、合否は人

採用面接では、AIによる一次判定のあと、人が最終確認するという運用が一般的です。上位の評価は自動で通し、ボーダーラインは評価理由をもとに人が合否を判断します。

なお、用途によって見るべき指標は変わります。通常の会議は要約が重視されますが、採用面接では要約よりも文字起こしの精度が重視される傾向があります。

応募書類の記載内容と面接での発言に食い違いがないかを確認する作業も、AIが一次的に照合できる範囲に入ります。

面接の記録は、後から別の面接官が確認する場面でも役立ちます。AIが記録を整理しておけば、確認する側の負担も軽くなります。

AIエージェントの活用例をもっと知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。

関連記事：AIエージェントの活用例12選｜自社で使える業務がわかる【2026年版】

会議・問い合わせ・書類・採用、扱う中身は違っても、AIが型を作り、人が仕上げるという役割分担は変わりません。

AIの自動化に関するよくある質問

Q. AIで自動化できない業務にはどのようなものがありますか？

決裁や評価、対外的な謝罪など、責任の所在や相手の意図をくみ取る判断が必要な業務は、AIに任せきれません。手順が毎回変わる作業も、AIには向いていません。

たとえば、顧客への謝罪文の最終判断や、人事評価の合否判定は、AIに任せきれない業務の代表例です。こうした業務は、間違えたときに、相手との関係や信頼に大きく影響します。

Q. AI自動化とRPAは何が違いますか？

違いは、手順を最後まで決めきれるかどうかです。RPAは決めた手順どおりに動く仕組みで、AIは手順を決めきれない作業にも対応できます。実務では、両者を組み合わせて使うケースがほとんどです。

具体的には、定型的な部分はRPAに任せ、判断が必要な例外部分だけAIが担う、という使い方も増えています。どちらか一方を選ぶというより、業務の中で役割を分け合う関係だと捉えておくとよいでしょう。

Q. AIに任せる範囲は、どうやって社内で決めればよいですか？

情報システム部門に確認を依頼する際は、次の3点が目安になります。

• 学習不使用の明記：入力したデータがAIの学習に使われないと契約で明示されているか

• 国内保管：データが国内のリージョンで完結しているか

• クラウド認証（ISO27017）：クラウドサービス向けの認証を取得しているか

ただし、取引先が官公庁・自治体など、国のセキュリティ評価制度「ISMAP」への登録を調達要件にしている場合は、この3点だけでは審査を通らないことがあります。

参考：「政府情報システムのためのセキュリティ評価制度(ISMAP)」の運用開始

あわせて、最初に使う人の体験を作り込んでおくと、社内での定着もスムーズになります。

Q. AIが間違えたとき、責任は誰が負いますか？

最終的には、承認した人が責任を負う形になります。そのため、承認する人と場所を、任せる前に決めておくことが欠かせません。

AIが作成した資料に誤りがあった場合も、それを確認せずに提出した人が責任を負うことになります。

まとめ｜任せる範囲を先に決めてから自動化する

AIに何を任せるかは、「向いているか」ではなく、動詞で仕分けると見えてきます。読む・書く・探す・そろえるはAIに寄せられますが、決める・聞く・引き受けるは人が持ち続けます。

迷ったときは、手順を言葉にできるか、材料がそろっているか、例外の頻度、気づく人がいるかという4つの基準に立ち返ってください。会議、問い合わせ、書類、採用のどの業務でも、この基準はそのまま使えます。

新しい業務にAIを取り入れるたびに、毎回ゼロから考える必要はありません。同じ4つの基準を当てはめれば、判断の速さも上がっていきます。

目指すのは、作業を無人にすることではありません。判断に使う時間が増えることです。任せる範囲を先に決めてから自動化に着手すれば、手直しに追われることもなくなります。

小さな業務からで構いません。まずは1つ、任せる範囲を言葉にしてみることから始めてみてください。任せる範囲を先に言葉にしておけば、情報システム部門や上司への説明もしやすくなります。

会議は、この線引きを練習するのにちょうどいい業務です。『Rimo Voice』のようなAI議事録サービスに書き起こしから下書きまでを任せ、決定の確定だけを人が担う形をまず作れば、他の業務にも応用できます。

一つの業務で線引きの感覚がつかめれば、次の業務では迷う時間が短くなります。会議後の作業をさらに効率化する方法を知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。

関連記事：AIで業務効率化する方法は？4つの導入ステップと活用例・注意点をわかりやすく解説

まずは次の会議から、この線引きを試してみましょう。