INSIGHT｜コラム・リサーチ
「属人化」を超えていく
──AIが支える新しいチームワークのかたち
属人化を解消するために必要なのは、人材の入れ替えやマニュアル整備ではなく、
組織が持つ判断・行動・報告のプロセスそのものをデータとして設計し、AIに共有することです。
これにより、誰が担当しても同じ品質で仕事が進み、チーム全体で成果を再現できる仕組みが生まれます。
装舎が提供する「AI×業務プロセス設計」は、
AIを単なる自動化ツールではなく、チームワークを支える構造的なパートナーとして組み込む取り組みです。
結果として、組織の意思決定はより速く、より透明に、より学習するものへと進化していきます。
1. 属人化は“問題”ではなく“結果”──現場が抱える構造的な課題
多くの企業で「属人化」が問題視される背景には、
手順や判断基準がデータとして残らず、個人の経験と感覚に依存しているという構造があります。
経理・総務・カスタマーサポートなど、日常的な判断が多い部門ほどこの傾向は強く、
特定の担当者が不在になると業務が滞る、引き継ぎが成立しないといった課題が頻発します。
実際、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の2024年版「デジタル人材白書」でも、
**中小企業の約68％が“業務の属人化がDXの障壁になっている”**と回答しています。
つまり属人化は「人材不足の結果」ではなく、仕組み化の遅れの結果なのです。
2. 再現性をつくるのは「人」ではなく「プロセス」──AIが支える仕組み化の第一歩
装舎の取り組みは、「プロセスを可視化し、モデル化する」ことから始まります。
Power Apps、Dataverse、Azure AI Searchといった標準的な技術を活用し、
日常的な承認・報告・判断の流れをAIが学習可能な形で整理します。
たとえば、
問い合わせ対応のテンプレート化
承認プロセスの自動判断支援
ナレッジ検索と履歴管理
などを統合すると、業務のばらつきが減り、再現性が高まります。
これにより、「その人でなければ進まない仕事」から「誰がやっても進むチーム」へと変化します。
3. ナレッジを“共有”ではなく“活用”する──生成AIと業務設計の融合
多くの企業では「ナレッジ共有ツール」は導入されているものの、
実際には情報が溜まるだけで、活用されないケースが大半です。
装舎はここに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）型AIを統合し、
ナレッジを「AIが即座に呼び出して提案する仕組み」へと転換します。
たとえば過去の判断履歴やFAQ、マニュアルをAIが自動で参照し、
担当者に「最適な対応案」や「リスク回避の提案」を返します。
結果、判断の質が安定し、経験差によるばらつきが減少。
属人化の根本要因である「情報の断絶」が解消されます。
4. チームが変わる、組織が軽くなる──装舎が目指すAI×業務プロセスの形
AIが業務の中で判断を支えるようになると、チームの役割構造が変化します。
上司は「指示者」ではなく「意思決定の品質を担保する支援者」に、
担当者は「作業者」ではなく「判断を磨く実務者」に変わっていきます。
こうして生まれるのは、軽やかで再現性の高いチームワーク。
報告・承認・調整といった手続きにかかる時間は短縮され、
組織全体の判断スピードが向上します。
5. 人が活きる自動化へ──AIはチームの“第二のメンバー”になる
装舎のAI設計は、人を置き換えるものではありません。
むしろ、チームがより“人らしい価値”を発揮できるようにするものです。
AIが業務の再現性と正確性を担保することで、
人は創造・改善・対話といった「非定型の価値」に集中できます。
これが「属人化を超える」という意味の本質。
AIがチームの“第二のメンバー”として共に考え、動き、学ぶ──
それが装舎が描く新しいチームワークのかたちです。
6. まとめ
属人化をなくすことは、単に“効率化”の問題ではなく、
組織の再現性と信頼性を高め、持続的な成長を支える基盤づくりです。
AIはそのためのツールであり、チームの共通言語でもあります。
装舎は、AI×業務プロセス設計を通して、
「人が活きる自動化」「チームが学ぶ仕組み化」を現場に実装していきます。