2025/12/08
日々のバックオフィス業務では、紙やExcelを使った手作業が多く残り、担当者への業務依存やヒューマンエラー、非効率なプロセスが課題となっています。また、業務量が増える一方で人員を増やすことが難しく、現場の負担は年々大きくなっています。
こうした中で注目されているのが、AIを活用した業務効率化です。AIは定型業務の自動化やエラー削減により、業務効率化だけでなく人的リソースの有効活用にもつながるためです。
本記事では、バックオフィス業務が抱える課題を整理し、AI導入によって得られる具体的なメリット、そして経理や人事、総務、情シスなど部門別の活用イメージを解説します。最後まで読むことで、自社のどの業務にAIを活用できるかが具体的に分かり、AI導入を効果的に進めるためのステップを明確にイメージできます。
バックオフィス業務における課題
経理や人事、総務などのバックオフィス部門では、生産性向上を妨げる複数の課題があります。
主な課題には、以下の3点があります。
- 業務やノウハウが特定の担当者に集中する「業務の属人化」
- 手作業の多さから生じる「非効率なプロセス」
- そしてコア業務を圧迫する「問い合わせ対応の多さ」
これらの課題は、ヒューマンエラーのリスクを高め、生産性を低下させる要因になります。
業務の属人化
属人化はバックオフィス業務における大きな課題の一つで、業務プロセスやノウハウを特定の担当者しか把握していない状態を指します。実際に、株式会社エイトレッドが2025年7月にバックオフィス担当者に行った調査では、現在の業務課題として「特定の人しか分からない業務がある」と回答した人が57.3%で最多でした。
属人化が続くと、担当者の不在時に業務が停止したり大幅に遅延したりするリスクがあり、組織としての安定性を保てなくなります。
非効率なプロセス
バックオフィス業務には、デジタル化されていない業務プロセスが依然として多く存在します。
例えば、紙ベースの申請書や請求書を印刷し、押印・回覧する作業です。こうした非効率なプロセスは、処理に多くの工数を割くことで人的コストが増加するだけでなく、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。
コア業務を圧迫する問い合わせ対応の多さ
バックオフィス部門では、他部門や取引先からの定型的な問い合わせ対応に工数を奪われ、コア業務の時間が圧迫されることがあります。
問い合わせのほとんどは、マニュアルなどで定型化されている簡単なものです。しかし、それが頻発すれば対応に多くの時間が取られ、経理の決算分析や人事の制度設計といったコア業務の時間が確保できなくなります。結果として、部門全体の生産性低下につながります。
なぜ今AI導入が必要か｜バックオフィス業務にAIを導入するメリット
バックオフィス業務では属人化やヒューマンエラーなどのリスクを抱えており、人的リソースに依存した運用には限界があります。こうした課題を解決する手段として、近年注目されているのがAIの導入です。
従来の自動化技術であるRPA（Robotic Process Automation）が決められた手順の自動化にとどまるのに対し、AIは判断や予測をともなう業務も自動化できる点が異なります。
ここではAIで業務を自動化できるメリットを、具体的に見ていきましょう。
定型業務の自動化によるコスト削減とリソース最適化
AIの導入によって定型業務が自動化され、コスト削減やリソースの最適化につながります。
AIがデータ入力や請求書処理、レポート作成などの定型業務を代行することで、担当者の作業負担を軽減するためです。例えば、これまで請求書処理やデータ入力に費やしていた時間を顧客分析やサービス改善など、より付加価値の高い業務に充てられるようになります。
定型業務の自動化は、人件費などのコスト削減に貢献するだけではありません。特定の担当者に依存していた業務プロセス自体が、AIに組み込まれ標準化されます。これにより属人化の解消にもつながり、安定した運用体制の構築に寄与します。
ヒューマンエラーの削減による業務品質の向上
AIの導入は、ヒューマンエラーを削減し業務品質を向上させる効果があります。
人間による作業は、疲労や集中力の低下によりミスが発生しやすくなります。一方でAIは、疲労や感情に左右されません。設定されたルールにもとづき24時間365日一貫して処理を続けられます。
経理部門での請求書処理や、会計システムへの転記作業などで発生するミスは、企業の信用失墜に直結するリスクがあります。AIによる自動化でこれらのミスが軽減されると、データの正確性やプロセスの信頼性が担保され、業務品質が向上するのです。
ここまで解説した通り、AIの導入で業務効率化や品質向上が期待できます。特にバックオフィス業務で共通して発生するメール対応は、業務の性質とAIの得意分野（文章の読解、回答文の作成）が合致するため、メリットを得やすい領域と言えます。
AIを搭載した問い合わせ自動応対システム「楽楽自動応対（旧メールディーラー）」は、メール対応の効率化に有効なツールです。よくある問い合わせに対しては、AIによる「返信文の自動生成」機能が効果を発揮します。AIがナレッジにもとづいて適切な返信文を自動生成するため、担当者の工数を大幅に削減し、回答品質の均一化を実現します。
「楽楽自動応対」が業務効率化にどう役立つのか、具体的な機能については下記の資料をご覧ください。
【部門別】バックオフィス業務におけるAI活用領域と具体例
バックオフィス部門には、RPAでは自動化が困難な、判断や予測をともなう業務も多く含まれています。そのため、AIによる自動化や効率化の効果が得られやすい領域です。しかし実際に「どの業務にAIを活用できるのか」がイメージできなければ、導入は進められません。
そこでバックオフィス業務を主要な部門別に分け、AIがどのように活用できるのかを解説します。
全部門共通：文書作成と問い合わせ対応の効率化
バックオフィス部門共通のAI活用法には、文書作成と問い合わせ対応の効率化があります。
日常的に発生する報告書・議事録の要約や草案作成、多言語翻訳をAIがサポートし、作業負担を軽減します。これらは、AIの活用が特に進んでいる領域です。
また問い合わせ対応においては、以下のような活用方法が挙げられます。
- マニュアルやFAQなどの社内ナレッジをAIが学習し、必要な情報を検索・提案する
- メール対応において、AIが本文を解析して内容を自動振り分けたり、返信文案を自動生成したりする
- 定型的な問い合わせには、AIチャットボットが対応する
経理・財務部門：請求書処理・経費精算の自動化
請求書や経費精算の処理は、AI-OCR（光学的文字認識）などの技術によって自動化が進んでいます。
紙やPDFの請求書・領収書を読み取ってデータ化し、過去の仕訳履歴から適切な勘定科目を会計システムへ提案するのも、その一例です。経費精算では、レシートの画像解析や経費規定違反（例：上限金額超過）の自動検知をAIが行います。
人事・労務部門：採用・労務管理の効率化
採用プロセスや労務管理は、AIが効率化を支援できる領域です。
採用プロセスでは、AIが応募者の履歴書や職務経歴書を自動でスクリーニングし、募集要件との適合度をスコアリングします。労務管理では勤怠データを自動集計し、残業時間の超過や36協定違反の兆候を検知する作業にAIを活用できます。
総務・法務部門：備品管理の最適化・契約書レビュー
総務・法務部門では、データ分析や契約書・規定のリスクチェックにAIが役立ちます。
備品管理においては、AIが過去の消費傾向を分析し、在庫が一定数を下回る前の通知や適切な発注量の予測を行います。
また以下のような、総務・法務部門に多い文書の確認にもAIが有効です。
- 総務部門：社内規程文書の改訂作業で、AIが関連する法令や他部門の文書との整合性をチェックする
- 法務部門：AIが契約書のドラフトをレビューし、自社に不利な条項、欠落している必須条項、リスク項目などを自動で指摘する
情報システム（情シス）部門：インフラ運用の効率化と監視の高度化
インフラ運用の自動化や効率化、監視業務の高度化にもAIの活用が進んでいます。
AIは、インフラの安定稼働を維持するために、次のような処理を自動で行います。
- システムの稼働状況を分析し、アクセスが集中して処理が重くなった際にはサーバーの処理能力を一時的に強化する、または必要に応じて再起動する
- サーバーやネットワーク機器のログデータを常時監視し、通常とは異なるパターンや異常値を検知する
こうしたAIの活用により、障害の予兆を早期に発見しシステムダウンを未然に防ぎます。結果として、担当者が手動で行っていた定期メンテナンスや障害時の初期対応の工数の削減にもつながります。
バックオフィス業務へのAI導入の進め方
AIは、導入するだけで課題が解決できるものではありません。
導入の失敗例として「期待した効果が得られなかった」「現場の業務プロセスとAIの機能が合わず、使われなくなった」などがあります。AIの導入効果を最大化するには、適切な進め方を理解することが重要です。
ここでは、AIの導入を成功させるための要点を3つ解説します。
導入目的の明確化
まずは、AIの導入目的を明確にします。期待した効果を得るには、曖昧な目的ではなく定量的な目的設定が不可欠なためです。
例えば、以下のように「何の業務の」「どの指標（KPI：Key Performance Indicator）を」「いつまでに」「どれだけ改善するか」といった観点で設定します。
- 経理部門の請求書処理工数を、半年で月◯時間削減する
- 情シス部門への問い合わせの一次回答時間を、半年で平均◯分以内にする
KPIを用いて目的を定量化すると導入後の効果測定が容易になり、継続的な改善活動をしやすくなります。
AIツールの選定
設定した目的を達成できるか、既存の業務プロセスに適しているかという観点で、AIツールを選定します。
ツールの選定では、機能が豊富であるかだけでなく、自社の既存システム（基幹システム、会計システムなど）との連携性も重要なポイントです。選定を誤ると、導入しても使われなくなるリスクがあるため、目的や業務プロセスへの適合性と合わせて慎重に評価しましょう。
スモールスタートと業務プロセスの見直し
AIの導入は、特定の部門や業務に限定するスモールスタートが推奨されます。
小さく始めて実績を積み重ね、そこで得られた課題をもとに段階的に適用範囲を拡大していくことで、導入後の失敗リスクを最小限に抑えます。これがAI導入を成功に導く確実な進め方です。
スモールスタートのプロセスと並行して、既存の非効率な業務プロセスを見直す必要があります。非効率な部分が残ったままAIで自動化しても、導入効果が限定的になるためです。
バックオフィスにAIを導入する際の注意点
AI導入にはメリットだけでなく、注意点や管理すべきリスクがあります。
特にバックオフィス部門は企業の機密情報や個人情報を日常的に扱うため、セキュリティ面には細心の注意が必要です。AIの特性を理解せず適切なリスク管理を怠ると、情報漏えいや業務プロセスの混乱といった問題を引き起こす恐れがあります。
AIを導入する上で把握しておくべき注意点を、3つ解説します。
情報漏えいのリスクとセキュリティポリシーの確認
AI導入において特に注意すべきことは、情報漏えいのリスクです。外部のクラウド型生成AIを導入する場合は、入力した情報がAIの学習データとして再利用され、意図せず機密情報が外部に漏れる可能性があります。
徹底したリスク管理を行う上でも、AIツール提供元のセキュリティポリシーを事前に確認しなければなりません。
「機密データがどのように扱われるか」という観点で、以下のような確認をしましょう。
- 入力データを学習に利用しない設定が可能か
- データは国内法に準拠した強固なセキュリティ環境で管理されるか
AIが不得意な業務
AIには得意な業務と不得意な業務があります。それらを理解しAIが不得意な例外処理や最終確認、意思決定は人間が担当するという、明確な業務の切り分けが不可欠です。
AIは過去のデータや設定ルールにもとづいた判断を得意とする一方、データ化が難しい対応や前例のない状況への対応は不得意です。
例えば、クレームなど相手の感情や場の雰囲気を読み取る対応や、実施経験のない分野におけるゼロからの企画立案もAIには難しい領域です。また、AIが生成した結果が100%正しいとは限らないため、帳簿や決算書類の最終確認は人間の目で行う必要があります。
導入・運用コストと費用対効果（ROI）の試算
AIの導入前に費用対効果（ROI：Return On Investment）を試算する必要があります。ROIを正しく試算していないと、投資の効果が期待通りにならない恐れがあるためです。
具体的には、まず「削減できる工数（人件費）」や「外注費の減少額」を算出します。これらの削減コストが導入・運用コストを上回るかどうか評価し、投資に見合う効果があるのかを判断してください。
AIの導入には初期費用だけでなく、月額の利用料やシステムの維持・アップデートなどの運用費が継続的に発生します。総コストを漏れなく算出できるよう、事前にそれぞれの費用を把握しておくことが重要です。
AI搭載の「楽楽自動応対（旧メールディーラー）」が実現する社内問い合わせ対応の効率化
ここまで解説した通り、バックオフィスのコア業務は「問い合わせ対応」によって圧迫されやすく、AIはその課題解決に有効です。特にメール対応は、返信文自動生成などAIによる効果が発揮されやすい領域と言えます。
「楽楽自動応対（旧メールディーラー）」は、AIを活用し問い合わせ対応の課題を解決するツールです。AIが回答文を生成する「自動生成」機能を中心に「対応状況の可視化」や「対応履歴の共有」などの機能が組み合わさり、メール対応の効率化を実現します。
以下では「楽楽自動応対」の機能について詳しく紹介します。
応対履歴をもとにした返信文の生成
問い合わせ内容をAIが解析し、過去の応対履歴を参照して、ベストな回答文を作成してくれるのが「自動生成」機能です。
ナレッジをもとにAIが適切な回答文案を瞬時に生成するため、担当者はゼロから文章を作成する必要がありません。AIが作成した文案を確認・修正するだけで作業が完了し、対応工数の短縮につながります。
対応状況の「見える化」で二重対応や返信漏れを防止
「対応状況管理」機能は、チームのメール対応を見える化します。各メールに担当者を割り当て、対応ステータス（未対応・返信中・完了）と合わせて一覧で確認できるためです。
「新着」タブを見れば未対応のメールがひと目で分かり、誰がどの問い合わせに対応しているかもチーム全員でリアルタイムに把握できます。
対応状況の見える化により、複数人でのメール対応に起こりやすい対応漏れや二重対応をシステム的に防ぎます。
対応履歴の検索・共有を円滑にし属人化を解消
最後に「対応履歴」機能を紹介します。この機能の特徴は、過去の対応履歴が時系列で一覧表示され、検索も容易な点です。
「前回誰がどう対応したか」をワンクリックで確認できるため、関連する過去のやり取りを探す手間が大幅に削減され、担当者間の情報共有がスムーズになります。
これまで個人の経験や記憶に依存していた対応のノウハウが、チーム全体で共有可能な資産として蓄積されるため、属人化を解消し引き継ぎや連携ミスも未然に防ぎます。
まとめ：バックオフィスにAIを活かすなら「問い合わせ対応」の効率化から始めよう
バックオフィス業務へのAI導入は、属人化や非効率なプロセスといった課題を解決し、生産性を向上させることを解説しました。
AIは請求書処理や勤怠管理、インフラ監視など、バックオフィス業務の様々な領域で自動化・効率化を実現します。その中でもバックオフィス部門に共通して発生する「メールでの問い合わせ対応」は、文章の読解や作成などAIの得意分野と合致するため、導入効果が得られやすい領域です。
16年連続売上シェアNo.1※の「楽楽自動応対（旧メールディーラー）」は、問い合わせ対応の課題を解決するツールとして、9,000社以上の導入実績があります。「AIによる回答自動生成」に加え「対応状況の可視化」や「対応履歴の共有」など、業務をスムーズに進めるための仕組みを備えており、これらの機能が問い合わせ対応の業務改善をサポートします。
機能の詳細は、以下の資料からご確認ください。
※出典：ITR「ITR Market View：メール／Webマーケティング市場2025」メール処理市場：ベンダー別売上金額シェア（2024年度予測）、同レポートには旧製品名（メールディーラー）で掲載
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