バックオフィスAIとは？任せる業務を3つに仕分ける手順

社長から「バックオフィスをAIで効率化できないか」と言われ、製品案内を読み比べている。それでも自社のどの仕事に使えるかが見えないなら、先に管理部門の業務を書き出してください。件数と手順、人が判断する場面を並べると、任せる範囲を絞れます。

進め方は、業務を「AIに任せる」「外部に委託する」「社内に残す」に仕分け、AIの候補から1業務を試す順です。この記事では公的調査で用途と効果を押さえ、部門別の業務の型から試行の決め方まで整理します。

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バックオフィスAIとは？管理部門の定型業務をAIで支えること

この記事ではバックオフィスAIを、管理部門の繰り返し発生する業務をAIで支える取り組みとして扱います。部門全体を置き換える発想より、担当者が読む・探す・書く作業を切り出すと具体的です。まず対象と導入動向を押さえ、似た言葉の違いを整理します。

対象は経理・人事・総務・法務・情報システムの定型業務

経理・人事・総務・法務・情報システムを見渡し、各部門の中で繰り返す作業を拾います。自社の組織に独立した部署がなくても、兼務している担当者の仕事から探せます。業務名を書き出す際は、次の点を揃えてください。

• 何を受け取ると作業が始まるかを書く。
• 何を仕上げると作業が終わるかを書く。
• その成果物を次に誰が使うかを書く。

ここで「経理をAI化する」と大きく括ると、支払いを決める仕事まで一緒になります。作業の始まりと終わりを言える単位で区切るのが出発点です。担当者の作業と責任者の判断を分ければ、どの部分を軽くしたいかを部門間でも話し合えます。

企業の生成AI導入は2025年度に44.0%まで伸びた

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2026」では、生成AIを「導入している」とする回答率が前年度の22.6%から44.0%へ伸びています。図表3-5の経年比較で、AI全体の導入率とは区別します。

今回の調査は2026年4月中旬〜6月中旬に実施され、日本企業1,799社の有効回答を得ています。報告書内の呼称は「2025年度調査」です。導入が広がる中でも、自社が試す範囲は業務の条件から決めます。

（出典：IPA「DX動向2026」）

生成AIとAIエージェントの違い

用語の意味を、AI事業者ガイドライン本編と総務省の更新内容資料に沿って整理します。更新内容資料では、AIエージェントは定義案として示されています。

バックオフィスで検討する際は、文書の下書きを作りたいのか、目標に向けて作業を進めたいのかを整理してください。求める成果物と任せる行動を分けると、自社の用途を説明しやすくなります。

（出典：AI事業者ガイドライン第1.2版本編、令和7年度更新内容資料）

バックオフィスでAIにできること

自社の候補を探すには、企業の用途と部門別の仕事を重ねて見ると分かりやすくなります。ここでは調査の上位用途を押さえてから、業務の型へ移ります。活用例を採用するかは、最後に人が何を点検するかとセットで考えてください。

企業のAIの用途は文書の要約・作成・検索が上位

IPAの用途調査では、文章を扱う仕事が上位です。図表3-9は生成AIを含むAIの導入済み・試験利用中・利用に向けて検討中の企業を対象としています。

これらはバックオフィスだけを集計した数字ではありません。自社の候補探しには、資料を読み返す時間や下書きを作る時間に目を向ける手がかりとして使えます。まず担当者に、何の文書を扱う仕事で手が止まるかを聞いてください。用途の名前をそのまま導入目標にせず、現在の作業へ置き換えます。

部門別に見る、AIが入りやすい業務の型

部門別の活用を考えるなら、下表のようにAIへ渡す作業と人が担う判断を対にします。自社の業務に当てはめるための型として、候補を並べました。

契約業務のどの工程をAIに任せ、何を人に残すかは、契約書チェックAIの導入前に整理すべき工程を解説した記事で扱っています。

例えば人事なら、規程の該当箇所を探すところまでを候補にします。社員の事情を踏まえて適用を決める部分は分けてください。表の右列を自社で担えない行は、左列だけを先に試さないようにします。製品の説明を読む際も、必要な文書を渡せるかと出力を点検できるかを、この表に照らして尋ねると比較しやすくなります。

効果は業務の効率化が中心。売上への効果を挙げる企業は少ない

IPAの図表3-14では「業務が効率化したり迅速化した」が91.6%です。一方で「売上や利益が向上した」は3.9%でした。対象はAIの導入効果について、期待以上・期待どおり・一定の効果があったと答えた企業です。全回答企業の9割が効率化できたという数字ではありません。

自社の最初の目標も、作業の速さと仕上がりに置くと測りやすくなります。担当者の負担が減ったかを見ながら、使う範囲を広げてください。効果はAIの処理時間だけで判断せず、人の手直しを含めて測ります。処理が速くても修正が増える場合は、任せる範囲を絞り直してください。

バックオフィスでAIを使うときの注意点

任せる作業が見えても、出力と入力の扱いが曖昧なままでは試せません。人が点検する工程と情報の線引きは、業務を仕分ける前提です。あわせて、使う人と元になる資料を用意できるかを見ます。ここが整わない候補は、準備する仕事から着手してください。

出力をそのまま使わない。人が確認する工程を残す

AI事業者ガイドライン本編の第5部は、出力の精度とリスクの程度を理解したうえで利用することを挙げています。提供者が想定した範囲で使うことや、入力するデータの正確性も利用者の事項です。

業務の設計では、誰が何と照らして採否を決めるかを書きます。契約書の論点整理なら、担当者が契約書の原文と照合してから交渉に使う流れにします。出力を点検する人が決まっていないまま、社外送信や確定処理へ進めないでください。単に「人が見る」と書くより、金額・期限・条件などを見る欄を決めたほうが担当者へ渡せます。

個人情報・機密情報の入力の線を引く

本編は、個人情報と機密情報等を不適切に入力しないよう注意を払うことを挙げています。個人情報を一律に入力禁止とする書き方ではなく、提供者の留意点とサービス規約に沿って扱う範囲を決める必要があります。

管理部門では、候補業務ごとに次の内容を書きます。

• 入力する資料と含まれる情報を列挙する。
• その用途で入力してよい範囲を定める。
• 判断に迷ったときの相談先を置く。

入力条件が決まるまでは、試行用に内容を作った資料で手順を組みます。社員向けのルールにまとめる際は、AI事業者ガイドラインの解説も参照してください。

専門人材の不足が課題の上位。学習データの整備も課題

IPAの図表3-16では、AI導入・運用上の課題として「専門人材が不足している」が50.1%で最上位です。次いで、生成AIの効果やリスクに関する理解不足などが挙がっています。

別の設問で学習データの整備を扱う図表3-15では「整備しているが十分ではない」が28.4%でした。学習データの整備状況として捉え、自社で何を用意するかは試す用途に合わせて考えます。

自社では、使う資料の所在と版を整理するところから始めます。規程の検索なら、どれが現行版かを担当者が示せる状態が出発点です。全社の資料整理を一度に進めず、試す業務に使う資料と管理する人を先に決めてください。

業務を「AI」「外部委託」「社内」の3つに仕分ける

ここからは管理部門の仕事を一覧にして、主に処理を担う先を決めます。見るのは件数だけではありません。手順を渡せるか、判断が必要か、社内で運用する時間を取れるかを合わせて考えます。3つの行き先は業務ごとに組み合わせられます。迷った仕事は工程に分解します。

仕分けの前に、管理部門の業務を一覧にする

一覧は、担当者が処理の終わりを示せる単位で作ってください。「総務業務一式」では比較できないため、申請受付や備品の発注などへ分けます。最初は直近の記録がある仕事から埋め、分からない欄は測る対象にします。

時間は担当者の実作業を対象にし、承認待ちの時間は別欄へ分けます。繁忙月だけ増える仕事には、その時期も添えてください。件数が多い行から機械的にAIへ振り分けると、個別判断の重さを見落とします。まず一覧の右側を読み、例外の内容を担当者と揃えるところまでが棚卸しです。

AIに任せる：件数が多く、手順が決まり、人が最後に確認できる業務

AIへ任せる候補は、繰り返しの量があり、処理の手順を示せる仕事から選びます。さらに、出力を人が点検できることが条件です。

一覧を見ながら、次の問いに答えてください。

• 入力する資料と求める出力を示せるか。
• 正しくできたかを判断する基準があるか。
• 通常の手順から外れた場合に人へ戻せるか。

例えば総務の定例案内文なら、伝える項目とひな形を渡し、担当者が完成稿にする範囲を候補にします。毎回指示を考え直す場合は、先に共通部分をまとめます。AIに任せる候補には、出力を受け取る人と使ってよい条件を一緒に書きます。

外部に委託する：件数は多いが、社内に担当者を置けない業務

手順を渡せる仕事でも、日々の処理を担う人を社内に置けないなら外部委託を候補にします。定型処理とその点検を回す時間が足りない場合です。

委託を比べるときは、依頼する作業と社内へ戻す条件を先に決めます。受け渡しや問い合わせ対応にかかる社内の時間も、比較から外さないでください。

業務の外部委託であるBPOの検討には、BPOコンサルの解説を参照できます。運用とシステムを合わせて検討したい場合の論点は、BPaaSの解説で扱っています。処理を社外へ任せても、会社としての採否を決める窓口は社内に置きます。

社内に残す：判断が会社の強みになる業務と、例外が多い業務

取引先との関係や会社の方針を踏まえる判断は、社内に残す対象として先に印を付けます。例えば取引条件の例外を受け入れるかという判断です。結論だけを渡すと、何を優先したかという理由が社内に残りません。

例外が多い仕事も同様に扱い、次の点を書き出します。

• 通常と違う処理になった理由を残す。
• 誰がどの情報で判断したかを記録する。
• 手順にまとめられる例外と、その都度決める例外を分ける。

全部を担当者の経験に戻す必要はありません。資料の整理や判断材料の抽出は切り離して、補助を使う余地を探せます。外へ渡す境界の考え方は、外部委託の基本を解説した記事でも扱います。決定権を社内に残しつつ、補助作業を渡す境界を決めます。

迷ったら、1業務を分解して一部だけAIに任せる

請求書処理のように定型作業と判断が混ざる業務は、工程に分けると仕分けが進みます。丸ごとの移管に迷ったら、下表のように受け取りから承認までを書いてください。

担当が分かれる工程では、受け渡す情報も指定します。読み取れない箇所や原本との不一致は、担当者へ返す条件として書いておきます。最後に担当者名を埋め、誰も受け取らない工程がないかを上からたどってください。まず読み取りだけ試すなど、始める範囲を小さく切り出せます。

最初にAIを試す1業務の選び方

仕分けの結果、AIの候補が複数残ったら、測れる・戻せる・期限を決められる仕事を選びます。最も大きな効果がありそうな業務を一度に変える必要はありません。現場の担当者が回せる範囲を選び、試す前に残す記録を具体化します。

効果を測れる業務を選ぶ

導入前後を比べるため、件数と作業時間を記録できる業務を選びます。同じ種類の処理を比べられるように、難しい案件を除いた場合はその条件も記録してください。

例えば月次の集計結果を報告文にする業務なら、従来の完成稿を残して比較用にします。長さだけを揃えず、必要な項目の抜けも数えると判定しやすくなります。削減時間と仕上がりを同じ条件で比べられる業務を、最初の候補にしてください。

失敗しても戻せる業務を選ぶ

最初は、人が採用するまで外へ出ない下書きや補助作業を選びます。従来の方法でも完了できるようにしておけば、試行で間違いを見つけても業務を続けられます。

• 元資料と従来の成果物を比較用に残す。
• 試行中の出力を確定済みの成果物と分けて置く。
• 中断するときに従来の処理を引き取る人を決める。

「人が直せばよい」とだけ決めると、締め切り直前に修正の時間を取れないおそれがあります。試行の予定には、従来の方法へ切り替えて終える余裕も入れてください。やり直しが難しい処理へつながる業務は、その直前で必ず人が止められる範囲までに留めます。

試す期間と、続けるかを決める基準を先に書く

試行を始める前に、開始日と終了日を予定表へ入れます。月次の仕事なら一巡する期間を取り、日々の仕事なら通常と忙しい日の両方を含めます。

終了時は、時間が減った理由と増えた理由を分けて報告します。条件を満たしたら同じ範囲で続け、満たさなければ原因を直して再試行するか中止します。試行から業務全体の組み直しへ進む考え方は、AXとは何かを解説した記事も参考にできます。社長には製品名に加えて、この表と判断結果を返してください。

バックオフィスAIでつまずく3つの落とし穴

試す業務が決まっても、準備と運用がつながらなければ定着しません。始める前の思い違いは、候補の選び方に表れます。運用中は手順の抜けが問題になり、成果が出た後は時間の使い道が問われます。

ツールを先に選び、使う業務が後から決まる

製品の説明で便利そうな機能を見つけても、すぐに自社の対象業務へ結び付けないでください。便利な機能を使うために仕事を探し始めると、元の困りごとから離れます。社長から効率化を求められた理由を、現場の待ち時間や滞留している仕事まで掘り下げます。

商談や試用の前には、相手へ次の材料を渡せる状態にします。

• 対象業務の入力と求める完成形を示す。
• 現在どこで時間がかかるかを伝える。
• 任せない判断と試行の合格条件を伝える。

説明を受けた後は、機能の数よりもこの条件に応えられるかを比べます。用途が定まっていなければ契約の検討を進めず、一覧の作業単位を見直してください。

担当者の手順が書かれていないまま自動化する

担当者しか分からないやり方が残っているなら、実際の処理を見ながら手順を書きます。本人に「いつもどおり」と言われた箇所こそ、何を見て次へ進んだかを聞いてください。AIへ渡す指示に書かれない判断を見つけるためです。

通常の案件だけを追うと、例外の条件は表に出ません。差し戻した案件や責任者へ相談した案件も取り上げ、どこで通常手順から外れたかを残します。別の担当者が同じ記録を読んで処理できるかを試すと、説明の足りない箇所が見えます。

個人に仕事が集中する状態をほどく進め方は、AXの進め方を扱う記事でも整理しています。書いた手順は完成品として固定せず、試行中に増えた分岐と直した理由を追記します。更新担当も決めてください。

空いた時間の使い道を決めていない

日本商工会議所・東京商工会議所が2026年9月15日に公表した調査では、人手不足と答えた1,592社の40.2%が「デジタル・機械・AI等による省力化」を対策に挙げています。複数回答の結果で、AIだけの導入率ではありません。

自社で省力化を進める際は、空いた時間で片づける仕事も決めます。保留した申請への対応や手順書の更新など、後回しの仕事から優先順位を付けてください。担当者が実際に着手できたかまで見れば、効率化が人手不足への対策になったかを振り返れます。

（出典：日商・東商「多様な人材の活躍等に関する調査」）

バックオフィスAIに関するよくある質問

仕分けを社内で話すときは、会社の規模と委託の優先順位も論点になります。全社一斉に始める必要があるか、どちらを先に選ぶかという疑問を整理します。

Q. 中小企業でもバックオフィスにAIを使えますか

業務と運用の条件を揃えられるなら、会社の規模だけで候補から外す必要はありません。専任者を置く前提にせず、現場の担当者が採否を判断できる1業務から検討します。

日商・東商の同調査では、人手不足と答えた企業のうち従業員20人以下の層で、省力化への取り組みが25.3%でした。規模別の複数回答による数字で、ここにも機械やAI以外のデジタル活用が含まれます。

自社では人数よりも、試行と点検の時間を取れるかを見てください。時間が取れなければ対象件数を絞り、担当者の通常業務を誰が補うかを決めます。

Q. AIとBPOはどちらを先に検討すべきですか

先に決めるのは、負担になっている工程と社内で担える範囲です。手順が決まり、出力を点検する時間を取れるならAIの試行を候補にします。処理を回す担当者を置けない場合は、外部委託も同じ一覧で比べます。

その際、AIの利用料と委託料だけを横に並べないでください。AIを使う準備や結果の点検、委託先への引き継ぎや問い合わせ対応まで含めて考えます。

どちらにも渡せるほど手順が明確でなければ、社内で整理することが先です。

まとめ

バックオフィスのAI活用は、管理部門の仕事を一覧にするところから始めます。件数と時間に加え、判断の有無と例外の多さを並べてください。処理の条件と社内の体制を見れば、AI・外部委託・社内のどこに任せるかを考えられます。

一覧から、測れて戻せる1業務を選び、担当者と試す期間を決めてください。試行後は人の点検を含む総時間と仕上がりを比べます。社長に返すのは製品案内だけで終わらせず、任せる工程と残す判断、続ける条件をまとめた1枚にします。その1枚があれば、次の業務へ広げるかを具体的に話せます。

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