2026.10.05

AI業務効率化支援の選び方！依頼できる内容と自社で進めるための準備

AIで業務を軽くしたいのに、社内にAIを扱える担当者がいない。そんなとき候補に挙がるのが、外部の支援会社です。ところが探してみると支援をうたう会社は数多く、どこに何を頼めばよいのか、何を基準に比べればよいのかで手が止まりがちです。

支援会社選びで迷う理由は、会社の側よりも頼む側の準備にあることが少なくありません。効率化したい業務が整理されていなければ提案を比べる物差しがなく、支援が終わったあと社内に何が残るのかも決まらないまま契約へ進んでしまいます。

ここでは、AI業務効率化支援を選ぶときの判断軸を、対象業務の棚卸し、提案の見方、任せる範囲と自社に残す範囲、社内に引き取る時期の4つに分けて解説します。外部の力を借りてAI活用を進めたい企業の経営者や、DX推進・業務改善の担当者の方に向けた内容です。

どの業務から支援を頼むかの整理は、malnaのAIエージェント構築支援でご相談いただけます。

AI業務効率化支援とは、業務をAIに渡せる形に組み替える外部支援です

AI業務効率化支援とは、社内の業務手順を見直してAIに任せる工程を切り出し、使い続けられる状態になるまでを外部の会社が手伝うサービスです。成果になるのはツールを入れたことではなく、業務の流れが変わったことのほうです。

ツールの導入やシステム開発とはどこが違うか

AIツールの導入支援は、特定の製品を使える状態に設定して操作を教えるのが中心です。システム開発の受託なら、要件を固めて動く仕組みを作り、納品した時点で一区切りになります。

AI業務効率化支援はその手前と後ろまで含みます。手前では、どの業務のどの工程をAIに任せるかを決めます。後ろでは、作った仕組みが現場で使われ続けるよう、手順書や確認のルールを整えます。同じ名前の支援でも、ツールの設定が中心の会社もあれば、業務設計から構築まで請け負う会社もあるのはこのためです。

発注できる支援の型や、契約・成果物の決め方は下の1本目の記事で、方針づくりを担うAIコンサルの選び方は2本目の記事で扱っています。ここから先は、型を選ぶ前の段階にあたる、業務の整理と任せ方の判断に絞ります。

関連記事：AIシステム導入支援とは？依頼できる内容と契約前の確認事項

関連記事：AIコンサルの選び方！依頼できる内容と費用相場・導入の進め方

外部の支援を探す企業が出てくる背景

AIの導入は広がっていますが、企業規模による差が大きく、社内で推進する人も足りていません。情報処理推進機構（IPA）が2026年7月16日に公表した国内企業の調査では、AIを導入している企業は従業員1,001人以上で8割近くに達する一方、101人以下では16.6%にとどまりました。

用途を見ると、「文書・レポートの作成（社内・社外）」が80.5%、「情報検索・収集・分析・レポーティング」が77.0%と高い割合です。導入の効果として「業務が効率化したり迅速化した」を挙げた企業は91.6%で、AIの使い道はいまのところ業務効率化が中心になっています。

その一方で、DXを推進する人材の量が「やや不足している」「大幅に不足している」と答えた企業は合わせて85.5%でした。AI関連人材でも、「現場の知見と基礎的AI知識を持ち、自社へのAI導入を推進できる従業員」が足りないという回答は高い割合のままです。効率化に使えるとわかっていても進める人がいない。外部の支援を探す企業が出てくるのは、この組み合わせがあるからです。

項目	調査結果
AIの導入割合（従業員1,001人以上）	8割近く
AIの導入割合（従業員101人以下）	16.6%
効果として「業務が効率化したり迅速化した」	91.6%
DXを推進する人材の量が不足（やや不足＋大幅に不足）	85.5%

調査は国内企業1,799社の回答をまとめたもので、実施期間は2026年4月17日から6月12日です。

参考：国内企業のDX動向・AI活用動向のポイントを公開（情報処理推進機構）

支援会社を探す前に対象業務を棚卸しする

支援会社選びは、効率化したい業務の棚卸しから始めます。業務ごとに量と手順、判断が入る箇所を書き出した表があれば、それがそのまま提案を比べる物差しになり、どこまで任せるかの判断もつけやすくなります。

棚卸し表に書く5つの項目

棚卸しは、業務を1行ずつ書き出して決まった項目を埋める形で進めます。項目をそろえておけば、複数の支援会社に同じ表を渡し、同じ前提に立った提案を受け取れます。

項目	書く内容の例
業務名と担当	問い合わせメールの一次返信、営業部の2名
頻度と量	1日30件前後、1件あたり10分程度
入力と出力	入力は問い合わせ本文、出力は返信の下書き
判断が入る箇所	値引きの可否、納期の約束
扱う情報	顧客の氏名と連絡先、取引条件

数字は概算でかまいません。押さえたいのは、業務の入口と出口、そして途中で人が判断している箇所です。ここまで書けていれば、AIに任せる工程と人が持つ工程の境目について、支援会社と同じ言葉で話せます。

業務の性質で3つに分ける

棚卸しした業務を性質で3つに分けると、支援の頼み方が見えてきます。外部に任せやすい業務、支援会社と一緒に作る業務、社内で持ち続ける業務の3つです。

分類	業務の性質	支援の頼み方
外部に任せやすい	手順が決まっていて量が多く、判断が少ない	仕組みづくりを支援会社に任せ、社内は確認役を置く
一緒に作る	手順はあるが、途中で社内の判断が入る	判断の基準を社内が言葉にし、支援会社が形にする
社内で持つ	判断そのものが業務の中心で、責任を伴う	AIは下書きや材料集めにとどめ、支援は相談の範囲にする

議事録の要約や定型の報告書づくりは、外部に任せやすい業務の代表です。問い合わせの一次返信は、返信の型こそ作れるものの、値引きや納期の判断が挟まるので一緒に作る業務に入ります。採否の判断や取引条件の決定は、社内で持つ業務です。

前後の工程まで書き出す

棚卸しでは、AIに任せたい作業だけでなく、その前後の工程も表に載せます。別の表への転記、上司の確認待ち、差し戻しと書き直しなど、作業の前後には目立たない手間が隠れているからです。

報告書づくりをAIに任せても、元の数字を複数のファイルから集める作業が手作業のままなら、全体の時間はさほど減りません。前後の工程が見えていれば、支援会社もどこまでを一続きの仕組みにするかを提案しやすくなります。工程の区切りがつかめないときは、担当者に1件分の業務を最初から最後まで実演してもらい、その順番を書き留めると早く進みます。

最初に頼む1業務を決めておく

棚卸しを終えたら、最初に支援を頼む業務を1つに絞ります。候補になるのは、外部に任せやすい業務のうち、量が多くて効果を測りやすいものです。

いくつもの業務を同時に頼むと、どの業務でどれだけ効果が出たのかが見えにくくなります。1業務で試して結果を見てから広げれば、次にどこまで任せるかの判断材料が手元に残ります。AIによる業務効率化そのものの進め方や業務別の活用例は、下の記事にまとめています。

関連記事：AIで業務効率化｜知っておきたい導入ステップと活用事例

提案を受けたら棚卸し表と突き合わせて見る

支援会社の提案は、会社の規模や実績の件数より、棚卸し表とどれだけ噛み合っているかで評価します。自社の業務のどの行に対応し、何を作ってどう測り、終わったときに何が残るのかを順に確かめていきます。

提案が棚卸し表のどの行に対応しているか

最初に確かめるのは、提案が表のどの業務を対象にしているかです。表を渡したのに特定ツールの機能説明から話が始まる提案は、業務への理解がまだ浅いかもしれません。

噛み合った提案は、表の中から最初に取り組む業務を選び、その理由を量の多さや判断の少なさで説明しています。支援会社が別の業務を推してきた場合も、理由が表の項目に沿っていれば検討に値します。

反対に、表のすべての業務を一度に対象にする提案は、規模が膨らむぶん効果の切り分けが難しくなります。どの業務から始め、どの順で広げるのかが示されているかもあわせて見ておきましょう。

何を作り、どう測るかが業務の単位で書かれているか

続いて、支援で作るものと効果の測り方を見ます。作るものが、指示文の型、業務手順書、AIを組み込んだ仕組みのように、名前で呼べるものになっているかがポイントです。

測り方は、棚卸し表の頻度と量と同じ単位で書かれているかを見ます。1件あたりの処理時間、1日の処理件数、人が手直しした割合といった業務の単位の指標なら、試行の前後を比べられます。生産性が上がる、とだけ書かれた提案には、何をどう測るのかを質問して具体的にしてもらいましょう。

渡す情報の範囲と扱い方が決まっているか

扱う情報の列に顧客情報や取引条件が入っている業務では、支援会社に渡す範囲とAIサービスでの扱い方を提案の段階で確かめます。個人情報保護委員会は、個人データを含むプロンプトを本人の同意なく生成AIサービスに入力し、そのデータが応答の出力以外の目的で扱われる場合、個人情報保護法に違反するおそれがあると注意を促しています。

使うAIサービスが入力データを機械学習に使わない設定になっているか、支援会社がどの環境でデータを扱うのかは、書面で示してもらうと後で食い違いません。どの情報をAIに入力してよいかを最終的に決めるのは自社です。判断に迷う場合は、社内の法務担当や専門家に確認してください。

参考：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について（個人情報保護委員会）

支援が終わったとき、社内の誰が何をできるか

最後に、支援が終わった時点で社内がどういう状態になっているかを確かめます。仕組みを納品して終わるのか、社内の担当者が指示文を直せるところまで付き添うのかで、その後の負担はまるで違います。

提案に引き継ぎの記述が見当たらなければ、終わった時点で誰が何をできるようになっているのかを質問しましょう。答えが具体的なほど、社内に引き取るときの段取りも組みやすくなります。

複数の提案は同じ表で比べる

提案が複数そろったら、ここまでの4つの観点を行にした表を作り、会社ごとに該当する箇所を書き写して並べます。金額や知名度だけで比べると、支援の範囲が違う提案を同じものとして扱うことになるからです。

比べる観点	提案のどこを見るか
対象業務	棚卸し表のどの業務から始めるか、その理由
作るものと測り方	成果物の名前、効果を測る指標の単位
情報の扱い	渡す情報の範囲、使うAIサービスの設定
終わったときの状態	社内の誰が何をできるようになっているか

空欄の残った観点は、その会社に追加で質問します。質問への返し方からも、支援が始まってからのやり取りの進み具合をある程度うかがえます。

支援会社に任せる範囲と自社に残す範囲

AI業務効率化支援で支援会社に任せやすいのは、仕組みの設計と初期の構築、指示文や手順の型づくりです。判断の基準、出力の確認、情報の扱いのルールの3つは、支援を受けている間も自社が持ち続けます。

任せやすいのは設計と初期構築

支援会社の力が生きるのは、業務の流れをAIに渡せる形に組み直す設計と、最初の仕組みを動かすところです。どのツールを使い、どの順で処理させ、どこで人が確かめるかを決める作業は、経験のある外部の人が入ると進みが速くなります。

指示文の型や、AIに渡す資料の書式づくりも任せやすい作業です。社内だけで試すと時間のかかる部分を支援会社に最初の形まで作ってもらい、社内で使いながら直していく。この分担なら、社内の負担を抑えつつ手元に使える型が残ります。

自社に残すのは判断の基準と出力の確認

業務の途中で人が判断している箇所の基準は、自社に残します。値引きの可否や納期の約束のように結果に責任が伴う判断は、支援会社が代わりに決められるものではありません。支援会社が担えるのは、社内の基準を聞き取って仕組みに反映するところまでです。

出力を確かめる役目も社内に置きます。総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、事業でAIを使う事業者をAI利用者と位置づけ、AI提供者が意図した適正な利用を行い、環境変化などの情報を提供者と共有して正常な稼働を続ける役割があると整理しています。支援会社が仕組みを提供する側に回っても、使う側の役割は自社に残るということです。

参考：「AI事業者ガイドライン」掲載ページ（総務省）

情報の扱いのルールは自社が決める

どの情報をAIに入力してよいか、どのツールを業務に使ってよいかのルールは、自社で決めます。案づくりを支援会社に頼むことはできても、承認して社内に周知するのは自社の役目です。

ルールがないまま支援が始まると、現場の担当者がめいめいの判断でAIを使い始め、後から整えるのに手間がかかります。最初の1業務を決めた段階で、その業務で扱う情報に限ってでもルールを作っておけば、支援の立ち上がりがもたつきません。

アカウントと資料の持ち主は自社にする

AIサービスの契約アカウント、指示文、手順書といった支援の中で生まれるものは、自社の名義と保管場所で持つようにします。支援会社の名義のアカウントや、支援会社だけが開ける保管場所に置かれたままだと、引き取りの段階で移し替えの手間が生じます。

支援が始まる時点で、契約するアカウントの名義、資料を置く共有場所、管理者の権限を誰が持つかを決めておきましょう。支援会社には作業に必要な範囲の権限だけを渡しておけば、支援が終わったときも権限を外すだけで済みます。

この節で見てきた任せる範囲と残す範囲を、工程ごとに並べると次のようになります。

区分	支援会社に任せやすいこと	自社に残すこと
設計	業務の流れの組み直し、確認の位置の設計	どの業務を対象にするかの決定
構築	最初の仕組みづくり、指示文の型づくり	業務で人が判断する箇所の基準
運用	初期の不具合の修正、改善の提案	出力の確認、情報の扱いのルールの承認

社内に引き取る時期を段階ごとに決める

社内に引き取る時期は、経過した期間ではなく、社内の担当者ができるようになったことで決めます。支援会社が手を動かす段階、社内が手を動かして支援会社が見る段階、2つ目以降の業務を社内で始める段階と、3段階で移すと判断がぶれません。

第1段階は支援会社が手を動かす

最初の1業務では、仕組みづくりを支援会社に任せ、社内の担当者はそばで進め方を見ます。この段階でめざすのは、業務がAIに渡せる形になることと、社内の担当者が仕組みの中身を説明できるようになることです。

次へ進む目安は、担当者が仕組みの流れを自分の言葉で説明でき、どこで人が確かめているかに答えられることです。手順書と指示文が社内の共有場所に置かれているかも、このタイミングで確かめておきます。

第2段階は社内が手を動かし、支援会社が見る

第2段階では、指示文の修正や、確認で見つかった問題への対応を社内の担当者が受け持ちます。支援会社は相談役に回り、つまずいたときに助言する形へ切り替えます。

引き取りの判断材料になるのは、社内で直せた件数と、支援会社に頼った件数の記録です。指示文の小さな手直しや例外の扱いの追加を社内で済ませられるようになっていれば、次へ進めます。修正のたびに支援会社を頼っているなら、第2段階を延ばすか、研修を組み合わせることを考えます。

第3段階は2つ目以降の業務を社内で始める

第3段階では、棚卸し表の2つ目以降の業務を社内の担当者が中心になって進めます。最初の1業務で作った手順書や指示文の型を下敷きにすれば、似た形の業務には社内だけで広げられます。

支援会社とは、新しい種類の業務に取り組むときや、仕組みを大きく作り直すときに相談する関係へ移ります。社内で広げる範囲と外部の力を借りる範囲がはっきりしていれば、支援の費用も要る時期にだけかけられます。

3つの段階と、次へ進む目安を表にまとめます。

段階	手を動かす人	次に進む目安
第1段階	支援会社	社内の担当者が仕組みの流れと確認の位置を説明できる
第2段階	社内の担当者（支援会社は相談役）	指示文の修正や例外の追加を社内で済ませられる
第3段階	社内の担当者	2つ目以降の業務を社内の手順で始められる

引き取りの段取りは契約の前に共有する

引き取りの段階と目安は、契約を結ぶ前に支援会社と共有しておきます。いつまでに社内の担当者が何をできればよいのかがわかれば、支援会社も手順書の書き方や説明の進め方をそこに合わせられます。

やり方としては、上の表を提案の段階で見せ、各段階の目安に無理がないかを聞くのが手軽です。第2段階にはこういう準備が要る、といった指摘が返ってくれば、社内の準備を前倒しできます。目安に届かないまま期間だけが過ぎた場合も、どの段階で止まっているかが見えるので、延長するか研修を足すかを話し合いやすくなります。

社内の担当者を先に決めておく

引き取りを前提に支援を頼むなら、支援が始まる前に社内の担当者を決めておきます。業務の持ち主、AI活用の窓口、出力の確認役の3つがそろっていれば、支援会社とのやり取りが滞らず、引き取りの段取りも組みやすくなります。

業務の持ち主

業務の持ち主とは、対象業務の手順と判断の基準を知っている人のことです。その業務を受け持つ部署の責任者や、業務を長く担当してきた人が務めるのが自然です。支援会社にどれだけ経験があっても、社内の判断の基準はこの人からしか聞き取れません。

業務の持ち主には、支援会社との最初の打ち合わせから同席してもらいます。判断の基準は、言葉にしてみると人によって食い違っていることがあり、その場ですり合わせておかないと、仕組みができてから作り直すことになるからです。

AI活用の窓口

AI活用の窓口は、支援会社とのやり取りを取りまとめ、引き取ったあとに仕組みを直していく人です。指示文の修正やツールの設定を受け持つので、AIに関心があり、業務時間の一部を割ける人を選びます。

専任である必要はありません。ただし兼務にするなら、AI活用に使う時間の目安を上司と合意しておきます。窓口の担当者が育つまでは、研修で基礎を補う方法もあり、研修の選び方は下の記事で比べています。

出力の確認役

出力の確認役は、AIが作った下書きや集計の結果を、業務で使う前に確かめる人です。業務の持ち主が兼ねる形もあれば、現場の担当者が交代で受け持つ形もあります。

確認役が直した箇所は記録に残します。記録がたまると指示文のどこを直せばよいかが見えてきて、AI活用の窓口が仕組みを手直しする材料になります。

3つの役割を1人で兼ねることもできますが、業務の持ち主と確認役が同じ人だと、確認の負担がその人に集まります。業務量が多いなら、確認役を交代制にするなど、偏らない形を最初に決めておきましょう。

役割	担う人の例	主な仕事
業務の持ち主	対象業務の部署の責任者	手順と判断の基準を支援会社に伝える
AI活用の窓口	AIに関心があり時間を割ける担当者	支援会社とのやり取り、引き取り後の改善
出力の確認役	現場の担当者	出力を確かめ、直した箇所を記録する