【業界別】AIによる人手不足の解消事例9選｜メリットや成功のポイントも解説

深刻化する人手不足は、多くの業界で企業経営の課題となっています。近年はAIの導入が進み、単純作業の自動化や業務効率化、判断補助などを通じて、人手不足を補う取り組みが注目されています。

本記事では、人手不足の解消にAIを活用した事例についてまとめました。様々な業界の成功事例に加え、AI活用の具体例やメリット・デメリット、成功のポイントについても解説しています。

AI活用による人手不足解消のヒントを模索されていた方は、ぜひ参考にしてください。

人手不足の解消にAIは役立つ？

AIは人間の代替として単純作業を自動化するだけでなく、業務効率を高めることで必要な人員そのものを削減できます。もちろん、すべての職種をAIが担えるわけではありませんが、業務の一部を代替することで人材をコア業務に集中させられる点は大きな強みです。

AIは万能の解決策ではありませんが、戦略的に活用することで人手不足を大幅に緩和できる可能性が期待できるでしょう。

AI活用の具体例

近年では幅広い業界でAI活用が進み、人手不足の解消に大きく貢献しています。単純作業の自動化から高度な分析まで、その活用方法は業種によってさまざまです。

主な活用例には以下のようなものがあります。

業界・分野	活用例
製造業	検品工程の画像認識AIによる自動化、生産ラインの異常検知
小売・サービス業	チャットボットによる顧客対応、需要予測AIによる在庫管理
医療	画像診断支援AI、電子カルテの自動入力補助
物流	配送ルート最適化AI、倉庫内ピッキング作業の自動化
建設業	ドローン＋AIによる施工管理、建設現場の安全監視
農業	AIによる収穫時期予測、農作物の生育状態モニタリング
コールセンター	音声認識AIによる自動応答、問い合わせ内容の自動分類
金融	AIによる不正取引検知、融資審査の自動化支援

人手不足の解消にAIを活用するメリット・デメリット

人手不足を解消する手段として注目されるAI活用ですが、その効果は一概にプラスだけとは限りません。導入による恩恵と同時に、考慮すべき課題も存在します。

AI導入のメリットとデメリットについて、代表的なものをしっかり把握しておきましょう。

人手不足の解消にAIを活用するメリット

作業効率と生産性が向上する

AIの導入により、従来人が担っていた単純作業や繰り返し業務を自動化できるため、作業効率は大幅に向上します。

特にデータ入力や在庫管理といった定型業務はAIに任せることで、従業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。その結果、全体の生産性が向上し、限られた人員でもより多くの成果を生み出せる体制を構築できるでしょう。

業務品質の安定化が期待できる

AIは感情や体調に左右されず、常に一定の基準で業務を遂行できる点が強みです。

例えば製造業の検品や医療分野での画像診断サポートでは、人による判断ミスを補うことで品質のばらつきを減らす効果が期待できます。また、チャットボットなどによる顧客対応も、24時間365日安定したサービス提供を可能するでしょう。

結果として、業務全体の品質が安定し、顧客満足度の向上にもつながります。

中長期的なコスト削減につながる

AI導入には初期投資が必要ですが、長期的に見れば人件費や教育コストを削減できる可能性があります。

例えば、夜間対応や休日対応をAIに任せれば追加人員の確保が不要となり、人手不足解消とコスト削減を同時に実現可能です。また、作業効率の向上によって残業時間が減り、従業員の働き方改革にも寄与します。

中長期的な視点で考えれば、AIは企業経営におけるコスト最適化の有力な手段と言えるでしょう。

人手不足の解消にAIを活用するデメリット

ランニングコストが負担になる

AIを導入すると、クラウド利用料やシステム保守費用、定期的なアップデートなどのランニングコストが発生します。初期投資に加えて継続的な支出が必要になるため、短期的には負担が大きく感じられる場合があります。

そのため、導入前に費用対効果をしっかり試算することが重要です。

一部業務ではAIの判断精度に限界がある

AIは大量のデータをもとに学習して処理を行えますが、すべての業務を完全に代替できるわけではありません。特にイレギュラーなケースや創造性が求められる業務では、人間の柔軟な判断力が不可欠です。

そのため、AI導入はあくまで「人を補完するツール」として捉え、適切な役割分担を意識する必要があります。

【業界別】AIによる人手不足の解消事例9選

人手不足の解消に向けて、さまざまな業界でAIの導入が進んでいます。医療や物流、製造業など多岐にわたる業界で実際に成果を上げている、AI活用の事例をご紹介します。

1.【警備業界】ALSOK東京株式会社の事例

ALSOK東京株式会社では、約1,000名の社員との個別面談を定期的に実施しており、面談の議事録作成に多大な工数がかかっていました。そこで、議事録の自動文字起こしや要約機能を搭載した、自然言語解析AIを導入することに。

面談の録音をするだけで高精度な議事録が作成され、担当者の負担が大幅に軽減。さらに、AIが数値化した分析結果を提供することで、組織改善に向けたデータドリブンな施策が可能となり、現場の声を反映できる体制が整いました。

面談工数を大幅削減！AI活用で人事面談の質と効率を両立

警備部　佐藤様ALSOK東京株式会社は、主に東京都内における常駐警備を専門に展開する企業です。リテンションマネジメントに取り組む中で、特に人事面談の議事録作成に課題感を持ってHR pentestの導入を推進された、警備部の佐藤さんにお話を伺...

ameand.co.jp

2025.08.09

2.【介護業界】SOMPOケア株式会社の事例

SOMPOケア株式会社では、介護現場の人材不足を補うためにAIを活用しています。

具体的には、入居者の睡眠状態や心拍数をセンサーで測定し、AIが自動で異常を検知するシステムを導入。これにより、夜間巡回の負担が大幅に減り、少人数でも入居者の安全を確保できる体制が整いました。

また、データは介護記録にも自動反映されるため、記録作業の効率化も実現。職員が入居者と向き合う時間を確保できるようになり、介護の質向上にもつながっています。

3.【物流業界】ヤマト運輸株式会社の事例

ヤマト運輸株式会社は、集荷依頼の電話対応にAI自動音声オペレーターを導入。顧客が音声ガイダンスに従って情報を入力すると、AIが音声認識で処理し、オペレーターの介入を最小限にします。

これにより電話対応にかかる人員コストを大幅に削減し、業務効率化と人手不足解消に成功しました。また、オペレーターはより複雑な対応に集中できる体制が整いました。

4.【小売業界】イオンリテール株式会社の事例

イオンリテール株式会社は店舗運営の効率化を目的に、需要予測AIを活用しています。

AIが過去の購買データや天候・イベント情報を分析し、商品ごとの需要を高精度で予測。その結果、発注作業の効率化と欠品・廃棄ロスの大幅削減を実現しました。

これにより、従業員の発注業務にかかる負担が軽減され、少人数体制でも店舗運営をスムーズに行えるようになりました。人手不足対策だけでなく、売上拡大やコスト削減にもつながっています。

5.【医療業界】国立がん研究センターの事例

国立がん研究センターでは、大腸がんの早期発見を目的にAIを活用した画像解析ソフトを開発しました。

医師による肉眼での判断が難しい症例もAIにより補助され、隆起型で約95％、表面型でも約78％の正確な検知を実現。また、生成AIを新薬の臨床試験報告書作成に活用し、119件のうち8割が人の修正少なく完成版となるなど、医療現場の業務効率化にも貢献しています。

6.【製造業界】トヨタ自動車株式会社の事例

トヨタ自動車株式会社は製造ラインにAIを導入し、生産工程の効率化と人手不足解消を図っています。

具体的には、画像認識AIを活用して部品の欠陥を自動検知するシステムを導入しました。従来は熟練作業員の目視に依存していたため人員確保が課題でしたが、AIの活用により検査精度を維持しつつ検査時間を短縮することに成功。

これにより、人的リソースを別工程に振り分けられるようになり、生産性の向上と人材不足解消に大きく貢献しています。

7.【農業業界】株式会社クボタの事例

株式会社クボタは、農作業効率化のためAIを活用した農業機械とセンサー技術を導入しています。

AIが土壌や作物のデータを分析して最適な肥料散布や収穫時期を判断することで、作業負担の軽減と収量の最大化を実現。少人数での農作業でも高精度な管理が可能となり、人手不足の解消に加え、収益向上にもつながっています。

8.【金融業界】株式会社三菱UFJ銀行の事例

株式会社三菱UFJ銀行では、融資審査や問い合わせ対応にAIを導入しています。

AIが過去の取引データや信用情報を分析し、融資判断の初期スクリーニングを自動化。さらに、チャットボットによる顧客問い合わせ対応も実施することで、窓口業務の負担を軽減しました。

これにより、人手不足を補いながら審査スピードやサービス品質を向上させています。

9.【エネルギー業界】東京ガス株式会社の事例

東京ガス株式会社は、AI音声認識を活用したカスタマーサポート支援システムを導入。顧客との通話内容をリアルタイムでテキスト化し、AIが分析して適切な応対内容やFAQを提示します。

この仕組みによりオペレーターは迅速かつ的確な対応が可能となり、年間1万1000時間の業務時間削減を実現。さらに新人教育の負担も軽減され、対応品質の安定化にもつながりました。

AIを活用して人手不足解消を成功させるためのポイント

AIを導入して人手不足を解消するには、単に最新技術を取り入れるだけでは不十分です。成果を最大化するためには、導入の進め方や運用体制において押さえるべき重要なポイントがあります。

どのようなことに注意すべきなのか、具体的なポイントについて見ていきましょう。

導入目的と解決したい課題を明確にする

人手不足の対策としてAIを導入する際に最も重要なのは、「なぜ導入するのか？」を明確にすることです。単なるトレンドとしてAIを導入しても、成果が出ずにコストだけがかさむリスクがあります。

まずは、自社が抱える人手不足の課題を具体的に洗い出し、AIでどの業務を効率化したいのか、どの業務で生産性を高めたいのかを明確にしましょう。目的が明確であれば、導入後の効果測定もしやすく、成果に直結する施策へとつなげやすくなります。

自社の業務に合ったAIツールを選定する

AIと一口に言っても、画像認識や自然言語処理など多様な分野があり、得意領域が異なります。そのため、自社の課題に適したAIツールを選ぶことが成功の鍵となるでしょう。

また、いきなり大規模導入せず、試験的に小規模から始めて検証することで、リスクを抑えながら最適なツールを見極められます。

人材教育と運用体制を整備する

AIを効果的に活用するには、導入後の運用体制が不可欠です。

AIは導入すれば自動的に成果が出るものではなく、現場で使いこなせる人材が必要となります。そのため、従業員への教育や研修を行い、AIの仕組みや活用方法を理解してもらうことが大切です。

体制を整えることで、AIの効果を長期的に最大化できます。

現場の声を反映しながら継続的に改善する

AI導入は一度で完成するものではなく、継続的な改善が必要です。実際に利用する現場の従業員の声を取り入れることで、実務に即したチューニングが可能になります。

また、現場からのフィードバックを経営層が吸い上げ、改善に反映する仕組みを整えることで、AIは企業にとってより実用的なツールへと進化していくでしょう。

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まとめ

本記事では、人手不足の解消にAIを活用した事例についてまとめました。

AIは、医療や物流、製造、サービス業などさまざまな業界で人手不足解消に貢献しています。業務効率化や品質安定、コスト削減などのメリットが期待できる一方、初期費用や運用課題といった注意点も存在します。

導入にあたっては、目的の明確化、適切なツール選定、運用体制の整備、現場の声を反映した改善が重要です。AIを効果的に活用することで、限られた人材でも高い成果を実現できる体制構築が可能となるでしょう。