社内の問い合わせにAIを入れた会社は5割、効果実感4割強——議事録と違い、誰かが答えを書かないと始まらない

社内からの問い合わせに答える仕事にAIを取り入れた企業は50.9%ですが、効果を実感したのは42.7%にとどまります。総務省「令和8年版情報通信白書」（図表Ⅰ-2-1-7）を見ると、議事録・メール作成補助は活用計71.2%に対し効果実感72.3%とむしろ数字が上がっており、社内ヘルプデスクだけが活用より効果が低い方向にずれているのです。同じ調査からは、従業員が一人で始められる業務と、誰かが先に手を動かさないと始まらない業務のあいだに、はっきりした差があることも見えてきます。この記事では、社内の問い合わせにAIを任せても止まりやすい理由を担当者の側から3つに分解し、現場に入って先に何を決めておけば3か月後も回り続けるかを書きます。

社内の問い合わせにAIを入れた会社は5割、効果を感じたのは4割強

総務省「令和8年版情報通信白書」の図表Ⅰ-2-1-7は、14の業務類型ごとに、生成AIをどう活用しているかを6つの選択肢で尋ねています。社内ヘルプデスクでは、業務プロセスがAI中心に変更されている企業が11.9%、部署内の特定業務で活用している企業が20.7%、従業員が個人作業の効率化で活用している企業が18.3%で、この3つを合わせた活用計は50.9%でした。残りは未導入28.8%、わからない12.3%、該当業務なし8.0%に分かれます。

同じ調査は、生成AIの活用効果を感じるかどうかも別の設問で尋ねています。効果を実感すると答えた割合は、社内ヘルプデスクで42.7%でした。活用計50.9%に対して8.2ポイント低く、この2つの設問はどちらも同じ回答者の集合に対する割合で、活用している人のうち何割が効果を感じたかという割合の割合ではありません。対して議事録・メール作成補助は活用計71.2%に対し効果実感72.3%で、1.1ポイントむしろ高く出ています。

14の業務類型のうち、効果を実感する割合が最も高いのは議事録・メール作成補助の72.3%で、社内ヘルプデスクの42.7%はそれに次ぐ2番手です。使っている人の割合こそ低いものの、使った人が効果を感じる度合いそのものは、他の業務類型と比べて低いわけではありません。

議事録は社員が独りで始められる。社内の問い合わせは、誰かが作らないと始まらない

議事録・メール作成補助と社内ヘルプデスクの差が最もはっきり出るのは、従業員が個人作業の効率化で活用していると答えた割合です。議事録・メール作成補助は35.2%で14の業務類型の中で最も高く、社内ヘルプデスクは18.3%です。

議事録は、会議に出た本人がその場で使い始められます。録音を自分でAIに読ませ、自分用のメモを作る。誰にも断らず、今日から一人で始められる作業です。一方、社内の問い合わせにAIが答えるには、まず答える中身が要ります。就業規則のどこに何が書いてあるか、経費精算の締め切りは何日か、備品はどこに発注するか——これらは、誰かが文章にして残していなければ、AIには読むものがなく答えられません。従業員が思い立って一人で始められる業務と、誰かが先に答えを作って置いておかなければ始まらない業務のあいだに、この記事の核になる差があります。

この差は、活用の内訳にも表れています。社内ヘルプデスクは、業務プロセスがAI中心に変更されている企業が11.9%で、14の業務類型の中で最も高い数字です。個人での活用は低いのに、プロセスの変更まで進んでいる企業の比率は最も高いという、一見ねじれた結果になっています。個人が思いつきで始められない業務だからこそ、始まるとしたら会社として仕組みを作るところから始まる、と読むこともできます。

総務省の同じ白書は、こうした汎用AIの活用のされ方について「汎用的なAIツールが導入されても一部の積極的な社員が活用するのみで、全社的な活用と効果創出に至らない可能性もある」と指摘しています。社内の問い合わせは、この「一部の積極的な社員」に任せる形がそのまま当てはまらない業務です。答えを書く担当者を決めないまま「AIを使っていい」と伝えるだけでは、議事録のように個人が始める動きにはつながりません。

同じ「バックオフィスのAI活用」が50.9%と73.4%に割れる理由

社内の問い合わせと同じ「バックオフィスのAI活用」を扱った別の調査では、もっと高い数字が出ています。中小企業庁「2026年版中小企業白書・小規模企業白書の概要」（2026年4月）に載った帝国データバンクの調査では、バックオフィス部門でAIを活用している事業者は73.4%です。総務省調査の社内ヘルプデスク50.9%と20ポイント以上の開きがありますが、これは同じ実態を指す数字ではありません。

2つの調査は、誰に何を聞いたかがそもそも違います。

総務省の調査は、AIを使っていない企業も、わからないと答えた企業も含めた全回答者が母数です。中小企業庁が引く帝国データバンクの調査は、そもそも省力化投資でAI活用に取り組んだと答えた事業者だけを対象にし、そこからさらに「バックオフィス部門はない」と答えた事業者を除いています。母数をAI活用に前向きな事業者に絞ったうえで部門の有無まで揃えれば、活用率が高く出るのは自然です。50.9%と73.4%は、どちらも正しい数字でありながら答えている集団がまったく別なので、そのまま比べることはできません。調査の数字が母集団や設問で割れる話は、以前にも中小企業の生成AI導入率は20.4%か34.5%か——調査3本が割れる理由と、自社が入る数字の見分け方で扱った構図と同じです。

視点を広げると、何らかの業務で生成AIを利用していると答えた企業の割合は、総務省「令和7年版情報通信白書」の2024年度企業向け調査で55.2%、「令和8年版情報通信白書」の2025年度企業向け調査では86.4%まで伸びています。生成AIの活用方針を定めた企業の割合も、2024年度調査の49.7%から68.9%へ増えました。ただし、この方針の割合は、活用方針の設問で「わからない」と回答した対象を除いて集計されています。企業規模別では大企業74.0%に対し中小企業58.1%で、規模による差は残ります。

社内の問い合わせをAIに任せても止まる理由3つ

AIが社内の問い合わせに答える、とは、社内の資料を読み込んだAIに、社員が知りたいことを聞かせる仕組みを指します。答える中身さえあれば実現できそうに見えますが、実際に増えるのは、その中身を作り、直し、間違えたときに説明する担当者の仕事です。理由を3つに分けます。

覚える——答えの元になる文章を、誰かが最初に書く

AIは、社内のどこにも書かれていないことには答えられません。就業規則のような整った文書がある業務はまだしも、備品の発注先や、来客対応の順番、過去の判断の経緯といった問い合わせの多くは、担当者の頭の中にしかありません。AIに答えさせる前に、その中身を文章として書き出す作業が要り、しかもこれは一度書いて終わりではなく、制度や手順が変わるたびに書き直す仕事として残ります。

直す——AIの誤答を直すのは、書いた本人

AIが古い情報や、部分的にしか合っていない答えを返したとき、それを見つけて直すのは、たいてい元の文章を書いた担当者です。質問への回答という性質上、社員は答えを鵜呑みにしやすく、間違いに気づかれないまま広まるおそれもあります。直す仕事は、AIを入れる前には無かった新しい確認作業として、担当者に積み上がります。

説明する——誤答が広まったときの責任を、担当者が負う

AIの誤った回答をもとに社員が判断を誤ったとき、社内で説明を求められるのは、その情報を用意した担当者です。うまく答えられているときはAIの手柄として語られても、担当者の評価や給料が変わるわけではありません。使い方を覚えるのも自分、間違いを直すのも自分、失敗して聞かれるのも自分——この積み重ねが、担当者が積極的に動けない構造です。

総務省の白書は、生成AIの活用が効果創出まで進んだ先進企業について、事業部門の現場のニーズを起点に、DX推進部門がアイデア創出や技術的なアドバイス、セキュリティ対策、効果測定、学習機会の設定まで伴走支援していたと紹介しています。白書自身も「特に全社的にDXを推進する専門的な部門を擁する大企業においては」と書いており、この処方箋は、そうした専門部門を持つ会社が前提です。専門部門を持たない会社では、この伴走支援の役を誰が引き受けるかが、そのまま止まるか止まらないかの分かれ目になります。

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止めない設計——先に決める3つと、3か月後に残るもの

担当者の仕事を増やさない。これが止めない設計の一行目です。答える中身を書き、間違いを直し、失敗したときに説明する役目を、現場に入った外の人間が引き受けます。

先に決める3つ

止めない設計で最初に決めるのは3つです。1つ目は、どの問い合わせから始めるかです。就業規則や経費精算のように、すでに文章になっている業務から始め、担当者が新しく書き起こす範囲を最小にします。2つ目は、AIが答えられない質問をどこに逃がすかです。確信の持てない質問を担当者の画面に黙って出さず、人に取り次ぐ窓口をあらかじめ用意します。3つ目は、答えの中身を誰が更新するかです。制度が変わるたびに書き直す役目を、担当者の記憶ではなく、外の人間が持つ仕組みに乗せます。

3か月後に残っているもの

止めない設計が機能したとき、3か月後に現場に残っているのは、担当者が新しく覚えた操作ではありません。担当者が触らなくても答えが更新され続けている仕組みそのものです。

同じことは、社内の問い合わせにもそのまま当てはまります。担当者が最後まで持つのは、AIの答えを見て「これで送ってよいか」を判断する場面だけにし、答えの中身を書く作業や更新のルールは、外の人間が作った仕組みの側に残します。

費用の考え方と、業務改善助成金の対象になる形

止めない設計を作るには、費用がかかります。中小企業・小規模事業者が交付要件を満たして事業場内最低賃金を引き上げ、生産性向上に資する設備投資等を行った場合、厚生労働省の業務改善助成金を使える場合があります。賃金の引上げも設備投資等も、これから実施するものが対象になる点は他の業務改善と同じです。社内の問い合わせに答える仕組みが対象経費に当たるかどうかは案件ごとに条件が変わるため、自社の場合の締切と対象になる経費の目安は業務改善助成金の計算機で確認できます。制度の詳しい条件は業務改善助成金は9月1日開始——締切は県ごとに最短30日、AIの月額料金が対象になる条件にまとめています。

よくある失敗——止める側に回りやすいNGパターン

AIを社内の問い合わせに入れた現場で、実際に起きやすい間違いを4つ挙げます。

• ①研修だけで定着すると考える。中小企業庁の白書は、デジタル化の効果を高める要因として研修・勉強会の実施を挙げています。実際、ITツール活用に取り組んだ事業者のうち、研修・勉強会を実施している事業者は「想定した効果が得られなかった」が8.7%、実施していない事業者は19.1%で、10.4ポイントの差があります。ただし同じ調査を部門間連携の有無で見ると、連携できている事業者は7.6%、できていない事業者は34.8%で、27.2ポイントの差が付いています。これは相関であって因果関係ではありませんが、研修を実施できる会社は、それを実施する人手と余力を元々持っている会社だとも読めます。研修は担当者の時間を使う側の打ち手で、この記事が勧めているのは担当者の時間を使わない側の打ち手です。
• ②答える中身を後回しにする。個人作業の効率化にとどまる活用が18.3%で、未導入が28.8%残っているのは、答えの元になる文章が無いまま止まっている企業が多いことを示しています。中身を書く作業を後回しにすると、AIを入れた後も社員の質問に答えられる状態にならず、導入自体が止まります。
• ③答えを書く役目を、担当者一人に丸投げする。誰が書き、誰が更新するかを決めないままAIを入れると、書く担当者の善意と余力だけに頼ることになります。担当者が異動や退職をした瞬間に、更新が止まります。
• ④誤答が出たときの訂正ルートを作らない。答えられない質問や間違った答えが出たときに、誰が拾って直すかを決めていないと、社員はAIの答えをそのまま信じるか、まったく使わなくなるかのどちらかに振れます。

自社がどのNGパターンに近いか気になる方は、無料相談・無料AI診断からご相談ください。

よくある質問

まとめ

社内の問い合わせにAIを任せても、答えの中身を書き、間違いを直し、失敗したときに説明するのが担当者のままなら、活用は個人の努力に頼ったまま広がりません。止めない設計の一行目は、担当者の仕事を増やさないことです。現場に入った外の人間が、どの問い合わせから始めるか、答えられない質問をどこに逃がすか、答えの更新を誰が持つかを決め、担当者の頭の中にあったものを仕組みへ移します。今日からできることは3つです。1つ目は、社内でよく聞かれる質問を1週間分書き出すこと。2つ目は、そのうちすでに文書になっている業務を1つ選ぶこと。3つ目は、業務改善助成金の計算機で自社の対象になる経費の目安を見ることです。