社内システム、あなたの会社も？「重い」「遅い」をAIで解決！

「うちの社内システム、どうしてこんなに重くて遅いんだろう…」

多くの企業で聞かれるこの嘆きは、業務効率を著しく低下させ、従業員のストレスの原因にもなっています。しかし、この根深い問題を、今まさに進化を遂げているAI（人工知能）が解決の糸口として注目されています。

AIの導入は、単なるコスト削減に留まらず、業務プロセス全体の効率化、生産性向上、そして従業員の働きがい向上といった多岐にわたるメリットをもたらします。具体的な事例も次々と報告されており、あなたの会社の未来を変える可能性を秘めているのです。

「ゴミ」と化した社内システム：遅い、重い、覚えられない…その原因は？

システムの老朽化と複雑化

「重い」「遅い」と感じる社内システムの多くは、長年使い続けられてきたレガシーシステムであるか、あるいは異なるシステムをパッチワークのように繋ぎ合わせた結果、複雑化してしまったケースがほとんどです。本来ならば定期的なアップデートや刷新が必要なものの、多大なコストや移行期間を考慮すると、なかなか踏み切れないのが現状でしょう。

古いシステムは最新のハードウェアやネットワーク環境に最適化されていないため、処理速度が低下したり、応答が遅くなったりします。さらに、機能追加のたびにコードが複雑になり、わずかな操作でもサーバーに過剰な負荷がかかることも珍しくありません。これにより、従業員は毎日システムの起動を待たされたり、画面遷移のたびにフリーズしたりといったストレスを抱えることになります。

このようなシステムの遅延は、単純な時間のロスだけでなく、業務の中断による集中力の低下や、場合によってはミスを誘発する原因にもなりかねません。まさに「ゴミ」と化したシステムが、企業の生産性を蝕んでいるのです。

情報過多とアクセスの困難さ

現代のビジネス環境では、日々膨大な情報が生成されています。社内システムも例外ではなく、ファイルサーバー、グループウェア、SaaSツールなど、様々な場所に情報が散らばっている状況は珍しくありません。

「必要な情報がどこにあるか分からない」「あの資料を探すのにいつも時間がかかる」といった声は、多くの企業で聞かれる課題です。システム間の連携が不十分だと、同じ情報が複数の場所に重複して保存されたり、最新版がどれなのか分からなくなったりすることもあります。結果として、従業員は必要な情報に辿り着くまでに多大な時間を費やし、非効率な情報探索に追われてしまいます。

この情報サイロ化は、意思決定の遅延や、チーム間の連携不足を引き起こす原因ともなります。AIによる高度な検索機能や情報統合は、この問題を解決し、従業員がより迅速かつ正確に情報へアクセスできるよう支援する可能性を秘めています。

従業員への教育・定着不足

新しい社内システムが導入された際、十分なトレーニングやサポートが提供されないまま現場での運用がスタートしてしまうケースは少なくありません。特に複雑なシステムや直感的ではないUI/UXのシステムでは、「使い方が覚えられない」「結局、前のやり方に戻ってしまう」といった状況に陥りがちです。

操作方法が理解できない、あるいはマニュアルが不十分であると、従業員はシステムを使いこなすことができず、結果として導入されたシステムが十分に活用されないまま放置されてしまいます。これは、システムへの投資が無駄になるだけでなく、従業員のモチベーション低下にもつながりかねません。

従業員一人ひとりのITリテラシーの差も、定着を妨げる要因の一つです。新しいツールや技術への抵抗感から、積極的に学習しようとしないケースもあります。システム導入時には、使いやすさの追求はもちろん、従業員がスムーズにシステムを活用できるような手厚いサポートと継続的な教育が不可欠です。

多すぎる社内システムはUI/UXの観点からも問題？

システム乱立によるユーザー体験の悪化

企業のデジタル化が進むにつれて、業務に合わせて様々なシステムが導入されるのは自然な流れです。しかし、その結果として「システム乱立」の状態に陥り、従業員が日々いくつものシステムにログインし、異なるUI（ユーザーインターフェース）やUX（ユーザーエクスペリエンス）に対応しなければならない状況が生まれています。

例えば、勤怠管理はAシステム、経費精算はBシステム、プロジェクト管理はCシステム、社内コミュニケーションはDシステムといった具合です。それぞれのシステムで操作方法が異なり、統一性がないため、従業員は新しいシステムを使うたびに学習コストを強いられます。これにより、「どこに何があるかわからない」「結局、前のシステムの方が使いやすかった」といった不満が募り、生産性が低下する原因となります。

また、煩雑なログイン作業や、システム間のデータ連携の悪さも、ユーザー体験を著しく損なう要因です。理想は、従業員が直感的かつシームレスに操作できる統合された環境ですが、現状はほど遠い企業も少なくないでしょう。

情報サイロ化と連携の壁

多くの社内システムが個別に導入されることで、それぞれのシステムが独立した「情報サイロ」を形成し、データ連携ができないという深刻な問題が生じます。

例えば、営業部門が顧客情報を営業支援システム（SFA）に入力しても、その情報が顧客管理システム（CRM）や経理システムに自動で連携されない場合、従業員は手作業でデータを転記する手間が発生します。この手動によるデータ入力は、時間の浪費であるだけでなく、入力ミスや情報更新の遅れといったヒューマンエラーの原因となり、業務全体の非効率性を招きます。

情報が分断されている状態では、企業全体のデータに基づいた正確な分析や意思決定も困難になります。本来は全社で共有・活用されるべき情報が、それぞれの部署やシステムの中に閉じ込められてしまうのです。このような連携の壁を乗り越えるには、API連携や統合プラットフォームの導入が必須ですが、既存システムの老朽化などが障壁となることも少なくありません。

生産性低下と従業員のモチベーション

使いにくいシステムや多すぎるシステムは、直接的に従業員の生産性を低下させます。システムの立ち上げに時間がかかったり、煩雑な操作を強いられたりすることで、本来の業務に集中できる時間が削られてしまうからです。

「このシステム、本当に仕事の役に立っているのだろうか？」という疑念は、従業員のモチベーションを著しく低下させます。不便なシステムに対する不満は、やがて仕事そのものへの不満へと繋がりかねません。特に、現場のニーズと乖離したシステムが導入され、それが「強制」される形になると、従業員エンゲージメントの低下や離職率の増加といった、より深刻な問題に発展するリスクもはらんでいます。

システムは、従業員がより生産的に、そして快適に業務を遂行するためのツールであるべきです。しかし、UI/UXの観点から問題のあるシステムは、その目的とは逆に、従業員に精神的・肉体的な負担を強いてしまうことになります。

顔写真強制も？不満を募らせる「改悪」システムの実態

「改悪」と感じさせる機能の実態

セキュリティ強化や利便性向上を目的としたはずのシステム改修が、かえって従業員に「改悪」と感じさせてしまう事例は少なくありません。例えば、顔写真の登録や顔認証の強制、複雑な二段階認証の導入などが挙げられます。情報セキュリティの重要性は理解しつつも、現場の運用実態を考慮しない一方的な機能追加は、従業員にとって単なる手間としか映りません。

また、長年使い慣れた機能の配置が変わったり、特定の業務フローに最適化されていた部分が汎用的な機能に置き換えられたりすることも、「使いにくくなった」という声に繋がります。改修の意図が従業員に十分に伝わっていなかったり、導入後のサポートが不十分だったりすると、不満はさらに増幅してしまうでしょう。

システムの設計者が現場の声を十分に聞かずに、机上の理論だけで改修を進めてしまうと、このような「改悪」と受け取られる事態を招きやすくなります。

意思決定プロセスの課題

なぜ「改悪」と受け取られるようなシステム改修が行われてしまうのでしょうか。その背景には、多くの場合、システム導入や改修における意思決定プロセスの課題があります。

IT部門や経営層が主導でシステム選定や機能改修を進め、実際にシステムを利用する現場の従業員の声が十分に反映されないケースは珍しくありません。現場の具体的な業務フローや、どのような機能が本当に求められているのかが把握されないまま、抽象的な要件だけで決定が下されてしまうのです。結果として、現場のニーズと乖離した、使い勝手の悪いシステムが導入されてしまいます。

また、導入後のフィードバックが適切に収集・分析されず、改善に活かされないことも問題です。一度導入されたシステムは、その後も継続的に従業員の使い勝手に合わせて改善していく必要がありますが、そのプロセスが機能していない企業も少なくありません。このような一方通行の意思決定プロセスは、従業員の不満を募らせる大きな原因となります。

従業員の不満がもたらす影響

「改悪」と感じるシステムに対する従業員の不満は、単なる愚痴に留まらず、企業に様々な負の影響をもたらします。

最も顕著なのは、システムの利用忌避です。使いにくいシステムを避け、従来の非効率な手作業に戻ったり、承認なしに個人的なツールやサービスを業務に利用する「シャドーIT」が発生したりする可能性があります。シャドーITは、情報セキュリティのリスクを高めるだけでなく、企業全体のデータの一貫性を損なう原因にもなります。

さらに、不満は従業員エンゲージメントの低下を招き、最悪の場合、優秀な人材の離職に繋がる可能性もあります。システムは、従業員の業務を支援し、生産性を高めるためのものです。しかし、そのシステムが従業員のストレス源となり、不満を募らせるようでは本末転倒と言えるでしょう。従業員が日々使うシステムだからこそ、その使いやすさは企業の文化や従業員満足度にも直結する重要な要素なのです。

運用保守・運用管理の負担を減らすAI活用

AIによる問い合わせ対応の効率化

社内システムの運用保守において、IT部門や総務部門への問い合わせ対応は大きな負担となっています。特に定型的な質問やFAQに関する問い合わせは頻繁に発生し、本来の業務時間を圧迫しがちです。ここでAIチャットボットが真価を発揮します。

AIチャットボットを導入することで、社内からの問い合わせ対応工数を大幅に削減できます。 例えば、人事・総務担当者が対応していた給与計算や福利厚生、システム操作に関する一般的な問い合わせをAIが代替することで、担当者はより専門的・戦略的な業務に集中できるようになります。実際に、ある製菓メーカーでは、AIチャットボットの導入により、システム部門への問い合わせ件数を約31%削減することに成功しました。

江崎グリコでも、AIチャットボット「Alli」の導入により、年間13,000件以上の問い合わせのうち約31%を削減。バックオフィスの負荷軽減と生産性向上に貢献しています。AIは24時間365日対応可能であり、従業員はいつでも必要な情報にアクセスできるようになるため、問題解決までのスピードも向上します。

業務プロセス全体の自動化・効率化

AIは、問い合わせ対応だけでなく、企業の業務プロセス全体を効率化する可能性を秘めています。文書作成、会議の要約、データ分析、さらにはコード生成といった幅広いタスクをAIが支援することで、従業員は定型業務に費やす時間を大幅に削減し、より創造的・戦略的な業務に集中できるようになります。

例えば、マイクロソフトは自社開発の生成AIツール「Copilot」を全社的に導入し、その効果を報告しています。情報検索時間の短縮やドキュメント作成の高速化により、従業員一人あたりの業務時間を週に数時間削減したケースも報告されており、そのインパクトの大きさが伺えます。また、パナソニック コネクトでは、生成AIアシスタントサービスを導入した結果、わずか1年間で約18.6万時間の労働時間削減を達成しました。

これらの事例は、AIが単なる補助ツールではなく、従業員の働き方そのものを変革し、企業全体の生産性を飛躍的に向上させる強力なエンジンとなり得ることを示しています。AIに定型業務を任せることで、従業員はより付加価値の高い業務に時間を割くことが可能になります。

データ処理・分析の高速化と精度向上

膨大なデータを扱う企業にとって、その処理と分析は時間と手間のかかる作業です。しかしAIは、人間では処理しきれないような大量のデータを、極めて短時間で解析し、有用なインサイトを導き出すことができます。

特に効果を発揮するのが、帳票処理の自動化です。手書きの伝票や書類からのデータ入力は、人為的ミスが発生しやすく、多くの時間を要する定型業務でした。ここでAI-OCRシステムを導入することで、手書き帳票のデータ化作業を自動化し、大幅な効率化と精度向上が実現します。 例えば、神戸製鋼所ではAI-OCRシステムを導入し、手書き帳票のデータ化作業を自動化することで、本来業務に充てる時間を確保し、入力ミスによる作業のやり直しを削減することに成功しています。

AIによるデータ処理・分析の高速化は、経営層の意思決定を迅速化するだけでなく、顧客の行動分析や市場予測、製品開発など、多岐にわたるビジネス領域で新たな価値を創造します。AIがデータの山から「金の卵」を見つけ出し、企業の競争力を高める役割を果たすのです。

社内システムアンケートで「使いやすい」インフラへ進化させる

AI導入前の現状把握とニーズ分析

AIを導入して社内システムを改善する際、最も重要な第一歩は、現在のシステムに対する従業員の率直な意見を把握することです。単に「重い」「遅い」といった表面的な不満だけでなく、「なぜそう感じるのか」「具体的にどのような業務で困っているのか」を深く掘り下げるためのアンケートやヒアリングを徹底しましょう。

アンケートでは、以下のような項目を含めることをお勧めします。

• 利用頻度の高いシステムとその満足度
• 操作が難しいと感じる機能や画面
• 時間がかかると感じる業務プロセス
• 「あったら嬉しい」新機能や改善点
• システム連携の不満点

これにより、従業員が本当に求めているニーズや、AIによって解決すべき具体的な課題を明確にできます。現状の「不満」を可視化し、それをAI導入の具体的な目標へと落とし込むことが、成功への鍵となります。

スモールスタートと段階的なAI導入

AI導入には大きな期待が寄せられる一方で、「AIを導入すれば全ての業務が自動化される」といった過度な期待は、失望につながる可能性があります。成功への道を歩むためには、「スモールスタート」で段階的に導入を進めることが非常に重要です。

まずは、最も課題が顕在化しており、AIによる効果が見えやすい特定の部門や業務プロセスに絞って、パイロット導入を行うのが良いでしょう。例えば、前述の問い合わせ対応チャットボットや、特定の帳票処理の自動化などが挙げられます。小さく始めることで、導入・運用コストを抑えつつ、実際の効果を検証し、課題を洗い出すことができます。

パイロット導入で得られたフィードバックを基に、改善を重ねながら導入範囲を徐々に拡大していくことで、リスクを最小限に抑えつつ、従業員のAIへの理解と信頼を深めることができます。成功体験を積み重ねることが、全社的なAI導入を加速させる推進力となるでしょう。

AIリテラシー向上と継続的な改善

AIを導入したとしても、それを使いこなせる人材がいなければ宝の持ち腐れとなってしまいます。従業員のAIリテラシーを向上させるための研修や教育は不可欠です。AIが何を得意とし、どのような業務で活用できるのかを理解してもらうことで、従業員自身がAI活用を促進するアイデアを生み出す源泉にもなります。

AI導入の課題として、以下のような点が挙げられます。

• セキュリティとプライバシー: 機密情報や個人情報の漏洩リスク対策。
• 導入・運用コスト: ソフトウェア費用、インフラ構築、保守・アップデート費用。
• 既存システムとの連携: 古いシステムとの技術的な連携課題。
• 人材不足: AIを使いこなせる人材の育成・確保。

これらの課題を認識しつつ、導入後も継続的に従業員からのフィードバックを収集し、システムとAIの機能を改善していく姿勢が求められます。 テクノロジーは常に進化しており、一度導入したら終わりではありません。社内システムを「生き物」として捉え、従業員の声を吸い上げながら「使いやすい」インフラへと進化させ続けることが、企業の持続的な成長に繋がるでしょう。