生成AIで人材不足を解消｜CTCが示す「人とAIの共創」3つの事例

1. なぜ今、生成AI×人材不足・インクルージョンなのか

国内産業において、労働力不足は避けて通れない深刻な局面を迎えています。特に、社会インフラを支える現場や自治体では、DXを志しながらも実行を担う人員が足りず、変革が足踏みしてしまうケースも少なくありません。

この状況を打破する鍵は、AIを単なる効率化のツールとして捉えるのではなく、多様な人々が能力を発揮し、社会に参画し続けるための基盤、すなわち「インクルージョンへの対応手段」として活用することにあります。

DXを阻む真の壁は「業務に参加できる人」の限定

生産年齢人口の減少は構造的な問題であり、IT人材の偏在や現場の高齢化が変革を阻害しています。特に、公共サービスや保守点検などの現場業務では、日々のオペレーション維持で手一杯となり、新たな仕組みを構築・運用する余力が残されていないのが実情です。

DXが期待通りに進まない本質的な理由は、技術不足ではなく、「限られた人しか参加できない」という参入障壁の高さにあります。この門戸を広げ、より多くの人を担い手として巻き込めるかが、組織の存続を左右します。

生成AIは「代替」ではなく「補完」の技術

AIの普及に伴い人の仕事が奪われるという懸念も語られますが、AIの本質は人の代替ではありません。むしろ、個人の能力差や社会との間に存在する隔たりを埋める点にこそ、その真価があります。

例えば、以下のような活用が挙げられます。

• 複雑な行政手続きを、AIが外国籍住民の母国語で平易に解説する。

• 経験の浅い若手職員が、AIを介してベテランの知見を引き出し、高度な提案書を短時間で作成する。

このように、言語の壁や経験不足をAIが補完することで、これまで参画が難しかった層を戦力へと変えていきます。

生成AIは人材不足とインクルージョンを同時に解決する

生成AIの導入は、現職者の生産性を高める「人材不足対策」であると同時に、潜在的な担い手の参入を促す「インクルージョン推進」そのものです。

AIを介して誰もが価値創造に加われる環境は「担い手の分母を増やし、個々の業務の質を底上げする」という一石二鳥の解決策となります。この設計思想を組織文化やシステムに組み込むことが、次世代DXにおける不可欠な要素です。

2. 生成AI活用の本質は「効率化」ではなく「役割分担」

生成AIを導入する際、単に作業を自動化する道具として捉えるだけでは不十分です。真の価値は、人間とAIがそれぞれの強みを活かし、足りない部分を補い合う役割分担を構築することにあります。

業務を支援するパートナーとしてAIを組み込むことが、労働力不足を解決する土台となるでしょう。つまり、AIとの共創を前提とした組織設計こそが、変革の成否を分ける鍵を握るのです。

人もAIも「得意・不得意」を持つ多様な存在

AIと人間では情報の処理方式と文脈の理解力が根本的に異なるため、明確な役割分担が必要です。生成AIは膨大なデータからパターンを抽出する力に優れる一方、組織固有の暗黙知や社会通念、責任感といった「意志」を持ちません。互いの不完全な特性を補完し合う前提に立たなければ、AI活用の成果を最大化することは難しいでしょう。

互いの強みと弱みを組み合わせる

役割分担の設計は、AIが「情報収集・整理・構造化」を担い、人間が「判断・価値づけ」を行うのが基本です。

提案活動を一例に挙げます。まず、AIが過去の膨大な資料から関連情報を抽出し、ドラフトを数分で作成します。人間はその内容が顧客の状況やニーズに合っているかを吟味し、自社の戦略や経験に基づいた視点を加えて磨き上げる工程に注力します。

このように、AIに調査・下書きを委ねて人間が評価・編集・最終判断を担うことで、作業時間を削りながら質の高いアウトプットが可能です。

協調作業を前提とした役割分担

この役割分担を運用するうえで欠かせないのが、AIによる成果物の最終的な責任を人間が持つことです。AIは高精度な分析材料を提示しますが、そこに倫理的な妥当性や顧客への誠実さを担保することはできません。

AIを思考の加速器として使いこなしながら、最終的な判断と責任を引き受ける「目利き」としての役割を人間が担います。この協調体制の確立こそが、現場を疲弊させない持続可能なデジタル変革を可能にします。

3. 【社内事例】AIによる提案書ドラフト作成で起きた変化

専門性の高い業務ほど属人化しやすく、人手不足の影響を強く受けます。本章では、CTCが自社の提案プロセスに生成AIを組み込んだ実践例を解説します。

課題｜SEリソース不足と「短納期・高品質」要求

全国の顧客へ最適なソリューションを提示するためには、数千ページに及ぶ要求仕様書（RFP）の正確な読み解きが必要な場合もあります。しかし、限られたSEが本来注力すべきシステムアーキテクチャの設計や顧客との合意形成といった創造的な業務を維持しながら、短期間で高品質な提案書を仕上げることは、物理的な限界に近づいていました。

個人のスキルに頼る属人的な手法を続けていては、品質のバラつきや対応の遅れを招きかねません。組織として安定したアウトプットを継続し、競争力を維持するための新たな仕組みづくりが不可欠となっていました。

取り組み｜特性の異なる生成AIを組み合わせた連携体制

単一のAIですべてを完結させるのではなく、各生成AIの得意領域を繋ぐ「マルチモデル活用」の体制を構築しました。現在は、各工程において最適なツールをリレー形式で活用しています。

効果｜提案の「安定化」と「受注確度」の向上

最大の成果は、組織としての提案品質が平準化され、全体的な底上げがなされたことにあります。AIが作成したドラフトに対し、評価基準に照らして定量的な採点を行うことで、主観に頼らない客観的な品質管理が可能となりました。

また、AIに顧客側の視点から反論や疑問を生成させることで、精度の高い想定問答を事前に準備できるようになりました。AIが提案そのものを行うのではなく、人間が判断しやすい状態をAIが整えます。この役割設計がプレゼンテーションの説得力を高め、最終的な受注へとつながる一助となっています。

4. 【国内事例】自治体窓口における生成AI活用と、人の役割

自治体におけるDXは、単なる利便性向上を超え、限られた職員数で多様な住民ニーズに応え続けるための喫緊の課題です。

特に窓口業務は住民との直接的な接点であり、AIを導入することで対応時間を拡大しつつ、人間でなければできない相談業務にリソースを集中させる体制が求められています。

課題｜待ち時間と多言語・時間外対応の限界

多くの自治体窓口では、開庁時間の制限や慢性的な混雑が住民の不便を招いています。また、外国人住民の増加に伴い多言語対応の必要性が高まっていますが、あらゆる言語に対応できる専門職員を常に配置することは現実的ではありません。こうした人手不足と対応範囲の拡大という板挟み状態が、公共サービスの質を維持するうえでの大きな障壁となっています。

効果｜24時間対応の実装と職員業務の削減

生成AIを活用したチャットボットを導入した結果、閉庁時でも住民からの問い合わせに即座に応答できる体制が整いました。多言語対応で外国人住民も言語の壁を感じることなく行政サービスを利用できる環境が実現しています。

その結果、住民の満足度向上と業務の効率化を同時に達成しています。

人が介在すべき場合の相談・感情ケアと自動振り分け

AIがどれほど進化しても、深い共感を伴う相談や、複雑な個別事情が絡む意思決定には人間の介入が不可欠です。CTCが構築した仕組みでは、AIが初期対応を行い、深刻な悩みや複雑な相談と判断された場合には、即座に適切な職員へ自動振り分けを行う設計を採用しています。

AIにすべてを委ねるのではなく、一次対応を任せることで、人間が「人間にしかできない情緒的なケアや高度な判断」に集中できる環境をつくることこそが、インクルージョンを支える真のDXの姿といえるでしょう。

5. 【海外事例】LINE自由文予約が高齢者の壁を越えた理由

台湾の地方都市で進むデマンド交通（予約型乗り合いバス）の事例は、先端技術がいかに社会的な隔たりを取り払うかを示しています。移動手段の確保は高齢者の生活の質に直結しますが、そこには「予約システムの操作」という高いハードルが存在していました。AIを予約のインターフェースに据えることで、リテラシーの差という溝を埋めた事例を詳しく見ていきましょう。

課題｜使いにくいアプリと電話予約への過度な依存

従来の予約システムでは、専用アプリの複雑な操作が大きな障壁となっていました。多くの高齢者にとって、スマートフォンの画面上で地点を選択し、複数の条件を入力する作業は極めて困難です。

その結果、システムで効率的な乗合を実現して運行費用の低減ができたとしても、予約電話センター費用で運営費用総額は増加してしまうという事象も起きています。

取り組み｜普段通りの言葉で完結する「自由文予約」

この状況を打破したのが、生成AIを搭載したLINEによる予約システムです。最大の特徴は、特定の形式に従う必要がない「自由文」での受け付けを可能にした点にあります。AIが住民との対話を通じて、予約に必要な情報を自動的に整理する仕組みを構築しました。

住民は家族と連絡を取る感覚で「明日の9時に病院へ行きたい」と送るだけで予約が可能です。システムと人の間を生成AIが取り持つことで、利用のハードルを極限まで下げました。

結果｜デジタルデバイドの改善と利用率の向上

この仕組みの実装後、それまでアプリを敬遠していた高齢層の利用が劇的に増加しました。スマートフォンの操作という「欠損」をAIが補完したことで、住民は自力で移動手段を確保する自信を取り戻しています。

電話センターの負担も大幅に軽減され、運用コストの抑制と住民サービスの向上が両立しました。技術が人を置き換えるのではなく、社会に参画し続ける人を増やしているのです。この台湾での成功は、人材不足に悩む日本の地域交通にとっても、課題解決に向けた示唆を与える一助となっています。

6. 事例から見えた共通点：AIはギャップを埋める存在

社内提案、自治体窓口、地域交通という異なる領域の事例に共通しているのは、AIが人と社会の間にある「隔たり」を埋める役割を果たしている点です。人材不足の解消には、単なる自動化ではなく、多様な人が参加しやすくなるためのギャップを埋める視点が欠かせません。

言語・世代・ITリテラシーの壁をプロンプトで超える

AIと向き合い、適切な指示を検討する作業は、組織のあり方を再定義する行為に他なりません。人間が無意識に行っている判断基準や暗黙知を言語化し、AIに伝える過程で、自組織の常識と外部の文脈の間に存在するギャップが浮き彫りになるからです。

このギャップを特定し、AIに補わせる設計を行うプロセスそのものが、DXの根幹をなすといえるでしょう。技術導入自体を目的とするのではなく、人々の間にある隔たりをどう言葉で埋めるかを考え抜く姿勢こそが、変革の鍵を握ります。

「参加できる人を増やす」というインクルージョンの本質

人材不足を打破する道は、AIを人の代替として使う発想から脱却することにあります。真の解決策は、AIの力を借りることで、これまでリテラシーや世代、言語の壁によって社会参画を阻まれていた層を「新たな担い手」へと変えていくことです。

すべての人がそれぞれの特性を活かしながら社会に関われる状態、すなわちインクルージョンをデジタル技術で実装します。この視点を持つことで、AIは単なる道具から社会を広げるための基盤へと昇華されるでしょう。AI活用とはコスト削減策ではなく、組織の適応力を高め、持続可能な未来を築くための挑戦です。

7. まとめ

生成AIの活用は、単なる利便性の追求ではありません。組織や社会のインクルージョンを推し進める、高度な経営戦略そのものです。AIをチームの一員として迎え、人と役割を分かち合う適切な設計を施すことが求められます。そのプロセスが、深刻な人材不足を打破し、持続可能な未来を形作るための大きな鍵を握るはずです。

自社の常識を言語化し、AIとのギャップを埋める挑戦そのものが、組織全体のDXを加速させます。より具体的な設計思想や導入ステップを記した実践的な資料は、ホワイトペーパーにまとめています。組織の変革を導く指針として、ぜひご覧いただき、日々の業務に役立ててください。

ホワイトペーパー：https://www.ctc-g.co.jp/keys/download/generative-ai-workforce-dx-case-study