AIを使った作業は、平均で16.7%速くなりました。
それなのに、業務時間そのものが減った人は、生成AIを使う人の25.4%にとどまります。
4人に3人は、働く時間が変わっていません（出典：パーソル総合研究所、2026年2月発表）。
AIで仕事が速くなっても早く帰れないのは、浮いた時間の行き先を、誰も決めていないからです。
行き先のない時間には、次の仕事が流れ込みます。
「AIで楽になった分、早く帰っていいよ」
経営者がそう言っても、社員はなかなか帰りません。
8時間かけて1件こなしていた人が、AIで速くなった。
その結果は「4時間で帰れる」ではなく、「8時間で2件こなす」でした。
NetSuite認定パートナー（Solution Provider）であるベンチャーネットは、NetSuiteの導入とあわせてAIの活用を勧めています。
その立場で、あえて書きます。
AIを入れるだけでは、人の時間は1分も戻ってきません。
これは技術の問題ではなく、経営が決めていないことの問題です。
では、経営者は何を先に決めればよいのか。
この記事で分かること
- AIで作業が速くなっても、業務時間が減らない理由（調査データつき）
- 浮いた時間が「次の仕事」に消える4つの構造
- 「8時間で2件」は悪いことなのか、の切り分け方
- 経営者が先に決めるべき5つのこと
- ERPで「時間の行き先」を見える化する考え方
何が起きているのか：「速くなった」と「減った」は別物
調査の数字が示すこと
パーソル総合研究所が2026年2月に発表した「生成AIとはたらき方に関する実態調査」に、この現象がはっきり出ています。
調査は2025年10月に、正規雇用者3,000人を対象に行われました。
| 項目 | 数字 | 何を表すか |
|---|---|---|
| AIを使った作業の時間短縮 | 平均16.7%（週26.4分） | AIを使った作業は、確かに速くなった |
| 業務時間そのものが減った人 | 生成AI利用者の25.4% | 4人に3人は、働く時間が減っていない |
| 浮いた時間のうち、仕事に戻った割合 | 61.2% | 時間が減った人でも、6割は仕事に使っている |
| 仕事に戻った時間のうち「日常の業務」 | 75.4% | その多くは、新しい挑戦ではなく「いつもの仕事」 |
※出典：パーソル総合研究所「生成AIとはたらき方に関する実態調査」（2026年2月3日発表）。各数値の分母は調査報告書の定義による。
読み取れることは、シンプルです。
AIは作業を速くします。けれども、働く時間は減らしていません。
浮いた時間の多くは、改善や新しい仕事ではなく、同じ種類の仕事の追加に使われています。
「8時間で2件」は、誰も決めていないのに起きる
誰かが「2件やれ」と命じたわけではありません。
多くの場合、現場は自分から仕事を詰め込みます。
空いた時間があれば、次の依頼に手を付ける。真面目な人の自然な動きです。
だから、「早く帰っていい」と言うだけでは何も変わりません。
浮いた時間の行き先を、仕組みとして決めていないからです。
生産性の考え方そのものは、労働生産性とは？計算式と、NetSuiteで「上がらない原因」を断つ経営戦略で扱っています。
あちらで「空いた時間を付加価値の高い仕事に振り向ける」と書きました。
この記事が扱うのは、その振り向け方です。
浮いた時間が「次の仕事」に消える4つの構造
前提：「意味のない手間」を消しても、空いた枠は残る
文化人類学者のデヴィッド・グレーバーは、やっている本人ですら意味を感じられない仕事を「ブルシット・ジョブ」と呼びました。
ここでは、これを「意味のない手間」と言い換えます。
他のシステムにある数字の打ち直し、誰も読まない報告書づくりなどです。
「意味のない手間はAIに任せ、人は創造的な仕事へ」。
方向としては正しい考え方です。
ただ、手間を消して生まれるのは「空いた枠」です。
その枠に何を入れるかを決めないと、別の手間が入ってきます。
なぜそうなるのか。構造は4つあります。
構造①：空いた枠には、仕事が流れ込む
英国の歴史学者パーキンソンは、「仕事の量は、完成のために与えられた時間をすべて満たすまで膨らむ」と指摘しました。
「パーキンソンの法則」と呼ばれています。
終業の時刻が変わらなければ、仕事は終業まで膨らみます。
AIで30分浮いても、その30分は「与えられた時間」の中にある。
だから、別の仕事で埋まります。
構造②：測っているのが「件数」だから
多くの職場は、成果を「何件こなしたか」で見ています。
処理件数、対応件数、作った資料の数などです。
件数で測る限り、速くなった人は件数を増やすのが正解になります。
速さは件数に換算され、時間には換算されません。
物差しが件数なら、早く帰る人は「手を抜いた人」に見えてしまいます。
構造③：やめる仕事を決めていない
AIは、いまある仕事を速くする道具です。
足し算は得意でも、引き算はしてくれません。
「この報告はやめる」「この承認は省く」を決められるのは、人だけです。
やめる仕事を決めずにAIを入れると、いまの仕事が全部速く回るだけになります。
AIがあなたの仕事を「履歴」から覚える時代に、会社は何を覚えているかで書いたとおり、ムダな仕事は「速いムダな仕事」に変わるだけです。
構造④：AIを使える人に、仕事が集まる
AIを上手に使う人が職場に1人いると、周りから相談が集まります。
「どう聞けばいいの」「うまくいかないから見て」。
教える、直す、代わりにやる。そんな仕事が増えていきます。
本人は善意で広めているのに、自分の時間はかえって減る。
本人の問題ではありません。AIを広める仕事が、業務として数えられていないことの問題です。
4つの構造の早見表
| 構造 | 何が起きるか | 決めるべきこと | 誰が決めるか |
|---|---|---|---|
| ①空いた枠に仕事が流れ込む | 終業まで仕事が膨らむ | 浮いた時間の行き先 | 経営者 |
| ②件数で測っている | 速さが件数に化ける | 測る単位 | 経営者・管理職 |
| ③やめる仕事を決めていない | いまの仕事が全部速く回る | やめる仕事のリスト | 経営者・管理職 |
| ④AIを使える人に仕事が集まる | 推進役が疲れ切る | 推進の仕事を業務として確保 | 管理職 |
どの行も、右端は「経営者」か「管理職」です。
4つとも、AIの性能を上げても解決しません。
「8時間で2件」は悪いことなのか
ここで、少し立ち止まります。
8時間で2件こなせるようになったのは、会社にとっては生産性が2倍になったということです。
それ自体を悪いと言うのは、公平ではありません。
問題は「2件になったこと」ではなく、次の3点を誰も決めていないことです。
- 2件目は、本当に価値のある仕事か
- 生まれた成果は、働いた本人にも返っているか
- このまま3件、4件と増えたとき、続けられるか
切り分けるために、浮いた時間の行き先を4つに分けて比べます。
| 行き先 | 会社への効果 | 本人の実感 | 長く続くか |
|---|---|---|---|
| A. 同じ種類の仕事を増やす（8時間で2件） | 短期は大きい | 薄い（忙しさは同じ） | 続きにくい |
| B. 新しい価値の仕事に使う（顧客・企画・改善） | 中長期で大きい | 濃い | 続きやすい |
| C. 学ぶ・仕組みを直す | 遅れて効く | 濃い | 続きやすい |
| D. 休む・早く帰る | 見えにくいが、定着と採用に効く | 最も濃い | 続く |
どれか1つが正解、ではありません。
Aだけに偏っていることが問題です。
調査で、浮いた時間の多くが「日常の業務」に戻っていた。まさにAに偏った状態です。
Aは、決めなくても自然に起きます。
B・C・Dは、決めないと起きません。
経営者の仕事は、B・C・Dに時間が流れる道を、あらかじめ作ることです。
経営者が先に決める5つのこと
AIを入れる「前」、遅くとも「入れた直後」に決めておくことが5つあります。
①浮いた時間の「行き先」を先に宣言する
最初にやるのは、配分を言葉にすることです。
たとえば「AIで浮いた時間は、半分を改善と学習に、半分は早く帰ることに使う」のように決めます。
比率は会社ごとに違って構いません。
要るのは、決めて全員に伝えること。宣言がなければ、浮いた時間はすべて行き先Aに流れます。
宣言するときは、次の3点をセットにします。
- 何に使うか（行き先B・C・Dのどれを、どのくらい）
- どこで記録するか（勤怠、工数、日報など）
- いつ見直すか（四半期に一度など）
②測る単位を「件数」から変える
件数で測る限り、構造②は止まりません。
物差しを、時間あたりの成果に変えます。
代表は「人時生産性」です。1時間あたりにどれだけの粗利を生んだかを表します。
件数が同じでも、かかった時間が減れば数字が上がる。早く帰った人が、ちゃんと評価される物差しです。
考え方と計算式は、人時生産性を上げるには？よくある失敗と、現場の1時間あたり粗利を高める進め方で解説しています。
件数をやめる必要はありません。
件数と一緒に、「かかった時間」と「生んだ粗利」を並べて見てください。
③AIを入れる前に「やめる仕事リスト」を作る
AIで速くする前に、やめられる仕事を探します。
見分けるための問いは1つです。
その仕事をやめたとき、困る人はいるか。困るのは誰か。
誰も困らないなら、やめられます。
監査法人や税務署が困るなら、それは統制のための仕事なので残します。
「誰も読まない報告」と「読まれないが必要な記録」は、外から見ると同じです。この問いで切り分けてください。
問いの使い方を図にすると、次のとおりです。
リストができたら、AIで速くするのは、やめられなかった仕事だけにします。
順番を逆にすると、やめるべき仕事まで速く回り続けます。
④仕事の「入口」を見える化する
浮いた時間に流れ込む仕事は、どこかから入ってきます。
依頼、承認、報告、会議の招集などです。
入口が見えると、次のことが分かります。
- 新しい依頼が、月に何件増えているか
- 依頼が、誰に集中するか
- 承認や確認が、どこで止まっているか
同時に抱える仕事の数に、上限を決める考え方もあります。WIP（仕掛かり中の仕事）の上限と呼びます。
「1人が同時に持つ依頼は5件まで」のように決めれば、空いた枠への流れ込みを抑えられます。
承認の流れを見直す具体的な方法は、NetSuiteの承認ワークフロー実装ガイドで扱っています。
⑤AIを広める人の時間を「業務」として確保する
構造④への手当てです。AIを広める人の時間を、善意ではなく業務として扱います。
- 週に何時間を「AIの推進」に使うかを決め、上司が認める
- 質問への答えを1か所にまとめ、同じ質問に何度も答えなくて済むようにする
- 使い方の「型」（頼み方の例文や手順）を共有し、個人の技に頼らない
推進役が疲れて手を引けば、AIの活用はそこで止まります。
推進役の時間は、会社がAIに投資している時間そのものです。
5つの打ち手と、効く構造の対応
| 打ち手 | 効く構造 | 最初の一歩 |
|---|---|---|
| ①行き先を宣言する | ① | 配分を一文で決めて全員に伝える |
| ②測る単位を変える | ② | 件数の横に「時間」と「粗利」を並べる |
| ③やめる仕事リスト | ③ | 「困る人はいるか」で既存の業務を仕分ける |
| ④入口の見える化 | ① | 依頼と承認の件数を月次で数える |
| ⑤推進役の時間を確保 | ④ | 推進に使う時間を週単位で決める |
①と⑤は、今週中にでも決められます。
②〜④は、月次の数字を見ながら整えていきます。
ERPで「時間の行き先」を見える化する
5つの打ち手は、どれも「見えていること」が前提です。
浮いた時間がどこへ行ったかが見えなければ、宣言しても確かめようがありません。
見える化したい3つのこと
| 見たいこと | 何と何を並べるか | 分かること |
|---|---|---|
| 時間の行き先 | 業務区分ごとの作業時間（前月と今月） | 浮いた時間が行き先A〜Dのどこに流れたか |
| 時間あたりの成果 | 作業時間と、案件・取引ごとの粗利 | 件数ではなく、時間あたりで成果が上がったか |
| 仕事の入口 | 依頼・承認の件数と、滞留の日数 | 空いた枠に何が流れ込んでいるか |
鍵は、時間とお金の数字を同じ場所で見ることです。
時間は勤怠や工数の仕組みに、粗利は会計や販売の仕組みにあることが多く、別々だと並べられません。
ERPで1つにまとまっていれば、同じ画面で見比べられます。
NetSuiteの場合
NetSuiteには、作業時間を記録する機能があります。
記録した時間を顧客や案件、業務区分と結びつけ、保存検索やダッシュボードで集計できます。
プロジェクト単位で工数と収益を細かく管理したい場合は、拡張モジュールの領域になります。
🌏 確認のお願い：使える機能の範囲は、契約しているエディションやモジュールの構成で変わります。時間の記録やプロジェクトの管理を前提に設計するなら、自社の契約内容を確かめてください。
依頼や承認の件数・滞留は、承認ワークフローの記録から集計できます。
AIに集計や要約を手伝わせる方法もあります。ただ、何を見るかを決めるのは人です。
見える化は「監視」にしない
ここは強く注意したい点です。
時間を記録すると、現場は「監視されている」と感じやすくなります。
そう感じた瞬間に、記録は形だけになります。
避けるためのルールは3つです。
- 人ではなく業務を見る：「誰が遅いか」ではなく「どの業務に時間が流れたか」を見る
- 目的を先に伝える：浮いた時間を本人に返すための記録だと、最初に説明する
- 結果を現場に返す：集計を管理職だけで見ず、現場と一緒に見て配分を決め直す
監視と感じさせない仕組みの考え方は、AIがあなたの仕事を「履歴」から覚える時代に、会社は何を覚えているかでも扱っています。
浮いた時間を失う、3つの失敗パターン
うまくいっていない会社をあげつらう話ではありません。
AIの活用に前向きな会社ほど、はまりやすい落とし穴です。
失敗①：「早く帰ろう」とだけ言って、何も決めない
よくある現象
経営者が全社に「AIで楽になった分、早く帰ろう」と呼びかける。
数か月たっても、残業時間は変わらない。むしろ処理件数が増えている。
なぜ起きるか
呼びかけるだけで、行き先も物差しも変えていないからです。
件数で評価される職場に、早く帰る理由はありません。
空いた枠には、構造①のとおり仕事が流れ込みます。
どう避けるか
呼びかけを、決めごとに変えてください。
行き先の配分（打ち手①）と、測る単位（打ち手②）をセットで示すと、現場は動きやすくなります。
失敗②：浮いた時間を、すぐに人員の削減に換算する
よくある現象
「AIで2割の時間が浮いたなら、人も2割減らせるはず」と計算する。
その話が現場に伝わると、AIの活用の報告が減っていく。
なぜ起きるか
効率化を報告すると、仕事が増えるか、仲間が減るか。現場からは、そう見えます。
報告する理由がなくなり、せっかくの工夫が表に出なくなります。
どう避けるか
先に、浮いた時間の還元ルールを示してください。
「浮いた時間の一部は、必ず本人に返す」と決めておくと、工夫が表に出てきます。
人員の計画は、そのうえで中長期に考えるほうが、効率化は続きます。
失敗③：見える化のために、報告と会議を増やす
よくある現象
AIの効果を測ろうとして、週次の報告書と定例の会議を新設する。
浮いた時間が、その報告書づくりと会議で埋まる。
なぜ起きるか
「測る」ことと「新しい手間を増やす」ことを、分けて考えていないからです。
良かれと思って、意味のない手間をもう1つ作っています。
ダッシュボードの構築を支援するベンチャーネット自身も、気をつけている点です。
どう避けるか
報告を1つ増やすなら、1つやめる。これをルールにしてください。
集計は、できるだけERPにすでにある記録から取ります。
人が新しく書く報告は、最後の手段です。
今日できること：浮いた時間の行き先を聞いてみる
所要は15分です。
- 直近1か月で、AIを使って速くなった作業を3つ書き出す
- それぞれ、1回あたり何分くらい短くなったかを書く
- その作業をしている人に、「浮いた時間は何に使いましたか」と聞く
答えが「気づいたら次の仕事をしていた」なら、行き先が決まっていない証拠です。
それは現場の問題ではありません。
決めていない経営の側に、取り戻せる時間が眠っているということです。
ベンチャーネットならこう見る
ベンチャーネットは、NetSuite・Odoo・AIスクラッチ開発を扱い、SAPからのリプレイスにも対応しています。
特定の製品に誘導しない立場です。AIについても同じで、AIを入れる前にやめたほうがよい仕事があれば、そう申し上げます。
浮いた時間を取り戻す順番を、ベンチャーネットは「見える化→整理整頓→AIで速くする」で考えます。
システムの導入で使う進め方の型を、AIに当てはめたものです。
- 見える化：AIで速くなった作業と、浮いた時間の行き先を洗い出す。依頼と承認の入口も数える
- 整理整頓：「困る人はいるか」の問いで、やめる・まとめる・そろえる仕事を決める。統制のために残す仕事も、ここで分ける
- AIで速くする：残った仕事だけをAIで速くする。浮いた時間の行き先を宣言し、作業時間と粗利をERPで並べて見る
製品が決まっていても、見える化から始めます。
AIを先に入れると、整理整頓の前の仕事がそのまま速く回るからです。
配分を決めたあとの見直しは、運用の中で続けます。
伴走の考え方は、伴走型のNetSuite導入支援とはで紹介しています。
AIのどこにお金をかけるかは、NetSuite×AIで経営を加速する｜経営者は何に投資すべきかで判断の材料をまとめています。
よくある質問（FAQ）
Q1. 浮いた時間を仕事に使うのは、悪いことですか
悪いことではありません。
問題は、浮いた時間がすべて「同じ種類の仕事の追加」に流れ、しかもそれを誰も決めていないことです。
新しい価値の仕事、学びや改善、休みにも時間が流れるよう、配分を決めてください。
Q2. 早く帰らせると、売上や成果が落ちませんか
件数だけで見ると一時的に落ちたように見えることがあります。
時間あたりの粗利（人時生産性）で見れば、成果が落ちていないことを確かめられます。
物差しを変えてから、帰る時間を変える。この順番をおすすめします。
Q3. 作業時間を記録すると、社員を監視しているように見えませんか
見せ方しだいでそう受け取られます。
「人ではなく業務を見る」「目的を先に伝える」「結果を現場に返す」の3点を守ってください。
記録の目的が、浮いた時間を本人に返すことだと伝われば、受け止め方は変わります。
Q4. AI導入の効果は、何で測ればよいですか
「作業が何分短くなったか」だけでは足りません。
短くなった時間が「どこへ行ったか」と、「時間あたりの成果が上がったか」を合わせて見てください。
AIにどこまで任せるかの線引きは、AIエージェントに「任せる範囲」と、経営者が「握る範囲」も参考になります。
Q5. 浮いた時間の分だけ、人員を減らすべきですか
すぐに人員の削減へ換算することはおすすめしていません。
現場がAIの活用を報告しなくなり、効率化そのものが止まりやすいからです。
先に還元ルールを決め、効率化が続く状態を作ってから、中長期の人員計画を考えるほうが現実的です。
まとめ：時間を取り戻すのは、道具ではなく経営の決めごと
- AIは作業を速くするが、働く時間は勝手には減らない
- 浮いた時間は、行き先を決めないと「次の仕事」に消える
- 消える構造は4つ：空いた枠への流れ込み／件数の物差し／やめる仕事の不在／推進役への集中
- 「8時間で2件」自体は悪ではない。Aだけに偏り、誰も決めていないことが問題
- 経営者が先に決めるのは5つ：行き先の宣言／測る単位／やめる仕事リスト／入口の見える化／推進役の時間
- 見える化は、人ではなく業務を見る。監視にしない
AIで「意味のない手間」を消すことは、ゴールではなくスタートです。
消したあとの時間をどう使うかは、経営の決めごとで決まります。
まずは今日、3人に「浮いた時間は何に使いましたか」と聞いてみてください。その答えが、打ち手①の宣言の出発点になります。
AIで人を活かす考え方の全体像は価値創造経営の第一歩「ERPと生成AI」で、NetSuiteそのものはNetSuiteとはで解説しています。
現場が入力する手間そのものを減らす方法は、現場にメリットがないERPは、なぜ生まれるのかが扱います。
NetSuiteの現場でAIに任せられる具体的な手間は、NetSuiteあるある15選にまとめました。
もう少し詳しく知りたい方へ
AIで浮いた時間の行き先を、どう決めるか。
いまの運用を前提に、ベンチャーネットが一緒に整理します。
- まず話を聞いてみたい方：お問い合わせ
- 導入・運用の支援の全体を知りたい方：NetSuite導入支援サービス
