一般事務は、AIでどこまで変わり始めている？ 16の作業に分けて調べた

2026年11月6日 2026年11月6日

hosomeagane

JobSignalのほそめがねです。前回の記事「有効求人倍率と国のデータを、私の調査と照らし合わせて見えてきたこと」では、一般事務の求人が、仕事を探す人約3人に約1件まで減っていることを見ました。

では、事務の仕事の「中身」は、今どこまでAIに変わり始めているのでしょうか。求人の数字だけでは、どの作業が変わり、どの作業が残りそうなのかは分かりません。そこで今回は、厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」に載っている一般事務の16の作業を出発点にしました。そこに会社の発表や国の統計を重ねて、作業ごとに「どの数字から、どう変わりそうと言えるか」を見ていきます。

3行で言うと

一般事務の作業は、job tagでは16個。何を相手にする作業かで、6つに分かれます。
AIが先に入りそうなのは、文書や資料を「書く」「まとめる」作業です。パナソニックコネクト株式会社（以下、パナソニックコネクト）は、AIで総労働時間の3.4%を減らしたと発表しています。
実施率が一番高いのは「書類やデータの内容をチェックする」（98.1%）。AIが作ったものを確かめる役目として、人の手に残りそうです。

一般事務の16の作業を、6つのまとまりに分ける

job tagには、一般事務として働く人に聞いた作業が16個、「実施率」（働く人へのアンケートで、その作業がこの仕事で「一般的に実施されていると思う」と答えた人の割合）つきで載っています。まずは16の作業を、実施率の高い順に並べてみます。紫の棒は、この記事で詳しく見る3つの作業です。AIの導入例がある「書く・まとめる」の2つと、実施率が最も高い「チェック」です。

一般事務の16の作業の実施率を高い順に並べた棒グラフ。書類・データのチェックが98.1%で最も高く、委員会の調整が34.6%で最も低い — 出典：厚生労働省職業情報提供サイト（job tag）「一般事務」タスク一覧（2026年11月5日閲覧）。作業名は短くしています。色分けは筆者作成。

実施率が9割を超える作業が、「チェック」「整理と保管」「コピー機・FAXの操作」「連絡」に集まっています。一般事務は、特定の分野を受け持つというより、会社の中の細かな作業を広く支える仕事だと分かります。

この16の作業を、何を相手にする作業かで分けると、次の6つになります。右の列が、この記事で変わり方を考えるときに使った資料です。

作業のまとまり	中の作業（job tagの番号）	実施率（job tag）	変わり方を考える資料
書類・データを作る	ビジネス文書の作成（1）、データ入力・図の作成など資料づくり（2）	84.6〜88.5%	パナソニックコネクトの発表
チェックと整理	書類やデータの内容チェック（3）、書類やデータの整理・保管（4）	94.2〜98.1%	job tagの説明
連絡と応対	電話・文書・メールでの連絡（7）、電話応対（9）、来客応対（10）	50.0〜92.3%	見つかっていない（11月時点）
機器・郵便・備品	コピー機・FAXの操作（5）、郵便物の発送・受取（6）、消耗品の発注と在庫（8）	63.5〜92.3%	見つかっていない（11月時点）
調整と行事	スケジュール管理・出張手配（11）、委員会の調整（12）、会社行事の企画・運営（16）	34.6〜59.6%	見つかっていない（11月時点）
人とお金の事務	勤怠管理（13）、福利厚生の事務（14）、給与計算・小口現金（15）	46.2〜55.8%	見つかっていない（11月時点）

出典：厚生労働省職業情報提供サイト（job tag）「一般事務」タスク一覧（2026年11月5日閲覧）。まとまりの分け方は筆者作成。

ここからは、AIや機械化の動きがはっきりしている作業から順に見ていきます。

書類・データを作る：AIが入り始めた作業

一般事務の作業のうち、パソコンを使う代表的な作業が「書類やデータを作る」作業です。job tagでは、次の2つが載っています。

job tagの作業	実施率	重要度（1〜5点）
ビジネス文書を作成する	84.6%	3.0
データ入力、図の作成など、パソコンでの資料を作成する	88.5%	3.1

出典：厚生労働省 job tag「一般事務」タスク一覧（2026年11月5日閲覧）

どちらも、働く人の8割以上が「一般的に実施されている」と答えた作業です。job tagの「よく使う道具」にも、文書作成ソフトと表計算ソフトが最初に並んでいます。

会社の発表：AIで総労働時間の3.4%を減らした

この「書く」「まとめる」作業に、生成AIを日常的に使っている会社があります。パナソニックコネクトは2026年7月29日、自社向けのAIアシスタント「ConnectAI」の2025年度の使われ方を発表しました。国内の全社員約11,800人が対象です。発表の主な数字を並べます。

項目（2025年度）	数字
AIで減らした時間	78.8万時間（総労働時間の3.4%）
利用回数	361万回
1回あたりに減った時間	33分
月に1回以上使った社員の割合（月間ユニークユーザー率）	61%

出典：パナソニックコネクトプレスリリース「AI活用で総労働時間の3.4％削減」（2026年7月29日）

減った時間が増えた理由として、発表では「議事録作成やコード生成、ログ分析、提案書作成支援、設計書・仕様書作成などの個人業務に特化した利用が拡大したこと」を挙げています。この中で一般事務の作業に近いのは、「議事録作成」と「提案書作成支援」です。job tagの「ビジネス文書を作成する」「パソコンでの資料を作成する」に当たる作業だと思います。

ただし、この数字の性格には気をつけたいところです。

会社全体の数字で、一般事務の人だけを測ったものではありません。技術者のコード生成なども入っています。
会社が自社のAIの利用データを分析した数字です。外の機関が測ったものではありません。
3.4%は「総労働時間のうち」の割合です。文書づくりの時間が3.4%減った、という意味ではありません。

つまり、「一般事務の文書づくりが何%減った」とまでは、この発表からは言えません。言えるのは、文書や資料を作る作業にAIを広く使い始めた会社がある、というところまでです。

次は「聞く」から「頼む」へ

同じ発表で、パナソニックコネクトは今後、AIの使い方を「聞く」から「頼む」へ進めると書いています。経理や営業などの業務システムのデータとAIをつなぎ、情報の収集や分析、業務上の判断をAIが支える計画で、2030年には総労働時間の10%をAIで減らすことを目指すと説明されています。

一般事務にあてはめると、「この文書を書いて」と頼む使い方から、「先月の売上データを集めて、表にまとめて」と頼む使い方へ広がっていく、ということかもしれません。job tagの作業でいえば、「データ入力」や「資料の作成」の部分です。

チェックと整理：実施率が一番高い作業

AIが書類を作るようになると、次に気になるのは「その書類が正しいか」です。一般事務の16の作業のうち、実施率が一番高いのが「書類やデータの内容をチェックする」（98.1%）で、次が「書類やデータを整理し、保管する」（94.2%）でした。重要度もどちらも3.3点で、16の作業の中で一番高い点数です（「社内・社外に対して電話・文書・メールで連絡をする」と同じ点）。

job tagの「労働条件の特徴」には、「定型的な事務作業に関しては、機械化、自動化が進み、業務のアウトソーシング化も図られている」と書かれています。決まった形の入力や整理は、AIの前から機械や外の会社に移ってきました。

一方で、AIが作った文書や集計に間違いがないかを確かめる作業は、AIが広がるほど増えていくと私は考えています。ほとんどの人が、この仕事でふつうに行われていると答えた「チェック」が、「自分の入力の確認」から「AIの仕上がりの確認」へ、中身を変えながら残っていくのかもしれません。

私自身も、仕事で資料のチェックを頼まれたときに、「？」となる箇所が増えたと感じています。作成者に質問すると「ちょっと確認します」と返ってきたり、「AIに出してもらって…」と言われたりすることも少なくありません。AIで資料を作るのが速くなった分、その中身を自分で説明できるかどうかが、前より問われるようになったと思います。

電話・来客・郵便・備品：人と物を相手にする作業

残りの4つのまとまりは、人や物を相手にする作業です。「電話・文書・メールでの連絡」（92.3%）、「コピー機・FAXの操作」（92.3%）、「電話応対」（86.5%）、「郵便物の発送・受取」（78.9%）は、多くの人が一般的な作業だと答えています。

ただ、2026年11月時点では、これらの作業にAIを入れて時間がどれだけ減ったかを数字で示した日本の会社の発表は、見つかっていません。

もう1つ目に留まったのは、重要度の点数です。スケジュール管理・出張手配（2.2点）、委員会の調整（2.2点）、会社行事の企画・運営（2.4点）、消耗品の発注（2.4点）は、文書づくりやチェック（3.0〜3.3点）より低くつけられています。働く人自身が「細かな作業」と見ている部分で、ここがどう変わるかは、AIより先に会社ごとの仕事の分け方で決まりそうです。

数字で見る一般事務の今

最後に、一般事務という仕事の大きさを、国の統計で確かめておきます。job tagには、職種ごとに次の数字がまとまっています。

項目	一般事務の数字（全国）	もとの統計・時点
働いている人の数	2,639,330人	令和2年国勢調査
年収	541.4万円	令和7年賃金構造基本統計調査
平均年齢	44.6歳	令和7年賃金構造基本統計調査

出典：厚生労働省 job tag「一般事務」統計データ（各統計をjob tagが加工したもの。2026年11月5日閲覧）https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/428

働く人は約264万人で、大きな職種の1つです。job tagの説明には、「契約社員、パートタイマー、派遣社員の占める割合が高い」ともあります。なお、前回の記事の年収（約530万円）は、令和6年調査の「総合事務員」をもとにした私の推計で、時点と計算のしかたが違います。求人倍率の4年間の動きは、前回の記事にまとめています。

AIを使っている人は、まだ多くありません。民間の研究機関であるリクルートワークス研究所が2025年10月に行った調査では、事務系の職種で仕事にAIを「よく活用する」（毎日または週に数回）人は24.5%でした。4人に1人に届いていない今のうちに、どの作業から変わりそうかを知っておくと、準備がしやすいと私は思います。

置き換わりそうな仕事／増えそうな仕事／身につけること

ここまでの作業を、変わりそうな側と増えそうな側に分けると、次のようになります。どちらも、根拠にした資料を下に書いています。

置き換わりそうな仕事

決まった形の文書・資料の下書き
議事録づくり
データの入力と集計

根拠：パナソニックコネクトの発表、job tagの説明

増えそうな仕事

AIが作った文書・資料のチェック

根拠：job tagの作業3（実施率98.1%）と私の考え

身につけること

AIに書類を任せるには、自分の仕事がどんな手順でできているかを言葉にできることが土台になります。練習のやり方は「「自分の仕事を手順に分けて説明する力」は、どう鍛える？」にまとめています。

私自身は、人に見てもらう前に、AIが出したものを自分でかみくだいて、質問に答えられるところまで理解しておく。この習慣を大事にしたいと思っています。

まとめ

一般事務の16の作業のうち、AIが先に入りそうなのは文書や資料を「書く」「まとめる」作業。ただし今ある数字は、1社の会社全体の数字です。
実施率が一番高い「チェック」（98.1%）は、AIの仕上がりを確かめる役目として残りそうです。
電話・来客・郵便など人と物を相手にする作業は、AIの効果を測った発表が、2026年11月時点では見つかっていません。

さいごにひと言

これまでアメリカの大手IT企業（メガテック）の決算から、増えそうな仕事と減りそうな仕事をまとめてきましたが、実際の仕事とは離れているという実感が残っていました。そこで、ひとつの職種の作業を分解して当てはめてみたら、実態が少しでも見えてくるのでは？という仮説から試したのがこの記事です。皆さんの気づきになるようでしたら、ほかの職種でもシリーズにしていきたいと思います。

調べてみて、一般事務の求人が少ないことにもうなずけました。事務職としての採用はこれから減っていき、その分をAIで対応する会社が増えていくのではないかと想像しています。

「自分の仕事を手順に分けて説明する力」は、どう鍛える？ AIに任せる前の3つの練習