2026年人材活用×AI Operations実態調査レポート公開：日本企業の人手不足と属人化の構造的問題を可視化

役立つ社畜リリース

2026.05.20

日本企業における人材不足と属人化の実態を調査

株式会社Merは、「Japan AIOperations Report 2026 Spring」を無料公開しました。このレポートは、従業員100名以上の企業で業務プロセスや運営改善、人材管理に携わる責任者・担当者546名を対象に、人手不足の実感、対応策、属人化の実態、AI活用、仕組み化への投資について包括的に調査したものです。

調査結果によると、人材確保策として「給与・待遇の見直し」（49.8%）、「研修強化」（39.2%）、「採用活動の強化」（33.0%）といった人への直接投資が上位を占めています。しかし、社員1人当たりの生産性を全社的に把握・可視化できている企業はわずか19.8%にとどまっています。さらに、業務の5割以上が特定の担当者に依存する「属人化」企業は64.9%にのぼり、後任の戦力化に3ヶ月以上を要する企業も62.8%に達していることが明らかになりました。

この調査は、人材への投資が進む一方で、その効果を測る「可視化」が追いついていないこと、業務の属人化が常態化し、対策が「アナログの域」を出ていないこと、そしてAIへの期待は高いものの「全社実行」に到達した企業はまだ2割であるという、日本企業の人材活用における3つの構造的課題を浮き彫りにしています。

「人を増やす」だけでは解決しない構造的問題

2024年以降、日本企業の人手不足は深刻さを増しており、生産年齢人口は2020年から2040年までに約1,300万人減少する見込みです。人手不足を直接原因とする倒産は、2025年には年間427件と3年連続で過去最多を更新すると予測されています。有効求人倍率も営業職2.35倍、IT技術者1.65倍と、企業が必要とする職種ほど人材が不足しています。これは「頭数」ではなく「特定の技能を持つ人材」が足りていない状況であり、採用数を増やすだけでは構造的に解決できない局面に入っていると指摘されています。

海外の先進企業では、AIを前提に業務を再設計し、人を増やさずに成果を伸ばす事例が見られます。例えば、Klarnaは平均従業員数を約24%減らしながら収益を29%増加させています。AI活用が進んだ産業では、1人当たり売上成長率がそうでない産業の3倍以上に達しているというデータもあります。

このレポートでは、人材の「獲得・育成」には多大な投資が行われているものの、業務プロセスの標準化やその成果を測る「可視化」の取り組みが遅れており、投資効果が不明瞭な構造となっている「採用偏重と生産性の不可視」という構造問題が指摘されています。

レポートが示す「再現性のある運営構造」への転換ロードマップ

「Japan AIOperations Report 2026 Spring」は、日本の人手不足が「構造的」であることを示すマクロデータと、546名への独自調査、そして海外先進企業・国内企業のケーススタディに基づき、AI前提の運営構造で「今いる人材」の力を最大化するための実践的なロードマップを解説しています。

レポートでは以下の内容が詳述されています。

日本の人手不足が「構造的」であり、採用だけでは解決しない理由
AI時代に人に求められるスキルが「上流化」している実態
海外先進企業（Klarna等）が「少数精鋭×仕組み」で実現している生産性の構造
546名調査で明らかになった「採用偏重と仕組み化未投資のギャップ」
業務の属人化と、対策が「アナログの域」を出ていない実態
AIへの期待と全社実行のギャップ
国内企業のケーススタディ（ギークリー社／Hmlet Japan／Timers）
「今いる人材」の力を最大化する3つのステップ

本レポートは、人材確保や採用活動に投資を続けながらも成果につながらず悩んでいる経営層・事業責任者の方、業務の属人化を解消し、「誰がやっても同じ成果が出る」組織をつくりたい業務改善・DX推進責任者の方、人材戦略を「仕組みの観点」から見直したい人事・HRBPの方などに役立つ内容となっています。

レポート全文は以下のリンクから無料で確認できます。
「Japan AIOperations Report 2026 Spring」全文

Merが提唱するAI Operations

株式会社Mer代表取締役の澤口友彰氏は、今回の調査結果について「日本企業の多くが人材確保のために採用・待遇・研修に投資を続けながらも、その効果を測る生産性の可視化ができている企業は2割にとどまり、業務の5割以上が特定の担当者に依存する属人化が常態化しているという実態」が明らかになったと述べています。

また、澤口氏は「人が足りない」と訴える企業ほど、実は1人当たりの生産性を引き出す仕組みを持っていないことが構造的な問題であると指摘しています。生産年齢人口の減少は不可逆であり、人に求められるスキルは上流化し続ける中で、採用と育成だけでは成果を出し続けることは困難です。業務プロセスを標準化し、データ・役割・自動化を統合した再現性のある運営構造を、AIを前提に構築することが不可欠であると考えています。

Merは、AIを前提とした運営構造（Operations）に再設計する「AI Operations Company」として、ツール導入や個別業務の改善にとどまらず、組織が再現性をもって動き続けるための「運営基盤」を設計・構築しています。これは、業務の構造化、プロセスの標準化、データの統合、運営の自動化と最適化、仕組みの維持と改善という5つの要素で構成されます。運営構造の設計から、CRM・SaaS・AIを使ったワークフローの実装、現場への定着、継続的な改善まで、4つのステップで一気通貫の支援を提供しています。