承認待ちで案件が止まる。この状態は、業種や規模を問わず多くの企業で起きています。申請した側は「どこで止まっているのかわからない」、承認する側は「判断に必要な情報が揃っていないので差し戻す」。差し戻しのたびに数日が消え、気づけば月末の決裁が渋滞している、という流れです。
ここで多くの企業が考えるのは「ワークフローシステムを入れて電子化する」という方向です。それ自体は有効ですが、電子化は「申請書がどこにあるか」を解決するだけで、「承認者が判断するのに必要な情報が揃っていない」という本当のボトルネックには触れません。紙がPDFになっただけで、差し戻しの回数は変わらないという話をよく伺います。
では生成AIはこの領域で何ができるのか。結論を先に申し上げると、AIに任せるべきは承認の判断ではなく、承認者が判断するための下ごしらえです。
総務省「令和8年版 情報通信白書」によると、生成AIを一つ以上の業務で利用している国内企業の割合は86.4%に達しました（図表Ⅰ-2-1-6）。2024年度の企業向け調査から大幅に上昇し、同時に調査された他の3か国との差も縮まっています。
業務類型ごとに見ると、同白書は「議事録・メール作成補助」の活用が約7割で最も高く、効果を実感した割合も約7割で他の類型より顕著に高いと記しています（図表Ⅰ-2-1-7）。続いて「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割です。
注目していただきたいのは、この白書の本文が業務類型として言及しているのが、議事録・メール作成補助、営業・販売、社内ヘルプデスク、研究・商品開発といった領域であり、稟議や社内申請の承認といった社内手続きには言及がないという点です。文章を書く仕事、問い合わせに答える仕事にはAIが入っている。しかし、承認という工程には、まだ手が入っていないわけです。
同白書はもう一つ、気になる数字を示しています。生成AIについて「組織的な取組はない」と回答した企業が27.0%あり、米国・ドイツ・中国に比べて顕著に高く、この回答割合は中小企業で特に高い傾向にあるとされています（図表Ⅰ-2-1-3）。個々人がツールとして使ってはいるが、業務の流れそのものを見直す段階には進んでいない。承認業務が手つかずなのは、この延長線上にあります。
理由はシンプルです。承認は間違えられないからです。
議事録の要約が多少粗くても、人が読んで直せば済みます。しかし承認は、通れば発注が走り、支出が確定し、契約が動きます。後から「AIが通したので」という説明は成り立ちません。だからこそ、現場の判断としては「AIは使わない」が最も安全に見えるのです。
この判断は、実は半分正しいと考えています。承認そのものをAIに委ねるべきではない、という部分は正しい。しかし「だからこの領域には一切AIを入れない」という結論は行き過ぎです。承認という工程は、よく見ると二つの作業が混ざっています。
承認者の時間を奪っているのは、多くの場合、前者です。そして前者は、ルールと過去の事例に照らして機械的に照合できる部分が少なくありません。AIを入れるのは、この確認作業の側だけです。
申請が差し戻される理由の多くは、内容の是非ではなく形式の不足です。見積書が添付されていない、金額の税区分が曖昧、比較検討した他社の記載がない、支出目的が「業務上必要なため」としか書かれていない。
これらは、申請が承認者の手元に届く前に検出できます。社内規程と過去の申請例をAIが参照できる状態にしておき、申請が提出された時点で「この申請に不足している項目」と「どう補えばよいか」を申請者本人に返す。承認者が差し戻す前に、申請者が自分で直せる状態にするわけです。
ここでの要点は、AIの出力を申請者向けに返すことです。承認者向けのチェックリストにすると「AIが問題なしと言っている」という前提が生まれ、承認者の確認が形式的になります。
稟議書に書かれた金額と、添付された見積書の金額が違う。納期が一致しない。発注先の社名表記が揺れている。こうした不整合は、申請者本人が転記ミスに気づいていないケースが大半です。
申請書の記載と添付資料の記載を突き合わせ、一致しない箇所を列挙するという使い方は、生成AIが比較的得意とする領域です。重要なのは、AIに「どちらが正しいか」を判断させないことです。「申請書の金額はA、見積書の金額はB、一致しません」という事実の提示までに留め、どちらを正とするかは人が決めます。
承認者が本当に欲しいのは「結局、何を判断すればいいのか」です。添付資料が10ページあっても、判断に必要な論点は3つだったりします。
AIには、申請一式から「今回の判断ポイント」「前回の同種案件との相違点」「社内規程上の該当条項」を抽出して並べさせます。承認者はその整理を手がかりに、原本を自分で確認して判断する。整理は判断の代替ではなく、判断の入口です。
この3つに共通するのは、AIが出した結論に承認の効力を持たせないという設計です。AIは材料を並べるだけで、承認ボタンを押すのは常に人です。
この役割分担は、公的なガイドラインの考え方とも整合します。
総務省・経済産業省が令和8年3月31日に公表した「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIを業務で利用する事業者（AI利用者）に対して、「責任をもってAI出力結果の事業利用判断を行う」ことを求めています。また公平性に関する指針では、「適切なタイミングで人間の判断を介在させる利用を検討した上で」AIを開発・提供・利用するよう求めています。特定の個人や集団の評価にAI出力を用いる場合については、「人間による合理的な判断のもと、説明責任を果たす」ことが求められています。
承認業務に当てはめると、次のように整理できます。
なお同ガイドラインは事業者の自主的な取組を促す性格の文書であり、法令そのものではありません。ただし「人が判断し、人が説明責任を負う」という考え方は、承認業務の設計指針としてそのまま使える内容です。
不備チェックも整合確認も、「何が正しいのか」の基準がなければ成立しません。基準とは、社内規程の決裁区分・金額基準、そして過去に承認された稟議の実例です。
ここで先ほどの白書に戻ります。同白書は環境整備の状況として、「社内データを学習させたり、参照可能なデータベースを構築したりしている」という項目が、他の3か国では5割超と日本より大幅に高いと記しています（図表Ⅰ-2-1-5）。日本企業が遅れているのは、ツールの導入ではなく、AIが参照できるデータを用意する側なのです。
逆に言えば、稟議の自動化に着手する前にやるべきことは明確です。決裁権限表と社内規程の最新版を一箇所に集め、どのバージョンが有効かを明示する。これはAI導入というより社内の整理整頓ですが、ここを飛ばすと「AIが古い規程を根拠に不備なしと答える」という最も避けたい事態が起こります。
稟議書や申請書には、取引先名、取引条件、社員の氏名、場合によっては個人情報が含まれます。これを外部のAIサービスへそのまま投入してよいかは、別途の判断が必要です。
前述の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」も、AI利用者に対して「AIシステム・サービスへ個人情報を不適切に入力しないよう注意を払う」こと、「AI提供者が設計において想定した範囲内で利用する」こと、「AI提供者が定めたサービス規約を遵守する」ことを求めています。
実務上は、次の3点を先に決めておくことをおすすめします。
この線引きを文書化していない状態で運用を始めると、担当者ごとの判断に委ねられてしまいます。社内のAI利用ルール整備については、ツール禁止で終わらせない！リスクを防ぎ成果を出すための「社内AI利用ガイドライン」策定のポイントでも扱っていますので、あわせてご覧ください。
いきなり高額の設備投資稟議に適用するのは現実的ではありません。最初に選ぶべきは、件数が多く、判断の難易度が低く、差し戻しが頻発している申請です。
具体的には、消耗品や備品の購買申請、出張・交通費の事前申請、外注先への小口発注、イベントや研修の参加申請といった類型が候補になります。これらは1件あたりの金額は小さいものの件数が多く、承認者の時間を細かく削っています。そして不備の内容も「添付漏れ」「目的の記載不足」といった定型的なものが多く、不備チェックの効果が出やすい領域です。
導入後に見るべき指標も、はじめから決めておきます。
「AIを入れたので効率化しました」では、次の投資判断ができません。差し戻し率が下がったのか、滞留日数が縮まったのか。この2つが動いていれば、同じ設計をより重い申請へ広げる根拠になります。
なお、2026年版中小企業白書は、AI活用・デジタル化の促進による「労働投入量の最適化」に取り組むことが重要であるとし、2010年代以降多くの業種で人手不足感が強まっており、労働供給制約社会の到来によって人手不足はさらに深刻になるおそれがあると指摘しています。承認業務に投じている時間は、採用で埋めることが難しくなっていく領域です。
稟議・社内申請の承認業務は、生成AIの活用が最も進んでいない領域の一つです。しかしそれは、この領域にAIが向かないからではなく、「判断をAIに任せられない」という正しい警戒が「何も任せない」という結論に直結してしまっているためだと考えています。
承認という工程を確認作業と判断作業に分け、確認作業の側だけをAIに任せる。不備チェックは申請者へ返し、整合確認は事実の提示に留め、論点整理は判断の入口として使う。承認ボタンを押すのは常に人である。この線引きを運用設計として明文化できれば、間違えられない業務であっても安全に手を入れられます。
そのうえで、着手の順序は「件数が多く判断が軽い申請」から。前提として、決裁権限表と社内規程の最新版を参照可能な形に整え、入力してよい情報の線引きを文書化しておく。ここまで整えば、稟議の滞留は仕組みの問題として扱えるようになります。
株式会社アイデアプラスでは、AIディレクションの視点から、どの業務のどの工程をAIに任せ、どこを人が持つのかという役割分担の設計からご支援しています。「承認フローを見直したいが、どこから手をつければよいかわからない」という段階でも構いません。貴社の現状をお伺いしたうえで、着手すべき範囲の選定から、安全に運用できる手順づくりまでをトータルでサポートさせていただきます。まずはお気軽にお問い合わせください。
