AI内製化は作れる人だけでは続かない｜直す力を社内に残す形

「社内で作れる人を育てて、AIの内製化は進んだはずだった」「作った本人が忙しくなった途端、自動化が次々と止まり始めた」。AIの内製化に取り組んで1年ほどたった会社で、こうした声が出てきます。研修を受けた人が業務の手順をAIに覚えさせ、定期実行の仕組みやエージェントを何本も作った。最初の数か月はうまく回っていたのに、気づくと半分が途中で止まっている。原因を聞かれても、作った本人以外は中を開けたことがない。内製化がうまくいかなかったように見えますが、作る力が足りなかったわけではありません。本当は、内製化の壁は作る力ではなく、作ったものを直し続ける力にあります。モデルも業務も動き続けるので、直す前提の体制がないと、作った数だけ止まります。この記事では、内製化の力を作る・使う・直すの3つに分け、直す力が社内に育たない理由と、直せる形で作るための決まり、直す役割と時間の割り当て方、外の力を借りる範囲、3か月の進め方を整理します。

内製化の壁は「作れる人がいない」から移っている

数年前まで、AIの内製化の壁といえば作れる人がいないことでした。いまは事情が変わっています。対話型のAIに業務の手順を覚えさせる機能や、決まった時刻に処理を回す機能、画面の操作をまねるエージェントの機能が提供元から出そろい、プログラムを書かない部門の担当者でも、業務の自動化を1本作るところまでは届くようになりました。作る入口は、ずいぶん低くなっています。

一方で、作ったものが業務の中で使われ続けているかというと、別の話です。情報処理推進機構の調査分析ディスカッション・ペーパー「DX動向2025」（2025年2〜3月に日本1,535社などを調査）の別表を見ると、効率化と成長の両方でDXの成果が出ている日本企業でも、生成AIを個人の業務で使っている割合が64.7％なのに対し、部署の業務プロセスに組み込んでいる割合は21.1％にとどまります。成長の成果が出ていない企業では12.2％です。個人が試すところまでは進んでも、部署の仕組みとして回り続ける段階で止まっている様子がうかがえます。

同じ表では、内製化を進めている、または済んでいる割合が、成長の成果が出ている企業で58.2％、出ていない企業で43.3％でした。人材の量について「過不足はない」と答えた企業は8.5％と3.5％にすぎません。同じ機構が2025年10月に公表した資料でも、日本企業の85.1％でDXを推進する人材が不足しているとされています。人が足りないまま作る本数だけが増えると、直す側の手が先に尽きます。内製化の次の壁は、ここにあります。

作った数だけ止まる、という構造

社内で作ったAIの自動化は、作った時点のモデル、つないだ先の道具、業務の手順の3つを前提にしています。この3つは、作った側が何も変えなくても動きます。前提が1つずれるたびに、どこかの自動化が止まるか、止まらずに間違った結果を出し始めます。つまり作った本数が増えるほど、直さなければならない回数も増える構造になっています。作るのが速くなった分だけ、直す仕事の量も膨らみます。

モデルの側の変化は、提供元の公式文書で確かめられます。アンソロピックの公式ドキュメントによると、公開しているモデルを退役させるときは少なくとも60日前に利用者へ知らせ、退役日を過ぎたモデルへの要求は失敗する、と定めています。2026年9月30日には、クロードの中位モデルの1つであるソネット4.5について、2026年11月30日の退役が通知されました。版を固定して作った自動化は、この日を境に何も変えていないのに動かなくなることになります。

退役だけではありません。同じ文書には、オーパス4.7以降のモデルでは、出力の揺らぎを調整する設定値を既定以外にすると誤りとして返す、という仕様の変更も載っています。古いモデルに合わせて設定値を細かく調整していた仕組みは、新しいモデルに切り替えた途端にエラーで止まります。つないだ先の道具の認証が切れる、業務の帳票の列が増える、といった変化も同じように起きます。どれも作った時点では予測できないので、直す前提で体制を組むしかありません。

内製化の力を「作る・使う・直す」の3つに分ける

内製化の進み具合を「作れる人の数」で測ると、直す力の不足が見えなくなります。まず、内製化に要る力を3つに分けて考えます。作る力、使う力、直す力です。3つは求められる中身も、育て方も、足りないときの崩れ方も違います。

力	中身	主に担う人	足りないときに起きること
作る力	業務を切り出し、手順や判断の基準をAIに渡して、自動化を1本動かすところまで持っていく	研修を受けた推進役、情シス	そもそも自動化が生まれない
使う力	出てきた結果を確かめ、おかしいときに気づいて止め、持ち主に知らせる	業務の担当者	間違った結果が確かめられずに後工程へ流れる
直す力	止まった地点を記録から特定し、周りの仕組みを直し、版の変化を先に検査する	持ち主と直す当番	作った本数だけ止まり、作った本人に問い合わせが集中する

研修で育てやすいのは作る力です。手を動かせば1本目ができ、成果として見えるからです。直す力は、止まった現物がないと育ちません。研修の演習では、動かなくなった自動化を直す場面はめったに出てこないので、内製化の初年度は作る力だけが伸び、直す力はほとんど空のまま、という偏りが起きやすくなります。

使う力も見落とされがちです。結果を確かめる担当者が、おかしいと気づいたときに誰に知らせればよいかを知らないと、止まった自動化は何週間も放置されます。3つの力のうち、どれか1つでも空いていると内製化は続きません。以降では、いちばん空きやすい直す力を中心に、中身と育て方を見ていきます。

直す力の中身1：止まった地点を記録から特定する

直す力の最初の一歩は、どこで止まったかを特定することです。「動かなくなった」という報告だけでは、モデルの問題なのか、つないだ先の問題なのか、渡した資料が古いのかが分かりません。自動化が途中経過を記録に残していれば、最後に成功した処理と最初に失敗した処理の間に原因がある、と範囲を絞れます。原因探しの範囲を狭めるのは、腕ではなく記録です。

アンソロピックのエンジニアリングブログ（2025年11月）は、長く走るエージェントの失敗の型として、一度に全部をやろうとして途中で作業の文脈が尽き、半端な状態が記録なしで残ることと、後から動いたエージェントが進み具合を見て「終わった」と宣言してしまうことを挙げています。対策として、やるべき機能の一覧を最初は全部「未達」の状態で用意し、進捗を書き込むファイルと変更の履歴を残し、次の回は必ず記録を読んでから始める形にしています。

社内の自動化でも、同じ考え方がそのまま使えます。何件目まで処理したか、どの入力で止まったか、最後に確かめた結果は何だったかを、ファイルや表に1行ずつ残すだけで、止まった地点の特定にかかる時間は大きく変わります。逆に、記録がない自動化は、直す人が最初から動かし直して再現するしかなく、作った本人にしか直せない状態になります。

直す力の中身2：モデルではなく周りの仕組みを直す

止まった地点が分かったら、次はどこを直すかです。モデルが悪いと考えて別のモデルに替えたくなりますが、止まる原因の多くはモデルの外側にあります。渡している指示の文書、つないだ道具、結果の確かめ方、止める条件、記録の残し方といった、モデルを動かす周りの仕組みが、モデルや業務の変化に追いついていないのです。この周りの仕組みを設計して直す考え方は、ハーネスエンジニアリングの記事で詳しく扱っています。

たとえば、以前のモデルは指示に書いていない手順を暗黙に補ってくれていたのに、新しいモデルは書かれたとおりにしか動かず、途中の確認を飛ばす。逆に慎重になって、人の承認を待ったまま止まる。どちらもモデルの性能が落ちたわけではなく、指示の書き方がモデルの癖に寄りかかっていたことが表に出ただけです。直すのは指示の文書のほうで、手順を足すより、何をもって完了とするかを書き足すほうが長持ちします。

つないだ先の変化も同じです。表計算の列の並びが変わった、社内システムの認証の期限が切れた、取り込むフォルダの場所が移った。こうした変化は、モデルを替えても直りません。直す人に要るのは、どの層で起きた問題かを見分ける目で、高度な開発の腕ではありません。だからこそ、作った本人以外にも育てられる力です。

直す力の中身3：版の変化を先に検査する

止まってから直すのでは、業務が止まっている時間が生まれます。直す力の3つ目は、止まる前に版の変化を検査することです。提供元の退役の予定は公式の文書に載っており、アンソロピックの場合は少なくとも60日前に通知されます。この期間に新しいモデルで自動化を動かしてみれば、止まるかどうかを本番の前に確かめられます。

同じ公式文書は、退役日よりかなり前に新しいモデルで十分に試すことを勧め、利用状況を管理画面から書き出して、どの鍵がどのモデルを使っているかを確かめる手順も示しています。社内の自動化が何本あり、それぞれがどのモデルの版を使っているかの一覧がなければ、通知が来てもどれが影響を受けるのか誰にも分からないまま退役日を迎えます。

検査といっても、大がかりなものは要りません。自動化ごとに、正しく処理できたときの入力と結果の組を3〜5件残しておき、版が変わったらその組で動かして結果を見比べるだけでも、壊れたかどうかは分かります。この組は作るときにしか用意できないので、次に述べる「直せる形で作る決まり」に含めておきます。

直す力が育たない理由1：評価されるのが作った本数だけ

直す力が社内に育たない理由は、個人の能力より、組織の仕組みにあります。1つ目は評価です。内製化の成果報告では、作った自動化の本数や、削減できた時間の見込みが並びがちです。この数え方だと、新しく1本作る仕事は成果になり、既存の1本を直す仕事は成果になりません。

その結果、推進役は新しい案件を優先し、止まった自動化は後回しになります。止まったものが増えると、現場は自動化を信用しなくなり、手作業に戻ります。本数は増えているのに、使われている自動化は減っているという状態が、成果報告の数字には表れません。

数え方を変えるだけで、この偏りはかなり直ります。作った本数ではなく、先月動いていた本数、止まってから直るまでの日数、止めたまま廃止を決めた本数を並べて報告します。直す仕事が数字に載れば、推進役が直す時間を取る理由ができます。

直す力が育たない理由2：中身が作った本人にしか読めない

2つ目は、作り方の属人化です。作った本人の頭の中にしかない前提で組まれた自動化は、外から見るとブラックボックスです。指示の文書が本人のメモ書きのまま、つないだ先の一覧がない、何をもって正しい結果とするかが書かれていない。この状態では、ほかの人は直そうにも手が出せません。

AIに作らせた部分が多いほど、この傾向は強まります。AIが書いた手順や設定は、動いているうちは誰も読まないからです。作った本人も、半年後には自分が何を前提にしたかを覚えていません。作った本人にしか直せない自動化は、本人が忙しくなった時点で止まったのと同じです。担当が異動や退職で抜けたときの引き継ぎ方は、担当が抜けると止まる原因の記事に譲ります。

• 指示の文書が作った本人の個人の場所に置かれ、ほかの人が開けない
• 何をもって正しい結果とするかが書かれておらず、直した後に合っているかを誰も判定できない
• AIが書いた手順を読まないまま動かし、つないだ先や渡している権限を誰も把握していない
• 止まったときの連絡先が作った本人の名前だけで、本人が不在だと誰も止められない

上のどれか1つでも当てはまる自動化は、作った本人がいる間に、ほかの人が読める形に直しておくのが先決です。新しく作る分は、次の決まりで最初から防ぎます。

直せる形で作る決まり1・2：完了の条件と確かめ方を書く

直す力を育てるには、直せる形で作ることを社内の決まりにします。決まりは4つで足ります。1つ目は、指示を手順ではなく完了の条件で書くことです。「この表を開いて、この列を見て、この順に転記する」と手順だけを書くと、表の形が変わった瞬間に指示が古くなります。「すべての行の金額が元の帳票と一致し、空欄が残っていない状態を完了とする」と完了の状態を書いておけば、手順が変わっても目指す先は変わりません。

2つ目は、完了したかどうかの確かめ方を添えることです。完了の条件だけを書いても、確かめる手段がなければ、AIは途中で「終わりました」と言って止まります。先に挙げたアンソロピックのブログでも、後から動いたエージェントが早々に完了を宣言する失敗が挙がっていました。件数を数える、元の帳票と突き合わせる、決まった入力で決まった結果が出るかを見る、といった機械で回せる確かめ方を書いておきます。

確かめ方には、もう1つ大事な役割があります。直した人が、直った結果を判定する物差しになることです。作ったAI自身に自分の結果を採点させず、別の物差しで確かめる形にしておけば、直す人は作った本人でなくても、直ったかどうかを自信を持って判断できます。前の節で述べた入力と結果の組は、この確かめ方の一部として残します。

直せる形で作る決まり3・4：記録を残し、持ち主を名前で決める

3つ目は、途中経過を記録に残すことです。何件目まで処理したか、どこで止まったか、最後に確かめた結果は何かを、決まった場所に1行ずつ書き出させます。記録があれば、直す人は止まった地点から調べ始められ、途中から再開もできます。記録の置き場所と形式は、自動化ごとにばらばらにせず、社内で1つに揃えておくと、別の人が作ったものでも同じ手順で読めます。

4つ目は、持ち主を名前で決めることです。部署名や役職名で決めると、誰も自分のことだと思いません。持ち主は1本につき1人、名前で書き、交代したら書き換える。持ち主は自分で直す人とは限らず、止まったことに気づいて直す当番に回し、直った結果を確かめる人です。業務の中身を知っている業務部門の人が持つのが基本で、作った推進役や情シスが持つと、業務の変化に気づくのが遅れます。

この4つの決まりを、新しく作る自動化の登録の条件にしておきます。届け出の様式に、完了の条件、確かめ方、記録の置き場所、持ち主の名前の4欄を設け、空欄があるものは本番で動かさない。4欄が埋まらない自動化は、本番に載せないという線を守ります。作る人にとっては一手間増えますが、この一手間が、作った人以外が直せるかどうかを分けます。

直す時間はどこにも無い。役割と時間を先に割り当てる

直す力が育たない理由の3つ目は、直す時間がどこにも割り当てられていないことです。推進役の時間は新しい案件で埋まり、業務の担当者は本業で手一杯です。止まった自動化は、誰かの手が空いたときに直すもの、という扱いになり、実際には誰の手も空きません。

そこで、役割を3つに分けて名前を置きます。1本ごとの持ち主、複数の自動化をまとめて直す当番、直したものを本番に戻してよいかを判断する承認者です。直す当番は、作る人とは別に置くか、同じ人なら月の作業時間のうち一定の枠を直す仕事に先に確保する形にします。枠の大きさは自動化の本数と業務への影響で変わりますが、枠がゼロのままだと、直す仕事は必ず新しい案件に押し出されます。

当番を1人に固定しないことも大切です。2〜3人で月ごとに回すと、直す経験が複数の人に積もり、1人が抜けても直す力が残ります。当番が直した内容は、次の当番が読める記録に残します。こうして直した記録がたまると、どの種類の自動化がどんな原因で止まりやすいかが社内に見えてきて、作る段階の決まりを見直す材料にもなります。

外の力を借りる範囲と、社内に残すもの

直す力を最初から社内だけでまかなえる会社は多くありません。外の力を借りること自体は、内製化と矛盾しません。そもそも内製にするか外部に頼むかの判断軸は、AI導入は内製か外部に頼むかの記事で整理しています。ここで考えたいのは、内製を選んだ後に、どこまでを外に借り、何を社内に残すかです。

借りてよいのは、止まった原因の切り分けや、周りの仕組みの作り直し、版の検査の型づくりなど、社内にまだ経験がない作業です。一方で、完了の条件、持ち主の名前、止めるか直すかの判断は、外に渡さず社内に残します。ここを外に渡すと、外部の担当が替わったときに内製化が丸ごと止まります。外の人と一緒に直すときは、直した手順と理由を社内の記録に書き残してもらい、次は社内の当番が同じ直し方をできるようにします。

借り方にもいくつか形があります。止まったときだけ頼む、決まった時間の枠で一緒に業務を見ながら直す、作り直しをまとめて頼む、などです。業務の画面や帳票を一緒に見ながら、直すところから作り直すところまでを月の枠の中で伴走する外部チームもあり、デボノのAI推進BPOもそうした形の1つです。どの形でも、保守の範囲や引き渡す物は契約の段階で決めておく必要があり、その決め方はAIの保守を作った会社に任せるかの記事に譲ります。

AIに任せてよいこと、人が決める3つのこと

直す仕事そのものにも、AIは使えます。記録を読んで止まった地点の候補を挙げさせる、エラーの文面から考えられる原因を並べさせる、指示の文書の古くなった箇所を指摘させる、検査用の入力と結果の組の下書きを作らせる。ここまではAIに任せると早くなります。ただし、挙がった原因は候補にすぎないので、根拠になった記録の行を必ず添えさせ、人が確かめてから直すようにします。

一方で、AIにも外部にも渡さず、社内の人が決めることが3つあります。1つ目は、内製する範囲と外に頼む範囲です。どの業務の自動化を社内で持ち、どこから外の力を借りるかは、業務の重さと社内の手の空き具合を知っている人にしか決められません。2つ目は、作ってよい人と承認者です。誰が本番で動く自動化を作ってよいか、誰の承認で本番に載せるかを決めておかないと、持ち主のいない自動化が増えます。

3つ目は、止まったものを止めたままにするか、直すかの判断です。止まった自動化のすべてを直す必要はありません。業務の手順が変わって役目を終えたもの、使っている人がいないもの、直す手間が手作業より重いものは、止めたまま廃止するほうが正しいこともあります。この判断をAIに任せると、直せるものは全部直す方向に流れます。業務の持ち主が、直す価値があるかを決めます。

3か月で直す力を根づかせる進め方

直す力は、決まりを配っただけでは根づきません。止まった現物を使って、実際に直す経験を積む必要があります。ここでは、すでに自動化が何本か動いている会社が、3か月で直す力を社内に置くまでの進め方を示します。

3か月で全部が片付くわけではありません。大事なのは、止まったものを直した経験が社内の複数の人に残ることです。4か月目以降は、当番を回しながら同じ循環を続け、四半期ごとに棚卸しをやり直します。

体制の点検チェックリスト

自社の内製化の体制に、直す力が組み込まれているかを確かめるための項目です。上の3つは人が決めることで、ここが空いているなら、自動化を増やす前に決めます。

• 内製する範囲と外に頼む範囲を、業務ごとに決めているか
• 本番で動く自動化を作ってよい人と、本番に載せる承認者を名前で決めているか
• 止まった自動化を直すか止めたまま廃止するかを、業務の持ち主が判断する決まりがあるか
• 社内で動いている自動化の一覧があり、モデルの版とつないだ先が書かれているか
• 1本ごとに持ち主が名前で決まり、交代したら書き換えているか
• 指示が完了の条件で書かれ、機械で回せる確かめ方が添えられているか
• 途中経過の記録の置き場所と形式が、社内で揃っているか
• 直す当番が2人以上いて、月の時間の中に直す枠が確保されているか
• 提供元の退役の予定を確かめる日が、月に1回決まっているか
• 成果報告に、作った本数だけでなく、動いている本数と直るまでの日数が載っているか

チェックが半分に届かない場合は、新しい自動化を作るのをいったん控え、棚卸しから始めるほうが結果として早く進みます。作る力は待っていても落ちませんが、直す力が空いたまま作り続けると、止まった自動化の山が先に積み上がるからです。

直す人が社内にまだいないときの選択肢

直す当番を置きたくても、最初の数か月は社内に経験者がいない、という会社は少なくありません。その場合は、外の人と一緒に止まった現物を直しながら、直し方を社内に移していく進め方が現実的です。外に丸ごと預けるのではなく、社内の当番が隣で手を動かすことが条件です。

放置して動かなくなった業務のスキルや定期実行、エージェントを、業務と一緒に見て、指示・道具・確かめ方・止め方・記録といった周りの仕組みから点検し、作り直す。こうした相談も、外部の伴走の枠で扱えます。完成の責任を伴う本番の開発や運用が必要になった場合は、別の契約に切り分けるのが一般的です。

まとめ

AIの内製化は、作れる人を増やすだけでは続きません。モデルの版は退役し、つないだ先の仕様は変わり、業務の手順も動くので、作った自動化は作った数だけ止まる前提で考えます。内製化の力を作る・使う・直すの3つに分け、直す力の中身である、止まった地点の特定、周りの仕組みの直し、版の検査を社内に置きます。そのために、完了の条件・確かめ方・記録・持ち主の4つを作る段階の決まりにし、直す当番と時間を先に割り当てます。記録の読み解きや原因の候補出しはAIに任せられますが、内製する範囲、作ってよい人と承認者、止めたままにするか直すかは人が決めます。まずは社内で動いている自動化を一覧にし、持ち主の名前が書けないものに印を付けるところから始めてください。

• 統計は、情報処理推進機構の調査分析ディスカッション・ペーパー「DX動向2025 – 成長のためのDXに求められる取組」の別表と、同機構「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」（2025年10月公表）に基づきます。ディスカッション・ペーパーは執筆者の見解で、機構の公式見解ではないと注記されています
• モデルの退役と仕様の変更は、アンソロピックの公式ドキュメントを2026年10月6日に確かめた範囲に基づきます。退役の予定は変わることがあるため、各提供元の公式の案内を確かめてください
• 長く走るエージェントの失敗の型と対策は、アンソロピックのエンジニアリングブログ（2025年11月）に基づきます
• 役割の分け方、決まりの4欄、3か月の進め方は、体制を組むときの考え方の一例です。実際の運用は、自社の規程と情シスの判断に従ってください

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