コクヨグループでEコマース事業を展開する株式会社カウネット（本社：東京都港区、代表取締役社長：宮澤典友）が、グループ内の社員を対象に実施した「AI・システム活用に関するアンケート」の調査結果を公表しました。対象となったのは、カウネット、コクヨ株式会社のビジネスサプライ事業本部、およびコクヨサプライロジスティクス株式会社に在籍する社員です。
今回の調査により、回答した社員の76%が週に数回以上の頻度でAIツールを使用しており、平均して月間約5時間の業務時間短縮を達成していることが判明しました。特筆すべきは、生み出された時間のうち約4割が、より高い付加価値を生む業務に振り向けられている点です。これは、単純な効率化にとどまらず、業務の質そのものが変化していることを示しています。
加えて、社員の73%が「成果物の品質向上や新しい視点の獲得」を体感しており、AIが効率化ツールとしてだけでなく、クリエイティブな業務をサポートするパートナーとして機能していることが確認されました。
この記事の目次
主な調査結果について
AIツールの利用状況：76%が週数回以上の頻度で使用
AIツールをどの程度の頻度で使用しているかを尋ねたところ、回答者の52.0%が「毎日」、24.0%が「週に数回」と答え、合計で76%が高い頻度でAIツールを業務に取り入れていることが明らかになりました。この結果は、AIが特殊なツールから日常的な業務ツールへと変化していることを物語っています。
業務時間の削減効果：平均で月間5時間、80%が1時間以上を削減
AIツールの活用によってどれだけ業務時間が削減されたかを調査した結果、全回答者の平均削減時間は月間約5時間でした。78.9%の社員が月間1時間以上の時間短縮を実現しており、削減時間の詳細を見ると、1～3時間未満が29.9%、3～5時間未満が17.4%となっています。さらに注目すべきは、5時間以上削減している社員が31.6%、10時間以上削減している社員も16.8%存在している点です。
特に、プログラミング支援やデータ分析の自動化など、業務プロセス自体の変革に取り組んでいる部門においては、月間20時間を超える削減を達成しているケースも見られます。
その一方で、AI活用に伴う維持管理やチェック作業の時間増加については、72.4%が「増加時間は1時間未満」と回答しており、保守運用にかかるコストを抑えながら効率的に活用できていることが示されました。
削減された時間の使い道：約40%が付加価値の高い業務へ振り分け
生み出された時間がどのように使われているかを調べたところ、最も多かったのは「他のコア業務に充てた」で39.8%でした。続いて「特に意識せず、他の定型業務に消費された」が27.3%、「残業時間の削減に充てた」が17.4%、「新しいスキルの習得・学習やチームメンバーとのコミュニケーション」が約9%という内訳になりました。
ここでいう「他のコア業務」には、企画や戦略の立案、顧客対応、専門的な分析作業、チームマネジメントなど、各部門における付加価値の高い業務が含まれます。削減された時間の約4割が、定型作業から解放された時間として、より価値の高い業務に活用されており、AIによる効率化が時間短縮だけでなく、業務の質的な転換にもつながっていることが確認されました。
また、17.4%が残業削減に充てていることから、ワークライフバランスの改善にも貢献していることが分かります。
質的な効果：成果物の質向上を73%が実感
時間削減という定量的な効果だけでなく、質的な変化についても調査が実施されました。その結果、「成果物の精度向上や新たな視点の獲得」を実感している社員が73.4%（5段階評価で4以上）に達し、最も高い実感率を示しました。次いで「AIツール活用スキルの向上実感」が57.9%、「日々の業務における手間や負担感の軽減」が57.6%という結果となりました。
特に「成果物の質向上」については、スキル向上や負担軽減の実感率を上回っており、AIツールの価値が、単なる「作業の効率化」ではなく、人間の思考を広げ、アウトプットの品質を高める「壁打ち相手・共同作業者」としての役割にあることが明らかになりました。これは、AIが業務効率化のみならず、創造的な業務をサポートするパートナーとして機能していることを裏付けています。
特徴的な活用事例
調査対象となった組織における特徴的な活用事例として、以下が挙げられています。
システム開発：開発プロセスのAIエージェント化
Claude CodeやDevinによるプログラミング支援を活用し、デザインからの自動実装やエラー解析を実現しています。これにより、月間20時間以上の削減に成功しました。
商品企画：専門特化プロンプトの開発
商品企画プロセスごとに専門化された「AI上司」が開発されています。業務ルールをプロンプト化することで、汎用AIよりも高精度な企画立案が可能になりました。
営業・データ分析：非エンジニアによる自動化
専門的な知識を持たない社員でも、GAS、VBA、SQL（Snowflake）のコードを生成し、集計業務やデータ抽出を自動化できるようになっています。
物流：現場業務のデジタル化
手順書の作成やVBA/GASによるデータ加工・自動送信、パルスサーベイ結果の可視化など、現場事務のDXが推進されています。物流現場特有のAI実装が実現されました。
調査の概要
調査名：AI・システム活用に関するアンケート
調査期間：2026年5月11日～5月18日
調査対象：カウネットを含むコクヨ株式会社ビジネスサプライ事業本部およびコクヨサプライロジスティクス株式会社の所属社員
有効回答数：304名
調査方法：オンラインアンケート（全11問）
調査実施機関：株式会社カウネット
カウネットについて
カウネットでは、テクノロジーとクリエイティビティによって、すべての働く人に価値ある体験を提供する取り組みが進められています。超大企業から中小規模の事業所まで、規模を問わず利用可能なEコマースプラットフォームが提供されており、クラウドで管理購買システムとして使える「べんりねっと」、素早く簡単にネット購入できる「カウネット」は、長年にわたり多くの顧客から支持されています。
出典元：株式会社カウネット
