OpenAI Deep Research 便利〜 ♪興味があること入力すれば、あちこち調べてまとめてくれます。
日本のITサービスデスク: 直近のトレンドと5〜10年の展望
- IT人材不足への対応策 – アウトソーシングや業務分散の活用によって、慢性的な人材不足を補完しつつコア業務への集中を図ります。prtimes.jpprtimes.jp
- サービスデスク業務の自動化 – RPA導入やセルフサービスポータル拡充によって定型業務を効率化し、問い合わせ対応の約3割を自動化する事例も現れていますtifana.ai。
- AI活用の拡大 – チャットボットや生成AIが普及し始め、ユーザー問い合わせへの即時対応やチケット自動分類の精度が向上しています（日本企業の社内ヘルプデスクAI利用率は約4割、米欧では約8割）aismiley.co.jp。
なぜ重要か：ITサービスデスクの効率化・高度化は、DX推進による競争力強化と従業員エクスペリエンス向上の鍵を握るためです。
続きを読む
人材不足への対応
日本企業の情報システム部門が感じるヘルプデスク業務の課題（複数回答）。「他の業務が進められない」が62.9%で最も多く、次いで「特定スタッフ不在時の対応困難」57.1%、「人員不足による一人当たり負担増」55.7%などが上位canon.jp。これらの課題は慢性的なIT人材不足を背景としており、日本では2030年に最大約79万人ものIT人材が不足する可能性が指摘されていますprtimes.jp。実際、本年度の調査でも**情報システム部門の担当者の64.8%**が「ヘルプデスク業務に課題を感じている」と回答しcanon.jp、担当者の 62.9% が「ヘルプデスク対応に追われ他の重要業務を進められない」と訴えていますcanon.jp。さらに「人手不足で一人当たりの負担が大きい」（55.7%）や「特定のスタッフ退職時に対応困難」（57.1%）といった声も多く、属人化と過重労働が深刻な問題となっていますcanon.jp。
社内ヘルプデスク負担軽減のため企業が講じている対策（複数回答）。人員増強28.7%、外部委託25.9%、ツール導入25.0%、チャットボット活用24.1%などが挙げられているcanon.jp。しかし人員増強については約3割の企業が取り組む一方、「増員できていない」が33.3%という現実もありcanon.jp、抜本的な解決には至っていません。こうした中、**アウトソーシング（外部委託）が有力な選択肢として注目されており、調査では41.9%の企業経営者がIT人材不足の解決策に「アウトソーシング」を挙げていますprtimes.jp。実際に約25.9%**の企業はヘルプデスク業務を専門業者に委託しており、社内担当者を本来のコア業務に集中させることで生産性向上に大きな効果を上げていますcanon.jp。さらにBPO（業務プロセスアウトソーシング）サービスの活用も進みつつあり、ヘルプデスク業務をシェアードセンター型で代行するサービス提供も始まっていますprtimes.jp。これは限られた社内リソースの有効活用と、退職リスクや繁忙期の対応力強化につながりますprtimes.jp。
アウトソーシングや業務分散（スマートIT分業）へのニーズは今後一層高まる見通しですprtimes.jp。各企業は戦略的パートナー選定のもと、ノンコア業務を外部リソースに委ね、社内人材を育成・確保する方向へシフトしていますprtimes.jp。また、働き方改革の流れで長時間労働是正やテレワーク定着が進み、地理的・時間的制約を超えてリソースを確保する動きも見られます。日本のみならず世界的にもIT人材不足は深刻化しており、2030年には世界で8500万人超の人材が不足し得るとの推計もありますkornferry.com。このため海外企業でも専門スキルを持つ人材の獲得競争が激化し、オフショア開発やグローバルなアウトソーシングで人材確保に取り組むケースが増えています。中長期的には、人材不足を前提とした業務設計やリスキリング（人材の再教育）、働きやすい環境整備による人材定着も一層重要となるでしょう。
自動化による効率化
人手に頼る対応には限界がある中、業務の自動化はサービスデスクの生産性向上に直結する重要施策です。近年、日本企業でもRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）やITサービス管理ツールの導入が進み、問い合わせ対応の定型作業を自動化する動きが広がっています。国内RPA市場は2023年に約1520億円規模に達すると予測されnote.com、特に年商50億円超の大企業では導入率45%に上るなど積極的に活用が進んでいますnote.com（中小企業では導入率12%に留まり、今後の伸び代ありnote.com）。ヘルプデスク分野でも、パスワードリセットやアカウント権限付与といった繰り返し発生する対応をRPAで自動処理し、担当者の手間を削減する事例が増えてきました。また、情報システム部門向けの問い合わせ対応サポートツールを導入する企業は25%にのぼりcanon.jp、チケット管理システムやリモートサポートツールによって対応フローの標準化・高速化を図っています。
自動化のもう一つの柱がセルフサービスポータルやナレッジ活用による「問合せの発生抑制」です。FAQサイトや社内ナレッジベースを整備し、社員自ら問題解決できる環境を用意する企業が増えていますcanon.jp。例えば、社内ポータルに検索機能付きのQ&Aデータベースを設けることで、「問い合わせ前に自己解決できる割合が向上し、ヘルプデスクへの依頼件数が減少した」という報告もあります。またチャットボットなどの対話型UIを社内向けに提供し、24時間自動応答で問い合わせを処理する企業も現れていますcanon.jp。マイナビ社では社内向けアプリで問い合わせルートを整理し、多くの社員がヘルプデスクを介さず自己解決できる仕組みを構築、その結果対応案件の35%を自動化することに成功しました（年間約1/3の問い合わせが自動処理）と伝えられています。自動化により一次対応の負荷が大幅軽減すれば、限られた人員でも残りの複雑な課題に注力できるため、結果としてサービス全体の品質向上につながります。
自動化の効果は既に現実のものとなっています。tifana.aiある製造業の例では、AIチャットボットを導入してよくある質問対応を自動化した結果、問い合わせ対応時間が50%短縮され、オペレーターの負担も減少しましたtifana.ai。これにより顧客（社内ユーザー）の満足度も向上しており、定型的な問い合わせはAIやRPAに任せ、人間の担当者は高度なトラブル対応やプロアクティブな支援に専念する体制が実現します。また、RPA導入によってデータ入力ミスの削減や作業時間短縮が報告されており、ある金融機関では申込処理などのバックオフィス業務を自動化して品質向上と人的エラー低減を達成しましたtifana.ai。このように、適切なプロセスを自動化することでコスト削減と対応スピード向上の両立が可能となります。
今後5〜10年の中長期展望として、サービスデスク自動化はさらに高度化・普及すると見られます。国内では停滞気味だったRPA導入がコロナ後に再加速しつつあり、生成AI技術との連携による新たな自動化ソリューションも登場していますm2ri.jp。一方、グローバル市場でもITサポート自動化への投資は拡大しており、世界のヘルプデスク自動化ソフト市場は2023年の約63億ドルから年率30%超で成長し、2029年には約318億ドル規模に達する見通しですmraccuracyreports.com。これだけの成長予測が示すように、将来的には日常的な問い合わせの大半が自動処理される時代が訪れるでしょう。実際、Gartnerなどは「顧客・従業員からの問い合わせの40〜50%程度はチャットボット等で解決可能」とも試算しており、技術の進歩に伴い自動化の適用範囲は拡大する一方です。中長期的には、人間の役割は自動化システムの監督・改善や、クリエイティブな問題解決、人間同士のコミュニケーションが必要なケースに特化していくと考えられます。自動化の推進は単なる効率化に留まらず、人材不足時代における持続可能なIT運用モデルの構築につながる重要戦略となるでしょう。
AI活用とサービスデスクの高度化
昨今のAI技術の進展は、ITサービスデスクにも大きな変革をもたらしつつあります。まず普及が進んでいるのがチャットボットによる自動応答で、既に日本企業の24.1%がヘルプデスク対応にチャットボットを利用し始めていますcanon.jp。従来はFAQベースやシナリオ型のチャットボットが中心でしたが、2023年の「生成AI元年」を経て高度なGenerative AI（生成AI）を活用した対話システムが登場しました。例えばOpenAI社のChatGPTを組み込んだ社内向けAIチャットボットソリューションが各社から提供され始めており、定型問答にとどまらず社内文書やナレッジを参照しながら柔軟に回答を生成できるのが特徴ですsmart-stage.jp。通信大手のソフトバンク株式会社では2023年2月から社内ITヘルプデスクに独自の生成AIチャットボットを導入し、過去に蓄積した約3万6千件のQ&Aデータを学習させることで回答精度の向上と対応の自動化を図っていますsmart-stage.jp。このチャットボットは利用者との対話データから継続学習し、時間とともに回答の正確さが高まる仕組みです。その結果、従来オペレーターが対応していた問い合わせの相当部分をAIが即時回答できるようになり、サービスデスクの応答速度と品質が向上したと報告されています。
AI活用はチャットボットだけに留まりません。近年のITサービス管理（ITSM）ツールには、機械学習によるチケット自動分類・ルーティング機能が組み込まれ始めています。これにより問い合わせ内容をAIが解析し、最適な担当部門や優先度を自動で割り当てることで対応の抜け漏れや遅延を防ぐことができます。また、過去のインシデントデータから解決策をレコメンドしたり、問題発生を予兆検知するAIOps的な機能も発展しつつあります。例えばServiceNowやIvantiといったグローバルITSMベンダーは、自然言語処理によるチケット要約や類似事例の提示、さらには対話型AIエージェントによるサービスデスクの無人化に向けた機能拡充を進めています。dri.co.jp実際、2024年の調査では従業員1,000名超の大企業の**約42%が何らかの形でAIを業務に積極活用しており、そのうち59%**は今後さらにAI投資を強化すると回答していますdri.co.jp。このように、AIへの期待と投入は世界的に高まっており、サービスデスク領域も例外ではありません。
もっとも、日本企業におけるAI活用度合いはグローバル平均に比べると慎重との指摘があります。総務省が2024年に実施した国際比較調査によれば、自社業務に生成AIを「積極的に活用している」日本企業は約15.7%に留まり、米国（46.3%）、ドイツ（30.1%）、中国（71.2%）などと大きな差がありましたaismiley.co.jp。社内ヘルプデスク機能としてのAI利用率を見ると、日本は約4割であるのに対し米国・ドイツ・中国では8割前後が既に利用中とされますaismiley.co.jp。この背景には、日本企業特有の慎重な意思決定プロセスや、新技術導入に対するリスクへの警戒感があると考えられますaismiley.co.jp。実際、生成AI活用については著作権侵害や機密情報漏えいなどへの不安も経営層で根強く、安易に社内データをAIに預けられない事情があります。そのため日本ではまず人事・総務など限定的な社内業務からAIを試行導入し、徐々に範囲を広げていく傾向が見られますaismiley.co.jp。他方で海外ではすでにAIがカスタマーサポートやIT運用など幅広い業務に浸透しており、この差を埋めるべく日本企業もガバナンスを整えつつ活用を加速することが求められています。
今後5〜10年の中長期では、AIはサービスデスク運用の不可欠な基盤となっていくでしょう。チャットボットはより人間に近い自然な対話が可能となり、問い合わせの大部分をフロントで処理解決できるようになると予想されます。また、社員一人ひとりにAIアシスタントが付与され、PCやモバイル上で困り事を尋ねれば即座に適切な回答や対処手順が提示される、といった光景も珍しくなくなるかもしれません。生成AIは日本語処理の精度も飛躍的に向上しており、従来日本語対応が弱点だったAIサービスも国産大規模言語モデルの発展で克服が進んでいます。これにより日本企業でも言語の壁を意識せず最新AIを活用できる環境が整い、海外に比べ遅れていたデジタル人材の生産性向上が実現する可能性があります。さらに、AIは問い合わせ対応だけでなくユーザーの潜在的なニーズ分析や、ITサービス利用状況のモニタリングによる予防保守的サポートにも活用が広がるでしょう。例えば「このアプリの操作で最近エラーが増えているので事前に対策案を提示する」「過去の問い合わせ履歴から次に起こり得るトラブルを予測して通知する」といったプロアクティブな支援がAIによって可能になります。総じて、AI活用はサービスデスクを単なる受け身の問い合わせ窓口から能動的に価値を提供する戦略部門へ変革する原動力となり、中長期的なIT部門の姿を大きく進化させるでしょう。
続きを読む (参考資料・グローバル事例など)
情報源