「社内副業でAIを活かす」を制度から逆算する 募集の探し方・月20時間の成果設計・報酬と労働時間の現実【2026年8月版】

勤め先に社内副業や社内複業の制度がある。生成AIも日常的に使っている。それなら「AIで何かやります」と手を挙げれば通りそうなものですが、実際に社内の募集一覧を開いてみると、期待していたようなAIのポストは並んでいません。多くの人がここで止まります。

この記事は、制度がある会社に勤めている社員側の視点で書いています。「社内副業 AI 制度」で検索して出てくる記事のほとんどは人事担当者向けの制度設計の解説で、社員が何に応募し、何をつくり、どう評価されるかについてはほぼ触れられていません。ここではその抜けている部分を、実際に公表されている各社の制度条件から逆算して埋めていきます。

結論：探すのは「AI案件」ではなく「AIで詰まっている業務」

社内副業の募集ポストに「生成AIエンジニア募集」のような枠が並ぶことは、まずありません。KDDIが2020年に制度を開始したときの募集内容を見ると、「au PAYアプリのスーパーアプリ化に向けた企画」「地域ICT支援チーム」「ビッグデータ分析における機械学習のアルゴリズム検討と仕組みづくり」といった事業側の課題としてポストが立っていることがわかります。AIは手段として中に埋まっているだけです。

これは制度の設計上そうなります。募集を出すのは受け入れ側の部署で、彼らが書くのは「困っていること」であって「使ってほしい技術」ではないからです。つまり社内副業でAIを活かしたい人がやるべきなのは、AIというラベルを探すことではなく、AIを当てれば短期間で軽くなる業務を、募集文の裏側から読み取ることです。

そしてこの「詰まっている業務」は、いま社内に確実に存在します。帝国データバンクが2026年3月に実施した調査（有効回答10,312社）では、生成AIを活用している企業は34.5%、従業員1,000人超の企業に限れば63.6%に達しています。一方で、活用にあたっての課題として「専門人材の不足」を41.3%、「活用範囲が不明確」を40.0%の企業が挙げています。大企業ほど導入は進んでいるのに、それを回せる人と使いどころが足りていない、という状態です。

同じ調査で、実際の活用業務は「文章の作成・要約・校正」が45.1%で突出し、「情報収集」21.8%、「企画立案時のアイデア出し」11.0%と続きます。データ集計・分析は7.4%、コード生成は5.9%にとどまります。裏を返せば、文章まわり以外の用途は、まだほとんどの部署で手つかずということです。ここが社内副業で入り込む余地になります。

自分の会社の制度が「どの型」かを先に確かめる

社内副業という言葉は同じでも、設計は会社ごとにかなり違います。ここを確認せずにテーマを考えると、「就業時間外にやる前提だった」「思ったより時間の上限が短かった」といったズレが後から出てきます。公表されている制度を並べると、おおむね3つの型に分かれます。

3つの型と、それぞれで狙うべきテーマ

各社の公表資料・報道をもとに整理（2026年8月時点）。制度は改定されるため、必ず自社の社内規程で最新の条件を確認してください。

注目したいのは、コニカミノルタが2026年7月に正式導入した「スキルシェア制度」です。2025年からの全社トライアルを経ての本格運用で、最大20時間／月・3か月以内という短さが特徴です。トライアル中には「月5時間の業務」といったニーズも確認されたとされており、制度全体の潮流が「半年腰を据える」から「短く切って何度も回す」方向へ動いていることがわかります。

さらにこの制度には「募集型」（社員が応募する）と「指名型」（スキルをもとに人材が指名される）の2方式があります。指名型があるということは、社内で「あの人はAIができる」と認識されているかどうかが、そのまま機会の量になるということです。この点は後半の「評価に載せる」の話に直結します。

応募前に確認する5項目

社内規程やイントラの制度ページで、次の5つを先に押さえてください。ここが埋まっていないと、あとで説明するテーマ選びができません。

• 就業時間内か、時間外か就業時間内なら本業側の業務量を減らす調整が必須。時間外なら自分の生活時間の話になります。
• 上限時間と期間「月20時間×3か月＝60時間」なのか「就業時間の20%×6か月」なのかで、置けるテーマの大きさが3倍以上変わります。
• 追加報酬・手当の有無あるなら支給条件（時間単位か、成果物単位か）まで。ないなら、報酬ではなく経験と評価を取りにいく設計にします。
• 人事評価への反映の仕方リコーやKDDIの制度では社内副業先での業務も人事評価の対象とされています。誰が評価をつけるのか（副業先の上長か、本業の上長か）を確認します。
• 承認のフローKDDIの制度は社員・所属部署・副業先部署の3者合意が要件です。上司の承認が必要なら、上司への説明が実質的な一次選考になります。

報酬と労働時間の現実｜社外副業と決定的に違う3点

ここは誤解が多いところなので、先に整理しておきます。社内副業は「副業」という名前がついていますが、法律上の扱いは社外副業とまったく違います。

1｜労働時間は最初から通算される（議論の余地がない）

社外副業では「本業と副業の労働時間を通算するかどうか」がしばしば論点になります。同一事業主・同一法人であれば通算が必要で、資本関係も人事的つながりもない別法人なら通算不要、といった整理です。

社内副業は同じ会社との1つの労働契約ですから、この論点自体が発生しません。本業の時間と社内副業の時間は当然に合算され、法定労働時間（1日8時間・週40時間）を超えれば通常どおり時間外労働として割増賃金の対象になります。「別部署の仕事だから残業代の対象外」ということは、原則としてありません。

なお厚生労働省では「副業・兼業の場合の労働時間管理の在り方に関する検討会」で通算ルールの見直しが議論されており、通算した結果の割増賃金の仕組みを廃止する方向が報じられています（健康管理のための通算管理は残す方針）。ただしこれは異なる使用者の間の話であり、社内副業には関係しません。制度改正のニュースを見て「社内副業も割増がなくなる」と読み違えないようにしてください。

2｜確定申告も住民税の切り替えも要らない

社内副業の手当は同じ会社から支払われる給与です。給与所得として本業分と合算され、年末調整で完結します。社外副業でつまずきやすい「年20万円ルール」も、住民税を普通徴収に切り替える手続きも、社内副業では出番がありません。会社に知られたくないという心配とも無縁です。この手続きの軽さは、社内副業のわかりやすい利点です。

3｜「隠れ長時間労働」になりにくい

パーソル総合研究所が2025年8月に実施した第四回の副業調査では、正社員の副業実施率は11.0%と過去最高を更新した一方、副業実施者のうち26.9%が過重労働状態（こちらも過去最高）という結果が出ています。さらに本業の残業と副業を合わせた時間が月45時間を超える人が3割超おり、そのうち半数以上が本業先に申告していないとされています。

社内副業では、稼働が最初から会社の管理下にあります。時間が積み上がれば勤怠に出るため、この「見えない超過」が構造的に起きにくい。時間の安全性を買うかわりに、報酬の自由度を手放しているのが社内副業だと理解しておくと、期待値を間違えません。

この表でいちばん重要なのは最後から2行目です。社内副業では、本物の業務データと本物の業務フローに触れられます。社外の案件では守秘義務の壁で絶対に届かない領域で、AIの効果検証ができる。これは金額に換算しにくいものの、経験としての価値はかなり高い部分です。

AIのニーズを社内で見つける4つの導線

制度の型がわかったら、次はテーマ探しです。募集一覧を眺めるだけでは見つからないので、次の4つの導線を使います。

1. 募集ポストの「困りごと」だけを抜き出して読む

   募集文から業務名や部署名を消して、「何に困っているか」だけを箇条書きにしてみます。「問い合わせ対応が属人化している」「レポート作成に毎月時間がかかる」「議事録の整理が追いついていない」——このレベルまで分解すると、生成AIが効く場所かどうかを判断できるようになります。

2. 全社的なAI導入が「止まっている場所」を探す

   生成AIの社内展開は「1業務のPoC → 部門展開 → 全社展開」の順で進むのが定石とされています。ということは、PoCは終わったのに部門展開で止まっている業務がどの会社にもあります。情報システム部門やDX推進部門が公開している導入状況の資料を見て、「導入済み」ではなく「検討中・一部部署のみ」と書かれている行を探してください。そこが空いています。

3. 社内AIツールの「使われていない部署」に注目する

   会社が全社向けにAIツールを契約している場合、利用率は部署ごとに大きく偏ります。前述の帝国データバンクの調査でも、生成AI利用による悪影響として「使いこなせる人とそうでない人の格差」を18.8%の企業が挙げています。使われていない部署は、ツールが悪いのではなく、自部署の業務に翻訳できる人がいないだけであることが多い。翻訳役は社内副業と相性のいい役割です。

4. 「AIを使いたい」ではなく「毎月やっている手作業」を聞いて回る

   社内副業のマッチングイベントや部署間のMeetupがある会社なら、そこで聞く質問を変えます。三井住友海上の「プロジェクトチャレンジ」「Meetup」には2,000名以上の登録があるとされ、こうした場は実質的にニーズの市場になっています。聞くのは「AIの課題」ではなく「毎月・毎週きまってやっている手作業」です。

月20時間で成果が出るテーマの選び方

ここが社内副業でいちばん失敗しやすいところです。制度の上限は「月20時間・3か月」または「就業時間の20%・6か月」が主流。前者なら総枠はおよそ60時間、後者でも週1日相当です。この枠に収まらないテーマを選んだ人は、期間満了時に「途中まで」を残して終わります。

通るテーマの3条件

枠に収まるテーマ／収まらないテーマ

右列は価値がないのではなく、社内副業の枠でやるには大きすぎるという意味です。右列をやりたい場合は、その一部を左列として切り出し、実績を作ってから本務としての異動や専任アサインを狙うほうが現実的です。

もう一つ、テーマの難易度と自分のスキルの釣り合いも見ておく必要があります。社内副業は「学びながらやる」ことがある程度許容される場ですが、ゼロから学ぶ場ではありません。受け入れ部署はあくまで業務課題を解決したくて枠を出しているからです。どの順番でスキルを積むかについては、AI副業のスキルアップは「順番」で差がつくのほうで詳しく整理しています。

エントリーで書くこと｜3者合意を通す文面

KDDIの制度が社員・所属部署・副業先部署の3者合意を要件としているように、社内副業の応募は「受け入れ先に選ばれること」と「本業の上司に送り出してもらうこと」の2つを同時に通す必要があります。この2つは求めているものが違うので、伝え方を分けます。

受け入れ先に出す文面（選ばれるため）

受け入れ先が知りたいのは、あなたの熱意ではなく「この人を入れたら、うちの何が、いつまでに、どうなるか」です。次の4ブロックで足ります。

ポイントは3つ目の「今回の範囲に含めません」を明記することです。できることを大きく見せたくなりますが、受け入れ側からすると、期間内に終わらないものを抱え込まれるほうが困ります。範囲を自分から狭く切ってくる応募者は、実務が分かっている人として読まれます。

本業の上司に出す文面（送り出してもらうため）

上司の関心は「その間、こっちの仕事はどうなるのか」です。ここに答えないまま「挑戦したいんです」と言うと、返事は保留になります。

評価に載せる｜「やった」ではなく「残った」を記録する

リコーやKDDIの制度では、社内副業先での業務も人事評価の対象とされています。ただし「評価の対象になる」ことと「評価される」ことは別です。評価する側は、副業先でのあなたの働きぶりを直接は見ていません。見ていない人に伝わるのは、行動の記録ではなく、残ったものの記録だけです。

記録する4項目

最後の「他部署への転用可能性」は省かれがちですが、これがあるかないかで評価の読まれ方が変わります。1部署の改善は担当者の手柄ですが、他部署に展開できる型は会社の資産だからです。前者は「よくやった」で終わり、後者は次の指名につながります。

コニカミノルタの制度に「指名型」があることを思い出してください。社内でスキルが可視化されていれば、次からは自分で探さなくても声がかかります。1回目の社内副業の本当の成果は、削減できた時間ではなく、2回目以降の機会が自動的に来る状態をつくることです。

社外にも持ち出せる形にしておく

社内副業の成果物そのものは会社の資産であり、当然ながら外に持ち出せません。ただし「どんな課題に、どう向き合い、何を設計したか」という抽象化された経験は、社名も数字も伏せた形で語れます。転職やその先の社外副業を視野に入れるなら、終了直後に社外向けの言い方に翻訳して残しておくと無駄になりません。実績を提案の形にまとめる手順はこちらで整理しています。

越えてはいけない線｜社内だから緩みやすい4つ

社内副業は社外副業に比べて情報漏洩リスクが小さいとされます。同じ会社の中での就業だからです。ただし「社内だから安全」と「社内なら何でもいい」は違います。むしろ社内であるがゆえに緩みやすい箇所が4つあります。

1｜他部署のデータを、自部署のルールで扱ってしまう

生成AIの利用ルールは全社共通でも、扱えるデータの範囲は部署ごとに違います。人事・経理・法務のデータには、自部署の感覚では判断できない制約がかかっていることがあります。着手前に「このデータをAIに入れていいか」を、副業先の担当者に明示的に確認して記録に残す。口頭の了解だけで進めないでください。

2｜「機密情報は入力しない」を自己判断で運用する

社内ガイドラインの多くは「機密情報を入力しない」と書いていますが、この一文だけでは実務では機能しません。実際に線引きが必要になるのは、顧客名・取引先名、未公開の財務情報、ソースコード、特許出願前の技術情報、個人情報といった具体的なカテゴリです。個人情報保護委員会も、生成AIに個人情報を含むプロンプトを入力する場合は利用目的の範囲内であることの確認が必要だと注意喚起しています。迷ったら入力しないのではなく、迷った時点で聞くのが正解です。

3｜使うツールを自分の判断で増やす

手元で便利に使っているAIツールを、そのまま副業先の業務に持ち込みたくなります。しかし会社が契約しているのは特定のツールだけで、それ以外は情報の学習利用の可否が確認されていない場合があります。帝国データバンクの調査でも、生成AI活用の課題として「ルール整備の不足」が25.5%、「情報漏洩リスク」が33.5%挙げられています。ツールの追加は、成果を急ぐ場面ほど独断で起きます。使うツールは応募時点で書き出して合意しておくのが安全です。

4｜本業の稼働が静かに膨らむ

就業時間内の制度でも、本業の締め切りが動くわけではありません。結果として本業を持ち帰り、勤怠に出ない時間が増えていく——これが社内副業でいちばん起きやすい失敗です。前述のとおり社外副業では実施者の26.9%が過重労働状態にあり、その多くが未申告でした。社内副業では勤怠に出る分だけ気づきやすいので、月次で自分の総労働時間を必ず確認してください。増えていたら、それは調整を頼むべき合図です。

社内副業で足りなくなったら、次はどこへ

社内副業をひととおり回すと、たいてい次のどちらかの感想が残ります。

• 「もっとこの領域を専門にやりたい」 → 社内公募・異動、あるいはAI領域への転職
• 「社内では単価がつかない。同じことを外でやったらいくらになるのか知りたい」 → 社外副業

後者について、前提を正しく持っておく必要があります。社内副業の実績は社外では相場が見えません。同じ「月次レポートの自動化」でも、社内では感謝で終わり、社外では金額がつきます。その差を実際の募集条件で確認してから判断するのが順当です。案件の探し方は媒体によって仕組みが違うので、検索型とクラウドソーシング型の違いを先に押さえておくと、無駄な登録を減らせます。

なお、いきなり社外副業から始めようとしている人には、社内副業を先に通すことを勧めます。本物の業務データで検証できる環境は、社外案件では最初は手に入らないからです。社外から入る場合の進め方はAI副業の始め方でつまずく7つの瞬間にまとめています。

よくある質問

福朗

AI副業の実践者 / メディア運営。AIを活用した業務自動化と副業の仕組み化について発信しています。

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