【2026年最新】平均残業時間はどのくらい？「ホワイト企業」の目安と削減対策｜Claude Code／Codexで残業削減を仕組み化する方法まで解説
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この記事の内容
「うちの会社の残業時間、他社と比べて多いのか少ないのか分からない」——経営者・人事担当者であれば、一度はこう感じたことがあるはずです。自社の数字だけを見ていても、それが「普通」なのか「多すぎる」のかは判断がつきません。
結論から言うと、日本の平均残業時間は厚生労働省の調査では月13.5時間（毎月勤労統計調査 令和6年分結果確報）、民間の転職サイトdodaの調査（2024年、15,000人対象）では月21時間という2つの異なる数字が存在します。この違いは、調査対象の違い（パートタイム労働者を含むかどうか等）によるもので、どちらが「正しい」というより、自社がどちらの調査対象に近いかで比較すべき基準が変わると理解するのが実務的です。
この記事では、平均残業時間の統計データと「ホワイト企業」とされる目安、残業が多くなる原因と削減対策を整理したうえで、後半では削減対策を「導入して終わり」にせず、業務効率化そのものをClaude Code／Codex（AIエージェント）で仕組み化して継続させる方法を、弊社サービス「AI鬼管理」（運営: 株式会社GENAI）の実践ノウハウとともに解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
01 THE STATISTICS 日本の平均残業時間はどのくらいか（統計データ） 調査によって数字が異なる理由を理解しておく
平均残業時間について調べると、複数の異なる数字に出会います。代表的な2つの調査を比較します。
| 調査 | 平均残業時間 | 調査概要 |
|---|---|---|
| 厚生労働省「毎月勤労統計調査」（令和6年分結果確報） | 月13.5時間（1日あたり約41分） | 事業所調査。パートタイム労働者は月2.3時間と別途集計 |
| doda「平均残業時間」調査 | 月21時間 | 2024年、転職サイト利用者15,000人を対象にした民間調査 |
📚 用語解説
毎月勤労統計調査：厚生労働省が実施する、賃金・労働時間・雇用の変動を把握するための統計調査。全国の事業所を対象とした調査であり、パートタイム労働者を含む全体の平均値と、一般労働者・パートタイム労働者別の数値が公表される。国の公式統計として、労働時間の実態把握における基礎資料に位置づけられる。
2つの数字に差があるのは、調査対象の違いが主な理由です。厚労省の調査はパートタイム労働者を含む全事業所が対象であるのに対し、doda調査は転職活動を行う正社員層が中心となるため、相対的に残業時間が長く出やすい傾向があります。自社の数字と比較する際は、自社の従業員構成（正社員中心か、パート・アルバイトが多いか）に近い調査を基準にするのが実務的な使い方です。
AI鬼管理山崎
📚 用語解説
パートタイム労働者：1週間の所定労働時間が、同じ事業所で働く通常の労働者（正社員）より短い労働者のこと。毎月勤労統計調査では、一般労働者とパートタイム労働者を分けて集計しており、パートタイム労働者の残業時間（月2.3時間）は一般労働者より短く出る傾向がある。全体平均（月13.5時間）は、この両者を合算した数字である点に注意が必要。
02 BY OCCUPATION 職種による残業時間の違い 業務の性質によって、残業の発生しやすさは大きく異なる
残業時間は職種によっても傾向が大きく異なります。
| 傾向 | 職種の例 |
|---|---|
| 残業が少ない傾向 | 事務職、秘書、受付、販売職、アシスタント業務 |
| 残業が多い傾向 | コンサルタント、システムエンジニア、設計・施工管理、クリエイティブ職 |
残業が多い傾向にある職種に共通するのは、クライアントの要望対応や納期のプレッシャーが強いという点です。逆に事務職・受付など定型業務が中心の職種は、業務量が比較的読みやすく、残業が発生しにくい傾向にあります。
📚 用語解説
みなし残業（固定残業代）：あらかじめ一定時間分の残業代を固定給に含めて支払う制度。設計・施工管理やコンサルタントなど残業が多い傾向のある職種で採用されることが多いが、みなし時間を超えた残業には別途追加の残業代の支払いが必要であり、「固定残業代を払っているから何時間残業させても良い」という誤解には注意が必要。
代表菅澤
03 THE WHITE COMPANY BENCHMARK 「ホワイト企業」とされる残業時間の目安 あくまで目安。個人差・業務内容による違いも考慮する
一般的に、月の残業時間が20時間程度、1日あたり1時間程度であれば「ホワイト企業」と評価されやすい水準とされています。ただし、この目安はあくまで参考値であり、業務内容や個人の感じ方によって「多い」「少ない」の感覚は変わります。
残業時間の数字だけで会社の働きやすさを判断するのは早計です。残業代がきちんと支払われているか、有給休暇が取得しやすいか、上司からの評価が公正かなど、複数の要素を総合的に見る必要があります。残業時間はあくまで一つの指標として捉えてください。
36協定における残業時間の法的な上限（月45時間・年360時間、特別条項でも年720時間等）や、複数月平均のルールについては月の所定労働時間と残業時間の上限を解説した記事で詳しく整理しています。「ホワイト企業の目安（月20時間程度）」と「法律上の上限（月45時間）」は別の基準であり、混同しないよう注意してください。
AI鬼管理山崎
04 ROOT CAUSES 残業が多くなる主な原因 原因を特定できなければ、対策も的外れになる
残業が慢性化する会社には、共通する原因パターンがあります。
重要なのは、これらの原因のうち「業務プロセスの非効率」は、会社側の工夫で直接コントロールできる領域だということです。クライアントの要望や納期は外部要因である一方、業務プロセスの見直しは自社の意思決定だけで着手できます。
代表菅澤
05 REDUCTION MEASURES 残業削減の対策一覧 代表的な3つのアプローチを押さえる
残業削減の対策は、大きく次の3つに整理できます。
| 対策 | 内容 | 効果が出るまでの期間 |
|---|---|---|
| 業務の効率化とフロー構築 | 無駄な作業・重複作業を洗い出し、業務プロセスを見直す | 見直しの規模による（数週間〜） |
| 残業ルールの明確化 | ノー残業デーの設定、事前申請制の導入など | 比較的すぐに導入可能 |
| 勤怠管理システムの導入 | 打刻・集計を自動化し、残業の見える化を進める | 導入・定着に一定期間必要 |
この3つの中で、最も効果が大きく、かつ最も着手が難しいのが「業務の効率化とフロー構築」です。ルールの明確化やシステム導入は比較的すぐに始められますが、業務プロセスそのものの見直しには、現状分析と改善案の実行という手間がかかります。
📚 用語解説
ノー残業デー：特定の曜日を「残業をしない日」と定め、定時退社を促す取り組み。導入は簡単だが、業務量そのものが減るわけではないため、他の曜日への業務のしわ寄せが起きないよう、業務プロセスの見直しとセットで行うことが望ましい。
AI鬼管理山崎
06 THE LIMIT OF ONE-TIME MEASURES 対策が「導入するだけ」で終わる会社の限界 一度の見直しでは、業務量の変化に追いつけない
残業削減の対策は、「導入した瞬間」は効果が出ても、時間が経つと元に戻ってしまうことがよくあります。よくある事故パターンを挙げます。
経験則として、残業削減が長続きしない会社に共通するのは、「対策を1回実行して終わり」にしてしまうことです。業務量・人員体制・繁閑は常に変化するため、削減対策も一度きりではなく、継続的に見直し続ける必要があります。
ここで従来の選択肢は「定期的に業務改善プロジェクトを立ち上げる」ことでした。もちろん有効な選択肢です。ただし2026年現在は、もう一つの選択肢があります。業務の実態把握・非効率の洗い出し・改善提案という一連の流れを、Claude Code／CodexのようなAIエージェントに継続的に任せる方法です。
代表菅澤
07 AUTOMATE WITH AI 【核心】Claude Code／Codexで残業削減を仕組み化する 効率化ではなく自動化。業務の非効率を継続的に見つけ、改善し続ける
📚 用語解説
Claude Code／Codex：Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社が提供するAIエージェント。ChatGPTのような「質問に答えるAI」と違い、指示を受けてパソコン上のファイル操作・データ集計・文書作成などの作業そのものを実行できる。プログラミング不要で、日本語の指示だけで業務の仕組みを構築できるため、非エンジニアの経営者・バックオフィス担当者の業務自動化ツールとして注目されている。ターミナル（コマンドライン）上で動作するAIエージェントツールとして利用できる。
ここからがこの記事の核心です。本記事では以降、操作イメージを弊社が主に使うClaude Codeで説明します（Codexでも同じことができます）。重要なのは、AIに「残業を減らすコツを聞く」のではなく、残業の発生源になっている手作業そのものをAIに置き換えてしまうという発想の転換です。
7-1. 「AIに聞く」と「AIが勝手にやる」は別物
ChatGPTに「残業を減らす方法を教えて」と聞くのは効率化です。人間が作業の主体で、AIはアイデアをくれるだけ。実際の業務量そのものは減りません。
一方、Claude Code／Codexで作るのは自動化です。「毎月の勤怠データから残業時間が多い部署・担当者を特定して、その業務内容から自動化できそうな作業を洗い出して」という一連の流れを最初に一度だけ設計しておけば、あとは決まったトリガーで人間が何もしなくても分析・提案が続きます。人間の仕事は、提案された改善案を実行に移すことです。
7-2. Claude Code／Codexに任せられる残業削減の作業
| これまで人間がやっていた作業 | Claude Code／Codexに任せた後 |
|---|---|
| 残業時間の多い部署・担当者を勤怠データから手作業で特定 | データを読み込んで自動的にランキング化・可視化 |
| 残業の原因になっている業務内容をヒアリングして把握 | 定型業務の中から自動化できそうな作業を自動で洗い出し |
| 見つかった非効率な作業を、実際に自動化ワークフローに落とす | データ集計・報告書作成等の定型業務を実際にAIが代行 |
| 改善効果を月ごとに手作業で振り返る | 残業時間の推移を自動集計し、改善効果を可視化 |
| ノー残業デー等のルール遵守状況を目視で確認 | 勤怠データから遵守率を自動集計 |
ポイントは、「見える化」で終わらせず、実際に業務そのものを自動化するところまで踏み込めることです。残業時間の管理・アラートについては残業時間管理を自動化する方法を解説した記事、AIによるチェックの仕組みは残業時間管理へのAI活用を解説した記事もあわせてご覧ください。
7-3. 導入は3ステップ（プログラミング不要）
7-4. AI鬼管理（株式会社GENAI）での実践例
AI鬼管理では、この「業務改善をClaude Codeのワークフローに落とす」やり方を、クライアント企業の実業務で数多く構築してきました。残業の原因になりやすい定型業務——データ集計、報告書作成、日報作成、請求書処理など——をトリガー起動の自動ワークフローに変え、人は「最終確認と例外対応」だけに絞る運用です。月20時間を超えていた特定部署の残業時間が、定型業務の自動化によって大きく減少する、というのがクライアント企業での典型的な効果です。もちろん、運営元の弊社（株式会社GENAI）自身の業務効率化も、同じ仕組みで進めています。
……と、ここまで読むと「明日からできそうだ」と感じるかもしれません。ただし正直にお伝えすると、Claude Codeを検索しながら独学で業務に組み込もうとした会社の多くが、途中で止まります。なぜ止まるのか。次の章で、その「壁」の正体と越え方を説明します。
AI鬼管理山崎
08 THE 3 WALLS ただし独学には「3つの壁」がある Claude Codeは強力。だからこそ、最初の設計を間違えると危ない
残業削減の仕組み化でつまずくポイントは、ほぼ次の3つに集約されます。
壁1：自社の「非効率」を正確に言語化できない
Claude CodeやCodexは指示されたとおりに正確に働きますが、指示が曖昧なら曖昧なまま自動化されます。「どの業務が本当に自動化できる定型業務なのか」「クライアント対応のような外部要因はどこまで自動化の対象になるか」——ここを曖昧にしたまま進めると、効果の薄い部分ばかり自動化して、本丸の非効率が放置される結果になりかねません。
壁2：検証のやり方を知らないまま「AIを信じてしまう」
AIの出力は必ず検証が必要です。自動化した業務の結果を人間の手作業結果と突き合わせる、想定外のデータパターンで挙動を確かめる——こうしたテストの型を知らないと、「自動化したつもりが、実は品質が落ちていた」という事態に気づけません。
壁3：作った本人しか触れない「第二の属人化」
業務改善を特定の担当者に依存する問題は元々ありますが、独学のAI自動化は同じ罠にはまりがちです。担当者が一人で作って一人で運用していると、その人の異動・退職と同時に仕組みが止まる。社内の複数人がAIワークフローを読み書きできる状態まで持っていって、初めて「会社の資産」になります。
| 独学で導入 | AI鬼管理（伴走支援）で導入 | |
|---|---|---|
| 最初の題材選び | 手探り。難しい業務から始めて挫折しがち | 貴社の業務を棚卸しし、成功しやすい定型業務から着手 |
| 非効率の言語化 | 自力で仕様を書き起こす（数十時間規模） | 実際の勤怠データ・業務内容を見ながら一緒に言語化 |
| 検証 | テストの型を知らず「動いたら本番」になりがち | 過去データ突合・異常系テストまで型として提供 |
| 社内定着 | 担当者1人に依存（第二の属人化） | 研修形式で複数人が扱える状態まで育成 |
| 残業削減の先への展開 | 1業務で力尽きるケースが多い | 有給管理・勤怠集計等へ同じ型で横展開 |
「AI鬼管理」とは——3〜6ヶ月で自動化を叩き込む伴走型トレーニング
この3つの壁を越えるために弊社（株式会社GENAI）が提供しているのが、AI鬼管理です。Claude Code／Codexをはじめとした最新AIによる業務自動化を、3〜6ヶ月間・オンラインセッション形式で伴走するトレーニングプログラムで、ツールの一般論を教える座学ではありません。受講者が自社の実業務——例えば今残業の原因になっている定型業務そのもの——を教材に、実際に動く自動化ワークフローを自分の手で作り切るところまでやります。
勤怠・休暇管理まわりのAI活用を、有給管理・勤怠集計まで含めて全体像として把握したい方は勤怠・休暇管理業務のAI活用 完全ガイドもあわせてご覧ください。
対象は従業員1名以上の会社の経営層・バックオフィス責任者で、プログラミング経験は問いません。「残業削減の取り組みが長続きしない」「ノー残業デーが形骸化している」という会社ほど効果が出やすい設計です。作って終わりではなく、検証の型と社内定着までを支援範囲に含めているのは、上の3つの壁がツールの知識だけでは越えられないことを、自社と支援先の両方で嫌というほど見てきたからです。
残業の原因になっている業務のうち「毎回同じ手順で発生する」「ルールが明確」な定型業務は、AI自動化との相性が最も良い領域です。自社の業務を「ルールが明確な定型作業」から順に並べて、上から自動化していく——この優先順位付けも、AI鬼管理の初回で必ず一緒に行います。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
09 COMPARISON & SUMMARY ルール周知 vs 勤怠システム vs Claude Code／Codex 徹底比較・まとめ 自社の状況に合った残業削減の「正解」を選ぶ
| ルール周知（ノー残業デー等） | 勤怠管理システム | Claude Code／Codex自動化 | |
|---|---|---|---|
| 導入の手軽さ | 非常に手軽（すぐ始められる） | 初期設定・従業員への展開が必要 | ワークフロー設計が必要 |
| 効果の持続性 | 形骸化しやすい | 見える化はできるが業務量自体は変わらない | 業務量そのものを継続的に減らせる |
| 根本原因への対応 | 対応できない（対症療法） | 対応できない（可視化のみ） | 非効率な業務そのものを自動化できる |
| 継続的な改善 | 担当者の意識次第 | アラート機能はあるが改善提案はない | 毎月自動で改善提案が届く |
| 残業削減以外への展開 | できない | 勤怠領域のみ | 他の定型業務にも同じ型で展開可能 |
まとめると、判断基準は次のとおりです。
平均残業時間の統計データは、あくまで自社の立ち位置を知るための目安に過ぎません。本当に問われているのは、「残業を減らす取り組みを、一過性で終わらせずに継続できるか」です。ルールの周知や見える化だけでは、業務量そのものは変わりません。業務の非効率を継続的に見つけ、実際に自動化していく仕組みを持つ——それが2026年時点での現実的な最適解だと、弊社は考えています。
代表菅澤
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AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. 日本の平均残業時間はどのくらいですか？
A. 厚生労働省の毎月勤労統計調査（令和6年分結果確報）では月13.5時間（1日あたり約41分）、民間の転職サイトdodaの調査（2024年、15,000人対象）では月21時間となっています。調査対象の違い（パートタイム労働者を含むか等）により数字に差が出るため、自社の従業員構成に近い調査を基準にするのが実務的です。
Q. 「ホワイト企業」と言える残業時間の目安はどのくらいですか？
A. 一般的に、月の残業時間が20時間程度、1日あたり1時間程度であればホワイト企業と評価されやすい水準とされています。ただし、これはあくまで参考値であり、残業代の支払い状況や有給取得のしやすさなど他の要素もあわせて総合的に判断する必要があります。
Q. 残業時間の法律上の上限とホワイト企業の目安は同じですか？
A. 異なります。法律上の上限（36協定）は原則月45時間・年360時間、特別条項でも年720時間等ですが、これはあくまで「違反しない最大値」です。ホワイト企業の目安とされる月20時間程度は、法律の上限よりもかなり低い水準であり、両者は別の基準として理解する必要があります。
Q. 残業が多い職種にはどのような特徴がありますか？
A. コンサルタント、システムエンジニア、設計・施工管理、クリエイティブ職などは、クライアントの要望対応や納期のプレッシャーが強く、残業が多くなりやすい傾向があります。逆に事務職・受付・販売職などの定型業務が中心の職種は、業務量が読みやすく残業が発生しにくい傾向にあります。
Q. ノー残業デーを導入しても残業が減りません。なぜですか？
A. ノー残業デーは「守らせる」ルールであり、業務量そのものを減らす取り組みではないためです。業務量が変わらないまま特定の曜日の残業を禁止すると、他の曜日に業務がしわ寄せされるだけになりがちです。ルールの明確化と並行して、業務プロセスそのものの見直し・効率化に取り組む必要があります。
Q. Claude CodeやCodexで残業削減を仕組み化するのに、プログラミングの知識は必要ですか？
A. 不要です。Claude CodeやCodexは日本語の指示だけで動くAIエージェントで、勤怠データや残業の原因になっている業務内容を伝えれば、非効率な業務の洗い出しから自動化までのワークフローをAI側が組み立てます。AI鬼管理のクライアント企業でも、非エンジニアの経営者・人事担当者が同様の仕組みを運用しています。
Q. Claude CodeやCodexの導入は独学でも可能ですか？
A. 可能ですが、業務で確実に成果を出すまでには「非効率の言語化」「出力の検証」「社内定着」という3つの壁があります。独学で進める場合は、必ず自動化した業務の結果を人間の手作業結果と突き合わせる検証を挟んでください。最短で確実に立ち上げたい場合は、貴社の実業務を題材に設計から検証・定着まで伴走するAI鬼管理のような支援サービスの活用が近道です。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
