業務効率化は、企業の競争力を高めるための重要なテーマです。特に近年では、マクロやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）、AI（人工知能）の活用が注目されています。これらの技術は、業務の自動化や効率化を進める手段として非常に有効ですが、実際に導入する際にはさまざまな課題が存在します。この記事では、業務効率化を実現するためのポイントや、特に自動化の導入に際しての心構えについて考察し、読者の皆さんにとって有益な情報をお届けできればと思います。特に、実際のオペレーションに携わる方々の視点や経験を重視し、共感を得られるような内容を目指します。
業務効率化と自動化の重要性
業務効率化とマクロ、RPA、AIの組み合わせによる業務の効率化についてお話しします。業務効率化の取り組みを進める中で、いくつかの重要なポイントが見えてきました。やはり、業務の効率化は自動化から始めるのが最も手っ取り早い方法ですが、実際にオペレーションを行っている人々からの共感や参加を得ることが難しいという実感を持っています。
オペレーション担当者の視点
オペレーション担当者は、すでに自らのスキルの範囲内で多くの業務を効率化しています。彼らは日常業務の中で、どのように業務を効率的に進めるかを常に考えています。しかし、オペレーションの現場では、既存のプロセスに対する不安や抵抗感が根強く残っています。「自動化が進むと、自分の仕事が奪われるのではないか」という恐れが、彼らの思考を制約しているのです。自動化の必要性を訴える一方で、彼ら自身の役割や存在意義を脅かすことに対する反発感も強く、これが業務効率化への参加を難しくしています。
自動化の難しさ
初めに自動化を行うことは、一見簡単に思える一方で、実際には非常に難しい側面があります。自動化できるのは、単純作業で手順が明確な作業や、判断基準がはっきりしたものです。これにより、自動化が最も容易な領域である反面、逆に言えば人への負荷が少ない作業でもあります。多くの人に聞いてみると、「これは簡単だから、特にシステム化する必要はない」との返事が返ってきます。しかし、本来はこうした業務からシステムの自動化に着手し、判断が難しい部分を人が担うべきだと考えています。
業務効率化の逆説
実際には、判断が難しい業務にこそ自動化や効率化が求められ、簡単な業務には効率化が求められていないという逆の現象が生じています。たとえば、コピペなどは本来人が行うべき業務ではありませんが、この部分は負担に感じていないため、作業の効率化に貢献しない可能性があります。実際には、人が面倒だと感じる業務の中には、取りまとめや報告業務、報告漏れを防ぐためのリマインド業務など、ニーズがある項目が多いと感じています。
リマインドメールのRPA化は着手しやすい
着手しやすい
リマインド業務については、RPAを活用したメールの発信が徐々に定着してきています。例えば、出退勤の報告漏れがあった場合、当日の業務がなかったらすぐに忘れてしまうことがあります。また、費用精算の締切を過ぎた場合には、アラートのメールが届くことは一般的に行われています。ここで重要なのは、決まったフォーマットでリマインドのメールが来ることです。これにより、データが整備されていると言えます。
さまざまなデータが蓄積されると、その整理が必要になってきます。単純な作業であっても、人によってはメールがたくさん届くことになり、この部分で簡単にフォーマットが揃っていると、さらなる効率化が進む重要なポイントです。リマインド業務を担当するオペレーション担当者が、自分の仕事がより楽になることを実感できる瞬間が増えることで、彼らの業務へのモチベーションも高まるでしょう。
次はAIによる情報の整理
最近、YouTubeでレポートされた内容に触れましたが、Googleなどが週報をAIで作成するという話がありました。週のやりとりをしているメールを参考に、どのようなやりとりがあったのかをAIが取りまとめ、それがそのまま報告書になるそうです。これは非常に有用ではないかと思います。
例えば、リマインドメールはさまざまな業務を行う中で、忘れている業務だけをリマインドするのではなく、締切が近づいている内容についてもリマインドを行うことが考えられます。こうすることで、リマインド業務からのメールには締切日が記載されることになりますので、RPAで全てテキスト化し、このテキストを基にAIが締切日や優先順位をまとめる作業は、人の負担を大幅に軽減できると思います。
必要な情報が整っている場合、それを整理する作業は今のAI技術でも十分に可能な範囲だと考えています。また、Googleの例のようにそのメールを一括でダウンロードして、どのようなメールが届いているのか、重要なポイントは何か、反応が必要なものはどれかなどをまとめることで、業務の効率性が大幅に向上すると考えます。
顕在化と潜在化
この一連の業務の効率化においては、まず基本的な面倒な業務、自動化できる部分を置き換えることが必要です。これはすでに顕在化している部分の効率化となります。
次に、データを頭の中で整理し優先順位をつけるという業務は顕在化しないものですが、頭の中で処理している内容であり、潜在的な効率化のニーズが高いと思われます。
生成AIの活用
この業務の効率化で非常に重要なポイントは、手続きと判断基準の２つを考えたときに、明確なものはRPAが、あいまいなものはAIの活用が適しているということです。
情報が整っているかどうかについては工夫が必要ですが、プロンプトを工夫し、一度にすべてを出すのではなく、段階的に指示を出して中間処理を行うことで、効果的に実力を発揮できると思います。
情報の優先順位付け
さらに、情報の優先順位付けについては、一定の考え方をもとにアドバイスとして位置づけることで、人が参考にできる部分まで効率を上げる質的な向上が可能になると考えています。
一つのツールですべてを解決することは難しいですが、効果的な活用によって再処理を効率化し、さらなる効率化を生む好循環を作ることができれば、非常に新しい働き方が見えてくるのではないかと期待しています。
効率化のステップとその効果
業務効率化のためのステップは以下の4つにまとめられます。
- 作業手順や判断基準が明確な業務の自動化
- 例えば、売上フィードバック作業をRPAで自動化することで、作業時間を大幅に短縮できます。
- 自動化を通じて標準化されたデータの再集計と整理
- 自動化によって、定期的なデータ集計や整理作業が効率化され、結果として質の高いデータが得られます。
- 非定型業務のデジタル化とAIでの整理
- 例えば、メールを一通ずつ読まなくても、AIが重要な情報を抽出して整理することで、時間を大幅に節約できます。
- 総合的な文脈を基にしたアドバイスの提示
- AIによる分析を基に、ビジネスパーソンは適切なアドバイスを得ることができ、業務の意思決定を効率化します。
まとめ
業務効率化は多くの企業に向けた課題であり、特に自動化技術の活用はその解決策として注目されています。しかし、自動化の導入にはオペレーション担当者の理解と共感が欠かせません。彼らの業務を軽減し、価値を高めるための取り組みが求められます。業務の自動化は単なる技術導入ではなく、業務プロセス全体の見直しを伴うことを理解し、各人の視点や経験を尊重することで、より効果的な解決策を見出すことが可能です。
コメント