自動化に向いている仕事、向いていない仕事

企業に「繰り返し発生している仕事は何ですか」と尋ねると、たいてい長いリストが返ってきます。見積書の作成、仕入先へのメール、リストのシステムへの入力、月次レポート、書類からの情報の抜き出し。しかし、リストの仕事がどれも同じように自動化に向いているわけではありません。数日でツールになるものもあれば、まず仕事そのものを整える必要があるものもあります。

この記事は、御社の仕事を見て「これはツールにできるか」という問いに答えるためのものです。既製パッケージと自社向けのツールのどちらを選ぶかについては、既製パッケージか、専用開発かで別に説明しました。

三つの基準：繰り返し、ルール、デジタルデータ

1. その仕事は頻繁に繰り返されるか

年に一度、半日かかる仕事のためにツールを作っても、たいていは元が取れません。毎日あるいは毎週行い、毎回同じ手順を踏む仕事こそ、最初の候補です。目安は簡単です。この仕事に月に合計何時間かかっているか。時間が多いほど、ツールの価値は高くなります。

2. ルールを文章にできるか

その仕事をしている人が手順を書き出せるなら、その仕事はルールに基づいています。「この列の値が100を超えたらこのリストに、そうでなければあのリストに加える」。手順の合間に「そこで顧客を見て、状況に応じて決める」が何度も出てくるなら、その仕事は判断だらけです。判断する部分は人に残り、ルールにできる部分がツールに移ります。

3. データはすでにデジタルか

ツールは、読み取れるデータで動きます。情報がExcel、メール、PDF、あるいは何らかのシステムにあれば、話は簡単です。情報が紙のファイルや一人の頭の中にあるなら、まずデータをデジタルにする必要があります。スキャンした書類でも、この点では一歩前進しています。AIを使った読み取りで、数百件の書類を一つの表にまとめられます。その仕組みは書類の表データ化のページで順を追って説明しています。

向いている仕事の例

• リストをシステムに入力する。数千行のリストを、官公庁のシステムや社内のプログラムに一件ずつ入力する仕事。ルールは明確で、データはデジタル、繰り返しも多い。一括データ入力は、この種の仕事の典型例です。
• 重複データの整理。同じ顧客の五通りの表記を見つけ出す。照合のルールは書けますが、削除の判断は人に任せます。重複データ整理をご覧ください。
• 見積書やレポートの作成。顧客と製品を選ぶと、書類が同じ体裁で出てきます。
• リマインドメール。返事のない仕入先に、決まった間隔で相手ごとのリマインドを送ります。

向いていない仕事、または準備が先に必要な仕事

• 毎回違う判断が必要な仕事。ある顧客に特別な値引きをする、苦情をどう解決するかを決める。ここでツールにできるのは、情報を集めて目の前に並べることまでで、判断を下すことはできません。
• 例外がルールより多い仕事。手順の半分が「ただし、この顧客は違う」で始まるなら、まず仕事そのものを簡素にする必要があります。そうしないと、ツールは例外のたびに止まってしまいます。
• データが散らばっている、または食い違っている仕事。同じ情報が三つのファイルに三通りの形式で入っているなら、自動化の第一段階はデータを一か所に集めることです。
• ごくまれにしか行わない仕事。年に一度の仕事なら、よく書かれたチェックリストで足りることがほとんどです。

簡単な診断表

よくある失敗：いちばん難しい仕事から始める

企業は、いちばん不満の多い仕事から自動化を始めたがるのが普通です。気持ちはわかります。しかし、いちばん不満の多い仕事は、たいていいちばん複雑な仕事でもあります。判断だらけで、例外が多く、複数の部署にまたがる仕事です。最初のツールをそうした仕事のために作ると、プロジェクトは長引き、期待はしぼみ、チームは「こういうものはうちには合わない」という結論に至ります。

よりよい出発点は、三つの基準をすべて無理なく満たす小さな仕事です。たとえば、毎週一人の半日を奪っているデータ入力。こうした仕事なら数週間でツールになり、浮いた時間が目に見え、チームもツールの使い方に慣れます。二つ目の仕事に取りかかるころには、データも整い、チームも何ができるかをわかっています。

もう一つ、測定の問題があります。ツールを作る前に、その仕事に今どれだけかかっているかを書き留めておいてください。週に何時間、何人で、月に何回ミスを直しているか。この数字がないと、ツールが動き始めたあとで何が変わったのかを示しにくくなります。

仕事をツールにする前に

候補となる仕事が見つかったら、ご相談の前に三つのものを用意していただくと話が早くなります。仕事の今の手順（誰が、どのファイルから、どこへ）、入力ファイルの例、そして出てくるべき結果の例です。この三つがそろっていれば、ツールが何をするかは最初の打ち合わせではっきりします。Excelでは足りなくなる時期については、表計算では足りなくなるのはいつかで取り上げました。

まとめ

自動化に向いているのは、頻繁に繰り返し、ルールを書け、データがデジタルになっている仕事です。判断、例外、散らばったデータは、その部分を人に残すか、先に準備を必要とします。さまざまな業種の企業のために書いたツールがどう動いているかは、導入事例のページでご覧いただけます。

よくある質問

ある仕事が自動化に向いているかを、いちばん早く見分けるには？

その仕事をしている人に、新しく入った人に説明するつもりで手順を書き出してもらってください。手順が半ページに収まり、「状況を見て判断する」という言葉があまり出てこなければ、その仕事はおそらく向いています。

データはExcelにありますが、整っていません。それでも自動化はできますか？

多くの場合はできます。ただし最初の作業はデータの整理です。同じ情報を同じ列に、同じ形式で置くことです。この整理だけでも、自動化そのものと同じくらいの効果が出ることがよくあります。

自動化で、仕事は人の手から完全に離れるのですか？

通常はそうなりません。繰り返しの部分はツールに移り、確認、承認、例外の処理は人に残ります。よく作られたツールは、人の時間を判断が必要な部分に振り向けます。