企業が成長するにつれ、業務上の非効率はますます認識しづらくなる。
組織が小規模だった頃には機能していたプロセスも、取引量が増え、チームが拡大し、責任範囲が複雑になるにつれて、遅延の原因になり得る。時間の経過とともに承認手続きが追加されることもある。既存システムの不備を補うために、従業員がスプレッドシートや手作業の管理表を作成することもある。一時的な対応として始まった回避策が、徐々に組織の通常業務の一部になっていくのだ。
その段階になると、自動化は論理的な次の一手のように見える。
AI、ワークフロープラットフォーム、その他の自動化技術の進歩により、企業には手作業を減らすための選択肢が増えている。しかし、その投資を行う前に、リーダーはより根本的な問いを検討すべきである。
「そもそも、その土台となるプロセスは適切に設計されているのか」
自動化は根本的な問題を解決しない場合がある
テクノロジーは、定義されたプロセスを実行するうえで非常に有効であり得る。一方で、そのプロセスが現在の形で存在すべきかどうかを判断することには、必ずしも向いていない。
たとえば、最終承認の責任者が明確に定められていないために、顧客からの依頼が5人を経由しているケースを考えてみよう。ワークフロープラットフォームは、その依頼を自動的に回付し、通知を送り、すべての引き継ぎを記録できる。
テクノロジーは意図どおりに機能しているかもしれないが、根底にある業務上の非効率は残ったままである。
組織が重複するデータ入力、不要な承認、あるいは定義が不十分な業務ルールを自動化する場合にも、同様の問題が生じ得る。自動化は一部の手作業を減らすかもしれないが、非効率なプロセスを業務の中により深く組み込んでしまう可能性もある。
この違いは、企業がAIを導入するなかで、特に重要性を増している。
マッキンゼーの「The State of AI」調査によると、調査対象となった25の組織特性のうち、生成AIによるEBITへの影響として報告された内容と最も強い関連を示したのは、ワークフローの再設計だった。しかし、生成AIを利用している組織の回答者のうち、少なくとも一部のワークフローを根本的に再設計したと答えたのは21%にとどまった。
この結果は、重要な違いを浮き彫りにしている。組織は、仕事が事業の中をどのように流れているのかを根本的に見直すことなく、ますます高度なテクノロジーを導入できてしまうのである。
手作業だけでなく「制約」に着目する
私は長年にわたり、組織が自動化したい作業に大きな関心を注いだものの、より大きな制約がワークフローの別の場所に存在していることに後から気づく例を見てきた。
自動化に伴う課題の1つは、最も目につきやすい手作業が、より大きな業務上の問題の原因とは限らない点にある。
ある従業員がシステムへのデータ入力に8分を費やし、その後、完了した依頼が承認待ちで36時間滞留している状況を想像してみてほしい。
8分の作業を自動化すれば、測定可能な効率向上は生まれるかもしれない。しかし、顧客の全体的な待ち時間にはほとんど影響しない可能性がある。
だからこそ、ビジネスリーダーにとっては、個々の作業を切り離して検討するよりも、ワークフロー全体を評価することの方が価値を持ち得る。
仕事はどこで止まっているのか。情報はどこで複数回入力されているのか。どの意思決定に承認が必要なのか。手戻りはどこから始まるのか。どの例外対応が、経験豊富な従業員の時間を最も多く消費しているのか。
その答えは、最も重要な制約が、当初自動化の対象と考えられていた作業とは別の場所にあることを示すかもしれない。
これは、プロセスが複数の部門にまたがる場合に特に重要である。各部門は自らの責任を効率的に果たしていても、部門間の引き継ぎが引き続き遅延を生み出していることがある。
1つの作業のスピードを上げても、業務全体のパフォーマンスが必ずしも向上するわけではない。
自動化の前に「標準化」を行う
自動化を導入する前に、プロセスが必ずしも完璧である必要はない。ただし、十分に理解されている必要はある。
自動化にリソースを投じる前に、リーダーは次のような基本事項を検討するとよい。
各ステップは必要か。責任者は明確か。従業員は概ね一貫したプロセスに従っているか。基礎となる業務ルールは理解されているか。データは信頼できるか。その業務は、自動化によって意味のある価値が生まれるほど頻繁に発生しているか。
これらの条件が満たされている場合、自動化は反復作業を減らし、業務処理能力を高める有効な手段になり得る。
満たされていない場合には、優先すべきことは別にあるかもしれない。
不要な作業は取り除ける。ボトルネックは検証できる。責任の所在は明確にできる。プロセスは標準化できる。その土台が整って初めて、リーダーはテクノロジーがどこで価値を生み出し得るのかについて、より的確な判断を下せる。
デロイトの「State of AI in the Enterprise 2026」調査も、この違いを裏づけている。同レポートによると、調査対象となった組織の34%が、製品、サービス、中核プロセス、またはビジネスモデルを深く変革するためにAIを使い始めており、さらに30%がAIを軸に主要プロセスを再設計していた。
したがって、より大きな機会は、AIを使って既存の仕事をより速くこなすことに限られない。場合によっては、その仕事をそもそもどのように行うべきかを見直す機会にもなり得る。
自動化の活動量ではなく、事業成果を測定する
自動化された作業の数は、必ずしも事業への影響を示すものではない。
より有用な評価には、サイクルタイム、エラー率、手戻り、運用コスト、従業員の処理能力、顧客に影響する遅延といった指標が含まれるだろう。
この違いが重要なのは、自動化は最終的に業務上の目的を支えるべきものだからである。
あるテクノロジーが1つの作業で数分を節約しても、全体の処理時間を左右する制約に対処していないのであれば、その効率向上がより広範な事業成果に与える影響は限られるかもしれない。
同じ原則は、人の役割にも当てはまる。
例外対応、エスカレーション、複雑な意思決定、品質レビュー、慎重な対応を要する顧客対応には、引き続き経験と判断力が求められる可能性がある。効果的な自動化は、従業員が情報の転記や定型的な管理業務に多くの時間を費やすのではなく、そうした責任に集中するための余力を生み出すことができる。
経営者にとって、目標は可能な限り多くの業務を自動化することとは限らない。テクノロジーが組織の運営方法をどこで改善できるのかを見極めることである。
リーダーが新しいテクノロジーで何を自動化できるかを問う前に、検討すべきより価値のある問いがあるかもしれない。「もし今このプロセスを設計するなら、まったく同じ形にするだろうか」
答えがノーであれば、そこから取り組みを始めるべきなのかもしれない。
