「そろそろ業務改善を…」と何度も話題にのぼるのに、気づけば今日もまた、昨日と同じ仕事を繰り返している。会議調整、報告書の体裁修正、請求処理、メール転送──やるべき業務は“山のようにある”のに、“改善に手が回らない”。
こうした現象は、多くの企業にとって他人事ではありません。
定型業務が多すぎる職場では、“改善しようにも改善に着手できない”というジレンマが起きているのです。
これは単なる“忙しさ”の問題ではありません。
改善が進まない背景には、業務の構造がブラックボックス化していること、そして現場で改善を“実装できる人材”が育っていないことが潜んでいます。
本記事では、
- なぜ定型業務が“改善の足かせ”になるのか
- よくある改善施策が機能しない理由
- そして、現場主導で改善を進めるための具体的ステップと生成AIの活用法まで
を、他社事例や最新トレンドも交えて整理していきます。
「改善が進まないのは現場のせいではない」と感じている方にこそ、読んでいただきたい内容です。
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改善を仕掛けられる人材が足りない──そんな現場の声から生まれたのが、私たちの法人向け生成AI研修です。
まず押さえたい「定型業務とは」──非定型との違いと代表的な例
「定型業務」とは、毎回同じ手順・手続きで進められる繰り返し型の業務のことを指します。たとえば以下のような業務が該当します。
- データの転記や入力作業
- 書類の作成やチェック（請求書・見積書など）
- メール返信のテンプレート対応
- 勤怠集計や経費精算の処理
- 会議日程の調整や議事録の作成
いずれもルールが明確で、ある程度マニュアル化可能な業務であるため、属人化しやすく、業務量が可視化されにくいという特徴があります。
一方で、「非定型業務」は以下のような判断や創造性、交渉などの要素を伴う業務です。
- 顧客ごとの提案書作成
- トラブル対応やクレーム処理
- 新規施策の企画立案
- 業務改善に向けた仮説構築と検証
- 採用方針や組織戦略の検討
定型業務は時間を奪い、非定型業務は価値を生む──
この構図を理解したうえで、自社の中でどの業務が何に該当するのか、見える化することが改善の第一歩です。
改善できない職場の共通点──“忙しさ”が改革の視野を奪う
定型業務の改善が進まない職場には、いくつかの共通点があります。
それは単に「人手が足りない」や「忙しい」では片づけられない、組織的な構造の問題に起因しています。
業務の全体像が可視化されていない
自分が何をどれだけやっているか、他の人が何を抱えているか──。
こうした情報が見えない状態では、どこを改善すれば効果的かの判断すらできません。
業務の“棚卸し”がされていない組織では、改善の打ち手は常に場当たり的になりがちです。
「これ、誰がやってるの？」がブラックボックス化
業務が属人化しており、「担当者不在だと回らない」「異動したら業務が止まる」といったリスクを抱える現場も少なくありません。
改善しようにも“そもそも何が・誰によって・どう動いているか”が把握できず、手をつけることができないのです。
「今やっていることをとにかく回す」思考停止状態
改善の余地があっても、それを考える“思考の余白”がない。
「とりあえず今日もこなす」ことに意識が向き、問題を“問題として認識できない”状態が定常化していきます。
結果として、業務は増える一方なのに誰も変えようとしない──そんな悪循環に陥ります。
こうした職場では、仮にツールや外部支援を導入したとしても、根本の構造が変わらない限り「結局何も変わらなかった」という結末になりかねません。
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次に、そのような“改善の失敗”が起きる理由を深掘りしていきます。
RPAやマクロだけでは不十分──「定型業務改善」が失敗する3つの落とし穴
「業務改善＝ツール導入」というイメージが定着しつつあります。
たしかに、RPAやマクロなどの技術は、定型業務の効率化に一定の効果をもたらします。
しかし、「導入しただけでは何も変わらない」という現実に直面している企業も少なくありません。
改善が思うように進まない背景には、次のような“落とし穴”が存在しています。
1. ツール導入が目的化してしまう
「とりあえずRPAを導入してみた」──。
そうして導入されたツールは、現場にフィットせず放置されるか、最小限の使い方にとどまり、業務そのものの変革にはつながらないことが多くあります。
「使いこなせないIT」は、かえって業務の複雑化を招きます。
2. 業務の設計・分解がされていない
ツール導入前に欠かせないのが、現行業務の分解と再設計です。
たとえば、「請求処理を自動化したい」と思っても、その業務がいくつのステップで構成され、どこに判断が必要で、誰が関与しているのかが整理されていなければ、自動化の余地すら見えません。
手順の“可視化と意味づけ”を飛ばすと、改善施策は空回りします。
3. 「改善する人材」が育っていない
最も見落とされがちなのが、改善を“現場で動かせる人”の不在です。
業務改善は、単なる技術の問題ではなく、“現場の理解”と“変革する力”のかけ合わせで実現されます。
「AIを使えば効率化できる」ではなく、「AIをどう現場に根づかせるか」が問われているのです。
つまり、RPAやマクロといったツールはあくまで手段であり、その前提として“業務を見直し、改善を推進する土壌”が必要不可欠なのです。
では、どうすれば定型業務改善は軌道に乗るのでしょうか？
次は、「現場主導で改善を進めるための具体ステップ」を紹介します。
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改善はどこから始めるべきか──現場主導で変える“3ステップ”
「改善したいけど、何から手をつけていいか分からない」。
多くの職場が抱えるこの悩みは、決して“やる気”の問題ではありません。
そもそも改善の設計図がない状態では、行動に移しようがないのです。
ここでは、ツールや外部支援に依存せず、現場主導で改善をスタートするための3ステップを紹介します。
Step1｜業務の棚卸し・マッピング
まずは、誰が・どんな業務を・どれだけの頻度で実施しているのかを“見える化”します。
付箋やスプレッドシートでも構いません。業務を一つひとつ書き出していくことが出発点です。
ポイントは、
- タスクの種類（定型／非定型）
- 所要時間・頻度
- 関与者（担当者・承認者など）
などを整理し、業務フローの全体像を把握することです。
Step2｜“やらなくていい業務”の見極め
棚卸しを行うと、「これ、そもそも必要？」という業務が必ず出てきます。
特に、目的が曖昧な報告作業や、“念のため”で残っているチェックフローなどは見直しの余地が大きい部分です。
ここでは以下の視点で評価しましょう。
- なくせるか（目的を失っていないか）
- 減らせるか（頻度や精度を見直せないか）
- 任せられるか（他部署・外注・AIに移管できないか）
Step3｜残す・なくす・変えるを分け、再設計する
最後に、整理された業務を
- 残す（価値のあるもの）
- なくす（不要なもの）
- 変える（効率化・自動化できるもの）
の3つに分類し、業務フロー全体を再設計していきます。
このステップでは、「誰が何をするか」だけでなく、「どこに生成AIやツールを組み込むか」という視点も加えることで、改善効果が加速します。
このように、改善は“意志”ではなく“設計”から始まるものです。
では、設計後にAIをどう活かしていくか？
次は、生成AIを用いた定型業務改善の実践ステップについてご紹介します。
【実践視点】生成AIで変わる定型業務──AI活用の現実的ステップ
定型業務の改善において、生成AIは非常に強力な手段になります。
しかしここでも、「AIを入れれば変わる」という期待先行の導入では、かえって改善が遠のいてしまいます。
重要なのは、どこで・どう使い・どう現場に根づかせるかという現実的な視点です。
AIで“作業”を代替することがゴールではない
たとえば、議事録の作成やFAQの初期対応、定型メールの下書きなど、生成AIが代替できる業務は多くあります。
しかし、作業の一部を置き換えるだけでは、「人の手が空いた」以上の変化は起きません。
生成AIの真価は、
- 人が“考える余白”を取り戻すこと
- 業務フローそのものを変えるきっかけになること
にあります。
“誰がどう使うか”まで含めた設計が鍵
生成AIを活用するには、
- どの業務に活用するのか（活用対象）
- 誰が使うのか（利用者のリテラシー）
- どう使うのか（プロンプト設計やルール化）
といった観点を含めた“運用設計”が不可欠です。
属人的に「得意な人が勝手に使う」状態では、全社的な業務改善にはつながりません。
まずは「1業務・1チーム」単位で試し、現場で育てる
AI活用を現場に根づかせる最も現実的なアプローチは、スモールスタートです。
- まず1つの業務に絞って、PoC的に生成AIを使ってみる
- 結果を検証し、チーム内で改善・汎用化する
- 成功パターンを横展開する
というステップを踏むことで、「机上の計画」で終わらない実践的な改善が進んでいきます。
こうした取り組みには、AIツールの知識だけでなく、「業務の構造を理解し、改善設計できる人材」の存在が不可欠です。
この視点こそが、次のセクションで紹介する「人材育成＝生成AI研修」の必要性へとつながっていきます。
改善を前に進める鍵は、「実装できる人材」を育てること
定型業務の改善に必要なのは、ツールでも施策でもありません。
それらを「現場で使いこなし、仕組みに落とし込める人材」です。
業務の棚卸しをし、取捨選択し、改善計画を立てる。生成AIを活用してプロセスを見直す。そのすべてに共通するのは、「実装力」と「業務理解力」を備えた人の存在です。
「AI活用」は現場に落ちたとき、初めて価値を生む。
生成AIは、もはや特別なツールではありません。
しかし、「使える」と「使いこなせる」はまったく別物です。
現場の課題を捉え、最適な業務に適用し、運用に乗せる──この力があって初めて、AIは改善の起爆剤になります。
改善が進まないのは、“人が育っていない”からかもしれない
業務改善が止まる理由として、「人手不足」「時間がない」「文化がない」などが挙げられますが、その裏には、改善をけん引できる人材が社内にいない（育っていない）という根本課題が潜んでいます。
だからこそ今、改善を仕掛けられる“実務力ある人材”の育成が、何よりも急がれるのです。
そして、次の一歩を考えている方に向けて、私たちからご提案があります。
属人化や非効率を“仕組み”で解消しませんか？
業務改善を進めるには、ツールやフレームだけでなく、現場で「実践」できる人材の育成が欠かせません。
SHIFT AIでは、現場課題に根ざした法人向け生成AI研修プログラムを提供しています。
- 「生成AIで何ができるのか」ではなく、「どう業務に落とし込むか」まで設計
- 実務で使えるプロンプト設計・業務適用の型を体系的に習得
- 受講者の部署や役職に応じたカスタマイズ対応も可能
改善が進まない“現場の壁”を、育成から打ち破っていきませんか？
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