はじめに：「忙しいのに成果が出ない」の正体

多くの職場で聞こえてくる言葉があります。

・とにかく毎日バタバタしている
・忙しいのに仕事が減らない
・メンバーが疲弊している

しかし、その“忙しさ”の正体を数字で説明できる人は驚くほど少ないものです。

結論から言うと——
業務改善の第一歩は、“忙しい”を感覚ではなくデータで見ること。

今回は、実例とともに「ムダを見える化するデータ活用」をわかりやすく紹介します。

---

1｜実例：忙しいと言いながら、どこに時間が消えているか分からない

● 実例1：業務量は多いが、成果が伸びないチーム

メンバー：

毎日やることが多すぎます！時間が足りません！

上司：

何にどのくらい時間を使ってる？

メンバー：

……（正確には分からない）

実際に1週間だけ「時間の使い方」を簡易記録してみたところ——

・会議：35％
・承認待ち：20％
・資料作成：25％
・本来の主業務：20％

忙しさの半分以上が“成果に直結しない時間”だったことが判明。

この可視化により、会議削減・承認フローの見直しなど具体的な改善が一気に進みました。

---

● 実例2：長年続いている申請フローがボトルネックだった

別の企業では、申請プロセスが複雑化し、処理が遅延していました。

担当者：

このフローは前からこうです。変えられません。

しかしデータを取ってみると——

・手続き全体の平均処理時間：40分
・うち「ハンコ待ち」が20分を占める

さらにミス件数を見ると、

・ハンコ工程が全体の60％のミスを生んでいた

改善すべきはフロー全体ではなく「ほんの1カ所」だったのです。

---

2｜“忙しい”を数値化するための3ステップ

忙しさの正体をつかむために必要なのは、複雑な分析ではありません。
次の3ステップだけでOKです。

● ステップ1：分類する（ざっくりでOK）

まずは、業務をざっくり分類します。

例：
・会議
・事務作業
・本来業務
・待ち時間
・コミュニケーション

10種類以上に分ける必要はありません。5〜6分類で十分です。

● ステップ2：記録する（正確でなくていい）

ビジネス初心者ほど「正確じゃないとダメ」と思いがちですが、重要なのは“傾向”です。

例：
・1週間だけ、15分単位でざっくり記録する
・スマホのメモでもOK
・各業務の時間を大まかに書くだけ

感覚では気づかなかったムダが浮かび上がってきます。

● ステップ3：割合を見る（ここが本質）

時間の“総量”ではなく、“割合”を見ます。

例：
・会議：40％
・資料作成：30％
・待ち時間：15％
・本来業務：15％

この割合が現状の“本当の姿”です。
改善はこの割合をどう変えるか、という視点で考えます。

---

3｜実例：数値化によって改善が進んだケース

● ケース1：会議削減が会社の利益に直結

ある企業では、マネージャーが週10時間会議していました。
実際に会議の価値を検討すると——

・なくして問題ない会議：40％
・参加しなくてよくなる会議：30％

結果、会議削減だけで年間500時間以上の時間を創出。
その時間を顧客対応や改善活動に回すことで、売上が改善しました。

ムダな会議は、利益を食い潰す「コスト」であると認識されるようになりました。

---

● ケース2：承認フローの見直しでチームのストレスが激減

承認業務を10日間だけ記録したところ、

・承認待ちが平均2.5日
・承認自体は1分で終わる

という「無駄な待ち時間」が明らかに。

承認権限を委譲するだけで、全体のリードタイムが急改善。
チームのストレスも大幅に軽減されました。

---

4｜改善を進めるためのデータドリブンな“問い”

データを使った改善で重要なのは、“問い”です。
上司・リーダーが次の問いを投げかけることで、改善の質が変わります。

● 問い1：この作業、本当に必要？

長年の慣習で続いている業務ほど、ムダが潜みがちです。

● 問い2：誰がやるべき？

作業をその人がやる妥当性を見直します。

● 問い3：もっと楽にできない？

テンプレ化、ツール化、簡略化の余地を探します。

● 問い4：何が一番時間を食っている？

“最大のムダ”を攻めることが最も効果的です。

この問いを繰り返すだけで、チーム全体の改善スピードが大きく向上します。

---

5｜まとめ：“忙しい”の正体はデータで見える

最後に、このテーマの本質を一言でまとめます。

忙しさは感覚ではなく、数字でつかむと改善が始まる。

データドリブンに業務を見直すことで、

・時間のムダが見える
・改善ポイントが明確になる
・成果につながる業務に集中できる

という状態が生まれます。

---

次回予告：顧客理解のためのデータドリブン

次回は、

「声の大きいお客様だけを見ない：本当に大事な顧客は誰か？」

を実例とともに紹介します。