はじめに
地域企業の業務を見ていると、Excelの中に、長い時間をかけて積み重なったものが見つかります。
- 数式
- 色分け
- セルの位置
- シート名
- 独特の略称
- 担当者だけが分かる並び順
- 過去の案件を流用して作られた痕跡
一見すると、ずいぶん複雑です。一般には、こういう状態を「属人化」と呼びます。そして業務改善やシステム導入の場では、「項目を揃えましょう」「書式を統一しましょう」「マスタを作りましょう」「入力ルールを決めましょう」という話になりやすい。
もちろん、それ自体が間違っているわけではないが、システムに載せるには、ある程度データを整える必要がある。
ただ、現場を見ていると、ときどき引っかかります。そのExcel、本当に「乱れている」だけなのか。
人によって違うExcelを一つずつ見ていくと、単なるバラつきではなく、その人なりの仕事の仕方が残っている。材料の呼び方、見積の組み立て方、取引先ごとの癖、追加工事の扱い、「この場合はこうする」という例外処理。
つまり、そのExcelには、長年の知恵や工夫が地層のように積み重なっている。私はこれを、半分冗談で「業務考古学」と呼んでいます。
セルは知恵の化石。数式は判断の痕跡。
そう考えると、「属人化しているから全部揃えましょう」という言葉が、少し乱暴に見えてくる。
揃えることで、何を失うのか
新しいシステムを導入するとき、既存の業務を新しい仕組みに合わせる作業が発生します。入力項目を増やす、不要な項目を削る、名称を統一する、入力方法と運用ルールを決める。これには当然、負荷がかかる。
そして、その負荷は導入時だけのものではありません。「今までこうやっていたのに」「こっちの方が早い」「この例外はどうするのか」。そんな小さな摩擦が積み重なる。
便利になるはずの仕組みが、新しい負荷を生む。その負荷が定着を損ねる火種になることは、珍しくない。業務改善では、この摩擦を軽く見ない方がいいと思っています。
だから最近、こんなことを考えるようになりました。
そもそも、変える必要があるのだろうか。知恵や工夫という「旨味」まで削って、大きな負荷や摩擦を生んでまで、入口を一つに揃える必要があるのだろうか。
Excelは便利。でも、使い方は人それぞれ
Excelには、関数、ピボットテーブル、Power Query、マクロなど、実にいろいろな機能があります。使いこなせば、とても便利です。
一方で、現場の全員が自在に使えるわけではありません。表として使う人もいれば、帳面として使う人もいる。計算機として使う人もいれば、メモ帳として使う人もいる。それでも、仕事は回っています。
ここで、私の中で少し発想が変わりました。
Excelを「デジタルデータ」だと思うのをやめてみた
Excelだから、表として処理しなければならない。Excelだから、セルや列をきれいに揃えなければならない。そんな前提を、一度外してみました。
フォルダの中にある、一つの業務記録ファイル。そう考えると、PDFとそれほど変わらない。もちろん内部構造は違います。でも業務改善の対象として見るなら、「そこに何が書かれているのか」「どんな判断が残っているのか」「どの数字が何を意味しているのか」を読み取ればいい。
Excelだからといって、最初からきれいなデータベースとして扱う必要はない。そう考えた瞬間、景色が少し変わりました。
入口を揃えるのではなく、出口を揃える
多くのシステムは、入口を揃えます。決められたフォームに入力する。決められた項目を選ぶ。決められたルールで登録する。それによって後工程を整える。とても合理的な方法です。ただし、入口を揃えるには、現場側がシステムに合わせなければならない。
そこで逆に考えてみました。入口は、そのままでもいいのではないか。Excelでも、PDFでも、人によって少し違ってもいい。それをAIが読み、意味を拾い、必要な形にまとめる。そして管理側に出すときだけ、出口を揃える。
ここで、生成AIの使い方が変わります。AIに入力させるのではなく、AIを「読む側」に置く。
- 非構造な資料を読む
- 違いを見つける
- 似たものをまとめる
- 抜けを探す
- 要確認だけを人に返す
AIに管理させるのではありません。AIに穴を見つけてもらう。最終的に判断するのは人です。
もちろん、そのまま読ませればいいわけではない
ここには「前捌き」が必要です。同じ材料なのか、似ているだけなのか。どの数字が税込なのか。どこまでを一つの仕事として扱うのか。何を異常とみなすのか。AIが読む前に、人間側で意味を整理しておかなければならない部分があります。
ただ、それも全部を統一する必要はありません。必要なのは、意味を揃えること。やり方まで揃えることではない。この違いは大きいと思っています。
いま、こんなものを作っています
現在、ある企業の業務改善支援の中で、この考え方を小さく試そうとしています。
共有フォルダにあるExcelや見積書などを、AIが定期的に確認する。新しい情報が入っていれば読み、既存データと照合する。表記ゆれ、単価変更、書類の不足、数字のズレなどを見つけて、「ここを確認してください」という形で人に返す。
私たちは、この仕組みを今のところ「大番頭」と呼んでいます。大番頭が勝手に商売を決めるわけではありません。帳面を見て、抜けを拾って、怪しいところを上げてくる。決めるのは、人です。
大番頭を、野良にしない
ここで気をつけたいことがあります。以前、「野良AI」について書きました。誰が作ったのか分からない、責任者がいない、更新されない。そうなったAIは、現場に残骸を残す。大番頭も、決めておかなければ、同じ道をたどります。
だから、作る前に、次のことを決めておきます。
- 責任者：誰が大番頭を見ているのか
- 範囲：何を読み、何を返し、何には触らないのか
- 更新：材料や単価、制度が変わったとき、誰がルールを見直すのか
- 記録：何を拾い、人がどう判断したかを残す
- 止め方：誤検知が続いたとき、止める条件と手順
「AIに穴を見つけてもらう」仕組みにも、見守る人が要ります。大番頭を雇うなら、その大番頭を見る目も、設計に含めておく。そこまでが、前捌きだと考えています。
小さく始める。でも小さく考えない
まだ、これは完成したプロダクトではありません。むしろ、プロダクトと呼ぶことにも少し違和感があります。現場ごとに違うからです。
でも、この考え方には、ある程度の汎用性があるのではないかと感じています。材料マスタ、在庫マスタ、見積単価、取引先情報、証憑、請求漏れ。「人が見続けないと傷んでいく業務データ」は、多くの会社にあります。
それを全部新しいシステムへ移すのではなく、今あるものを読み、意味を拾い、必要な出口だけを揃える。そんなAIと人間の協業の形があってもいい。
うまくいくかどうかは、これからです。だからまずは、小さく試します。でも、設計するときは小さく考えません。
「小さく始める。でも小さく考えない。」それくらいが、現場には丁度いい気がしています。
まとめ
- 属人化したExcelには、バラつきだけでなく、長年の知恵や判断の痕跡が積み重なっている
- 入力項目や書式を揃える改善は、現場に新たな負荷と摩擦を生み、定着を損ねることがある
- Excelを「きれいに揃えるべきデータ」ではなく、「業務記録のファイル」として見ると、設計の発想が変わる
- 入口を揃えるのではなく、AIが非構造な資料を読み、管理側に出す出口だけを揃える方法がある
- AIは管理者ではなく、違いや抜け、ズレを見つけて「要確認」を人に返す役割。判断するのは人
- 必要なのは、やり方ではなく意味を揃える前捌き。そして、AIを作る前に、責任者・範囲・更新・記録・止め方を決めておく
編集後記
私は、業務改善支援に入る時、必ず、「新しい負荷を増やさないこと。」「現場を置き去りにしないこと。」「仕事を読むこと。」を強く意識しています。
その考え方、思想を煮詰めて、煎じて、この発想に至りました。
とはいえ、座禅を組んで考えているわけではありません。アイデアが出てくるのは、何でもない日常です。
今回も、朝の歯磨き中でした。
「前捌き」も「MSBKO」も歯磨き中に着想しました。
ひょっとすると、私の口の中には「やる気スイッチ」があるのかもしれません。
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