自動化を検討していくなかで最初に思う浮かべるのはすべてが自動で終わっていく「完全自動化」の状態です。実現は可能ですが、費用対効果という点からみると好ましいものではないもの事実です。もし、自動化をしているということを対外的にPRしたいといった目的があるのであれば別ですが、自動化プロジェクトの目的が生産性にあるのであれば、自動化は適切な範囲を見定めることが成否をわけることになります。

適切な自動化範囲を見つけるためにはロールモデルを見つけること

頭のなかで仮説を考え続けていくのもひとつの方法ではありますが、成功確率を上げるために最も良いのはロールモデル、事例を調査することです。そこでおすすめをしたいのが製造業の調査です。もし、あなたの会社の仕事がパソコンを使ったものであっても、書類を使ったオフィスワークであっても、製造業の自動化の事例からは学ぶべきものがたくさんあります。もちろん、表面上は全く異なりますが、何かの目的を達成するために適切に業務の工程に分け、それをつなげ、適切な進行管理をすることで出力を最大化、しかもコストは最小を目指す。こうした点において、ホワイトカラーもブルーカラーも、業務改善的な視点では差は全くありません。製造業はどんな業界よりも生産性の向上に力を入れてきた歴史があり、そこには研ぎ澄まされた結果がつまっているのです。

なぜ人がやっているのか、どうしてそこはロボットなのか、その理由を考えると自動化すべきポイントがわかってくる

製造業のある工場のなかでは、人がやる作業と、ロボットがやる作業は工程で分かれています。組み立ては人がやって、検査はロボットがやるという場合もあれば、その逆の役割で運用されているところもあります。ここでチェックをすべきなのは、どうしてそれは人がやっているのか、どうしてロボットが担当しているのかという”理由”です。製造業はコストに対する圧力が非常に高いため、投資対効果に対して非常にシビアです。どんな業界よりも、世界との価格競争と最前線で戦っているためです。その業界において、人の方がいいと判断された作業には、何かの理由があるわけです。そして、ロボット等を用いて自動化をした場合、多額の投資をしても、そちらのほうが利があると判断されたわけです。こうした点から理由を考えていくと、自動化すべきポイントを探すための教材になるわけです。

最も費用対効果が良いのは”特定の作業を自動化する”こと

そうした研究をしていくとわかるのは、現在のテクノロジーでは、”特定の作業を自動化する”ことが最も費用対効果が良いということです。製造業は業界全体で工程、役割というのが明確に分かれており、こうした”特定”というところを把握しやすいという利点があります。それに対してホワイトカラーの仕事の多くは、作成と確認の境目が曖昧であったり、何をもって完了とするのかという、完了の定義そのものもあいまいであったりします。自動化の投資を成功させるためには、人によってあいまいなまま進んでいる仕事を、明確な役割、工程に分けるのが最初の作業です。その後、自動化することによる恩恵が最も大きな部分、リスクが最も少ない部分を見つけ出し、自動化のスコープを決めていくことになります。