不動産業務DXラボ

Real Estate Operations DX Lab

タグ: DX

  • 属人化した業務が危険な理由

    属人化した業務が危険な理由

    属人化した業務が危険な理由

    業務改善やDXの話になると、よく出てくる言葉のひとつが「属人化」です。

    実際の現場でも、

    「この業務は○○さんしか分からない」

    という状態は少なくありません。

    特に不動産管理業務では、長年の運用や独自ルールが積み重なり、属人化が発生しやすい傾向があります。

    今回は、なぜ属人化が危険なのかを、現場目線で整理してみます。

    属人化とは？

    属人化とは、特定の担当者しか業務内容を把握していない状態を指します。

    例えば、

    • Excelの関数を作った人しか分からない
    • 運用ルールが口頭だけ
    • 独自マクロがブラックボックス化
    • システム操作手順が共有されていない

    などです。

    現場では、気づかないうちに属人化が進んでいるケースも少なくありません。

    なぜ属人化が起きるのか？

    現場対応が優先される

    実際の現場では、まず「業務を止めないこと」が優先されます。

    そのため、

    • とりあえずExcelで対応
    • 担当者が独自に改善
    • 一時対応がそのまま継続

    といった状態が積み重なりやすくなります。

    業務量が多く、整理する時間がない

    日々の業務に追われ、

    • マニュアル整備
    • ルール整理
    • データ整理

    まで手が回らないケースも多くあります。

    結果として、「分かる人しか分からない」状態が残り続けます。

    属人化の危険性

    担当者がいないと業務が止まる

    もっとも大きな問題です。

    例えば、

    • 休職
    • 異動
    • 退職

    などが発生した際、業務そのものが止まるケースもあります。

    特に月次業務や入金関連業務では、大きな影響になることもあります。

    ミスや障害の原因になる

    属人化した業務では、

    • 確認不足
    • 運用漏れ
    • 手順違い

    なども起きやすくなります。

    また、ブラックボックス化したExcelやマクロは、障害発生時の調査も難しくなります。

    改善しづらくなる

    業務内容が整理されていないと、

    • RPA化
    • AI活用
    • データ連携

    なども進めづらくなります。

    業務改善では、まず「業務を見える化すること」が重要になります。

    属人化を完全になくすことは難しい

    一方で、現実的には、属人化を完全になくすことは簡単ではありません。

    現場では、

    • イレギュラー対応
    • 例外運用
    • 長年のノウハウ

    なども存在するためです。

    そのため重要なのは、

    「どこまで整理するか」

    を考えることだと思います。

    今後の業務改善で重要になること

    今後は、

    • データ整理
    • 業務整理
    • ルール標準化
    • システム連携

    などが、さらに重要になっていきそうです。

    また最近では、

    • RPA
    • AI
    • ワークフロー
    • API連携

    などを組み合わせた改善も増えてきています。

    ただし、その前提として、業務やデータが整理されていることが重要になります。

    まとめ

    属人化は、現場対応の積み重ねの中で自然に発生しやすい問題です。

    一方で、

    • 業務停止リスク
    • 障害リスク
    • 改善停滞

    にも繋がります。

    業務改善では、単純なシステム導入だけではなく、

    「業務をどう整理するか」

    も重要になっていきそうです。

  • AIだけでは業務改善できない理由

    AIだけでは業務改善できない理由

    AIだけでは業務改善できない理由

    最近では、AIに関する話題を見ない日はないほど、AI活用が広がっています。

    ChatGPTをはじめ、さまざまな生成AIやAIサービスが登場し、業務効率化への期待も高まっています。

    一方で、実際の現場では、

    「AIを導入したけど思ったほど改善しない」

    というケースも少なくありません。

    今回は、現場目線で「なぜAIだけでは業務改善できないのか」を整理してみます。

    AIは万能ではない

    AIは非常に便利な技術です。

    例えば、

    • 文章作成
    • 要約
    • 検索補助
    • アイデア出し
    • 分類

    など、多くの場面で活用できます。

    しかし、AIだけで業務全体が改善するわけではありません。

    なぜなら、実際の業務には、AIだけでは解決しづらい問題も多く存在するからです。

    現場では「業務整理」がされていないことが多い

    例えば、現場では以下のような状態もよくあります。

    • Excelが乱立している
    • データ形式がバラバラ
    • 属人化している
    • 運用ルールが曖昧
    • システム間連携がない

    こうした状態のままAIを導入しても、うまく機能しないケースがあります。

    AIは「整理されたデータ」や「整理された業務」と相性が良い技術です。

    そのため、まずは業務整理やデータ整理が重要になります。

    実際の現場では「つなぐ作業」が多い

    業務改善では、単純なAI活用よりも、

    • 転記
    • 確認
    • データ連携
    • 帳票出力
    • システム操作

    など、「つなぐ作業」が多く存在します。

    例えば、

    • メール添付を保存する
    • CSVを加工する
    • 管理システムへ登録する
    • Excelを更新する

    といった業務です。

    こうした部分では、RPAやAPI連携なども重要になります。

    AIだけではなく、組み合わせが重要

    最近では、

    • AI
    • RPA
    • データベース
    • ワークフロー
    • API連携

    などを組み合わせた業務改善も増えてきています。

    例えば、

    • AIが内容を判定
    • RPAが登録作業を実施
    • DBへデータ蓄積
    • ワークフローで承認

    のように、それぞれ役割を分担する形です。

    実際の業務改善では、「AIを入れること」よりも、「全体をどう設計するか」の方が重要なケースも少なくありません。

    今後は「データ」がさらに重要になる

    今後AI活用が進むほど、

    「どんなデータを持っているか」

    が重要になっていくと感じています。

    例えば、

    • データが分散している
    • 形式が統一されていない
    • 最新データが分からない

    といった状態では、AI活用も難しくなります。

    そのため今後は、AI導入だけでなく、データ整理や業務整理もより重要になっていきそうです。

    まとめ

    AIは非常に便利な技術ですが、AIだけで業務改善が完結するわけではありません。

    実際の現場では、

    • 業務整理
    • データ整理
    • システム連携
    • 運用設計

    なども重要になります。

    これからの業務改善では、AIだけを見るのではなく、

    「業務全体をどうつなぐか」

    という視点も、ますます重要になっていきそうです。