AIで効率化する前に、その業務は本当に必要なのか？
生成AIが広がって、これまで人が手間をかけていた仕事を短時間で片付けられるようになりました。文章を書く、データを入力する、資料をまとめる、問い合わせに返事する。AIが使える場面はたくさんあります。ですが、AIで業務改善を始める前に、一回立ち止まって考えてほしいことがあります。
それは、「その仕事、うちの会社に本当に必要ですか？」ということです。
たとえば、毎日30分かけて日報を書いているとします。AIで自動作成できれば、30分は減るでしょう。でも、その日報を誰も読んでいない。経営判断にも情報共有にも使っていない。だったら、ここで最も取るべき施策は、日報をAIで作ることではなく、日報をやめることだと思いませんか？
AIを入れるには、ツールを選んで、設定して、運用ルールを決めて……と、それなりの手間もコストもかかります。いらない仕事を自動化するために金と時間を使うのは、順番がおかしいでしょう。だからこそ、AIで仕事を速くする前に、仕事そのものを見直すのです。そのために使えるのが、ECRSの考え方です。
ECRSとは？業務改善の4原則
ECRSは、業務改善でよく使われる考え方で、改善の4原則とも呼ばれます。
Eliminate（排除）、Combine（結合）、Rearrange（入替え）、Simplify（簡素化）の頭文字です。
ポイントは、ただ効率化するのではなく、仕事のやり方そのものを問い直すこと。そして、E→C→R→Sの順で考えるのが大事です。
まず、いらない仕事をなくせないか。次に、似た仕事をまとめられないか。それから、順番や担当を変えられないか。最後に、残った仕事を簡単にできないか。この順番で見ると、大金をかけずに時間を減らせる余地が見つかります。
以下、それぞれ具体例で見ていきます。
E：Eliminate（排除）不要な業務をなくす
最初に考えるのは、その仕事をなくせないかどうか、です。
会社には、昔からやっているから、というだけでなんとなく続いている仕事が存在します。毎日作っているのに誰も見ていない日報もそうです。使われていないなら、やめることを本気で考えたほうがいいでしょう。
目的がはっきりしない定例会議、別の資料と中身がかぶっている報告書も同じです。
ただし、誰も読んでいなさそうに見えても、法令で保存が必要だったり、トラブル時の記録として要る場合もあります。やめる前に、本来の目的を確認してください。仕事をなくせれば、自動化の仕組みもいりません。だからECRSでは、最初に「排除」を考えます。
C：Combine（結合）似た業務をまとめる
次は、複数の仕事を一つにまとめられないか。
たとえば、営業と管理が別々に同じ顧客情報をExcelで持っているとします。項目が似ているなら、共通のデータベースにして、入力や更新を一回で済ませたほうが楽です。部署ごとにやり方が違う経費精算や備品発注も、手順をそろえるだけで無駄が減ります。
まとめるといいのは、時間短縮だけではありません。やり方が統一されると、人による差が減り、引き継ぎや教育も楽になります。将来AIやシステムを入れるときのハードルも下がります。ただし、目的や承認権限が違う仕事は、無理にまとめないほうがいいです。
R：Rearrange（入替え）作業の順番や担当を変える
三つ目は、仕事の順番、担当、タイミングを変えることです。
たとえば、資料を少し作っては上司に見せ、直してはまた見せ……を繰り返しているとします。最初にゴールを共有して、ある程度まとめてから確認してもらうほうが、中断や待ち時間は減ります。つまり、確認を後ろにずらすわけです。
とはいえ、確認を全部後回しにしていいわけではありません。契約、支払い、個人情報などは、事前チェックを飛ばしてはいけません。
担当を変えるのも有効です。特定の人しかできない仕事を、権限と教育を受けた別の人もできるようにすれば、仕事が止まりにくくなります。中身を変えなくても、順番や担当を変えるだけで良くなることはあります。
S：Simplify（簡素化）業務をもっと簡単にする
最後に、残った仕事をもっと簡単にできないかを考えます。
毎月Excelに手入力している売上を、システムから自動で取れるようにする。毎回ゼロから書いている返信メールに、定型文を用意する。それだけでも時間は減ります。
この段階では、AIやITツールが効くこともあります。紙書類をAIで読み取ってデータにする、生成AIに下書きを書かせる、システム同士を連携させる、といった方法です。
ただ、SimplifyはAIありきではありません。入力項目を減らす、書式をそろえる、手順を分かりやすくする。これも立派な簡素化です。
必要な仕事を、必要な品質のまま、できるだけ手間少なくやる。そこを目指します。
なぜAI導入よりもECRSを先に考えるべきなのか？
ECRSを先に考えるべきなのは、業務改善とAI導入をごっちゃにしないためです。
たとえば、毎月20時間かかる資料作成があるとします。AIで5時間にできれば15時間の削減です。それはそれでいい。でも、ECRSで見直したら、資料の半分は不要で、残りも既存データを使えば簡単に作れると分かるかもしれません。そうなれば、高いシステムを入れなくても、同じ以上に楽になります。
AIを入れること自体が目的になると、こういう選択肢を見落としてしまいます。それに、複雑な仕事をそのまま自動化すると、例外処理や確認が増えて、開発費や維持費も膨らみます。先に仕事を整理しておけば、自動化する範囲がはっきりして、入れるシステムもシンプルになるわけです。
ECRSを実際の業務改善に取り入れるには
ECRSは、いきなり全社でやろうとしなくても良いと思います。
まずは、日報、請求書処理、顧客情報入力など、毎日時間を取られている仕事を一つ選びます。その仕事が何のためにあるのか、誰が結果を使っているのか、どれくらい時間がかかっているのかを見ます。目的が見えたら、E→C→R→Sの順で改善を考えます。
いらない作業はやめる。似た作業はまとめる。順番や担当を変える。残った作業を簡単にする。そのうえで、AIやシステムを使う価値があるかを判断します。
改善後は、時間だけでなく、ミス、社員の負担、顧客対応の質も見てください。業務改善は、ただ作業時間を短くすることではなく、限られた人と時間で、もっと成果を出すことです。
AIを使うべき業務が見えてきたら
ECRSで整理した結果、人がやらなくていい単純作業や、AIに手伝わせると楽になる作業が残ることがあります。
大量の書類から情報を抜く、問い合わせの回答案を作る、複数資料を要約する、などです。こういうのはAIが向いています。
一方、手順が決まっている処理なら、AIでなくてもExcel関数や既存システム、普通の自動化ツールで足りることもあります。AIを使う前提で考えるのではなく、困りごとに合った方法を選ぶ。これが大事です。
まとめ
AIは業務改善の強い味方です。でも、入れれば必ず良くなるわけではありません。今の仕事をAIで速くする前に、その仕事が本当に要るのかを考える。ECRSの4原則で、やめる、まとめる、順番を変える、簡単にする、の順に見ていくと、AIなしでも改善できるところが見つかります。AIを入れる場合も、対象を整理しておくほうが効果が出ます。
「今ある仕事をAIでどう効率化するか」だけでなく、「そもそも、その仕事は要るのか」を考える。AIで業務改善を始める前に、身近な仕事を一つ、ECRSで見直してみてください。