業務の構造的理解：仕事・業務・作業、IPO、As-Is→To-Be→ギャップ分析

第2章業務の基礎　／　節 1

シラバスのキーワード: 仕事・業務・作業IPOAs-Is分析To-Be分析ギャップ分析プロセスウォークスルー5W1H事実の記述暗黙知役割分担Human-in-the-Loop

本文を読んだあと、覚えているか確認してください。

理想のフローを先に描いて、使われなかった話

ある会社が、AI を使った理想の受注処理フローを描き、そのとおりにシステムを作りました。完成後、現場は使いませんでした。理想のフローには、現場が毎日やっている「取引先ごとの例外対応」と「電話での納期確認」が入っていなかったからです。失敗の根本原因は技術ではなく、現状を理解する前に理想から入ったことです。AI プロジェクトは、技術に感動して理想から入る失敗が特に多い分野です。

AI が置き換えるのは「作業」

業務は3つの階層で見ます。

仕事: 果たすべき目的や役割の全体。「顧客に商品を確実に届ける」
業務: その目的のために組織が繰り返す一連の流れ。「受注処理」「経費精算」
作業: 業務を構成する具体的な行為。「注文内容を Excel に入力する」

AI が直接置き換えるのは作業です。しかし、その作業が業務の流れのどこにあり、何のためにあるのかが分からなければ、適切に設計できません。「AI で自動化する」という判断を業務単位で下すのは粗すぎて、作業レベルまで分解する必要があります。

IPO：入力・処理・出力で業務を見る

IPO は、業務を Input（入力）・Process（処理）・Output（出力）の3要素で捉える見方です。目的は「業務全体を AI に置き換えられるか」ではなく、「どの Process の中に AI が担える作業があるか」を見つけることです。入力の質が低ければ、後ろの AI の精度も上がりません。

As-Is 分析：いまの姿を、ありのままに

As-Is 分析は、業務の現在の姿を IPO に沿って正確に記録することです。誰が、何を、どのように、どんな順序でやっているかを、評価や改善案を混ぜずに書きます。手法は5つあります。

プロセスウォークスルー（現場観察）: 画面共有や動画で実際の作業を記録する。本人が言葉で説明できない無意識の作業は、これでしか拾えない。
5W1H ヒアリングシート: Who・What・When・Where・Why・How で聞く。Why に答えられない工程は、AI 化より前に廃止を検討する候補。
スイムレーン図: 横軸に時間、縦軸に担当者や部署を置いて流れを描く。待ち時間や情報の抜けが一目で分かる。
マニュアルと実態の差分確認: マニュアルどおりにやっていない部分に、暗黙知が凝縮されている。
時間計測（タイムスタディ）: 体感ではなく実測する。時間がかかるのに価値が低い工程が AI 化の優先候補。

As-Is の段階では改善案を混ぜないのが鉄則です。「ここは AI にすれば早くなるはず」と書き足すと、事実の把握と改善の議論が混ざります。試験では、4つの As-Is 記録のうち改善提案や効果予測が混入している不適切なものを選ばせる問題が出ます。

As-Is の精度を高めるには、マニュアルをそのまま採用するのでも、理想のフローをヒアリングするのでもなく、画面共有や動画で実際の作業を観察するのが正解です。

To-Be 分析：あるべき姿を設計する

To-Be 分析は、あるべき姿を IPO に沿って設計することです。最重要の原則は、既存業務をそのまま置き換えないこと。手法は4つあります。

ECRS による工程の取捨選択（次の節で詳しく扱います）
AI の役割と Human-in-the-Loop の設計
To-Be のストーリーボード: 使う人の視点で場面を書き出し、操作の手間、確認のタイミング、エラー時の対応といった実装上の課題を事前に見つける。
KPI とのひも付け: 作業レベルの改善が、業務の指標や経営目標にどうつながるかを示す。

AI と人の役割分担は3つの基準で決めます。ルールが明確で繰り返し発生するものは AI、判断に例外が多く文脈への依存が強いものは人、誤ったときのリスクが高いものは Human-in-the-Loop（AI が処理し、人が最終確認する）。To-Be ではすべてを自動化せず、引き継ぎの判断や最終確認は意図的に人に残します。

ギャップ分析と、守るべき順序

ギャップ分析は、As-Is と To-Be の差分を明確にし、何を変えれば理想に到達できるかを特定することです。このギャップが、導入の具体的な要件になります。

順序は As-Is → To-Be → ギャップ分析。これを崩してはいけません。To-Be を先に描くと、冒頭の失敗のように現実離れした理想像になります。導入はツール選定からではなく、業務構造の理解から始まります。

試験で問われる観点

理想の業務フローを先に描いて構築したが使われない失敗の根本原因（As-Is を飛ばして To-Be から入った）。
As-Is 分析の精度を高めるアプローチ（画面共有・動画による観察。マニュアルそのまま、理想フローのヒアリングは誤り）。
As-Is の記録のうち、改善提案や効果予測が混入している不適切な記述の特定。
As-Is／To-Be／ギャップ分析の定義・役割・順序。
AI と人の役割分担の3基準（明確で反復＝AI、例外多く文脈依存＝人、高リスク＝HITL）。

この節の練習問題（6問）

答えを見る前に選んでから開いてください。同じ問題は章別演習でランダム出題されます。

問1
DX推進担当者が、現場のヒアリングを省いて「AIエージェントが理想的に動く業務フロー」を先に描き、その通りにシステムを構築した。稼働後、現場は従来の手順で仕事を続け、システムはほとんど使われていない。この失敗の根本原因として最も適切なものはどれか。
1. 1As-Is分析を経ずにTo-Beを先に描いたため、現場の実態や暗黙のルールから乖離した理想像になっていた
2. 2選んだLLMの性能が不足していたため、理想のフローどおりに動作させることができなかった
3. 3現場への研修が不足していたため、正しく設計されたフローの使い方が伝わらなかった
4. 4To-Beの設計にKPIとのひも付けが欠けていたため、経営層の支持を得られず予算が削られた
答えと解説
正解: 1
業務設計はAs-Is（現状）→ To-Be（あるべき姿）→ ギャップ分析の順序を守るのが原則です。To-Beを先に描くと、現場の暗黙のルールや例外処理を無視した現実離れの理想像になり、稼働しても使われません。AIプロジェクトは技術に感動して理想から入りやすいため特に注意が必要です。モデルの性能、研修、KPIのひも付けは、現状把握を欠いた設計の根本原因ではありません。
問2
ヘルプデスク業務のAs-Is分析で、担当者へのヒアリングだけでは「本人も意識していない判断」が拾えていないと感じた。As-Is分析の精度を高めるアプローチとして最も適切なものはどれか。
1. 1業務マニュアルの記載をそのまま現状の業務フローとして採用し、担当者ごとの違いは誤差として無視する
2. 2画面共有や作業動画の記録によって実際の作業を観察し、言葉で説明されない手順や判断を拾う
3. 3担当者に「理想的にはどう進めたいか」を聞き取り、その内容を現状の業務フローとして記録する
4. 4担当者の自己申告による所要時間を集計し、時間のかかる工程から改善案を書き加えていく
答えと解説
正解: 2
熟練者が無意識に行う判断や手順は本人でも言語化できず、ヒアリングだけでは表面しか拾えません。プロセスウォークスルー（現場観察）として画面共有や動画で記録すると、言葉にされない暗黙の作業を拾えます。マニュアルと実態の差分にこそ暗黙知が凝縮されているため、マニュアルをそのまま採用するのは不適切です。理想の聞き取りはTo-Beの領域であり、As-Isの記録に改善案を混ぜるのも原則に反します。
問3
As-Is分析の記録として、次の4つの記述のうち最も不適切なものはどれか。
1. 1FAQ該当の問い合わせは1件あたり平均15分、非該当は平均45分かかっており、月間の対応時間は約225時間である
2. 2マニュアルには記載がないが、担当者は問い合わせ者の部署によって回答の丁寧さを変えている
3. 3FAQ該当の問い合わせはAIで自動回答すべきで、これにより月間75時間の削減が見込める
4. 4問い合わせメールを受信した担当者が、件名と本文を読んでFAQに該当するかを判断し、該当する場合はFAQのURLを返信している
答えと解説
正解: 3
As-Is分析は業務の現在の姿を、誰が何をどの順序で行っているかありのままに記録するものです。事実の記述に改善提案や効果予測を書き足すと、事実の把握と改善の議論が混在してしまいます。自動回答すべきという提案と削減見込みはTo-Be設計やギャップ分析の内容で、As-Isの記録には含めません。担当者の判断手順、実測した時間、マニュアルと実態の差分はいずれも適切なAs-Isの記録です。
問4
業務を構造的に理解するための考え方に関する記述として、最も適切なものはどれか。
1. 1IPOで業務を捉える目的は業務全体を丸ごとAIに置き換えられるかを判定することで、個々の作業に分解する必要はない
2. 25W1Hのヒアリングで担当者がWhyに答えられない工程は、判断が難しい重要工程なので優先的にAI化する
3. 3業務の3階層のうち「仕事」が最も具体的な行為を指し、「作業」は組織の目的や役割の全体を指す
4. 4AIが直接置き換えるのは「作業」の階層だが、前後の流れや業務上の意味を理解しなければ適切な設計はできない
答えと解説
正解: 4
仕事（目的や役割の全体）、業務（組織が繰り返す一連の流れ）、作業（具体的な行為）の3階層のうち、AIが直接置き換えるのは作業ですが、業務の流れや意味が分からなければ設計できません。IPOで捉える目的は、どのProcessの中にAIが担える作業があるかを見つけることです。5W1HでWhyに答えられない工程は、AI化の前に廃止を検討する候補になります。
問5
To-Be設計でAIと人間の役割を分担する基準の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。
1. 1ルールが明確で繰り返し発生する作業はAI、判断に例外が多く文脈依存性が高い作業は人間、誤った場合のリスクが高い作業はHuman-in-the-Loopで人間が最終確認する
2. 2処理時間が長い作業はAI、短い作業は人間、時間が読めない作業はHuman-in-the-Loopで人間が最終確認する
3. 3担当者が嫌がる作業はAI、担当者が続けたい作業は人間、意見が分かれる作業はHuman-in-the-Loopで人間が最終確認する
4. 4データが構造化されている作業は人間、非構造化データを扱う作業はAI、両方を扱う作業はHuman-in-the-Loopで人間が最終確認する
答えと解説
正解: 1
役割分担の基準は3つです。ルールが明確で繰り返し発生するものはAI、判断に例外が多く文脈依存性が高いものは人間、誤った場合のリスクが高いものはHuman-in-the-Loopで人間が最終確認します。To-Beではすべてを自動化せず、引き継ぎの判断や最終確認は意図的に残します。処理時間の長短、担当者の好み、データの構造化の有無だけで分担を決めるのは適切ではありません。
問6
取引先から請求書のPDFが届くと、AIエージェントが発注データと照合し、金額や数量の差異を指摘した照合結果の下書きを作る。経理担当者が下書きを確認して仕訳を確定する。AIエージェントが行う処理をIPO（Input・Process・Output）で整理したものはどれか。
1. 1Inputは発注データ、Processは請求書PDFの受領と経理担当者による仕訳の確定、Outputは確定した仕訳である。
2. 2Inputは請求書PDFと発注データ、Processは読み取り・突合・差異の指摘、Outputは照合結果の下書きと差異の一覧である。
3. 3Inputは請求書PDF、Processは発注データと仕訳ルール、Outputは読み取った金額と数量である。
4. 4Inputは請求書PDFと経理担当者の確認結果、Processは発注データの更新、Outputは照合に使った検索の履歴である。
答えと解説
正解: 2
IPOは、AIエージェントが何を受け取り（Input）、何をして（Process）、何を出すか（Output）で業務の輪郭を描く手法です。受け取るのは請求書PDFと照合に使う発注データ、行うのは読み取り・突合・差異の指摘、出すのは照合結果の下書きと差異の一覧です。経理担当者による確定は人の工程で、AIのProcessには含めません。発注データや仕訳ルールは参照する情報であってProcessではなく、確定した仕訳や検索の履歴はAIのOutputではありません。人の工程と参照情報をProcessに混ぜないことが、役割分担を描くときの出発点になります。