自動化で、どの仕事をなくせるか

GoogleのSRE資料は、手作業で反復し、サービスの成長とともに増える運用負荷をtoilとして説明しています。業務でも同じで、入力画面だけを改善しても、照合や催促が件数に比例して増えるなら、人の仕事は減りません。

受付、形式確認、既存データとの照合、担当割当、報告、次の行動まで線でつなぎます。その途中に「毎回、人が開いてOKを押すだけ」の場所があれば、まず規則で確定できないかを見ます。

営業リストのCSVには、全角と半角、空白、電話番号の記号、会社名の表記揺れがあります。すべてを人が一行ずつ直す代わりに、原本を残したまま形式をそろえ、既存データとの重複候補を抽出します。

明確に規則で直せる行は、そのまま次へ進めます。似ているが同一とは決められない行だけを、候補と理由が分かる確認待ちへ回します。人が見る一覧を作ったのではなく、人が見なくてよい大半を一覧から消したことが転換点でした。

自動化が不安だと、成功するたびにメールを送り、毎朝一覧を確認し、念のため別表にも記録したくなります。すると、処理は自動でも通知を読む仕事が増えます。

必要なのは、成功を全部知らせることではなく、止まった例外、期限を超えた案件、次の担当が決まらない案件を見つけられることです。通常は静かに流し、介入が必要なときだけ、理由と次の操作を示します。

月に一度しかなく、手順が毎回変わり、誤処理の影響が大きい仕事は、自動化の保守費用が上回ることがあります。作業をなくすために複雑な仕組みを作り、その仕組みの監視が新しい仕事になれば逆効果です。

候補を選ぶときは、時間だけでなく、頻度、規則性、例外率、誤りの影響、次の工程まで見ます。「この操作を速くできるか」ではなく、「正常な一件に、人は本当に触れる必要があるか」。その問いから始めると、自動化の目標が変わります。

転記を一回速くしても、その後に人が内容を見直し、別の表へ貼り、誰かへ知らせ、次の人がまた確認するなら、仕事の列は残ります。自動化の候補は、繰り返し押すボタンより、何度も人の目の前へ戻ってくる対象から探す方が見つかります。

CSV取込なら、形式が決まっている行は正規化し、既存データに近い行は候補として並べ、決められない行だけを確認へ回します。ここで大切なのは、全件を自動確定しないことです。人の注意を必要な例外へ集めれば、単に入力を速くするより、仕事そのものの量を減らせます。

通知も同じです。何か起きるたびに知らせると、読む仕事を増やします。次の判断が必要なときだけ、誰に何を決めてほしいかを示す。自動化の成果は処理件数ではなく、人が見なくてよくなった普通の対象がどれだけ増えたかで見ます。