ROI事件ファイル No.392｜『GlobalManufacturing社の見えない根本原因』

第一章:逼迫する間接部門という表層的な症状——なぜ5回が問われていない

QuantumGrocers社の5W1H事件が解決した翌日、今度は製造業の業務効率化に関する相談が届いた。第三十二巻「再現性」の第392話は、「なぜ」を5回繰り返す物語である。

「探偵、我々の間接部門は、壊滅的です。総務、経理、人事、購買。全ての部門で残業時間が月80時間を超えています。役員会議で『AIを使え』と指示されました。しかし、何から手をつければいいのか。誰も分かりません。社員はAIを知りません。ChatGPTという名前は聞いたことがあるが、使ったことはない。そんな状態で、どうやって業務効率化を実現すればいいのですか?」

GlobalManufacturing社 の経営企画室長、大田区出身の山田健太郎は、疲弊した表情でベイカー街221Bを訪れた。彼の手には、赤字で埋め尽くされた残業時間の集計表と、それとは対照的に「AI Transformation Initiative 2026」と記された抽象的な提案書が握られていた。

「我々は、自動車部品メーカーです。従業員580名。年商230億円。創業52年。主力製品はエンジン部品、駆動系部品。しかし、間接部門が崩壊寸前です。総務部12名、経理部8名、人事部6名、購買部10名。合計36名。全員が限界です」

GlobalManufacturing社の現状: - 設立:1974年(自動車部品製造) - 従業員数:580名(製造450名、間接部門130名) - 年商:230億円 - 問題:間接部門の業務逼迫(月平均残業80時間)、AI知識ゼロ、人手不足

山田の声には深い危機感があった。

「昨年、3名が退職しました。総務1名、経理1名、人事1名。理由は全員『業務過多』です。求人を出しても応募がありません。製造業の間接部門に、若い人は来ません。残った社員に業務が集中し、さらに残業が増える。悪循環です」

間接部門の残業時間実態(2025年度平均):

残業時間の推移(過去5年): - 2021年:月平均52時間 - 2022年:月平均58時間 - 2023年:月平均67時間 - 2024年:月平均74時間 - 2025年:月平均81時間 - 増加率:年平均+11%

山田は深くため息をついた。

「役員からは『RPAを導入しろ』と言われました。確かに、一部の定型業務でRPAを導入しています。経理部の請求書処理、総務部の勤怠データ集計。月間20時間ほど削減できました。しかし、焼け石に水です。月80時間の残業のうち、20時間削減しても、まだ60時間残っています」

RPA導入実績(2024年実施):

導入業務: - 経理部:請求書データ入力の自動化 - 総務部:勤怠データの集計・転記

効果: - 削減時間:月20時間(全体の残業2,916時間のうち0.7%) - 投資:RPA開発費300万円、年間ライセンス60万円

問題点: - 削減効果が限定的(月20時間のみ) - RPAは定型業務のみ対応(非定型業務が残業の80%を占める) - 導入に3ヶ月かかる(その間も残業は増加)

「そして、AIリテラシーです。社員アンケートを取りました。『ChatGPTを使ったことがありますか?』。結果は、36名中2名のみ『はい』。5.6%です。残り94.4%は使ったことがない。『AIで何ができると思いますか?』という質問には、『分かりません』が最多回答でした」

AIリテラシー調査結果(間接部門36名対象):

「役員は言います。『AIを使えば効率化できる』と。しかし、何から始めればいいのか。誰も答えを持っていません」

第二章:AIを導入すれば解決するという幻想——根本原因が見えていない

「山田さん、AIを導入すれば自動的に業務効率化が実現すると思っていますか?」

私の問いに、山田は戸惑った表情を見せた。

「えっ、そうではないのですか? AIは魔法のようなツールだと聞きました。導入すれば、残業時間が減ると」

現在の理解(AI万能型): - 期待:AI導入 → 自動的に残業削減 - 問題:なぜ残業が発生しているのか(根本原因)が分析されていない

私は、5WHYSで根本原因を特定する重要性を説いた。

「問題は、『なぜ残業が発生しているのか』という根本原因が見えていないことです。5WHYS——Five Whys。『なぜ?』を5回繰り返すことで、表層的な症状ではなく、根本原因を特定します。根本原因を解決しない限り、どんなツールを導入しても効果は限定的です」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「AIに頼るな。5WHYSで『なぜ』を5回繰り返し、根本原因を特定せよ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「問題は、いつも『氷山の一角』だ。水面下に隠れた根本原因を見つけることが肝心」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「5WHYSの分析を実行せよ。表層的な症状に対処するのではなく、根本原因を解決せよ」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「5WHYS分析ツリー」を展開した。

5WHYSフレームワーク: - Why 1: なぜ(表層的な問題)が起きているのか? - Why 2: なぜ(Why 1の原因)が起きているのか? - Why 3: なぜ(Why 2の原因)が起きているのか? - Why 4: なぜ(Why 3の原因)が起きているのか? - Why 5: なぜ(Why 4の原因)が起きているのか? → 根本原因

「山田さん、まず『なぜ』を5回繰り返しましょう」

第三章:Phase 1——5WHYSで根本原因を掘り下げる

ステップ1:Why 1——表層的な問題の確認(Week 1)

問い1: 「なぜ、間接部門の業務が逼迫しているのか?」

回答1: 「残業時間が月平均81時間だから」

データ確認: - 2025年度平均残業時間:81時間/月 - 36名の年間残業時間合計:3,876時間 - 年間残業代:1億410万円

発見: - これは「症状」であり、「原因」ではない - なぜ残業時間が増えているのかを掘り下げる必要がある

ステップ2:Why 2——業務量の分析(Week 1-2)

問い2: 「なぜ、残業時間が月平均81時間なのか?」

回答2: 「業務量が人員に対して過剰だから」

業務量の定量化:

総務部の業務量分析(12名): - 月間処理件数:1,200件(備品発注、施設管理、来客対応など) - 1件あたり平均処理時間:45分 - 月間必要時間:1,200件 × 45分 = 900時間 - 通常勤務時間:12名 × 160時間/月 = 1,920時間 - 差分:900時間は通常勤務内で処理可能 → 残業の原因は別にある

経理部の業務量分析(8名): - 月間処理件数:850件(請求書処理、経費精算、月次決算など) - 1件あたり平均処理時間:1.2時間 - 月間必要時間:850件 × 1.2時間 = 1,020時間 - 通常勤務時間:8名 × 160時間/月 = 1,280時間 - 差分:1,020時間は通常勤務内で処理可能 → 残業の原因は別にある

発見: - 業務量自体は、通常勤務時間内で処理可能 - 問題は「業務量」ではなく「業務の進め方」にある

ステップ3:Why 3——業務プロセスの分析(Week 2-3)

問い3: 「なぜ、通常勤務時間内で処理できるはずの業務量で、残業が発生するのか?」

回答3: 「業務プロセスが非効率だから」

非効率なプロセスの実態調査:

経理部の請求書処理プロセス(1件あたり): 1. 紙の請求書を受領(郵送またはFAX) 2. Excel台帳に手入力(品目、金額、取引先など) 3. 承認者にメールで送信(PDFスキャン) 4. 承認者が紙に印鑑を押印 5. 再度Excelに入力(承認日、承認者名) 6. 会計システムに手入力(二重入力) 7. 紙の請求書をファイリング

1件あたり処理時間:1.2時間 - 手入力(Excel):20分 - スキャン・メール送信:15分 - 承認待ち:30分(平均) - 手入力(会計システム):20分 - ファイリング:5分 - その他:10分

発見: - 二重入力が発生(Excel + 会計システム) - 紙とデジタルが混在(非効率) - 承認プロセスが遅い(印鑑待ち)

ステップ4:Why 4——業務フローが改善されない理由(Week 3-4)

問い4: 「なぜ、非効率な業務プロセスが改善されないのか?」

回答4: 「業務改善の方法を知らないから」

社員インタビュー(36名中30名に実施):

発見: - 93.3%が改善したいと思っている - しかし90%が改善方法を知らない - 問題は「やる気」ではなく「知識・スキル不足」

ステップ5:Why 5——知識・スキルが不足している理由(Week 4)

問い5(最終): 「なぜ、業務改善の方法を知らないのか?」

回答5(根本原因): 「専門的な教育・トレーニングを受けていないから」

教育・トレーニングの実態調査:

過去5年間の研修実績(間接部門36名): - 業務効率化研修:0回 - AI/DX関連研修:0回 - RPA研修:1回(2024年、参加者2名のみ) - Excel研修:1回(2022年、参加者8名)

年間研修予算: - 製造部門(450名):年間1,800万円(1人あたり4万円) - 間接部門(36名):年間36万円(1人あたり1万円) - 製造部門の1/4

根本原因の特定: - 間接部門への教育投資が不足している - 業務改善のスキルを学ぶ機会がない - AIやRPAの知識を得る機会がない

第四章:Phase 2——根本原因に対する解決策の実行

Month 1-2:教育プログラムの設計と実施

Solution 1:段階的AI教育プログラム(全3フェーズ)

Phase 1:基礎編(Week 1-2) - 対象:間接部門全員(36名) - 内容: - ChatGPT基礎(プロンプトの書き方、文章生成、要約) - 業務での活用例(メール文章作成、議事録要約) - 時間:1日4時間 × 2日 = 8時間 - 講師:外部AI専門講師 - 費用:80万円

Phase 2:実践編(Week 3-4) - 対象:各部門リーダー(12名) - 内容: - 業務プロセス分析手法 - RPA・AI活用の判断基準 - Excel自動化(マクロ、Power Query) - 時間:1日6時間 × 3日 = 18時間 - 講師:外部コンサルタント - 費用:150万円

Phase 3:応用編(Week 5-8) - 対象:各部門から選抜(8名) - 内容: - 業務自動化ツール構築(Power Automate、Python) - AI活用の高度事例(GPT-4 API、データ分析) - 時間:1日6時間 × 5日 = 30時間 - 講師:外部エンジニア - 費用:200万円

合計投資:430万円

Solution 2:業務プロセス改善プロジェクト

Month 3-4:経理部の請求書処理改善(パイロットプロジェクト)

改善内容: 1. 紙の請求書 → 電子請求書に移行(取引先と交渉) 2. Excel手入力 → OCR + AI自動入力 3. 承認プロセス → 電子承認(ワークフローシステム) 4. 会計システム二重入力 → API連携で自動転送

技術構成: - OCR:Google Cloud Vision API - AI入力支援:GPT-4(項目の自動分類) - ワークフローシステム:Microsoft Power Automate - 会計システム連携:API開発

効果測定(Month 4):

Month 5-8:全部門への展開

総務部:備品発注プロセス改善 - Before:紙の発注書 + Excel管理 - After:Webフォーム + 自動承認フロー - 削減時間:月80時間 → 年間960時間

人事部:勤怠データ処理改善 - Before:勤怠システム → Excel → 給与システム(手入力) - After:API連携で自動転送 - 削減時間:月45時間 → 年間540時間

購買部:見積比較業務改善 - Before:3社の見積をExcelで手動比較 - After:AI自動比較ツール(GPT-4が最適業者を提案) - 削減時間:月38時間 → 年間456時間

Year 1総合効果:

年間削減時間: - 経理部:10,200時間 - 総務部:960時間 - 人事部:540時間 - 購買部:456時間 - 合計:12,156時間

残業時間の変化: - Before:年間3,876時間(月平均81時間 × 36名 × 12ヶ月 ÷ 12) - 削減:12,156時間 - After:残業ゼロ + 9,280時間の余剰時間(新規業務に充当可能)

人件費削減: - 残業代削減:3,876時間 × 時給3,000円 = 1億1,628万円/年 - 投資回収:2年目以降は年間1億1,628万円の削減効果が継続

投資: - AI教育プログラム:430万円 - 業務プロセス改善システム開発:1,200万円 - 年間ランニングコスト:240万円(APIライセンス、保守) - 初期投資合計:1,630万円

ROI: - (1億1,628万円 - 240万円) / 1,630万円 × 100 = 698% - 投資回収期間:1,630万円 ÷ 1億1,388万円 = 0.14年(約2ヶ月)

第五章:探偵の診断——根本原因を解決することが、全てを変える

その夜、5WHYSの本質について考察した。

GlobalManufacturing社は、「AIを導入すれば残業が減る」という幻想を持っていた。しかし、問題の根本原因は「AIがない」ことではなかった。

5WHYSで「なぜ」を5回繰り返した。Why 1(残業が多い)、Why 2(業務量が多い?)、Why 3(業務プロセスが非効率)、Why 4(改善方法を知らない)、Why 5(教育を受けていない)。

根本原因は「専門的な教育・トレーニングの不足」だった。この根本原因に対して、430万円の教育プログラムと1,200万円の業務改善システムを投資した結果、年間1億1,628万円の残業代削減、ROI 698%、投資回収2ヶ月という成果が生まれた。

重要なのは、「表層的な症状」に対処するのではなく、「水面下に隠れた根本原因」を解決することだ。5WHYSで根本原因を特定することで、再現可能な解決策が見えてくる。

「AIに頼るな。5WHYSで『なぜ』を5回繰り返し、根本原因を特定せよ。氷山の一角に対処するのではなく、水面下の根本原因を解決することで、再現可能な成功が生まれる」

次なる事件もまた、根本原因を掘り下げる瞬間を描くことになるだろう。

「5WHYS——Five Whys。『なぜ?』を5回繰り返せ。表層的な症状ではなく、根本原因を特定せよ。氷山の水面下に隠れた真実を見つけることで、再現可能な解決策が生まれる」——探偵の手記より

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