── 属人化が生まれる現場の思考パターン

業務改善の相談をしていると、
必ずと言っていいほど、こんな言葉が出てきます。

「これは人がやったほうが早いんですよ」

一見、合理的な判断に聞こえます。
実際、短期的には正しい場合もあります。

しかし、調査を重ねるほど、
この判断が繰り返される現場には、共通した構造があることが見えてきました。

「早さ」を基準にすると、何が起きるのか

多くの現場では、
業務改善の判断基準がこうなっています。

• 今すぐ終わるか
• 説明がいらないか
• トラブルが起きにくいか

この基準で見ると、
確かに「人がやる」選択は強い。

結果として、
同じ人が、同じ作業を、ずっと担当する
という状態が生まれます。

属人化は、能力の問題ではない

属人化というと、
「特定の人が優秀だから起きる」
と思われがちです。

しかし実際には、

• 例外が多い
• ミスできない
• 説明コストが高い
• 責任の所在が曖昧

こうした条件が重なると、
人に任せたほうが安心という判断が積み重なります。

これは能力の問題ではなく、
業務設計の問題です。

調査で見えた共通点

業界・規模を問わず、
属人化が進んでいる業務には、
次の特徴がありました。

• ファイル形式が多い
• 手順が固定されていない
• 「もし失敗したら困る」業務
• 代替手段が用意されていない

この条件下では、
自動化や分業よりも、
「慣れた人に任せる」判断が最適化されていきます。

AIによる追加考察

「人がやったほうが早い」という言葉は、
実は次の意味を含んでいます。

• 説明する時間がない
• 失敗時の責任を明確にしたい
• 仕組みを考える余裕がない

つまり、
スピードの問題ではなく、余白の問題です。

余白がない組織ほど、
判断は短期最適になり、
属人化は自然に固定化されます。

静かな問い

もし、
「人がやったほうが早い」という判断が、
5年、10年と繰り返されているとしたら。

それは本当に、
最も効率的な選択なのでしょうか。

業務を変える前に、
一度、判断基準そのものを
見直してみる必要があるのかもしれません。

※注記（記事末）

本記事は、定型業務・ファイル処理に関する
業界横断の調査資料およびAIによる追加考察をもとに再構成しています。

トップ3本の並び（推奨）

1️⃣ 業務は、なぜ変わらないのか
2️⃣ 自動化が同じところで止まる理由
3️⃣ 「人がやったほうが早い」は正しいのか ← 今回

👉
思想 → 構造 → 現場判断
この3本で、fukaborieyeの世界観が一気に伝わります。

次はどうしますか？

• 4本目（業界横断・業種比較）
• 4本目（規模別：小規模／中堅で何が違うか）
• それとも LinkedIn用の問い切り出しをこの3本分まとめて作りますか？

ここまで来たら、一気に面を作れます。

2本目同じスタイルに直して書いてください

了解です。
では **2本目を、1本目・3本目と“完全に同じトーン／構造”**にそろえて書き直します。
（＝思想寄り・現場寄り・売らない）

自動化は、なぜ同じところで止まるのか

── 業界を越えて繰り返される業務構造

業務効率化の話になると、
多くの現場で、こんな状況が語られます。

「ここまでは自動化できたんですが、
最後の工程だけは人がやっています」

業種が違っても、
会社の規模が違っても、
止まる場所はほぼ同じです。

自動化ツールは増えているのに

RPA、AI、業務効率化ツール。
選択肢は確実に増えています。

それでも現場では、
同じ工程が手作業のまま残ります。

• ファイルの最終処理
• 例外対応
• 確認・判断が伴う作業

ここで、
自動化は静かに止まります。

よくある説明と、少し違う視点

この状況は、
次のように説明されることが多いでしょう。

• ITに詳しい人がいない
• 現場が変化を嫌がる
• 導入コストが高い

もちろん、それも事実です。

しかし、業界横断で調査を行うと、
別の共通点が浮かび上がってきました。

調査で見えた共通構造

自動化が止まる工程には、
次の特徴があります。

• 例外が多い
• ファイル形式が統一されていない
• ミスが許されない
• 責任の所在が曖昧

こうした条件が重なると、
「最後だけは人がやる」
という判断が、自然に選ばれます。

属人化と自動化停止は、同じ根を持つ

この判断は、
属人化とも深くつながっています。

• 慣れている人がやる
• その人に任せたほうが安心
• 説明するより自分でやったほうが早い

こうした選択が積み重なり、
仕組みを考える余白が消えていきます。

結果として、
自動化は途中で止まり、
人だけが忙しくなります。

AIによる追加考察

自動化が止まる理由は、
技術の限界ではありません。

多くの場合、
「失敗したときの責任を誰が負うのか」
が、設計されていないことにあります。

責任が曖昧な工程ほど、
人が介在する余地が残されます。

これは、
業務そのものの問題というより、
業務設計の問題です。

静かな問い

もし、
自動化がいつも同じところで止まるなら。

それは偶然ではなく、
構造の問題なのかもしれません。

ツールを増やす前に、
一度、止まっている理由そのものを
見直してみる必要がありそうです。

本記事は、定型業務・ファイル処理に関する
業界横断の調査資料およびAIによる追加考察をもとに再構成しています。