― サービス業の生産性を劇的に向上させるオートメーション戦略 ―
少子高齢化が進む日本では、「人手不足」はもはや一時的な課題ではなく、構造的な現実です。
特にサービス業では、人が減る一方で顧客の期待は高まり続け、現場は慢性的な疲弊状態に陥っています。
しかしEyesaacが現場支援の中で見てきたのは、悲観すべき未来ではありません。
人手不足を嘆くのではなく、“人が価値を生み出す時間”を取り戻す設計へと変えれば、
生産性は劇的に向上します。
その鍵が、「オートメーション＝自動化」ではなく、「知的生産の再構築」です。
① 「自動化＝省人化」という誤解
多くの企業が「自動化」を“人を減らす手段”と捉えています。
しかし、真に価値を生むオートメーションとは、“人の判断を補完する仕組み”です。
McKinseyの2024年レポートによると、
AIとRPAを組み合わせた企業の約68％が、業務削減ではなく新規サービス創出に成功しています。
つまり、自動化の目的は“削減”ではなく、“創造”。
Eyesaacではこの考えを「Productive Automation（生産的自動化）」と定義しています。
② サービス業における3つのボトルネック
1️⃣ 情報の非構造化：
現場の知見が人の頭の中にしかなく、データ化されていない。
2️⃣ 属人的な判断：
「ベテランの勘」に依存し、マニュアルでは再現できない。
3️⃣ 多重業務構造：
接客・事務・報告など、1人が複数の役割を担っている。
この構造を変えない限り、AIやRPAを導入しても“デジタル化された非効率”が残るだけです。
③ オートメーション導入の3ステップ
Step 1：観察と分解
現場の動きを「時間単位」で可視化し、どの作業が価値創出につながっていないかを定量化。
Step 2：優先順位付け
“速く終わる作業”ではなく、“判断負荷の高い作業”から自動化する。
AIによるレポート生成やスケジューリング支援はその好例です。
Step 3：再設計と育成
自動化後に余った時間を「創造」「接客」「改善」に再配分。
これにより、人の仕事が“付加価値の中心”に戻ります。
Eyesaacではこのプロセスを“Re-Design Loop”として体系化しています。
④ 成功事例に見る「人×テクノロジー」の最適バランス
・ホテル業界：AIチャット＋人間のホスピタリティで問い合わせ対応時間を60％削減。
・小売業界：需要予測AIにより、在庫ロスと発注作業を半減。
・介護分野：IoTセンサーが見守りを担い、職員がコミュニケーションに集中。
どの事例にも共通しているのは、「人を置き換えない」「人の時間を取り戻す」という発想です。
⑤ 経営が考えるべき「オートメーションのKPI」
導入の目的を「削減コスト」ではなく「価値創出時間」に設定する。
たとえば、
- 顧客接点時間の増加率
- 現場改善提案件数
- 新サービス企画数
といった“創造的生産性”を測る指標が、これからのKPIになります。
自動化は最終的に「働く人が何に時間を使うか」を再定義する行為です。
まとめ ― Eyesaacの視点
オートメーションとは、テクノロジーの話ではなく、人間理解の話です。
業務を効率化することより、人の知性が活かされる環境を再構築すること。
Eyesaacは、AI・RPA・プロセスマイニングを統合した「知的自動化フレームワーク」により、
企業が“人が主役の生産性革命”を実現できるよう支援しています。
人手不足の解決は、テクノロジーではなく、
人の価値を最大化する経営デザインから始まるのです。
引用元・参考文献
- McKinsey (2024): The Future of Work Automation Report
- Forrester (2024): RPA and Human Collaboration Trends
- EY (2024): Service Sector Productivity Insights
- Eyesaac Intelligent Automation Framework (2023–2025)
