業務改善の第一歩は“分ける”ことだった

業務改善というと、「新しいシステムを導入する」とか「AIを使う」といったイメージが強いかもしれません。
でも私自身の体験を振り返ると、最初の一歩はもっとシンプルなものでした。

それは、“分けて考える”ことです。
特別なスキルではなく、ただ流れを小さく区切ってみる。これだけで改善がぐっと進みやすくなります。

ゴールを決めてから流れを作る

以前は目の前の作業をとにかく進めてしまい、「結局なんでこんな回り道をしたんだろう」と後から気づくことがよくありました。

今では、まずゴールを決めてから進め方を考えるのが当たり前になっています。たとえば最近、NotebookLMにデータを入れたときも、「最終的にどう検索・整理できるようにしたいか」を先に考えてから設計しました。
そのときに決めたゴールと分け方は、ざっくり言うとこんな感じです。

ゴールを先に決めると、「何を基準に情報を分けるか」が自然と見えてきます。NotebookLMを試したときも、データの粒度や区切り方で後からの探しやすさが大きく変わると実感しました。

これは日常生活でも同じです。
たとえば「旅行に行く」という一言も、実際には「北海道に行く」とゴールを決めて、航空券を取る・ホテルを予約する・荷物を詰める…と工程に分かれていますよね。
（余談ですが、私は北海道が好きで、食べ物も美味しいし、緑が多いところも気に入っています）

業務もこれと同じで、「入力／処理／出力」に分けると改善ポイントが見えやすくなります。

改めて感じたのは、「ゴールが決まれば、あとはどう情報を分けるかで進め方が変わる」ということでした。
上記のNotebookLMに入れるデータも、粒度や区切り方によって後からの探しやすさが大きく変わりました。

なぜそんなことを意識するようになったかというと、AIを業務に活かすには“業務分解”の考え方が欠かせない、と感じているからです。そして、自分だけができるのではなく、チームメンバーにもわかる形で伝えられることが大事になります。NotebookLMの試行錯誤は、その「分ける」感覚をどう伝えられるかを考えるきっかけにもなりました。

業務を分けて書き出すと

実務で分解するなら、以下のように「入力」「処理」「出力」の3つに分けて書くだけでも、かなり整理されます。

「ここは面倒だから自動化できそう」「ここは人が判断する必要があるな」
といった改善ポイントが自然と見えてきます。

まず“揃える”から始める（正規化）

例えば、エクセルで計算しようとしたのに、表記ゆれで「エラー」が出た経験はありませんか？私は何度もありました。

だからこそ、最初に「揃える」ことを習慣にしています。
数字の符号（ + や - ）を統一したり、名前の表記を揃えたり、不要な列を削除したり。

これだけで計算エラーが減り、後から探すときも迷わなくなります。
専門的には「正規化」と呼ばれますが、要するに “最初に整える”ということです。

例外対応に振り回されないために「区切る」

改善を進めていると必ず出てくるのが「例外対応」です。
私も以前は、例外に出会うたびに全体の流れを止めてしまい、結果として手戻りが増えて余計に時間がかかっていました。

しばらくはそこが悩みどころでしたが、
「全体を短い単位に区切って、実装とチェックを回す（スプリント）」方法を試してみたら、状況が変わりました。
どこが詰まっているのかが見えやすくなり、手戻りも減り、結果的に実装スピードも上がったのです。

この考え方は、エンジニアさんたちがどのように実装を進めているのかを読んだ記事から、ヒントを得たものでした。

「まずは区切って → 実装→例外は次の区切りにいくその前に対応」
これだけでストレスがだいぶ減りました。

AIへのプロンプトも“区切る”と楽になる

そして不思議なことに、この“区切る”発想はAIとの付き合い方にも効果的でした。長いプロンプトで質問していた頃よりも、短い単位でのプロンプトのほうが、誤回答に振り回されることも減ったのです。

まとめ

業務改善の第一歩は、いきなり大掛かりなシステムやAIではありません。
「ゴールを決める」「分ける」「揃える」「例外」
これらを意識して、業務を小さく分けてみるだけで、改善の芽が見えてきます。

私自身も「面倒だからやめたい」と思った作業を分けてみたことで、自動化につながり、ぐっと楽になりました。
これは誰でも今日から始められる、業務改善の一番シンプルな方法だと思います。

次回は、実際にSlackの質問ログを分けて整理してみた体験です。
情報を分けて整えることがAI活用の入口になる、そんな実感を共有できればと思います。

▼このnoteについて 
仕事や卓球、日常の違和感の中にある
「判断の瞬間」を分けて考えています。

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