皆さんこんにちは！事業構想×生成AI活用アドバイザー（中小企業診断士）の津田です。

間接部門（人事・経理・営業事務・マーケティングなど）は、製造部門と比べてデータが少なく、生産性改善が後回しにされがちです。しかし裏を返せば、改善の余白が最も大きい領域でもあります。 本記事では、間接部門の現状把握に使う8つのデータ収集ポイントと、収集したデータから改善の方向性を導くプロセスを解説します。

間接部門こそ生産性向上の余白が大きい理由

製造部門は生産管理システムやMES（製造実行システム）によってデータが蓄積されやすい環境にあります。ロット単位の製造時間、不良品数、稼働率——これらの指標は日常的に計測・可視化されています。

一方、間接部門はどうでしょうか。経理担当者が月次決算にかかる時間、営業事務が1件の見積書を作成するコスト、採用担当が書類選考に費やす工数——これらはほとんどの中小企業で数値化されていません。

私自身、システムエンジニアとして製造業の業務システム化に取り組んできた経験があります。その後、転職して事務業務を経験したとき、製造部門と間接部門の「見える化の差」を肌で感じました。

驚いたのは、「なぜこの作業をやっているのか誰も分からない」業務が実在することでした。「こうやれと言われてきたからやっているだけで、意味は誰も分からない」——そういった作業が、日常業務の中に静かに潜んでいます。

製造部門は不良品が出れば目に見えます。しかし間接部門のムダは見えにくいため、長年放置されることが多いです。だからこそ、一度しっかりと「見える化」するだけで大きな改善余地が見つかります。

間接コストは見えにくいですが、人件費・ツール費・機会損失として経営に確実に影響しています。まず現状を数値で把握することが、改善の第一歩です。

間接部門の現状把握に使う8つのデータ収集ポイント

間接部門の業務改善においても、現状の把握・目標の設定・効果検証のためにデータ収集は非常に重要です。以下に、実践で活用できる8つのポイントを紹介します。

① 業務プロセスのマッピング

まず、各部門の業務プロセスを明確にします。どのような作業（タスク）があり、誰がどのような作業を担当していて、どのようなフローで処理されていくのかを把握します。

製造業なら製品の流れですが、事務の場合は書類やデータの流れ（判断・送付・受領・保管・処分・データ変換など）を可視化します。プロセスマップを作ることで、担当者しか知らない「属人的な判断」が浮かび上がってきます。

② 時間トラッキング

各担当者がどれだけの時間をどの業務に費やしているかを記録します。これにより、非効率な業務や時間のかかる業務を特定できます。

また、顧客や案件によって所要時間が大きく変わる場合は、その理由も考察してみましょう。「Aさんへの対応は毎回2時間かかるが、他のお客様は30分で済む」といったパターンが見えることがあり、そこに打ち手のヒントが隠れています。

③ コスト分析

各業務にかかるコストを計算します。人件費だけでなく、使用するツールやサービスのコストも含めて分析します。

特定の人しかできない業務、または標準化されていない業務は高コストになりやすい傾向があります。コスト分析をすることで、「この業務に月◯万円かかっている」という事実が経営判断につながります。

④ サービスレベルの測定

他部門・外部クライアントへの対応に必要な時間と、実際の対応時間のギャップを明らかにします。「目標は当日対応だが、実際は3日かかっている」といったズレを数値化することが重要です。

サービスレベルの基準を設け、現状との差を可視化することで、どこに優先的にリソースを投入すべきかが分かります。

⑤ エラー率・問題発生率

業務過程でのエラーや問題が発生する頻度を記録し、その原因を分析します。ミスの多い業務はリワーク（やり直し）コストが発生しており、実際の工数よりも多くの時間が消費されています。

「先月、請求書の記載ミスが何件あったか」「入力エラーの発生頻度はどの業務で高いか」を追跡するだけでも、改善の優先順位が明確になります。

⑥ 従業員満足度

定期的なアンケートやフィードバックを通じて、従業員の満足度を測定します。間接部門の効率が低いと、担当者の負担が増し、満足度も低下しやすくなります。

「どの業務がストレスになっているか」「どこに改善を期待しているか」を従業員視点で把握することで、実態に即した改善策を立案できます。

⑦ ベンチマーキング

同業他社・他部門との比較や、業界標準・ベストプラクティスと自部門を比較して、改善点を見つけ出します。

自部門の客観的な立ち位置を確認することで、「自分たちは遅れているのか、それとも平均的なのか」が分かります。業界団体の調査レポートや、同業者との情報交換も有効なベンチマーキングの手段です。

⑧ 顧客満足度

内部顧客（他部門）・外部顧客からのフィードバックも重要です。顧客の視点から「どこが遅い・不便・分かりにくいか」を把握します。

顧客満足度調査やヒアリングを行うことで、自部門では気づきにくいボトルネックが見えてくることがあります。「製品は良いのに、見積書の対応が遅い」といった声が、改善の糸口になります。

8つのデータを全部一度に集める必要はありません。まず「一番困っているのはどこか」から始めて、1〜2つのデータを1ヶ月間集めるだけでも、現状が驚くほど鮮明になります。

データから改善の方向性を導く——3つの視点

8つのデータを収集・分析すると、改善の方向性が自然と見えてきます。実践の中から見えてきた3つの視点を紹介します。

データ収集→分析→具体的な改善策→効果測定という継続改善のサイクルを回すことが、間接部門の生産性を着実に向上させる王道です。現状分析の手法についてはこちらの記事も参考にしてください。→ 生産性向上のための現状分析——4つの手法を実践する

生成AIを活用した間接部門の効率化

データを収集・分析したあとは、改善策の実行フェーズです。近年、間接部門の効率化において生成AIは大きな力を発揮しています。

生成AIを業務改善に活用する具体的な実践ガイドはこちらをご覧ください。→ AIを活用した業務改善の実践ガイド

よくある質問

Q. データ収集のために特別なツールは必要ですか？

特別なツールは必須ではありません。最初はExcelやGoogleスプレッドシートで十分です。時間トラッキングであればToggl TrackやClockifyのような無料ツールも使いやすいですが、まずは「1週間、各業務にかかった時間を手書きでメモする」だけでも有効なデータが得られます。ツール導入は、データを継続収集する必要性を実感してから検討するので遅くありません。

Q. 少人数の会社でも8つのデータをすべて集めるべきですか？

一度に全部集める必要はありません。「今一番困っている課題」から逆算して、関連する1〜2つのデータから始めることをお勧めします。たとえば「ミスが多い」という課題があれば⑤エラー率から着手し、「対応が遅い」という声があれば④サービスレベルの測定から始めます。小さく始めて成果を実感してから範囲を広げていくアプローチが、現実的で続けやすいです。

Q. 間接部門の改善は現場の抵抗が大きいですが、どうすればよいですか？

抵抗が生まれる原因の多くは「自分の仕事を否定された」という感覚にあります。データ収集の目的を「評価・査定のためではなく、働きやすい環境を作るため」と丁寧に伝えることが大切です。また、従業員満足度（⑥）のデータを最初に収集して「改善の起点はあなたたちの声」という姿勢を示すと、現場の協力が得やすくなります。小さな改善でも成果を共有し、「変えることでむしろ楽になる」という体験を積み重ねることが、継続的な改善文化の醸成につながります。