総合社長が喜ぶ「働き方改革」の末路
「働き方改革」の御旗の下、「残業ゼロ」や「早帰り」といった掛け声は心地よいが、仕事のやり方、進め方、あるいは捉え方や考え方を変えずに、単に就業時間を短くしただけでは、生産性は下がる。だが、仕事量が減らず売上減も許されない中で、社員が残業してもしなかったことにすると、皮肉にも見かけ上の生産性は向上する。「働き方改革の成果だ」と社長も喜ぶ。こんな状況にあるのが今の働き方改革の実態ではないだろうか。
そもそも生産性とはシンプルに言えば、製品やサービスなどの「付加価値」をヒト・モノ・カネといった「投入資源」で除したものである。「生産性＝付加価値÷投入資源」であり、分母を減らすか、分子を増やすかすれば生産性は上がるはずだ。ただ実際には、分母を減らす＝投入資源を減らす施策には取り組んでも、分子を増やす＝付加価値を上げるための施策は往々にして後手に回っている。
ではどうすればいいのか。ここにITが絡んでくる。「守りのIT」「攻めのIT」という言い方をするが、生産性に関して言うと、投入資源を減らすためのITが「守りのIT」、付加価値を上げるためのITが「攻めのIT」と言える。ただいずれにせよ、汎用人工知能が登場すれば状況は変わるかもしれないが、現状では仕事にITを活用するために仕事の定量化が必要である。
守りのITは定量化されている仕事（ルーチン化できる仕事、オペレーショナルワークとも言い換えられる）にITを活用して効率化やコスト削減を実現することと言える。一方、攻めのITの場合、これまで定性的だったことを定量的に捉えなおして効果を上げることが、ITを活用する意義になるだろう。ただ個々人の仕事には、定量化できる／できない仕事が入り混じっている。そして定性的と思われている仕事でも、分解すると定量化できる部分もある。それらを明らかにするためにはまず仕事の「見える化」が必要であり、これが働き方改革の第一歩となる。
日本人は定量化が得意なはず
興味深い調査がある。OECD（経済協力開発機構）が2013年に公表した国際成人力調査（PIACC、ピアック）という国際比較調査では、24カ国・地域の16歳から65歳を対象に、読解力、数的思考力、ITを活用した問題解決能力などのスキルを調査・比較している（国立教育政策研究所の関連ページ）。それによると、日本人の数的思考力は1位だが、ITを活用した問題解決能力は12位に後退する。
そしてPIACCは、就業者という切り口でも調査しており、日本の就業者は「職場における読解力と筆記力の使用頻度がOECD平均と比べて高い一方、数的思考力、ICTスキル、問題解決能力の使用頻度はOECD平均と比べて低い」とまとめている。
PIACCでは、数的思考力を「成人の生活において、様々な状況の下での数学的な必要性に関わり、対処していくために、数学的な情報や概念にアクセスし、利用し、解釈し、伝達する能力」、ITを活用した問題解決能力を「情報を獲得・評価し、他社とコミュニケーションをし、実際的なタスクを遂行するために、デジタル技術、コミュニケーションツールおよびネットワークを活用する能力」と定義している。数的思考力を簡単に言うと、定量化する能力だと言える。記者にとって卑近な例で言えば「なる早で記事よろしく」ではなく、「17時までに執筆して査読に回して」ということだ。
日本の就業者は数的思考力は高いものの、仕事に数的思考力を生かしていないということは、仕事が定量化されていないということだ。すなわち仕事におけるIT活用が進みにくい状況にあるとも言え、そのため、ITのスキルやそれに伴う問題解決能力も低い、という結果が導き出されたと考えられる。
仕事に数的思考力を生かしていない背景を考えると、根拠があるわけではないが、直接的な表現を避けたほうが優しく感じられる日本語そのものに起因する問題、終身雇用を背景に個々人のスキルは何となく分かっているという職場の状況などが思いつくが、少子高齢化に伴う労働力不足や、外国人労働者の受け入れなどで多様化していく職場の状況などを鑑みるとそうも言っていられない。
3つに分かれる仕事のタイプ
少し話が逸れたが、仕事の「見える化」に話を戻そう。
「見える化」に関して先日興味深いセミナーに参加した。マニュアル作成ツールを開発するスタディストの取締役COOである庄司啓太郎氏が講師を務める仕事の「仕組み化」についてのセミナーだ。同氏は業務改善コンサルタントとして様々な業種の企業のコンサルティングに携わっている。
庄司氏は、仕組み化には「見える化」「標準化」「マニュアル化」「ツール化」の4つのステップがあるとし、最終的に自動化／半自動化できる仕事、自動化できない仕事を切り分けていくと説明する。
自動化／半自動化できる仕事はITの活用が期待できる部分だ。ITを活用することで省力化・効率化し、生産性における「投入資源」を減らしていく。一方、それによって浮いた時間で、自動化できない仕事にこれまで以上の時間や人手が割けるようになる。つまり「付加価値」をこれまでより多く生み出すことにつながる。
自動化できる／できない仕事を切り分ける上で最初にやらなければならないのが、仕事の「見える化」だ。この段階で仕事を3つのタイプに分ける。3つのタイプとは「A：感覚型業務」「B：選択型業務」「C：単純型業務」である。
Aの感覚型は、長年の経験や知識を基に、瞬間的かつ感覚的に高度な判断を必要とするクリエイティブな仕事、Bの選択型はいくつかの限られた選択肢の中から最適なものを選ぶ仕事、Cの単純型は誰がやっても同じであるべき仕事である。
この中でBの選択型とCの単純型は標準化し、マニュアル化やツール化できる仕事であり、自動化、半自動化の対象となる。一方、Aの感覚型は無理に標準化、マニュアル化をせずに、その仕事を伝える際は、例えば事例化するなどしてやり方を共有する。庄司氏がこれまでコンサルティングをしてきた中で、このAとB＋Cの比率は、「どのような業種の企業でもおおむね2:8になる」という。つまり仕事の8割はもっと省力化、効率化できるということだ。これがデスクワークであれば、「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」による自動化ができる仕事かもしれない。
この「見える化」は、定量化できる仕事／できない仕事を切り分けることであり、定性的な仕事を見直す契機にもなる。これまで定性的と思われていた仕事が実は「見える化」によって「選択型」や「単純型」に分類できることもあるという。さらには企業の方針によっても変わってくる。例えばある企業は、誰でも同じ価値を顧客に与えられるようにするべきとの考えから、仕事をあえて「単純型」に区分し、属人化の排除を徹底しているという。
現状は働きやすさの実現に重きが置かれているように見える働き方改革だが、それだけだと冒頭で述べた通り生産性は下がる、あるいは見かけ上は上がったように見える状況になりかねない。一方、前述のようにPIACCでは、日本の就業者の数的思考力、つまり定量化する能力は調査対象の24カ国・地域の中で最も高いという結果が出ている。働きやすさと生産性向上が両立した働き方改革の成功の素地はある。