データ分析で働き方改革を推進！課題と解決方法を解説

最近は働き方改革の推進に伴い、多くの業界で業務効率化が求められる時代となりました。業務効率化の実施には、さまざまな方法があります。その中でも大きな効果を期待できるのが、データ分析の導入です。しかし、「データ分析ってどういうもの？」「どんな方法があるの？」と疑問に思う方もいるでしょう。そこで今回は、データ分析を活用した働き方改革について解説します。

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データ分析と働き方改革の関係

データ分析は、大規模なデータ群を分析し、そこから知見や洞察を得ることができる手法です。データ分析と働き方改革には、どのような関連性があるのでしょうか。それを知る前に、まずはデータ分析と働き方改革の概要を理解しましょう。

データ分析とは

データ分析とは、データをいくつかの要素ごとに区分けして、成分や構成の詳細をはっきりさせることです。データ分析の結果は、内容や視点が増えることで更に違った情報が返ってくるようになります。デジタル時代を迎え、ありとあらゆるものがデータ化された現代では、それらのデータの分析結果から気づきを得ることで、確かなビジネス戦略を立てることが重要な意味を持ちます。

働き方改革が企業で広がっている

2016年から政府は働き方改革の取り組みを推進しています。ここ数年で、テレワークやDXの導入など、働き方改革へ挑戦する企業が増えてきました。2019年4月に労働基準法が改正されて、時間外労働の上限が設けられたため、働き方改革への注目度は一層高くなっているといえます。

働き方改革が注目される背景

背景には少子高齢化に伴う生産年齢人口の減少や育児や介護との両立など、働く方のニーズの多様化があります。働く人の個々の状況が多様化し、ライフスタイルやニーズに合わせた働き方を通じて、多くの人がより良い将来の展望をもてる社会が求められています。

働き方改革では課題も生じている

働き方改革は政府主導で多くの企業に導入されていますが、そこから生まれるものはメリットだけではありません。労働時間が短くなり、従来のような働き方が不可能になったことで生まれたデメリットも存在します。以下では、働き方改革の課題を解説します。

利益が下がる

働き方改革に対応したオペレーションが構築できていない企業の場合、その推進に労力を費やすあまり、本業の利益が減少してしまうことがあります。単純に労働時間を減らすだけでは以前の利益を保ったまま労働時間を削減することはできませんが、かといって業務効率の改善や生産性の向上を目的とした制度の向上にはコストがかかることがあります。このようなジレンマに陥っている企業は少なくありません。

長時間労働を減らせない

長時間労働の改善は働き方計画の主眼でしたが、未だそれを改善できていない企業は少なからず存在します。この原因としては、人材不足やシステム導入の遅れが挙げられます。コストや企業文化などの理由により、旧態依然とした仕組みから新しいものへの移行が進んでおらず未だに長時間労働を続けている企業も存在します。

業務量が変わらない

働き方改革によって時間外労働は見直されましたが、これによって多くの社員が、これまでと同じ業務を短時間でこなさなくてはならない状況が生まれました。そのため、業務効率や生産性の向上が急務となりましたが、これを仕組みではなく個人の努力で補うような働き方は肉体的・精神的な大きな負担を要します。結果的に、社員のパフォーマンスは低下し、ヒューマンエラーの増加や退職、心の病などの結果につながりかねないため、業務量の削減も働き方改革の課題とされています。

データ分析で働き方改革の課題を解決

ここまであげてきた働き方改革の抱えている課題は、データ分析の導入によって解決できます。分析によってさまざまなデータから知見や洞察を得ることには、以下のようなメリットがあります。

マーケティングに活用できる

データ分析は現状の分析や将来の予測を可能にし、自社のマーケティングを加速させます。データを収集すれば、これまで人力で行っていた自社の市場でのシェア率の把握や、今後の市場の動向や売上推移の予測を、精度を高め実行できます。データを収集し関連性や因果関係を分析することで、より確実性の高い結果を得られ、今後のマーケティング施策にいかせるでしょう。

問題点を明確にできる

見落とされていた自社の問題点や課題を発見できることも、データ分析を導入するメリットです。従来は経験豊富なスタッフがそれらを発見していましたが、人力では特定のスタッフの能力や技術に依存してしまうため、業務の属人化や客観性の欠如などの問題がありました。データ分析を導入し、社内に蓄積されているあらゆるデータを収集・分析すれば複雑な要素からも簡単に新たな洞察を得られます。

迅速に意思決定できる

データ分析によって得られた知見は、企業の意思決定のスピードを高めます。意思決定は現在の自社の状況から他社の状況、さらには市場の全体の動向までさまざまな要素が複雑に絡みあうため、非常に時間がかかることが一般的です。しかし、データ分析を導入すればそれらの情報を素早く処理できるため、結果的に意思決定のスピードを高めることができます。

データ分析で働き方改革を進めるステップ

データ分析で働き方改革を進めるためには、要点を抑えた上で順序よく手順を踏んでいくことが重要です。ここからは、データ分析を行う際の一般的な手順について解説していきます。

目的を明確にする

データ分析の際には、あらかじめ目的を明確にしておく必要があります。目的が定まらないままだと、データ分析の進め方を間違えてしまい、大幅に遠回りをしてしまう可能性があります。

まずは現状の問題点を洗い出した上で、「売上状況を知りたい」「部署の成績を知りたい」など、達成したい目的を検討しておきましょう。もし最初から目的を明確化することが難しいのであれば、最初は売上高増加などの比較的わかりやすい指標に設定し、徐々に目的を明確にしていきましょう。

仮説を立てる

データ分析においては、仮説の構築が必要です。仮説は、データ分析や数字で検証するための拠り所となります。ただし、全ての仮説を洗い出そうとすると膨大な作業量になるため、現実的ではありません。データ分析をして課題を抽出していくことにより複数の仮説の中から優先順位をつけていき、より確度の高い打ち手を絞り込むことができます。現状抱えている課題や問題をYes or No式、複数式などを用いて解答を出せる質問を設定していき、問題解決に貢献しそうな仮説を抽出していくことが重要です。

ツールでデータ分析をする

仮説を構築し、検証に必要なデータが収集できたら、それを分析にかけます。分析された情報は経営戦略の立案や意思決定に役立ちます。この場合、自社の目的に合わせたデータ分析サービスを導入しておけば、あまり人的リソースを必要とせず、効率的に作業が進められるため、積極的にツールを活用しましょう。

働き方改革を進めるならTRYETINGにご相談ください

分析ツールの導入は働き方改革の推進に役立ちますが、分析ツールにはさまざまな種類があり、どれを選べばいいのか頭を抱えている担当者の方もいらっしゃるかと思います。そこでおすすめしたいツールが、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTは、自動化・省人化に役立つデータ分析アルゴリズムをプログラミング不要で利用できるAIツールです。社内にAI人材やデータ分析人材がいない場合でも、安心してご利用できるサービスとなっています。

まとめ

政府が提唱している働き方改革を推進するうえで、業務効率化は欠かせないテーマであり、そのためにデータ分析ツールを導入することは非常に効果的です。データを分析、適切に活用することで、ビジネスに有用な情報を獲得し、あらゆる業務を効率化・自動化できます。働き方改革はDX実現のための手段であり、企業を変えていく原動力となっていくはずです。TRYETINGの「UMWELT」を有効に活用し、自社にとって最適な方法を見つけ、積極的に取り入れてみてはいかがでしょうか。

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