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※本トピックは、withコロナの2020年11月に公開しました。
恒例の質問からで恐れ入ります。
皆さんは今、職務上の役割：ロールをいくつぐらい担当されているでしょうか？
皆さんの稼働時間は、そのロールやタスク単位で記録・集計され、月次や四半期単位で振り返りを行うなど、スキルや生産性の向上に寄与するための客観的なデータとして活用されているでしょうか？
私を含め、多くの方の答えが No だと思います。
令和元年、2019年4月から順次施行された「働き方改革関連法」ですが、ネーミングの割りに中身は過去の法令の是正が中心で、生産性やGDPの向上に直接寄与できそうな政策は盛り込まれていないように見受けられます。
もちろん、過重労働や所得格差の是正は他人事ではなく、すべての社会人が真摯に考えるべき国家的な課題ですから、そこをきっちり押さえていただくことには価値があるでしょう。
でも、せっかく「働き方改革」という崇高なビジョンが掲げられたわけですから、事業成長やイノベーション創発につなげられるよう、他人事ではなく自分ゴトとしてこの機会に考えてみようではありませんか。
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働き方改革関連法の施行後に最も大きな変化をもたらしたのはwithコロナと言われており、2020東京オリンピックの開催に伴う公共交通機関の混雑緩和を目的に推奨された「テレワーク」（在宅勤務）が、withコロナによって一気に一般化し、その現象は「働く場所改革」と呼ばれるようになりました。
2020年東京オリンピックとテレワーク｜日本テレワーク協会
ここで一つ、日本で興味深いことが起きたのが「テレワーク」と「リモートワーク」という2つの言い回しが共存している様子ではないでしょうか。
テレワーク, リモートワーク - 調べる - Google トレンド
近年、官公庁によって推奨された「テレワーク」に対し、主にIT脳に侵された人たちの間で広まった感のある「リモートワーク」ですが、英語的には異なる意味合いがあることは割と知られていないようで、私が聞いた言葉の定義は下記のようなものでした。
▼テレワーク
オフィス勤務者が、オフィス以外で作業すること。
▼リモートワーク
遠隔地や障碍者採用、介護休暇中などの在宅勤務者が、オフィス出勤を必要とせずに作業すること。
テレビのバラエティー番組に出演するタレント（テレビ局のオフィス勤務者ではありません）などが「リモート出演」しているのを見て「リモートワーク」が一般的なのかと思いきや、実際にはオフィス勤務者だったビジネスパーソンの多くが「テレワーク」しているわけですからややこしいことこの上ないですね。
「リモートワーク」をIT脳と形容した背景ですが、2000年代にブロードバンドが家庭に普及し、2010年代に4Gが普及するまでの日本で、社外から社内のネットワーク資源にアクセスるするには「RAS：Remote Access Server（Service）」と呼ばれるネットワーク機器を利用していた時代があり、当時のITインフラを知っているオジサンたちは「リモート」と呼びたがる節があるようです。
また、「テレワーク」の“tele”を電話：telephoneの略と解釈してしまっている人も少なくなさそうですが、tele＝離れた所を表す「テレポーテーション（瞬間移動）」のような言葉とつなげて覚えておくとよさそうです。
さらに、米国在住の友人とチャットしていた時にそんな話しを振ってみると、「WFH：Work from Home」（在宅勤務）という極めて分かりやすい呼称がポピュラーだそうですから、「telework」はまだよいとして「remotowork」が通じにくいらしいことは頭の片隅にでも留めておかれるとよいでしょう。
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そんな「テレワーク」が普及しつつある日本で生まれた功罪の光の部分は、何といっても「移動時間の低減」でしょう。
国土の広い米国では、大都市のオフィスに出勤することなく直行直帰で営業する「セールスレップ：Sales Representative」と呼ばれる成果報酬型のセールスパーソンや、コールセンター／サポートセンターの「在宅スタッフ」といったワークスタイルがすでに社会的認知を得ており、Skypeなどのチャットツールを使ったオンライン会議やビデオ会議も一般化していました。
ところが日本の場合は、戦後の“集団就職”や現代でも続く“新卒一括採用”といった高度成長期の風習がそのまま残り、国内の隅々にまでネットワークインフラが整備された平成の時代になってもまだオフィスに出勤すること＝仕事をすることという認識が一般的で、テレワークもリモートワークも遅々として普及しない状況が続きました。
例えるなら、「会社に行く」＝出社する人の方が「仕事に行く」＝勤務する人より多い？といった意識が浸透していたとも言えるのではないでしょうか。※「就職」と「就社」の違いと同じですね。
そんな日本を尻目に、米国と同じく国土の広い中国やIT先進国の韓国でもビデオチャットなどを使ったオンライン会議は一般化していたことから、国際競争上のデジタルリテラシーの遅れは、あきらめに近い状況にありました。
ところが令和になって突然、2020東京オリンピックを契機としたテレワーク推進の狙いとは別の理由：withコロナによって、東京をはじめとする大都市からは平日朝夕の通勤ラッシュが見事に消えました。（11月現在、だいぶ復活しつつありますが。）
また、主として営業職のような外勤の人たちが取引先への訪問を繰り返すこともなくなり、日本でもようやくWEB会議が普及し、新しい“当たり前”になりつつあることが、都市部における公共交通機関の減収となって表れています。
一方で、功罪の闇の部分として生じた恐ろしい現象の一つが、テレワーク中の作業を監視しようとする動きではないでしょうか？
もちろん、ネットワークセキュリティの観点から、PCの誤操作などによる機密漏洩を防止する手段を講じることは必然でしょうし、働き方改革でも明示された「労働時間の客観的な把握」という観点からも、在宅勤務だからこそ見過ごされやすい過重労働を防止する施策を実装していくことは有用かと思います。
でもそれは、テレワークであろうがオフィスワークであろうが、働く場所に関わらず対策されてしかるべきことでしょうし、それでなくても「VPNが重くて使い物にならない」というネットワークインフラの問題が顕在化した中で、監視ツールの負荷を加えることは優先度が高い施策とは考えにくいものです。
先のトピック「IoTに関する考察」でも記しましたが、そんな管理偏重の風土が蔓延してしまっているのなら、まずはその風土を変革することを働き方改革の第一歩と位置付けてみられるとよいのではないでしょうか。
さらに、この働き方改革を事業成長やイノベーションにつなげていただく着眼点の一つとして、「労働時間の客観的な把握」を一歩進め、「タスク配分を見直すための稼働時間の分析」を提案させていただきたいと思います。
働き方改革で言われる「労働時間の客観的な把握」については、主として出退勤の時刻を記録する勤怠管理システムのデータが用いられ、テレワーク／リモートワーク中の従業員もオンラインでボタンをクリックすることで、出退勤時刻が記録されるのが一般的かと思います。
その昔、オフィスの入り口にあった紙の出勤簿に記帳していた時代（来客名簿とよく間違えられました）があり、それがタイムレコーダーにガッチャンと打刻できるようになったぐらいのところまで、出退勤時刻を手入力で転記・集計していたことをご存知の方はだいぶ少なくなってしまいました。それが90年代から00年代の間にタイムレコーダーがネットワークに接続され、出退勤の打刻データが自動的にサーバーに送られて自動集計できるようになったわけですから、デジタライゼーション以前のデジタイゼーションまではどうにか一般化したと言えるでしょう。
ところがその先、出退勤の間の稼働時間については、誰がどんな作業に何時間費やしていたのか、客観的データを把握されている組織は多くないのではないでしょうか？
もちろん、当社もしかりです。
一部、顧客向けの人的サービスに関わるメンバーは製造原価を集計するために案件別の稼働時間を記録することが必須となっていますが、他の職務に従事する、例えば本社・コーポレート部門のメンバーなどは、どの部門の誰の問い合わせに対応したのか、年末調整や決算事務にどれぐらいの時間を費やしているのか、それこそ客観的に把握する仕組みのないまま過ごしています。
以前のトピック「MAやSFA・CRMの導入失敗をリカバリーするKSFはLTV」でご紹介したように、タスク管理やプロジェクト管理ツールを使って、全従業員の稼働時間を集計して生産性向上を果たしている組織があります。
その目的は、監視・管理＝Administration にあらず、従業員個々人の強みにフォーカスした適所適材の人材配置が柔軟に行えるよう、人材を活用＝Managementすることを主眼にしたものです。
このような稼働データの具体的な活用例として、営業部門の生産性向上を実現したケースをご紹介しましょう。
法人営業モデルの営業部門でしたから、プレゼン前の数日は提案に関わる複数名が過重労働状態となることは当たり前でした。その結果、コンペを勝ち抜いて晴れて受注となれば多少なりとも報われるというものですが、そうは問屋が卸しません。
徹夜をしようがしまいが商談化してからの受注率が高まることはなく、低くない離職率に悩まされていた組織での出来事です。
まず取り組んだのは、ちょうど立ち上がったデータ分析サービスのモデルケースとして、SFA：Sales Force Automation（営業支援システム）に蓄積されたデータから受注・商談プロセスの勝ちパターンと負けパターンを類型化するというテーマでした。
結果は惨憺たるもので、そもそも統計的に有意と言えるほどのデータ量がまずなかったこと。さらに、受注できた案件に対して失注・敗戦案件は何倍もあるわけですから、勝ちパターンかと思いきや大きな差異のない内容で負けている案件も多々あるなど、担当していたベテラン・データアナリストの目のクマは今でも忘れられません。
ただ、そのベテランは簡単には仕事を放り出しませんでした。
後付けで考えれば誰もが理解できる話しですが、勝ちパターンなるものは案件の内容ではなく、案件の営業担当者によって差異が生じていることが見えてきたのです。
目のクマは変わらないものの、データアナリストの目に輝きが戻ります。
SFAに登録されていた個々人の稼働分類を軸に横並びにしてみると、勝てる営業担当は顧客折衝も資料作成もバランスよく配分されていたのですが、なかなか勝てない営業担当は稼働配分のバラツキが大きく、例えば顧客に張り付いていることが多かったり、逆に資料作成ばかりに時間を割いていることが多いといった個人別の差異が客観的に把握できたわけです。
記憶の範囲ですが、この3パターンをわかりやすく円グラフにしてみます。
・勝てる営業担当者A／稼働配分のバランスが良い
・昭和型の営業担当者B／営業はお客様と会ってなんぼや
・平成型の営業担当者C／根拠を持ったキレイでわかりやすい資料が命
ケーススタディとしてわかりやすいように、ちょっと極端に振った円グラフにしましたが、皆さんの組織でこのような現象が起きた時に、どのような指導・マネジメントがなされるか、ぜひ想像してみてください。
例えば、ここでBに対して「もっとアウトプットにも時間を割け！」とか、Cに対して「もっとお客様と話しをして来い！」と叱咤激励しても長続きはしないでしょう。
それぞれの担当者は自らの目標達成のためによかれと思って行動した結果ですから、ちょっとした修正を加えてもしばらくすると元の常態に戻ってしまうことは想像に難くありません。
営業部門長と配下のリーダーたちはそれまでのマネジメントを反省しながら喧々囂々の議論を経て、最も合理的と思われる一つの結論に辿り着きました。
これが部門長とリーダーたちが導き出した結論です。
それまでの営業部門は、業種知見を必要とするために産業分類：インダストリーカットのグループ／チーム編成がまずあり、新卒は欠員チームから順繰り配属、キャリア採用は経験に応じて配属といった体制で、一人ひとりが多能工として適材適所の観点で配置され、担当業種のリストと売上目標を分担するのみでした。
前述の円グラフはその結果生じたバラツキだったわけで、まずは各営業チームの中に下図のような相互補完型のバディ制度を取り入れます。
旧来型の「適材適所」から、顧客中心のチームセリングに必要な要素をバランス配置する「適所適材」へ、チームの編成方針を180度変えたのです。
大雑把に言えば、
という個々人の強みが活かせる役割分担によって、営業部門内の人材配置再編成に着手したのです。
もちろん、一斉移行には営業活動の停滞を招くリスクがありますから、小規模のテスト運用から着手します。
前述のように顕著なバラツキがあった1チームと、そこそこのバラツキがあるもう1チームをモデルケースとして、部門長とリーダーが同席する個別面談でその意義の理解と意欲を引き出した上で、テスト運用を開始します。
役割分担がなされたからと言って、例えば提案資料作成のためには顧客面談による与件ヒアリングへの同席が必要でしたし、複数案件の資料作成が同時並行で進む時には、顧客折衝メインであっても自ら手を動かすことが必要になってきます。
個々の強みを活かすためのチーム編成でありながら、それぞれの弱点を相互に補完するというチームビルディングが、必然的に行動に現れるようにもなってきました。
その成果は3ヶ月ほどで、テストしている2チームで多少の差異はあったものの見事に顕在化しました。
3ヶ月のテスト期間で得られた成果と知見をテーマに掲げ、営業部門全体に同様の再編成を拡大し、計6ヶ月で前年同期比の受注率が10％も向上し、平均受注リードタイムの短縮という副次効果まで得られるに至ったのです。
チーム編成の考え方はシンプルで、個々人の志向や行動パターンにバラツキがあったとしても、その総和がバランスされていればよいという明確な基準で運用できるようになりました。
まさしく、一本の矢より三本の矢を束ねた方が強いということが、単なる結果だけではなく再現性を持ったプロセスと共に実証されたわけです。
次年度からは営業部門全体としてのKGI-KPIも180度方向転換し、それまで脈々と受け継がれてきた個人別の売上至上主義という、属人化と離職率悪化につながりやすい昭和スタイルに決別しました。
営業部門全体の販売生産性がKGIとなり、個々のチームの戦略に応じて選択できるよう複数用意されたKPIは、個人ではなくチーム単位で仮説検証を繰り返しながら運用されるように変わりました。
営業企画・推進セクションを含めた部門全員の年間総労働時間に対する一人あたり・一時間あたり売上という、付加価値生産性がKGI：共通目標になったのです。
“一時間あたり”という労働生産性指標を盛り込んだのには理由があります。
冒頭に紹介した「プレゼン前夜の徹夜作業」に代表されるように、営業職に適用された“裁量労働制”に名を借りた過重労働は常態化しており、当時社会問題化した外食産業の「名ばかり店長」と同様に離職率悪化の直接的な要因が、チームセリングによって取り除かれます。
例えば、客先訪問で与件の細かな修正を聞き出したものの、属人化営業では商談後のカフェや帰社後のオフィスで資料を修正しなければならなかった工数が不要になります。商談後に内勤担当に電話をして「こないだ作ってもらった○○社の提案書、〇ページの△△を▲▲に修正願います。」と伝えればよくなり、帰社後には修正後の資料が、当該提案の共有フォルダーに保存されているわけです。
それに合わせ、内勤型のスペシャリストが対象になるナレッジマネージャーが営業推進セクションに新設され、営業本部のあった東京以外のエリア営業もすべて網羅して、常に提案品質を改善・向上させるサイクルが回り始めます。
顧客にとってもこの再編成は少なくないメリットがあり、評価を受けました。
それまで、商談に関する連絡は担当者一人とのやり取りでしたが、外勤担当が不在でも、商談内容をわかってくれている内勤が少なくとも一人はオフィスにいるわけですから、ちょっとした連絡のために電話する際に外勤担当が外出中でも内勤担当との間で用件を済ませられるので連絡を待つ必要がなくなります。
昭和の頃にベテラン営業事務がカバーしてくれていた役割を、チームセリングによって再現できたのです。
もちろん、顧客の比較検討と意思決定あってこその受注率や受注リードタイムですから限界があることは確かです。
とはいえ、受注＝顧客の評価あってこその成果ですから、受注プロセスで生まれた信頼関係に基づいて、受注後に顕在化した新たな問題を解決するクロスセルやアップセルもスムーズに理解・納得を得られることで、LTV：顧客1社あたり利益も着実に向上していく好循環サイクルが定着していきました。
今でこそ、「働き方改革」や「セールス・イネーブルメント」といったキーワードが広まっていますが、今から15年前の物語ですからそんなに難しいことを成し遂げたわけではないことがご理解いただけると思います。
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本セミナーは、システム間データ連携を実現する際、データ鮮度や精度の問題およびデータ加工・更新・ロード時間等、運用時間の逼迫の問題でお悩みのお客様に、実際の製品に触れていただける、またとない機会です。
ご紹介したのは営業部門という成果主義の最たる組織でしたから効果も測定しやすかったと言えますが、生産・サービス部門はもちろんのこと本社・コーポレート部門でも、稼働データの活用による人材配置の最適化と生産性向上は、前述のように戦略的なアプローチによって実現可能なはずです。
例えば、「3M（スリーエム）の15％ルール」や「Googleの20％ルール」のように、稼働時間の何％かを調査研究活動に割り振るといった運用から着手してみるのもよいでしょう。
先にご紹介した「MA-SFA-CRM」トピックだけでなく、「ERP再構築」のトピックに掲載したビジネス・トランスフォーメーションのアプローチですね。
ビジネストランスフォーメーションのアウトプットの中で、ITプロジェクトのビジネス要件を明示してもらう
親プロジェクトの「ビジネストランスフォーメーション」からは、業務分析の結果として導き出されたビジネスプロセス（実際には業務フローとデータフロー）の before/after と共に「JD：Job Description（ジョブディスクリプション：職務記述書）」をアウトプットしてもらいましょう。リンク先のWikipediaにも記載されているように、“人ではなく「ポスト」に用意されている文書”ですから、旧来型の“適材適所”という考え方も“適所適材“に変革していくことが求められます。
なお、有効なJDを作るために忘れてならないことは、対象者全員が網羅された「スキル（技能）マップ」と、組織ごとに必要とされる職務一覧「ロール（役割）マップ」がセットで必要になることです。
2000年代に多くの日本企業が雪崩を打って導入した「成果主義」が成果を出せないまま放置されているのは、組織横断で成果を評価するために必要な社内標準が定義されていないことに起因すると言われていますから、ビジネストランスフォーメーションの before/after を検証する意味でも、また、「ジョブ型雇用」や「同一労働・同一賃金」というトレンドに後れを取らないという意味でも、親プロジェクトのアウトプット：成果物の中で、重要な位置を占めるものになるでしょう。
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働き方改革をただの残業抑制策や働く場所改革に留めてしまうのは、本当にもったいないことだと思います。
その歩みを一歩進めて、人材配置方針の見直しや稼働配分の最適化などによって付加価値生産性の向上が果たせれば、ようやく改革と呼べるものになるのでしょう。
生産性向上はルールではなく仕組みと仕掛けで果たす。そんな方針を掲げていただけるとよいのではないでしょうか？
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Waha! Transformer の利用者像から見えた！データ活用・分析人材の視野と視座
Webメディアのビジネス＋IT主催「データ活用・分析 2022 冬」で講演したプレゼンテーション・スライドです。
マーケティング部門をはじめとするビジネス人材向けのカンファレンスにつき、内容についてはツールよりもデータ分析に取り組む人材や、データドリブン経営を推進するための組織・風土について、Waha! Transformer をご利用いただいているお客様から学んだことを中心に紹介しています。
フランスの経営大学院INSEADのスペンサー・ハリソンらは、離職率の高いコールセンターの新入社員を対象にした研究で、好奇心が社員にもたらすメリットを明らかにした。
好奇心の強い従業員は勤務を始めると、同僚から有益な情報を引き出し、顧客の問題に対処する能力が目に見えて向上していた。
「働き方改革」に向けたIT投資の方向性について、「大きく増加」「やや増加」と回答した比率が合計60.2％で、他の設問項目と比較して最も高い割合となった。
80％の時間は現在のために使いましょう。頭を水上に保ち、収益を上げ、目の前にある道をたどるのです。うまくいけば、その道を行くことに情熱を感じるかもしれません。 それでもまだ20%の時間は残っています。Googleと同じように、その20%の時間は自分自身と未来のために使ってください。将来本当の見返りが見つかるかもしれません。
自由と自律はイノベーティブな人財を育成するうえで不可欠な要素ですが、それを含めて人事部が人財を管理するという考え方はもう古い。人財管理や労務管理という言葉自体に、私は違和感を覚えます。資質や能力はともかく、人間を管理してはいけない。社員一人ひとりが自律性をもって動いて、力を発揮できる環境を整えることが、いま人事に求められることです。
上田：D要件として「データ連携・共有」「クラウド技術の活用」「DX認定の取得」の3つ、X要件では「全社の意思決定に基づくものであること」「一定以上の生産性向上が見込まれること」の2つを全て満たす必要がありますから、DXに全社的に取り組んでいる企業のみが対象となる税制だと思います。4月時点では計画申請書の内容が公開されておらず、詳細が明らかになるのは5月以降ですが、過去の税制から考えると、比較的いろいろな項目を記載することになるでしょう。申請書作成にあたっての最初のハードルは、D要件の1つであるDX認定取得だと考えています。すでに取得している企業は別として、これからの企業にとってはこの認定取得が必須です。
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本セミナーは、システム間データ連携を実現する際、データ鮮度や精度の問題およびデータ加工・更新・ロード時間等、運用時間の逼迫の問題でお悩みのお客様に、実際の製品に触れていただける、またとない機会です。
執筆者情報：
ユニリタ Waha! Transformerチーム
株式会社ユニリタ ITイノベーション部
PM・SEに限らず多様な経験・知見を持ったメンバーが、「データ活用」という情報システム部門の一丁目一番地でお役に立つべく集められました。
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