Qaseeが「データ分析支援サービス」を提供開始：業務データから具体的な改善アクションを導き、DX推進を加速

業務可視化の次のステップへ：Qaseeが提供する「データ分析支援サービス」

Qasee株式会社は、業務可視化・工数管理ツール「Qasee」で蓄積された業務データや工数管理データを活用し、企業の業務改善を強力に推進する「データ分析支援サービス」の提供を開始しました。

近年、デジタルトランスフォーメーション（DX）や業務効率化への関心が高まり、多くの企業で業務データの取得・可視化が進められています。しかし、「データは集まったものの、次に何をすべきか分からない」「どのデータから改善のヒントを得れば良いのか」といった課題に直面するケースも少なくありません。本サービスは、このような「可視化して終わり」の状況から脱却し、データに基づいた具体的な改善アクションへと企業を導きます。

「データはある。でも、次に何をすればいいか分からない」を解決

企業が直面する主な課題として、以下の点が挙げられます。

データ活用における判断の難しさ: 取得したデータから、何を読み取り、どこから改善に着手すべきか、また改善によってどれだけの効果が期待できるかを判断するには、専門的な知識と業務構造への深い理解が必要です。
分析作業の属人化・負担増: 大量の業務データをExcelなどで集計・分析する作業は、担当者にとって大きな負担となり、分析業務が属人化する原因にもなります。

Qaseeの「データ分析支援サービス」は、これらの課題に対し、業務データの可視化から一歩踏み込み、データから課題を発見し、具体的な改善アクションへつなげるところまでを一気通貫で支援します。

サービス内容：5つのステップで分析から改善までを支援

本サービスでは、「Qasee」で取得した作業データ、工数管理データ、業務仕分けデータなどを活用し、以下の5つのステップで企業の業務改善を支援します。

STEP 1｜データ抽出

「Qasee」で自動取得された作業データや、ユーザーが登録した工数・業務仕分けデータなどを分析の基礎データとして活用します。これにより、従来のように人手で大量のデータを収集・集計する負担を軽減します。

STEP 2｜現状分析

部門別、業務別、個人別など、複数の視点から業務データを詳細に分析します。業務時間の構成、業務量の偏り、ノンコア業務（本来の業務ではない付随的な作業）の割合、残業状況などを明らかにし、企業の業務構造や特徴を把握します。

STEP 3｜課題抽出・示唆分析

データから、業務の無駄、特定業務への工数集中、属人化（特定の個人に業務が集中すること）、部門・個人間の業務負荷の偏り、ボトルネック（業務の流れを滞らせる要因）、自動化可能性などを抽出します。単に数値を提示するだけでなく、「なぜこの状況にあるのか」「どこに改善の余地があるのか」まで構造的に分析し、具体的な示唆（ヒント）を導き出します。

STEP 4｜改善施策の提案

抽出された課題に対し、具体的な改善施策を提案します。各施策について「効果」と「実現難易度」を整理し、優先順位を明確化します。さらに、改善によって期待できる工数削減効果を試算することで、「何から着手すれば、どの程度のインパクトが期待できるのか」を定量的に可視化します。

STEP 5｜指標整理・効果検証

改善施策を実施して終わりではなく、改善効果を継続的に把握するためのKPI（重要業績評価指標）や指標を整理します。施策実施後の「Qasee」データを用いて、改善効果が実際にどの程度あったかを検証し、次の改善活動へとつなげます。

改善の“打ち手”まで踏み込む具体的なアウトプット

Qaseeのデータ分析支援サービスは、単なる分析レポートの作成に留まらず、企業が次のアクションをすぐに起こせるような具体的なアウトプットを提供します。

改善優先順位の明確化
改善候補を「効果」と「実現性」でマッピングし、着手すべき順番を明確にします。例えば、「実現難易度が低く、改善効果が大きい」施策を最優先とすることで、定型事務の自動化、会議時間の削減、重複業務の統合など、短期間で効果を生みやすい領域から改善を進めることが可能になります。
削減効果を“時間”で試算
改善施策ごとに、削減可能な対象工数の目安を定量的に示します。例えば、「月間428時間発生しているノンコア業務を238時間まで削減する」といった目標に対し、「残りの190時間を、どの業務から、どの施策によって削減するのか」まで具体的に分解します。これにより、「生産性を20％向上させる」といった抽象的な目標を、実行可能な改善計画へと落とし込むことができます。
自動化・AI代替候補の特定
作業タイプごとに、自動化やAI（人工知能）による代替が可能な業務を抽出します。単に「自動化できそう」という示唆だけでなく、「どの業務を」「どのような方法で」自動化するのかまで具体的に提示します。例えば、「請求処理 → フォームとGAS（Google Apps Script）による自動転記」のように、必要に応じて導入を検討できるシステムや手法まで具体的に提案します。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）や生成AI、SaaS（Software as a Service）などの活用を検討する際にも、ツールありきではなく、削減効果が期待できる業務からDXを進めることが可能になります。
属人化・業務負荷リスクの可視化
特定の個人に集中している業務や、残業時間が突出しているメンバーなどをデータから把握します。例えば、「特定メンバーの残業時間が突出している」「重要業務が一人に集中している」「同じ部署でも業務負荷に大きな差がある」といった状況を分析し、業務の再配分や標準化、マニュアル化など、組織として早期に対処すべき課題を明らかにします。

経営層から現場まで、各階層に意味のある示唆を提供

業務データは、見る立場によって必要な情報が異なります。「Qasee」では、同じデータから経営者、管理職、現場という3つの階層それぞれに必要な示唆を導き出します。

経営者向け：「意思決定」に使えるデータへ
部門間の工数配分や削減余地を横断的に把握し、例えば「全社工数を20％削減」といった経営目標に対し、「どの部門から、何時間削減すれば目標を達成できるのか」という達成への道筋を数字で描きます。感覚や経験だけに頼らず、データに基づいた経営判断を支援します。
管理職向け：「業務改善」のアクションへ
「どの業務を」「どの程度」「どう削るのか」を優先度付きで明確化します。会議の棚卸し、業務プロセスの変更、自動化、業務再配分など、具体的な改善アクションへとつなげます。
現場向け：「生産性向上」へ
日々の業務負荷や課題をデータから明確化します。不要な作業や非効率な業務を減らし、創出された時間を本来注力すべきコア業務（企業の主要な活動）へ再配分することで、個人の生産性向上に貢献します。