業務改革

業務の属人化を解消する

No.678 | 2026年10月号

今月の視点

　
　企業が継続的に成長していくためには、業務を組織として継承できる状態を構築しておくことが欠かせない。しかし実際には、特定の担当者の経験や知識に依存して運営されている業務も存在しており、業務の属人化は多くの企業に共通する課題となっている。

　属人化した業務は、担当者本人にとっては効率的に運営できていたとしても、業務の進め方や考え方が個人の中に留まることが多い。その結果、人材育成や業務改善の停滞を招くだけでなく、担当者の異動や退職が業務運営に大きな影響を与えるようになる。加えて、業務内容やその背景が組織内で共有されずに業務のブラックボックス化が進み、不適切な運用や不正の発見が遅れるリスクも高まる。

　今月は、物流業務を対象として属人化解消に取り組んだ事例をもとに、その進め方や検討時のポイントを考えてみたい。

1　業務の属人化解消に向けた考え方

（１）属人化している業務の性質

業務の属人化は、担当者ごとの経験や知識、判断に依存して業務が運営され、他者が業務内容・手順・方法を知らない状態を指す。業務が属人化すると、担当者が変わることで対応や結果に差が生じやすく、業務の再現性や継続性の確保が難しい。

このような業務では、担当者が状況に応じて対応方法を選択したり、複数の条件を踏まえて業務を進めたりしていることが多いが、一見すると同じように属人化している業務であっても、その性質は必ずしも同じではない。

属人化している業務の性質を整理すると、次ページの表のように、大きく３つに分類することができる。

❶のように、考慮すべき条件や対応パターンが比較的限られており、重視している条件や対応方法に担当者ごとの差異がほとんどなく共通点が見られる業務は、判断基準や運用ルールを整備し、業務の標準化を進めることにより再現性を高めやすい。

一方、❷のように、一定の規則性は存在するが、考慮すべき条件や組み合わせが多くなるため、ルール化を行いづらい業務もある。こうした業務に対しては、近年の技術発展によって、AIによる業務支援が現実的な選択肢になった。

❸のような再現が難しい業務も存在する。そのような業務では、状況に応じて考慮すべき条件や対応内容が変化するため、業務の進め方や、判断を行うための条件・基準をあらかじめ決めておくことが難しい。そのため、人による対応を前提としながらも、業務運営上の知見を組織として蓄積していくことが求められる。

このように、属人化している業務の中にも性質の違いがあり、属人化解消に向けた対応策も変わってくる。

（２）属人化解消に向けた基本手順

基本的な検討手順を示すと、次のようになる。

属人化解消に向けた取り組みを進める際には、まず業務の実態を把握し、日々の業務運営の中でどのような対応が行われているのかを詳細に洗い出す必要がある。

業務の実態を十分に捉えないままルールや仕組みを導入すると、現場の運営との乖離を招き、かえって運用負荷や例外対応が増えてしまう場合もある。そのため、実態把握の結果を踏まえて、属人化している業務がどのような性質を持つのかを分析した上で、標準化を進める領域、支援手段の活用を検討する領域、裁量を残す領域を明確化し、それぞれに応じた対応方針を検討していくことが望ましい。

2　Ａ社の事例

（１）検討の背景

中堅食品卸であるＡ社は、量販店や外食チェーン、地域の専門店など多様な取引先に商品を供給している。取扱品目の多さや短納期への対応力を強みとして事業を拡大・成長しており、複数拠点から商品を安定供給する物流体制は競争力を支える重要な基盤となっていた。

常温・冷蔵・冷凍に跨がる膨大な品目を安定的に配送するために、出荷量の変動や得意先ごとの納品条件に応じた人員配置の調整や外注便の活用、配車計画の見直し、追加発注への対応などが行われていた。その時々の状況を踏まえながら対応の優先順位を判断し、業務全体のバランスを取り続けることによって、安定した業務運営を実現しており、その積み重ねが、Ａ社の強みである短納期対応や高い供給力につながっていた。

一方で、物流業務の運営では、経験豊富な担当者や拠点責任者の知識やノウハウに依存している状況が見られた。どのような状況で人員を追加するのか、どの時点で外注便を活用するのか、例外的な依頼にどこまで対応するのかといった考え方は、明文化されておらず、拠点によるばらつきが見られた。

業務を進める上での考え方が整理されないままでは、人材育成やノウハウ継承が進みにくく、担当者が変わるたびに運営品質に差が生じることが懸念されていた。また、拠点ごとになぜ業務負荷や運営状況に差が生じるのかを組織として説明することも難しく、改善活動やノウハウの水平展開が進めにくくなっていた。

業務が属人化している状況に対して、社長は問題意識を募らせていた。

「当社にとって物流は競争力の源泉の一つであり、顧客サービスと収益性の双方を支えている。その裏側には現場で日々行われている様々な業務があるが、それらの業務は特定の担当者に依存しているのが現状である。このままでは、人材育成やノウハウ継承もうまく進まない。将来にわたって当社が競争力を維持していくためには、物流における業務の属人化を解消し、人が変わっても同じ考え方で判断しながら業務を進めることができる状態をつくっていかなければならない。」

社長の問題意識を受けて、Ａ社はまず物流業務を対象として、属人化の解消に向けた検討を進めることとした。検討にあたっては、AIを活用した業務支援の可能性についても視野に入れ、業務の分析から運用設計、技術適用まで幅広い知見を持つコンサルタントの支援を受けてプロジェクトを進めることとした。

（２）業務の実態把握（Step1）

プロジェクトチームは、出荷指示から納品に至る一連の業務を詳細に確認することから着手した。既存のマニュアルには基本的な業務手順が示されていたが、現場の担当者への聴き取りを進めていくと、マニュアルには記載されていない対応や工夫が随所に見られた。

また、出荷締切や積載基準などの基本的な運用ルールは定められていたものの、実際の業務運営では出荷量の変動や得意先ごとの事情といった状況変化への対応が求められていた。そのため、ルールだけでは判断しきれない場面も多く、人員配置や作業順序、配送計画の見直しなどが行われていた。こうした対応は、現場では当たり前のように実施されていたが、マニュアル等には明示されておらず、担当者ごとの判断に委ねられている部分も見受けられた。

まず仕分け工程では、商品の温度帯やサイズ、得意先ごとの扱い方の違いを踏まえ、担当者が作業順序を細かく調整していた。出荷量や商品構成の変化に応じて、作業スペースの配置や処理順序を見直すなど、自社側の判断で運営方法を組み立てられる余地も大きかった。そのため、担当者は日々の状況に応じて様々な工夫を行っていたが、そうした工夫は共有されていなかった。

積載工程でも、形式上の積載基準は存在していたが、実際には商品構成や得意先の受入体制を踏まえた工夫が行われていた。例えば、配送先ごとの納品順序に応じてトラック内での積み付け位置を変更したり、納品先での荷下ろし作業が円滑に進むよう商品の配置を調整したりするなど、担当者は状況に応じて積載方法を決めていた。積載基準の範囲内で現場が工夫できる余地も大きく、担当者ごとに様々な対応が行われていたが、そのノウハウは体系化されておらず、別の担当者が同じ状況で同じように対応できるとは限らなかった。

配送工程においては、固定ルートを基本としつつも、当日の出荷量や店舗事情、人員構成などに応じて、配車や配送ルートの変更を行う場面が多かった。その際、担当者は複数の条件を考慮しながら適宜対応を進めている様子が確認されたが、その対応内容や考慮している条件等は明文化されておらず、担当者によって対応に差が生じることもあった。

業務の実態把握を進める中で、物流業務の多くが担当者個人の経験や知識に依存して運営されている状況が浮かび上がってきた。仕分け、積載、配送といった各工程では、日々の状況変化に応じた対応が繰り返されており、運営品質や業務負荷に大きな影響を与えていた。しかし、それらの工程では、担当者が行っている対応の内容や、業務を進める上で考慮している事項にも違いがあり、その性質は一様ではないという認識を共有した。プロジェクトチームは、属人化している業務を一律に扱うのではなく、それぞれの業務がどのような性質を持つのかを整理した上で、対応方針を検討する必要があると考えた。

（３）業務の性質分析（Step2）

プロジェクトチームは、業務の実態把握を通じて収集した情報をもとに、それぞれの業務がどのような性質を持っているのかを分析していった。仕分け、積載、配送といった各工程を確認していくと、自社側で裁量を持てる範囲や、業務を進める上で考慮すべき条件の数・複雑さに違いが見られた。

仕分けや積載の工程では、日々の状況に応じた調整は行われていたものの、考慮すべき条件は比較的限られており、担当者による対応にも一定の共通性があった。そのため、業務を進める上での考え方や優先順位を定めやすい領域であることもわかってきた。また、自社側で運営方法を工夫できる余地も大きく、運営方法の見直しや基準化を進めやすい性質を持っていた。実際に担当者への聴き取りを進めると、細かな運営方法には違いがあるものの、その背景にある考え方には共通点も多いことが明らかになった。

一方、配送工程では、出荷量、店舗事情、人員構成、車両の状況など複数の条件を同時に考慮する必要があり、考慮事項が多岐にわたっていた。条件の組み合わせによって対応方法が変化するため、仕分けや積載と比べて業務の複雑性が高いことに加えて、同じ条件下であっても重視する観点によって対応が変わることも多く、業務運営の考え方を単純なルールとして整備することの難しさも見えてきた。

分析結果として、属人化していた仕分け、積載、配送それぞれの工程の業務は、以下の２つの性質に分類された。

（ⅰ）考慮すべき条件が限定的で対応に共通性がある業務

（ⅱ）条件の組み合わせが複雑で、ルール化が難しい業務

このような分析を経て、プロジェクトチームは、属人化している業務であっても、その性質は一様ではなく、再現性を高めるためには、業務ごとに異なるアプローチが必要であるとの認識に至った。この認識を踏まえ、業務の性質に応じた対応方針の検討へと進むことにした。

（４）標準化可能領域への対応（Step3）

プロジェクトチームは、業務の性質分析を通じて把握した「考慮すべき条件が限定的で対応に共通性がある業務」については、標準化で対応していくこととした。

仕分けや積載については、業務を進める上で考慮すべき条件が限定的であり、担当者による対応にも共通点が多いことが確認されていた。また、自社側で運営方法を工夫できる余地も大きく、業務運営のあり方そのものを見直すことが可能であった。そのためプロジェクトチームは、現状の運営方法を文書化するだけではなく、業務の効率化や運営品質の向上といった観点も織り込んで、あるべき運営方法の検討を進めた。特に、担当者によって対応が分かれやすくなっている業務については、業務を進めていく上で優先すべき条件や、運営方法を見直す際の基準・考え方を明確にすることが重要であると考えた。

例えば、出荷量が変動した際には、人員配置や作業順序をどのような考え方・基準で見直すのか、積載方法を変更するのはどういったケースで、どの条件を優先して変更内容を決めるのかといった観点から検討を進めた。

拠点や担当者によって異なる運営方法についても、業務負荷や運営品質への影響を踏まえながら、Ａ社としてどのような運営を目指すべきかという観点から議論を重ねた。その結果、業務を進める際の標準的な考え方を決めるとともに、判断基準や運用ルールとして、拠点間・担当者間で共有可能な形へと落とし込んでいった。

（５）業務支援手段の活用検討（Step4）

配送業務については、多数の条件を同時に考慮して業務運営を行う必要があることがわかっていたため、基準やルールの整備だけで再現性を確保することが難しく、別のアプローチを検討する必要があると考えた。特に配車業務については、複数条件を同時に扱う特性を踏まえ、AIによる業務支援手段の活用可能性を検討することとした。

配車業務は多数の条件を同時に考慮することが必要である一方、業務運営において考慮されている条件の多くは、出荷量や配送距離、積載量、車両構成など、数値やデータとして把握可能であった。そこで、業務運営に影響を与えている条件を整理して、業務支援手段としてのAIの活用可能性について検討を進めることとした。

プロジェクトチームは、配車業務に対するAIの活用可能性を見極めるため、AIベンダーを選定して検証を実施した。実施にあたっては、実際の業務運営に近い条件で有効性を確認することを重視し、過去の配車実績をもとに複数のケースを抽出して評価を行うこととした。具体的には、過去の配車実績や当時の車両構成、配送距離、積載量などのデータを用いてAIに配車案を作成させ、実際の配車結果との比較を行った。併せて、現場担当者への聴き取りを通じて、AIが考慮できていない要素についても洗い出した。

結果として、定量的な要素に関しては、AIによる支援は有効であることが示されたものの、得意先との関係性や当日の現場の様子等、状況解釈を伴う要素に対しては、AIだけで十分に対応できないことも浮き彫りになった。また、現場担当者が日常的に行っている調整の中には、データだけでは捉えきれない判断も存在しており、人による補完が必要な場面があることも明らかになった。

検証を踏まえ、定量的な条件をもとに検討できる領域についてはAIによる業務支援を活用しつつ、状況解釈や例外対応を伴う領域については現場担当者が担うという方向性が共有された。状況変化があっても安定した運営を継続できる状態をどう実現するかという観点で、人とAIの役割分担を定めていくことが重要であるとの認識に至った。

（６）裁量を残す領域の明確化と対応（Step5）

標準化する領域と業務支援手段を活用する領域での対応方針を整理する過程で、それらだけでは十分に対応しきれない領域が存在することも見えてきた。物流業務は日々変化する状況への対応を前提としており、起こりうる事象の全てを事前に想定し尽くすことは難しい。そのため、プロジェクトチームは、裁量を残すべき領域の位置付けや、業務運営への組み込み方について、検討を進めた。

仕分けや積載の工程では、判断基準・ルールを決めることで運営方法の標準化を進めたが、急な出荷量増加や人員不足といった状況が発生した場合には、それだけでは対応しきれない場面もあった。このような領域については現場の裁量を残す方針としたが、全てを担当者ごとの自由な判断に委ねるということではなく、何を重視して判断するのかという考え方は共有しておくことが重要であると考えた。これにより、人による判断を残しつつも、運営の一貫性を確保できる状態を目指した。

また、配車業務では、AIによる業務支援を活用する一方で、最終的な判断は現場担当者が担うことを前提とした。AIが提示した結果をそのまま採用するのではなく、状況に応じて見直す運用とするとともに、その際にどのような判断を行ったのか、その背景にどのような事情があったのかについて記録することとした。AIでは十分に対応できない領域についても、個人の経験の中に留まりがちだった業務知見を組織として蓄積し、将来的な業務支援の高度化にも活用できる土台づくりを進めた。

こうして導入後の運用を見据えながら、標準化、AIの活用、現場の裁量を適切に組み合わせるとともに、業務知見を継続的に蓄積していく運営のあり方が定まっていった。

（７）運用定着と成果

実際の運用が始まった後も、適用範囲や優先順位の考え方について追加の検討が必要となり、議論を重ねながら、判断基準や運用ルールの見直しを行った。AIによる業務支援でも、現場の実態との乖離が見られるケースがあり、AIが提示した内容と現場判断との差異を分析した上で改善に取り組んだ。このように、運用が始まってからも継続的な改善に取り組みながら、定着を進めていった。

仕分けや積載の工程では、判断基準や運用ルールに準じた運営が根付き始めたことで、担当者による運営方法のばらつきが徐々に縮小していった。例外的な対応としての人員配置の切り替えや作業順序の調整に関しても、業務運営の考え方が共有されたことで、担当者が変わっても一定の品質で業務を遂行できるようになった。さらに、現場ごとの判断の違いについても、その背景や考え方を共通の言葉で説明できるようになり、拠点間での議論やノウハウの水平展開が進みやすくなった。

配車業務においても、AIによる業務支援を活用することで、経験豊富な担当者に依存しなくても一定水準の配車を継続的に実施できるようになった。一方で、得意先事情や当日の運営状況などへの対応は、現場担当者が最終判断を担うなど、人と仕組みがそれぞれの役割を果たすことで運営を支える形が定着していった。その結果、担当者ごとの判断の違いによる運営上のばらつきも抑制されるようになった。

業務の属人化解消に向けた取り組みを経て、Ａ社では物流業務を支えている業務知見や業務運営の考え方が組織として共有されるようになった。属人化していた業務について、その性質を見極めながら、基準やルールの整備によって再現性を高める領域、AIによる業務支援を活用する領域、現場の裁量を残しつつ知見を蓄積していく領域に切り分けて対応を進めたことで、担当者個人に依存することなく、人が変わっても安定した運営を継続できる状態が実現されていった。

3　留意点

Ａ社の取り組みでは、現行業務の実態を把握した上で、業務の性質に応じて改善の方向性を検討したことによって、属人化解消を推し進めていくことができた。AIを活用した施策も、業務理解の積み重ねがあって初めて適切に機能した。

以下では、この事例をもとに、業務の属人化解消を進めていく際の留意点を整理する。

①業務の実態を丁寧に捉える

実際の業務運営では、担当者が状況に応じて様々な対応や工夫を行っている。そのため、業務の属人化解消を進める際には、単なる作業手順の把握にとどまらず、日々の運用の中でどういった判断や工夫が行われているのかといったことまで掘り下げて理解する必要がある。Ａ社の取り組みでは、業務の実態把握を進める中で、これまでは見えていなかった業務運営の詳細が可視化され、改善に取り組むべき課題が明確になった。

業務は、マニュアルに記載された手順だけで成り立っているわけではなく、状況に応じた対応の積み重ねによって維持されている。現場で当たり前に行われている対応ほど、改善検討の対象として意識されにくいことも多い。業務の実態を丁寧に捉え直すことが、判断の属人化解消に向けた検討の出発点となる。

②業務運営の違いが生じる背景を理解する

日々の業務においては、同じ状況に対して異なる対応が行われる場合がある。その背景には、何を優先し、どのような考え方で対応を行うのかについて違いが生じている場合も多い。

Ａ社には、出荷締切や積載基準などの基本ルールはあったが、実際の運用では、追加依頼への対応方法や負荷の吸収の仕方に拠点ごとの差が見られた。例えば、同じ出荷量の増加に対しても、人員を追加して対応する拠点と外注便を活用する拠点があり、対応が異なっていた。いずれの対応も現場としては合理性を持つものだったが、その背景にある考え方が言語化されておらず、改善に向けた議論がかみ合わない状態が続いていた。

このような状態で個別の対応の良し悪しを議論しても、改善の方向性は定まりにくい。業務運営の背景にある考え方を明らかにし、議論の前提を揃えることが、実効ある改善を支える。

③再現性を高める手段を見極める

属人化解消の目的は、担当者が変わっても一定の品質で業務を継続できる状態を実現することである。そのためには、担当者の経験や知識に依存している業務について、再現性を高めるための仕組みを整備していかなければならない。

Ａ社では、仕分けや積載のように考慮すべき条件が比較的限定的な業務に対しては、基準やルールを定めることで再現性を高めた。一方、配車業務のように多数の条件を同時に考慮する業務に対しては、AIを活用した業務支援を導入することで再現性の確保を図った。

業務の再現性を高めるためには、各業務の性質を踏まえながら、どのような手段が有効なのかを見極めることが鍵となる。

④裁量を残す領域であっても放置しない

業務の中には、標準化や業務支援によって再現性を高められる領域がある一方で、状況の解釈や例外への対応など、人による裁量を残さざるを得ない領域も存在する。このような領域では人による裁量を残しつつも、属人化したまま放置するのではなく、どのような考え方で業務を進めるのか、どのような対応を行ったのかを組織として共有できる状態を整えておくことが重要である。

Ａ社でも、例えば得意先事情を踏まえた調整において裁量を残すことにしたが、担当者ごとの自由な判断に委ねるのではなく、例外対応時に何を優先するのか、どのような観点で対応を判断するのかといった考え方は周知を図った。

こうした取り組みによって、裁量を残しながらも業務知見を組織として継承できるようになり、担当者個人に依存しない業務運営につながっていく。

⑤導入後の議論こそが改革を定着させる

技術や仕組みの導入は、業務改革のゴールではなく、実際の運用が始まってからが本当のスタートになる。Ａ社の取り組みでも、仕組みをつくった段階で改革が完結したわけではなく、導入後の運用の中で、例外対応の扱いやAIと人の業務の接点について議論を重ねていくことが、定着の成否を左右した。

仕組みを構築した時点で改革を終えたと捉えると、業務環境の変化や日々の運用で得られるその後の気づきが十分に反映されず、次第に形骸化してしまう。業務運営において、一度整理した判断基準や優先順位が将来にわたってそのまま通用するとは限らない。だからこそ、継続的に見直していく姿勢が不可欠である。