DX化への対応が求められる昨今、リスキリングの重要性について耳にすることは多いのではないでしょうか。 今後、企業がリスキリングに取り組んでいくのであれば、リスキリングの意味や注目されるようになった背景を押さえておくことが大切です。 そこで今回は、リスキリングの定義や導入時の注意点、ポイントを解説します。 スムーズに導入するための手順も紹介しているので、リスキリングの導入を検討している方はぜひ参考にしてみてください。 リスキリングとは リスキリングとは、新しい職業に就くとき、もしくは現在の職業で仕事の進め方が大幅に変わったときに対応できるよう、必要なスキルを身に付ける、身に付けさせることをいいます。 語源はスキルの再取得という意味のある「Re-skilling」です。 これまで企業が取り組んでいた人材教育は、現状の業務をスムーズに進めるために自社のノウハウを伝える形が主流でした。 しかし、現状の業務に必要なスキルや知識のみでは、近年のDX化に対応できなくなっていることから、リスキリングが重要視されるようになったのです。 リスキリングがDX時代に欠かせない理由 リスキリングは、DX時代の人材戦略のひとつとされています。 DXとは、AIやIoT等のデジタル技術を活用して業務プロセスを改善し、最終的に製品やサービス、ビジネスモデル、組織の変革をめざことです。 したがって、DXを成功させるには、デジタル技術を活用できる人材が求められます。 デジタル技術を活用できる人材がいない企業は、DX時代に対応するために外部人材を採用したり、社員に必要なスキルを身に付けさせたりする必要があります。 リスキリングが注目されている背景 リスキリングが注目されるようになったきっかけは、2020年に開催された世界経済フォーラム年次総会（ダボス会議）で、「リスキリング革命」という構想が発表されたことです。 リスキリング革命とは、第4次産業革命にともなう技術の変化に対応できる新しいスキルを獲得するために、2030年までに全世界で10億人によりよい教育、スキル、仕事を提供するという構想です。 第4次産業革命とは、IoTやAI、ビッグデータ等の活用による技術革新をいいます。 世界経済フォーラムでは、第4次産業革命によって数年で8,000万件の仕事が消失する一方で、9,700万件の新たな仕事が生まれると予測されています。 第4次産業革命に対応するには、DXの推進が不可欠であり、そのためにもリスキリングを取り入れていく必要があるのです。 リスキリングと似た用語 リスキリングと似た用語には、以下のようなものがあります。 リカレント教育 アップスキリング OJT アンラーニング それぞれの意味と、リスキリングとの違いを紹介します。 リカレント教育 リカレント教育とは「働く→学ぶ→働く」のサイクルを回し続けることをいいます。 実務と並行しながら進めるリスキリングに対し、リカレント教育では職場を離れて大学等の教育機関で学ぶのが一般的です。 くわえて、リカレント教育は働く個人が能動的に学ぶことを指しますが、リスキリングでは企業が従業員の学びを先導することに重きを置いているのも違いのひとつです。 アップスキリング アップスキリングとは、すでに保有している知識やスキルをアップデートすることです。 一方、リスキリングは保有していない知識やスキルを新たに身に付けることを意味します。 OJT OJTは、上司や先輩社員を指導役とし、現状の業務に必要なスキルや知識を身に付けてもらう方法です。 対してリスキリングは、現状の業務ではなく、今後新しく増える仕事に必要なスキルや知識を習得することを目的としています。 アンラーニング アンラーニングは、日本語で「学習棄却」「学びほぐし」という意味があり、既存の知識やスキルを取捨選択して新しいものに入れ替えることをいいます。 新しい知識やスキルを身に付けるリスキリングと異なり、既存の知識やスキルの取捨選択が重視されているのが特徴です。 企業がリスキリングに力を入れるメリット 企業がリスキリングに力を入れると、以下のようなメリットが期待できます。 DX人材不足の解消につながる 企業理解の深い人材が新規事業に取り組める 業務効率化・生産性向上につながる 新たなサービスや事業を生み出せる 従業員のモチベーションが高まる それぞれ詳しく見ていきましょう。 メリット①DX人材不足の解消につながる 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施した「企業等におけるDX推進状況等調査分析（DX動向2024調査）」では、DX人材不足がいっそう深刻化していることが公表されました。 DX人材不足の原因には、DXの必要性が急速に高まっていることや、少子高齢化によって労働力が不足していることが挙げられます。 そのような問題を解決するには、会社全体でリスキリングに取り組み、従業員にDXに必要な知識やスキルを身に付けてもらうのが効果的です。 結果的にDX人材を採用する必要がなくなれば、採用コストの削減にもつながります。 メリット②企業理解の深い人材が新規事業に取り組める リスキリングを通して、もともと社内にいた人材にDXといった新しい業務に必要なスキルや知識を習得してもらえば、社内業務や企業の文化に詳しい人材に新規業務を任せられます。 新入社員と比べて社内業務や企業文化を教える手間がかからないので、新規事業をスムーズに進められます。 リスキリングによって企業理解の深い人材に新規事業を任せられれば、他部署との連携をスムーズに進められるでしょう。 メリット③業務効率化・生産性向上につながる リスキリングに力を入れることでDX人材の育成がスムーズに進めば、生産性向上が期待できます。 DX化によって作業の自動化や作業工数の削減が進むと人件費を削減でき、生産性向上につながるでしょう。 メリット④新たなサービスや事業を生み出せる リスキリングによってDX化がスムーズに進み、業務工数の削減を実現できれば、既存事業の拡大・新規事業の開発にリソースを割けるようになります。 それだけでなく、リスキリングによって新しいスキルや知識を身に付けると、新たなアイデアが生まれやすくなるでしょう。 新しいアイデアから新規サービスや事業拡大につながれば、顧客のニーズ変化にも対応できるようになる可能性が高まります。 メリット⑤従業員のモチベーションが高まる 企業がリスキリングに力を入れ、従業員にスキルアップの機会を提供できれば、モチベーションアップにつながるでしょう。 くわえて、DX推進によって業務の無駄をなくしたり、業務を自動化したりすれば残業時間をカットできます。 人手に余裕ができて休暇が取りやすくなることで、従業員のワークライフバランスが整えられるようになるはずです。 従業員のモチベーションが高まれば、優秀な人材が離れていくことを防げるだけでなく、生産性向上や会社の業績アップが期待できます。 リスキリングを取り入れる5つのステップ リスキリングは以下の5つのステップで取り入れるのがお勧めです。 必要なスキルを明らかにする リスキリングのプログラムを作成する 社員に取り組んでもらう 学んだスキルを業務に活用してもらう リスキリングの振り返る 順番に詳しく見ていきましょう。 1.必要なスキルを明らかにする リスキリングを取り入れる際は、まず自社の社員にどのようなスキルを取得してもらうべきかを明確にします。 そのためには、今後必要になるスキルと、現状で保有しているスキルを可視化することが大切です。 例えば、DX推進に取り組む場合は、デジタル技術に関するスキルを保有している社員はいるのか、保有している場合はどのくらいのレベルなのかを明らかにしていきます。 今後必要なスキルと現状の保有状況、保有レベルが分かると、どのようなリスキリングプログラムを取り入れるべきかを判断しやすくなります。 2.リスキリングのプログラムを作成する 取得が必要なスキルが明確になったら、リスキリングのプログラムを作成します。 リスキリングを進める方法には、社内勉強会や研修、eラーニング等があります。 社内勉強会や研修であれば、テキストや教材の準備、外部講師への依頼が必要です。 eラーニングであれば、どのツールを選ぶのかを決める作業が欠かせません。 くわえて、リスキリングの対象者や、受講に対するインセンティブを設けるかも決めておきましょう。 3.社員に取り組んでもらう 次に、作成したプログラムを社員に取り組んでもらいます。 プログラムを提供して終わりではなく、スキルをスムーズに習得してもらうためのサポートも必要になります。 例えば、面談で本人の希望を確認したり、学習の進捗状況をチェックしたりすることが大切です。 なお、リスキリングを実施する際は、従業員のモチベーション低下につながらないように、プログラムに取り組む時間を就業時間内に設けるのが理想です。 4.学んだスキルを業務に活用してもらう 学習プログラムが終了したら、実際に学んだスキルを業務に活用してもらいましょう。 リスキリングでは、学んだスキルを業務に活用できて初めて成功といえます。 しかし、時にはそのスキルを使う具体的な仕事が社内に存在しないこともあります。 そのような場合は、新規事業やプロジェクトの実現性を調査する「フィージビリティスタディ」のような新しいスキルを使える機会を用意するようにしましょう。 5.リスキリングの振り返りをする 最後に、リスキリングの過程や結果の振り返りをし、改善点を探します。 次回のリスキリングの質を高めるためにも、受講者の意見を聞きながら、良かった点・悪かった点を明確にしておきましょう。 リスキリングを取り入れる際の注意点 リスキリングを取り入れる際は、以下の点に注意しましょう。 リソースの確保が必要になる 導入に費用がかかる 社員のモチベーションを維持するのが難しい ひとつずつ詳しく解説します。 リソースの確保が必要になる リスキリングを新たに導入するには、リソースの確保が必要不可欠です。 必要なスキルの明確化やプログラムの選定、作成といった前準備だけでなく、リスキリングを実施するための時間と人手が必要となります。 くわえて、リスキリングを受ける従業員にも時間をつくってもらう必要があります。 リスキリングのリソースを確保するためにも、各部署の協力が欠かせません。 導入に費用がかかる 社内で研修ができないときは、外部講師に費用を払って依頼する必要性が出てきます。 リスキリングの規模が大きくなるほど、教材費や講師料といった費用がかさんでしまいます。 費用対効果を高めるためにも、リスキリングの目的を明確にしたうえで実行することが大切です。 リスキリングにかける費用が限られている場合は、eラーニングの導入を検討しましょう。 eラーニングを活用すれば、常に質の高い教育を提供できるメリットもあります。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、ITスキルを身に付けられる研修コンテンツを含む100教材以上がeラーニングで受講できます。 ＞＞Cloud Campus「コンテンツパック100」をチェックする 社員のモチベーションを維持するのが難しい リスキリングプログラムを就業時間外に設定すると、社員のやる気が低下する可能性があります。 また、学習内容が社員自身の苦手分野だったり、スキルに関連する新規事業に興味がなかったりすれば、リスキリングへの意欲が低下してしまいます。 社員のモチベーション低下を防ぐためにも、社員の意見を聞きながら、就業時間内に学習時間を設けるようにしましょう。 リスキリングを取り入れる際のポイント リスキリングを取り入れる際は、以下のポイントを押さえるようにしましょう。 会社全体で取り組む 主体的に学べる仕組みを整える eラーニングを活用する それぞれ詳しく紹介します。 会社全体で取り組む リスキリングは基本的に通常業務と並行して進めることとなります。 受講者のみの力では、リスキリングの時間を確保するのは難しいため、所属部署や関連部署の協力が必要です。 会社全体にリスキリングの目的やプログラム内容を共有すれば、理解を得やすくなるでしょう。 主体的に学べる仕組みを整える リスキリングを成功させる鍵は、社員のモチベーションです。 モチベーションが維持できないと、学ぶ時間を設けても、なかなかスキルが身に付かない可能性があります。 新しいことを学んだり、通常とは異なる業務をしたりすることは、社員の負担増加につながります。 社員のストレスを軽減して、モチベーションを維持しやすくするためにも、企業側が主体的に学べる仕組みを整えることが大切です。 例えば、事前に学びたいことや今後のキャリアを確認したうえで、適切なプログラムを提供したり、リスキリングに取り組む人へのインセンティブ制度を設けたりするのが効果的です。 eラーニングを活用する リスキリングを取り入れたくても、リソースの確保が難しく、実行できていないケースは多くあります。 そのような場合は、eラーニングを活用しましょう。 eラーニングを活用すれば、外部講師へ依頼することなく、質の高い教育を提供できます。 くわえて、スマートフォンで気軽に学べたり、学習の進捗状況を確認できたりするメリットもあります。 まとめ 新たな知識やスキルを身に付けるリスキリングは、DX人材の不足解消や、企業の成長に欠かせないものです。 リスキリングを取り入れる際は、企業にとって必要なスキルを明確にし、従業員の適性を確認したうえで適切なプログラムを作成することが大切です。 リスキリングにかける社内リソースがない企業は、eラーニングの導入を検討しましょう。 サイバー大学では年間999円（税抜）で100教材以上のeラーニング用動画コンテンツが見放題の「コンテンツパック100」を提供しております。 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AIとは？ビジネスに導入するメリットと注意点、活用例を紹介 AI（人工知能）とは人間のようにデータを学習したり、物事を判断したりできる技術のことで、ビジネス分野での活用が進んでいます。 AIの導入で業務効率を高めるには、AIの意味やデータの学習方法、種類を知っておくことが大切です。 本記事では、AIの概要やビジネスで活用するメリットと注意点を紹介します。 AIの活用事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。 AI（人工知能）とは AI（人工知能）を簡単に説明すると、人間のように物事を学習して判断ができる技術のことをいい、「Artificial Intelligence」の略称です。 コンピュータの性能が向上したことで、学んだ知識を基に人間と同じような計算や思考ができるのが特徴です。 昨今では、AIを活用したビジネスが増えてきています。 AIと生成AIとの違い AIと生成AIの大きな違いは「新しいコンテンツを作り出せるかどうか」です。 AIの機能に新しいコンテンツを作り出す技術が搭載されたものが生成AIです。 生成AIの一つであるテキストAIでは、ユーザーの指示を受けて過去の文章データを利用した自然な文章を作成できます。 生成AIについてはこちらの記事を参考にしてみてください。 生成AIとは？導入するメリット・デメリットとビジネスでの活用シーンを解説 AIの学習方法 AIの主な学習方法には、機械学習と深層学習があります。 それぞれどのような仕組みなのか詳しく見ていきましょう。 機械学習 機械学習とは、AIが大量のデータからパターンを見つけ、自動的にルールを学ぶ技術です。 明確な指示がなくても、集めたデータを基に適切な判断ができるようになります。 機械学習が用いられているスパムメールのフィルタリングでは、過去のスパムメールと通常のメールの違いを学習し、新しいメールがスパムかどうかを判断します。 機械学習には以下の3種類があり、それぞれの違いは以下の通りです。 概要 活用例 教師あり学習 正解データを与えた状態で学習する スパムメール判定、売上予測 教師なし学習 正解データを与えていない状態で学習する 画像生成、異常検知 強化学習 正解データを与えず、目的として設定された報酬を最大化するための行動を学習する ゲーム、ロボット制御 深層学習 深層学習（ディープラーニング）は、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を利用してデータの分析・学習をする技術です。 特に、画像認識や音声認識において優れた成果を上げており、自動運転技術や顔認証システム等に応用されています。 スマートフォンの顔認証機能では、顔の画像から目や鼻といった特徴を抽出し、その特徴と照らし合わせて本人かどうかを瞬時に判別できるようになっています。 AIの歴史 AIは1950年代から研究が始まった技術です。 米国で​1956年に開催されたダートマス会議で、初めて「人工知能」という言葉が使われたとされており、AI研究が本格的にスタートしました。 人間のように思考をする機械をめざして研究を進めていましたが、技術的な限界から一度注目が薄れ、1970年代に「AIの冬」と呼ばれる停滞期を迎えます。 1980年代に入るとエキスパートシステムと呼ばれる専門知識を活用したシステムが注目され、再びAI研究が活発化します。 1990年代以降は、コンピュータの性能向上やインターネットの普及により、大量のデータを活用した機械学習が進展します。 2000年代後半にはディープラーニング（深層学習）が登場し、AIは画像認識や音声認識等の分野での成果を出しました。 現在はスマートフォンの音声アシスタントや自動運転等、身近な分野で活用されています。 AIの種類 AIの主な種類には、特化型人工知能（弱いAI）と汎用型人工知能（強いAI）があります。 それぞれの特徴を詳しく紹介します。 特化型人工知能 特化型人工知能は、特定の目的や分野に特化したAIで、弱いAIと呼ばれることがあります。 2025年時点で実用化されているAIのほとんどが特化型人工知能です。 具体的には、AIによる自動翻訳やチャットボット、医療診断支援システム等が挙げられます。 これらのAIは、人間のように広範囲な知識があるわけではなく、特定のデータを学習し、その分野で適切な判断を下すことができます。 汎用型人工知能 汎用型人工知能は、人間のようにさまざまな分野で知的な判断ができるAIのことをいい、強いAIとも呼ばれます。 現在の技術ではまだ実現されていませんが、開発が進めばAIが人間と同じように柔軟に考え、創造的な仕事をこなすことが可能になるといわれています。 実用化されれば、ロボットが自律的に学習し、あらゆる分野で人間のように働く未来が訪れるかもしれません。 AIが得意なこと AIは以下のようなことを得意としています。 AIの得意分野 具体的な内容 文章理解 文章を理解し処理をして翻訳や要約ができる 音声理解 音声をテキストデータへ変換できる 画像認識 写真から特定のものを自動検出できる データ分析 過去のデータを分析して適切な手段を予測できる データ活用 過去のデータに基づいて新しいデータを作成できる AIは文章や音声、画像、データといった多様な情報を正確かつスピーディーに処理することを得意としています。 AIが不得意なこと AIが不得意なことには、以下のようなものがあります。 AIの不得意分野 具体的な内容 創造的な発想や感情の理解 AIはデータに基づいて学習するため、人間のように感情をもったり、独自の発想を生み出したりすることが難しい 倫理的な判断 AIは道徳的な判断ができないため、倫理的な問題に対して適切な対応をすることが難しい 臨機応変な対応 予期しない状況に直面したときに適切な対応をするのが難しい AIには人間のような感情に基づく判断力や柔軟性が備わっているとはいえません。 人間ならではの感性や価値観が求められる場面では、AIの力を発揮するのは難しいでしょう。 AIをビジネスに活用するメリット AIをビジネスに活用するメリットには、以下のようなものがあります。 業務の効率化を図れる 人的ミスを減らせる 顧客満足度を向上できる 一つずつ詳しく紹介します。 1．業務の効率化を図れる AIを活用して、データの分析や顧客対応等の作業を自動化すれば、時間や労力を削減できます。 その結果、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。 特にルーティンワークが多い場合では、AIの導入が大きな効果をもたらすでしょう。 くわえて、AIは人間のように休む必要なく稼働し続けられます。 AIの導入で、長時間労働や深夜対応に割いていた人件費を抑えられたり、監視業務等の24時間対応が可能になったりするメリットも得られるでしょう。 2. 人的ミスを減らせる AIは人間と異なり、感情や疲労の影響を受けないため、ヒューマンエラーを減らすことができます。 データ入力や計算業務等にAIを活用すれば、人的ミスを最小限に抑えられるでしょう。 人的ミスが減ると、クレームが減ったり、顧客の信頼を得ることにつながります。 3. 顧客満足度を向上できる AIを活用すると、顧客対応の質を向上しやすくなります。 AIを活用したチャットボットを取り入れると、カスタマーサポートを24時間対応にできるだけでなく、学習データを基に顧客へ適切な回答を提供できるようになります。 くわえて、AIによるデータ分析を活用すれば、顧客のニーズを満たしたサービス・商品を提供できるようになるでしょう。 その結果、顧客満足度の向上につながり、企業の売上やリピーターの増加が期待できます。 AIをビジネスに活用する際の注意点 AIをビジネスに活用する際は、以下の点に注意しましょう。 情報漏えいのリスクがある 責任の所在が不明確になる 思考プロセスが確認しにくい それぞれ詳しく解説します。 情報漏えいのリスクがある AIをビジネスに活用するときには、個人情報や機密情報が流出しないように細心の注意を払わなければなりません。 適切なセキュリティ対策ができていなければ、外部からのサイバー攻撃によって情報が漏えいする可能性があります。 そのような事態を避けるためにも、十分なセキュリティ対策を行ったうえでAIを活用しましょう。 責任の所在が不明確になる 2025年4月現在、日本でAIによるトラブルの責任の所在に関する法律は定められていません。 そのため、AI技術を使ったサービスや商品でトラブルがあったときに、責任の所在が不明確になることがあります。 例えば、AIを使った自動運転の自動車が事故を起こした場合に、その責任は運転手にあるのか、自動車を開発した会社にあるのか判断が難しいのが現状です。 AIを導入する際は、トラブル発生時の対応方法をルール化しておくことが大切です。 思考プロセスが確認しにくい AIは学習した膨大なデータを基に判断を下しますが、その思考プロセスを人間が理解するのは難しいといわれています。 特に、深層学習（ディープラーニング）を活用したAIでは、どのような理由でその判断がされたのか明らかになりにくいのが現状です。 これを「ブラックボックス問題」といい、AIの導入が進むなかで大きな課題となっています。 ブラックボックス問題に対応するために、AIの思考プロセスを可視化するサービスを開発している企業もあります。 より信頼できるAIサービスを利用したい場合は、思考プロセスが可視化できるものを選ぶのがよいでしょう。 AIを使いこなすには正しい知識が必要 AIを効果的に使うには、正しい知識を身に付けておくことが大切です。 AIは万能ではなく、適切な活用をしなければ大きなミスにつながることがあります。 そのような事態を避けるためには、AIの得意・不得意な分野を知ったうえで適切な業務を振り分けることが大切です。 現在、日本ではAIに関する法律や規制が整備されていませんが、2025年2月に「AI関連技術の研究開発と活用推進法案」が閣議決定されました。 今後、規制が増える可能性があるため、どのような法律が成立するのかも追うようにしましょう。 AIの活用事例 最後にAIの活用事例を以下の分野に分けて紹介します。 音声認識 画像・映像認識 自然言語処理 具体的な活用方法を詳しく見ていきましょう。 1. 音声認識 AIの音声認識技術は、日常生活やビジネスのさまざまな場面で活用されています。 例えば、スマートスピーカーや音声アシスタントは、ユーザーの音声を認識して適切な応答をする技術です。 コールセンターではAIを活用した音声認識技術により、顧客対応の効率化が図れます。 2. 画像・映像認識 AIの画像・映像認識技術は、製造業や小売業といった幅広い分野で実用化が進んでいます。 製造業では、画像認識AIを活用した不良品チェックの無人化が実現されました。 小売業においては、防犯カメラ映像をAIがリアルタイムに分析することで、顧客の不審行動の検出ができるようになっています。 3. 自然言語処理 AIの自然言語処理技術は、文章の理解や生成を可能にします。 AIが使われた翻訳アプリや自動要約ツールは、自然言語処理技術によって、高精度な翻訳や要約を提供できます。 AI搭載のチャットボットでは、AIが顧客の問い合わせ内容を解析し、最適な回答を自動生成できるのです。 この技術の進化によって情報の伝達がスムーズになり、業務の効率化につながっています。 まとめ AIは、事前に設定された学習方法でデータを分析し、人間のような作業を行える技術です。 AIをうまく活用すれば、業務自動化や顧客満足度の向上が期待できます。 AIを適切に活用して成果を上げるためにも、AIの仕組みや活用時の注意点を理解しておきましょう。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、年間999円（税抜）の低価格で100教材以上のeラーニングを受講できます。 AIの基礎知識や生成AIのビジネスでの適正利用に関するポイントを学べるコンテンツも受講できるので、AIのビジネス活用を検討している場合はぜひご活用ください。 低コストで厳選コンテンツ見放題！Cloud Campusコンテンツパック100 コース一覧はこちらからご確認ください。 ＞＞Cloud Campusコンテンツパック100の詳細をチェックする

人手不足が進む昨今、企業が成長し続けるためには、生産性向上や業務効率化への取り組みが求められます。 しかし、生産性向上と業務効率化の違いや、それぞれの意味を正しく理解していなければ、適切な対応ができなくなってしまいます。 そこで今回は、生産性向上と業務効率化の違いを解説します。 生産性向上のための具体的な施策も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。 生産性向上と業務効率化の違い 生産性向上とは、投入する労力や資源に対する商品やサービス等の価値の比率を高めることです。 一方、業務効率化は業務の無駄やムラを省くことです。 投入する労力を減らすことにつながる業務効率化は、生産性を高めるための取り組みの一環といえます。 生産性向上とは そもそも生産性とは、労働力や設備等のコストに対する成果量の比率を指します。 つまり、生産性向上を実現するには成果量を変えずにコストを減らしたり、そのままのコストで成果量を増やしたりすることが求められます。 例えば、同じ製品数を少ない労力で作り出せるようになれば、生産性が向上したといえる状態です。 また、同じ労力でより多くの製品を作り出せるようになることでも、生産性が向上したといえます。 業務効率化とは 業務効率化は、業務の無駄やムラを省いて、効率的に業務を進められるように改善することです。 不要な業務をなくしたり、作業フローを見直したりすることで労働力や時間等のコストを削減できれば、生産性向上につながります。 つまり、コストを減らす業務効率化は生産性向上の一環といえます。 生産性向上が求められる背景 生産性向上が求められるのは、人材不足の備えや働き方改革の推進等が背景にあります。 ここでは、生産性向上が求められる背景を詳しく解説します。 人手不足の備え 少子高齢化が進む日本では、今後多くの企業が人手不足の問題を抱えるといわれています。 人手が足りない状況で、従来の業務の進め方を続けても、生産性は低下する一方です。 限られた人員で企業の業績を上げていくためにも、生産性向上の施策を取ることが求められるでしょう。 働き方改革の推進 日本には長時間労働が問題となっている企業や業界があり、政府は長時間労働の削減に向けて、2019年4月に働き方改革法を施行しました。 働き方改革法の施行により、残業に関するルールが強化されたものの、人手不足により労働時間の削減に難航している企業があります。 長時間労働の改善を実現するには、従業員一人ひとりが短い時間で今まで以上の成果を上げる取り組み、つまり生産性向上の施策が鍵となります。 国際競争力の向上 公益財団法人日本生産性本部の調査で、2022年における日本の国民一人当たりの労働生産性は、OECD加盟38ヵ国中30位と公表されました。 このデータから分かるように、日本の労働生産性は他国と比較して低い水準といえます。 人口減少により、国内需要の縮小が予測される日本が発展していくためには、国際競争力が必要不可欠です。 国際的競争力の向上が求められる日本は、国をあげて生産性向上をめざす必要があります。 生産性向上・業務効率化によって得られるメリット 生産性向上や業務効率化は、企業の業績や従業員のモチベーションアップにつながります。 生産性向上と業務効率化によって得られるメリットをそれぞれ詳しく解説します。 生産性向上のメリット 生産性向上によって、今までと同じコストでよりよい商品やサービスが提供できるようになれば、顧客満足度の向上につながります。 顧客満足度の向上は、サービスのリピートにもつながり、利益アップが期待できます。 より利益を上げられる体制をつくり、企業が成長していくためには、生産性向上の取り組みが必要不可欠といえるでしょう。 業務効率化のメリット 生産性向上に欠かせない業務効率化を取り入れると、従業員の働きやすさを実現できます。 業務効率化によって、業務の無駄をなくしたり、業務を自動化したりすれば残業時間のカットにつながります。 人員に余裕が生まれることで休暇が取りやすくなり、従業員のワークライフバランスが整うでしょう。 また、業務効率化によって新しい商品やサービスの開発等に時間を充てられるようになれば、他社との差別化につながり、市場での競争力が高まります。 ただし、労働力といった投入資源を抑え過ぎると、提供できる商品やサービスが減少し、生産性が低下してしまう場合があります。 生産性向上のためには、投入資源を少なくするだけでなく、生み出せる価値を増やす視点も重要です。 生産性を向上する際の流れ 生産性を向上する際は、以下の流れで業務の改善を進めるのが効果的です。 業務内容や課題点を洗い出す 不要な業務をカットする マニュアルを作成する 業務の担当者を変える データベースを作成する ツールを活用する 業務の外注を検討する それぞれ詳しく解説します。 1.業務内容や課題点を洗い出す 生産性向上に取り組む際は、まず現状の業務内容や課題点を洗い出しましょう。 業務ごとの担当者や人数、作業工程、必要なスキル等を整理します。 その後「重複した業務がないのか」「限られた人しかできない業務なのか」等の課題点や問題点を明確にします。 実際に業務を担当したことのある人しか分からない情報もあるため、現場の意見を聞くことが大切です。 2.不要な業務をカットする 生産性向上のためには、不要な業務をカットして労力を抑えることが有効です。 例えば「ミーティングの度に資料を作っていたが、実際に資料を使って話し合ったことがない」といった意見がある場合は、資料を作る業務は不要といえるでしょう。 不要な業務をカットすれば、より重要な業務に時間を割けたり、残業時間をカットできたりします。 3.マニュアルを作成する 限られた人員のなかで生産性を高めるには、担当者による業務の質のばらつきが出ないようにすることが大切です。 なかには、ほかの人が担当できるような業務でも、特定の人だけが取り組んでいる仕事もあります。 そのような状況を改善するためにも、誰でも品質を維持しながら業務に取り組めるマニュアルを作成しましょう。 業務マニュアルがあれば、業務を教える時間を削減でき、従業員の負担軽減にもつながるでしょう。 4.業務の担当者を変える 現在の担当者と業務の相性が合わないことで、生産性が向上しないケースも考えられます。 そのような場合は、従業員のスキルや強みに応じて適切な人材を再配置をするのが効果的です。 例えば、コミュニケーション能力に優れている人は営業職、サポートに長けている人は事務職のように個々の強みを活かせるように人材の配置を見直しましょう。 ただし、生産性向上のためだけに人材配置をするのではなく、従業員の要望を聞いたうえで調整することが大切です。 5.データベースを作成する 業務に関するデータがすぐに確認できない状況では、生産性は向上しにくいでしょう。 そのような状況を避けるためにも、必要なデータをすぐに確認・活用できるようにデータベース化しておくことが大切です。 くわえて、顧客対応時に過去履歴や統計データをすぐに確認できる仕組みをつくっておけば、生産性とともに顧客満足度も向上させることができます。 6.ツールを活用する 業務効率を高められるツールを導入することでも、生産性の向上が期待できます。 例えば、チャットツールを取り入れれば、メールや電話に比べて効率的にコミュニケーションを取れるようになるでしょう。 ほかにも、名刺管理ツールを活用して名刺情報を一元管理できるようにすれば、営業活動の効率化につながります。 生産性向上につながるツールは数多く存在します。自社の課題点に応じて適切なものを選びましょう。 7.業務の外注を検討する 生産性向上のために、業務の一部を外注するのも手段のひとつです。 例えば、ITを使った業務に取り組む場合、ITに詳しい人材がいなければ専門外の従業員が調べながら業務を進めなければなりません。 一方、ITに詳しい人材に外注し、自社の従業員がコア業務（収益や業績の向上に直結する業務）に注力できれば、生産性向上が期待できます。 IT業務のほかにも社内研修やコールセンター、データ入力等も外注しやすい業務です。 生産性向上における具体的な施策 生産性向上の具体的な施策には、業務フローの作成や働きやすい職場への改善等があります。 最後に生産性向上における具体的な施策を紹介します。 業務フローを作成する 業務フローを作成すると、どのような流れで業務を進めているのか可視化できます。 業務の流れが可視化されれば、「無駄な作業がないか」「より効率的な進め方にできないのか」といった改善点を発見しやすくなるでしょう。 また業務フローとして業務内容を整理することで、従業員間における業務の進め方のばらつきを抑えられます。 業務の品質が高まって生み出す価値が大きくなれば、生産性向上が期待できます。 データベースソフトを活用する 業務に関する情報をデータベースに落とし込む際は、ソフトを活用するのがお勧めです。 データベースソフトは、データベース処理に特化しており、大容量のデータも保管可能です。 くわえて、業務に活用しやすいよう検索・編集しやすい形式になっているため、資料探しにかける時間を削減できます。 プログラミングの知識を持つ人材がいない場合は、ノーコード・ローコードタイプのデータベースソフトを選びましょう。 eラーニングを導入する 従業員一人ひとりがスキルアップし、生み出す価値が大きくなれば、生産性向上につながります。 従業員のスキルアップのためには、研修の場を提供することが大切です。 研修にかける社内リソースがない企業は、eラーニングの導入を検討しましょう。 eラーニングを活用すれば、常に質の高い教育を提供できるメリットもあります。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、生産性向上に関する研修コンテンツを含む100以上の教材がeラーニングで受講できます。 仕事の効率を高めるアプローチ方法も学べるため、従業員の業務効率化に対する意識を高めるのにも効果的です。 ＞＞Cloud Campus「コンテンツパック100」をチェックする 働きやすい職場に改善する 従業員のパフォーマンスを上げて生産性を高めるには、働きやすい職場環境を整えることも大切です。 従業員同士でコミュニケーションが取りやすかったり、上司に相談しやすかったりする環境であれば、意欲的に働く従業員が増えるでしょう。 リモートワークやフレックスタイム制等も導入することで、柔軟な働き方ができるようになると、定着率の向上も期待できます。 経験を積んだ従業員が辞めにくくなり、生産性向上につながるでしょう。 まとめ 生産性向上を実現するにはコストを減らす、もしくは成果量を増やすことが求められます。そのため、生産性向上には不要な業務をカットするといった業務効率化の施策が有効です。 くわえて、従業員のスキルを高める場を提供したり、働きやすい環境に整えたりすることも欠かせません。 サイバー大学では年間999円（税抜）で100教材以上のeラーニングが見放題の「コンテンツパック100」を取り扱っております。 生産性向上に関するコンテンツも収録しているため、生産性向上の取り組みに悩んでいる場合はぜひご活用ください。 低コストで厳選コンテンツ見放題！コンテンツパック100 特にニーズの高いコンテンツだけを厳選することで、1ID 年額999円（税抜）の低コストを実現しています。 ビジネス・ITの基礎知識を学べるeラーニングコンテンツが見放題、Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用が可能です。 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