社員に負担を強いるDXはなぜ失敗するのか

DXを進めようとしている企業で、次のような取り組みを見かけることがあります。

「まずはデータを集めましょう」

データドリブン経営、データ分析、KPI管理。こうした言葉とともに、現場にデータ収集が求められます。

しかし、その方法が間違っていると、DXは逆効果になります。

今回は、実際に支援した企業で起きていた事例を紹介します。

手作業でExcelにデータを入力するDX

ある企業では「全社的にデータ分析を進める」という方針が出されました。

各部署に対して次のような指示が出されました。

業務データを記録する
作業時間を記録する
データをExcelにまとめる

問題は、その企業ではまだProcess Miningのような自動的にデータを取得する仕組みが整っていなかったことです。

そのため、次のような運用が行われていました。

社員が手作業で作業時間を記録する
作業内容をExcelに入力する
チームリーダーが週末に1時間かけてグラフ化する

一見すると、データ活用に向けた取り組みのように見えます。

しかし、この方法には大きな問題がありました。

問題1：データが正しく集まらない

手作業によるデータ収集は、どうしても精度が下がります。

人間は必ずミスをします。

入力を忘れる
記録が曖昧になる
後からまとめて入力する

この企業でも、実際に取得できていたデータは約60％程度でした。

つまり、分析の元になるデータ自体が不完全だったのです。

問題2：なぜデータを集めているのか分からない

さらに大きな問題がありました。

チームリーダー自身が、なぜこのデータを集めているのか分からなかったのです。

グラフは作成していましたが、その数字をどう使うのかが定義されていませんでした。

つまり

KPIがない
KGIがない
改善目標がない

という状態でした。

これでは、どれだけデータを集めても意味を持ちません。

結果として起きたこと

この取り組みの結果、現場では次のような状況が生まれていました。

従業員は無意味な作業をしていると感じる
入力作業が負担になる
改善につながらない
「やった感」だけが残る

つまり

DXの名のもとに、無駄な業務が増えてしまった

のです。

DXは社員に負担を増やすものではない

DXの本来の目的は何でしょうか。

それは

業務を効率化すること

です。

しかし今回の事例では逆のことが起きていました。

業務が増える
手作業が増える
意味が分からない作業が増える

これはDXではありません。

単なる業務の追加

です。

本来あるべきデータ活用の順序

DXでデータ活用を進める場合、本来は次の順序で進める必要があります。

KGI・KPIを決める
必要なデータを定義する
自動で取得できる仕組みを作る
分析と改善を行う

多くの企業では、この順序が逆になっています。

とりあえずデータを集める

という状態です。

しかし目的のないデータ収集は、組織を疲弊させるだけです。

DXの失敗は技術ではなく経営の問題

今回の問題は、現場ではありません。

経営側の指示と設計の問題

です。

データを取ること自体は、これからの経営にとって非常に重要です。

しかし

目的がない
活用方法がない
仕組みがない

状態で始めてしまうと、DXは現場の負担になります。

DXを成功させるために重要なのは

データを集めることではありません。

データを活用できる設計を作ること

なのです。