オフィスの業務改善、何ができる？ Excel・勤怠・会議資料の具体例

オフィスの業務改善は、大きなシステムを入れなくても始められる

月末になると各部署から別々のExcelが届く。担当者が列名をそろえ、一つの表へ貼り付け、出していない部署へ連絡する。その数字を報告資料へ写し、前月の資料をコピーして説明文を書き直す。こうした作業は、新しいシステムを入れなくても発生しますし、逆に言えば、新しいシステムを入れなくても見直せます。

業務改善とは、ツールを導入することそのものではありません。受け取る、入力する、照合する、集計する、確認する、伝える、保管するという流れを見直し、機械に任せる部分と人が判断する部分を分けることです。

この記事で扱うのは、総務、人事、経理、購買、庶務など、管理部門の日常業務です。特定の基幹システムの入れ替えや、専門的な判断が必要な業務は含めません。

改善候補は、毎月くり返している作業にある

改善候補は、特別なAI業務を新しく探すより、すでに毎週・毎月やっている作業から探すほうが見つかります。

すべてを一度に変える必要はありません。回数が多い、1回が長い、差し戻しが多い、担当者が休むと止まる。このうち二つ以上あてはまる作業を一つ選びます。

Excelの集計 ― 同じ表を毎月作り直さない

部署ごとに列名、日付の書き方、休みの記号が違うだけで、集めた表を一つにするのに時間がかかります。既存のExcelをすぐ廃止しなくても、提出時に形式を検査し、共通の形へ変換するところから始められます。

数字を一度確定したら、用途ごとに見せ方だけ変えます。元データを更新すると表とグラフが変わり、確定した数字から報告文の下書きを作る。増減の理由をAIに断定させず、担当者が事情を確認して文章を仕上げます。

複数のCSVやExcelをまとめる処理は、生成AIより、決まった手順で動く仕組みのほうが結果を確かめやすいことがあります。Microsoftも複数CSVファイルを結合するPower Queryの手順を公開しています。文章の下書きはAI、決まった集計は表計算やスクリプト、と役割を分けます。

勤怠の確認 ― 全員ではなく例外だけを見る

勤怠の確認で負担になるのは、人数そのものより「どこに問題があるか分からないまま、上から順に見ること」です。

改善後は、未打刻、重複、申請との食い違い、決めた条件を超える勤務など、確認したほうがよい候補だけを一覧にします。機械が出すのは異常の断定ではなく、担当者や上長が確認すべき候補です。打刻漏れなのか、事情があったのか、申請が遅れているだけなのかは、人が確認します。

勤務表づくりでは、曜日や時間帯ごとの必要人数、資格、連続勤務、希望休などを条件にして候補案を作れます。ただし、公平性や個別の事情まで機械だけで決めるべきではありません。責任者が調整し、最終確定する前提で使います。

会議・報告用の資料 ― 同じ数字を何度も作らない

各部署の報告を一つの様式へそろえ、数字と自由記述を分けると、集計部分を自動で更新しやすくなります。月次の数字から会議資料の表を作り、その確定値を別の報告でも使う。数字は一度だけ確定し、資料ごとに見せ方を変える形です。

前月の資料をコピーして数字とグラフを差し替える作業も減らせます。元データを更新すると表とグラフが変わる。増減の理由の説明は、担当部署が事情を確認してから書きます。

会議の記録も、録音やメモから議事録案、決定事項、担当、期限を整理できます。出席者が内容を確認してから保存し、次回に未完了の項目を追います。

請求書・発注の照合 ― 合っていないものだけを見る

請求書の取引先、日付、金額、支払期限を読み取り、入力候補を作ることはできます。読み取り結果をそのまま会計へ流すのではなく、原本と照らして確定する場所を残します。

発注書、納品書、請求書がそろう場合は、伝票番号、品名、数量、単価、合計を照合し、食い違いだけを一覧にします。これまで三つの帳票を全件見比べていたなら、「合っているもの」から手を離し、「合っていないもの」の理由を調べる作業へ変えられます。

AI、Excel、自動化、人をどう使い分けるか

何でもAIへ渡す必要はありません。数字を足す、決まった条件で抜き出す、同じ形式の表を結合する処理は、表計算や決まった手順の自動化のほうが結果を確かめやすいことがあります。

個人情報保護委員会は、生成AIへ個人データを入力するとき、利用目的や、サービス提供者による学習への利用などを確認するよう注意喚起しています。無料のAIへ、従業員名簿や給与、取引先の情報をそのまま貼り付ける使い方は避け、契約、保存、学習への利用、権限、記録を確認します。

改善前に数字を残し、効果を「時間」で見る

改善前の数字がないと、導入後に「少し楽になった気がする」で終わります。まず次の項目を、一か月だけでも記録します。

• 月間の件数と、発生する曜日・締め日
• 1件あたりの作業時間
• 関わる人数
• 差し戻し、入力ミス、未提出、期限超過の件数
• 担当者不在で止まった回数

月間の削減時間は、「改善前の1件の時間 − 改善後の1件の時間」に月間件数を掛けて見積もれます。ただし、浮いた時間がそのまま人減らしになるとは限りません。残業を減らす、締めを早める、担当者が本来やるべき仕事へ戻る。何へ時間を戻すのかを先に決めます。

利用率も見ます。処理は速くなっても、現場が使わず元の手順へ戻っていれば改善とは呼べません。うまく動かないときに手作業へ戻れるか、担当者が変わっても回るかまで確認します。費用と効果の見積もり方は業務改善の費用対効果、どう見積もる？で整理しています。

最初の一業務は「安全に切り出せて、測れる」もの

最初の候補として選びやすいのは、部署別のExcel集計、勤怠の未打刻確認、会議資料の数字更新、申請の不備チェックです。選ぶときは、次を確認します。

• 一部署・一業務に切り出せる
• 個人情報や機密情報をそのまま使わずに試せる
• 件数、時間、差し戻しなどを測れる
• 現場の担当者と決裁者が一緒に確認できる
• うまくいかなくても、元の手順へ戻せる

範囲を広げる前に、この一つで時間、差し戻し、ミス、利用率を測る。合わなければ直すか、広げずに止める。IPAのDX推進指標も、関係者で現状と課題の見方をそろえ、短いサイクルで見直す考え方を示しています。AIや自動化そのものの入門としては、東京商工会議所の無料ガイドもあります。

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