業務分析の目的は、“分析すること” ではなく、お客様の期待を裏付ける結果になるか？もっと根本的な原因はあるか？を意識することが重要です。
分析方法のフレームワークはMECE、定性/定量分析などいろいろありますが、まずは分析目的、測定対象、アウトプットを設定しておくことが必要です。
| 期待 | 分析目的(例 | 分析対象データ | アウトプット(例 |
| A-B部門間で繰り返している作業があるかも。 | あちらこちらと流れてる作業はないか。 心配しながらやっている作業はないか。 | 業務フロー、業務体制、データI/F | ・担当者別作業の割合 ・データ依存関係 |
| データ入手のシーンに時間がかかっているかも。 | どこか・誰かに負荷かかっている作業はないか。 | 作業時間と頻度、業務体制、データI/F | ・作業頻度 ・作業毎の所要時間 ・データ更新の割合 |
| 同じような作業が散在すると思っている。 | 同じデータを扱っている複数の作業はないか。 | データI/F | ・担当者別作業の割合 ・作業毎のデータ量 |
【MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive：ミーシー）】
可視化データを5W2Hを軸にモレなくダブりなく整理して、定量化(or定性化)して、お客様が期待していることを裏付けるものかどうかを確認・特定していきます。
【定性分析】
お客様の声、行動、背景といった数値で表せない事柄です。可視化活動の中で収集した定性的な事柄を、４つのPごとに分けて整理すると良いです。
【定量分析】
例えば、5W2Hにおける “タイミング”、“何のツール・アプリか”、“１日当たりの作業頻度”、“１作業に係る所要時間” など相当します。 全体に占める〇〇とか、１日当たりの〇〇といった具体に”割合”で示せるよう整理すると良いです。
【重要】
[分析目的]を踏まえ、表面化している課題を誘発している潜在的な課題(つまり根本原因)まで言及できていると良識な分析結果となります。
★【注意】★
”分析作業をすること”自体が目的化しないよう、可視化データ収集場面を振り返り、改善された状態を常にイメージしながら分析することが重要です。
以上
