ドイツ人経営者の最大の誤解：「まず最適化、そして自動化」がなぜ会社を麻痺させるのか
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公開日: 2025年11月4日 / 更新日: 2025年11月4日 – 著者: Konrad Wolfenstein
ドイツ人経営者の最大の誤解：「まず最適化、そして自動化」がなぜ企業を麻痺させるのか – 画像：Xpert.Digital
完璧なプロセスを待っていますか？この間違いは、想像以上に大きな損失をもたらすでしょう。
自動化：多くの企業が無視している真実と、実際に効果のあること
ドイツのビジネス界において、不変の法則のように機能する指針があります。それは、「まずプロセスを最適化し、次にテクノロジーを導入する」というものです。一見論理的でリスク回避的なこのアプローチは、デジタル化に関する議論の主流であり、健全な企業経営のマントラとしてしばしば称賛されています。しかし、この順序立てた考え方は時代遅れであるだけでなく、デジタル時代の企業の競争力にとって最大の障害の一つになりつつあります。これは、現代の自動化の仕組みとその効果に関する根本的な誤解に基づいています。
本稿では、プロセス最適化と自動化を厳密に分離することが誤った二分法である理由を説明します。「完璧な」手動プロセスを待つことで、企業は静的な状態に陥り、貴重な時間を浪費し、投資収益率（ROI）を遅らせ、スキル不足を悪化させ、膨大な技術的負債を蓄積してしまうことを明らかにします。私たちは、厳格な順序付けではなく、プロセス改善と自動化計画を最初から連携させて進める並行アプローチを推奨します。同時エンジニアリング、プロセスマイニングなどの最新手法、アジャイル手法といった原則を用いることで、真の効率性と将来の存続可能性は、待つことからではなく、プロセスとシステムにおけるインテリジェントかつ同時的な思考から生まれることが明らかになります。デジタルトランスフォーメーションにおける新たなマントラが必要な時が来ています。
固定観念に挑戦するには、時に明確なきっかけが必要です。これは、GEBHARDT Intralogistics Group GmbHのマネージングディレクター、マルコ・ゲブハルト氏による最近のLinkedInへの投稿という形で現れました。「『自動化する前に、プロセスを管理しなければならない』という記述は、もう読むに耐えられない」という彼の率直な不満が、この記事のきっかけとなりました。この発言は、デジタルトランスフォーメーションに関する最大の誤解の一つを的確に捉えており、このアプローチがもはや時代遅れである理由を検証するための絶好の出発点となります。
詳細については、こちらをご覧ください:
プロセスの最適化と自動化の並行：ドイツのビジネス文化における誤った二分法
シーケンシャル思考が企業のスピードを低下させる理由と、実際に効果的な方法
ドイツ語圏の専門家の間では、現在、プロセスの最適化と自動化の順序をめぐる議論が白熱しています。LinkedInの議論では、ある格言が支配的です。それは、「まずは手動プロセスを完璧に実行し、その後にテクノロジーを導入すべきだ」というものです。この格言は直感的に正しく、説得力のある論理性を持ち、経済的にも保守的であるように思われます。もちろん、完全に間違っているわけでもありません。しかし、より深く分析すると、このアプローチは自動化プロジェクトの本質を根本的に誤解し、企業の競争力を体系的に阻害していることが明らかになります。
静的な罠：プロセスが不変であると考えられる場合
このアプローチの根本的な問題は、ビジネス活動を静的な量として扱っていることにあります。プロセスは最適な状態に到達し、それを技術的に再現できると想定しています。しかし、これは現代の生産プロセスやオフィスプロセスの現実を反映していません。むしろ、実際の導入は、自動化技術の導入によってプロセスが根本的に変化することを示しています。今日は手動で完璧に機能するものが、明日は自動化システムには適合しなくなります。なぜなら、自動化には独自のロジック、要件、そして制約が伴うからです。
欧州のオートメーション業界の調査結果は、この動向を浮き彫りにしています。ツール製造部門の分析によると、調査対象企業の約3分の2が、プロセスの安定性を実装における最大の障害の一つとして挙げています。しかし、この安定性は、プロセスが単純に持っているか持っていないかというものではなく、継続的な適応を通じて徐々に達成される概念であることがすぐに明らかになります。同じ調査に参加した企業の70%は、部品とプロセスの標準化がエンドツーエンドの自動化を可能にするほど進んでいないと述べています。「まず手動で最適化すればいい」というのは論理的に誤りでしょう。しかし、現実的な結論は、標準化は多くの場合、自動化プロセスの結果であり、その前提条件ではないということです。
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順次ではなく並列：真の自動化の鍵
これは、現代の組織において標準的なベストプラクティスとなっている、いわゆる「同時エンジニアリングの原則」を考慮すると特に明確になります。この概念は、プロセスに関わるすべての担当者が、結果に向けて順番にではなく並行して作業を行うというものです。これをプロセスの最適化と自動化に適用すると、チームは同時に手動でプロセスの改善に取り組むと同時に、このプロセスを自動化する方法も検討することになります。この並行的な視点は、プロセスステップを現在の効率性だけでなく、自動化の可能性も考慮して最適化するため、より根本的な最適化につながります。これは質的に異なるアプローチです。
ドイツのビジネス文化には、問題を段階的に分解する傾向が顕著です。これは効果的ではないわけではありません。歴史的に、段階的なアプローチはドイツのエンジニアリングと製造業において大きな成功をもたらしてきました。しかし、現代のデジタル化においては、このアプローチは逆効果であることが証明されています。Bitkomによる実証研究によると、企業の45%が既存のシステムとプロセスの転換をデジタル化の中心的な課題と認識しており、特に従業員1,000人以上の大企業ではこの傾向が顕著で、この数字は66%にまで上昇しています。これは偶然ではありません。企業がシーケンシャルモデルに固執する時間が長ければ長いほど、最適化された状態と自動化の要件との間のギャップは拡大していくのです。
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待機の隠れたコスト: ROI、スキル不足、技術的負債
ROIの問題は、自動化プロジェクトの現実を考慮すると、さらに顕著になります。典型的なシナリオ：ある企業が請求書処理の自動化ソリューションに5万ユーロを投資します。手作業の削減により、年間4万ユーロの節約が見込まれます。そのため、初年度のROIはマイナス20%となります。これは自動化の失敗ではなく、典型的な曲線です。2年目には投資額が完全に回収されます。3年目にはソリューションが収益を上げ始めます。「完璧な」手動フェーズを待ちすぎた企業は、この貴重な償却期間を失ってしまいます。
熟練労働者の不足を考慮すると、状況はさらに深刻になります。最近の調査によると、ITおよびデジタル化の専門家の不足は、自動化プロジェクトの制約要因となっています。デロイトの調査によると、自動化を活用している企業は、平均で生産性が20%向上し、コストベースが15%削減されています。しかし、これらの企業は、手動による「完璧な」段階を待つことなく、早い段階から並行して体制を構築し始めています。これにより、IT部門とビジネス部門間の理解を深める基盤が築かれ、自動化プロジェクトの成功率が大幅に向上します。
過度にシーケンシャルな計画から生じる技術的負債も重要な要素です。企業がすべてを手動で完璧に稼働させるまで待つと、技術システム、データベース、ソフトウェアコンポーネントはその間も運用され続けます。それらは時代遅れになり、不整合が蓄積され、古いコード、時代遅れのハードウェア、最適ではないデータベース構造という形で「負債」を形成します。自動化の導入と並行して、この負債を返済する負担は飛躍的に増大します。大企業における技術的負債の管理に関する調査によると、負債の返済は、回避、特定、測定、優先順位付け、監視を並行して実行する継続的なプロセスでなければならないことが示されています。純粋にシーケンシャルなアプローチは、技術的負債を蓄積させ、最終的には自動化自体を阻害するほどにまで至らせます。
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順次ではなく並列: 自動化のターボチャージャーとしてのプロセスマイニング - アジャイル、リーン、カイゼン、そして並列処理によってプロセスがどのように高速化されるか。
プロセスマイニングからアジャイルへ: 現代の手法が並列処理を強化する方法
プロセスマイニングは全く新しいアプローチを提供します。この技術は、実行データから現在のプロセスを再構築し、非効率性を明らかにします。特に優先順位付けは重要です。プロセスマイニングは、どのプロセス変更が最大のROIをもたらすかを客観的に判断できます。プロセスマイニングの成功度を測定する研究では、4つの主要な成功要因が特定されています。プロセスの記録と分析により、現在のプロセスを視覚的に再構築します。プロセスの調和と最適化により、類似のプロセスを標準化します。自動化プロセスの選択はROI基準に従い、大量の標準プロセスに重点を置きます。そして、運用中のモニタリングにより、プロセスのパフォーマンスを継続的に測定します。
この体系的なアプローチは、すべてのプロセスが手動で最適化されるまで待つことはできません。並列実行する必要があります。プロセスマイニングは、実際のプロセスから得られた実際のデータでのみ機能します。実際には実行されたことのない最適化されたプロセスにはプロセスマイニングを適用できません。実際に実行され、データを生成するプロセスにのみ適用できます。
実装の課題も、並行アプローチの利点を裏付けるもう一つの側面です。CGIの市場調査によると、変更管理、ビジネス部門とIT部門の協働パートナーシップ、既存のシステム環境への統合、アジャイル実装手法、従業員のトレーニングが、自動化プロジェクトの5つの成功要因であることが分かりました。これらの要因は、並行アプローチを採用することで大幅に効果を発揮します。ビジネス部門とIT部門が協力してソリューションに取り組むことで、相互理解が自然に深まります。従業員がプロセスが特定の方法で最適化されている理由を理解している場合、つまり、それが自動化を可能にするためのものであると理解している場合、変更管理はより効果的に機能します。
自動化プロジェクトにおける統計的なエラー率もまた、示唆に富んでいます。最も頻繁なエラーの原因の一つは、自動化プロセスの不適切な選択です。逆に言えば、これはプロセスを正しく選択することが成功に不可欠であることを意味します。しかし、この正しい選択は、すべてが最適に動作するまで手作業で待つコンサルタントが外部で行うことはできません。エンジニアと各分野の専門家が協力して、どのプロセスが自動化の候補となるかを判断するという、共有された並行的な理解を通してのみ実現できます。
ソフトウェア開発におけるアジャイル手法を検討すると、並列モデルがウォーターモデルよりも優れていることが明らかになります。DevOpsパイプラインによるアジャイル変革は、製品をマイクロサービスとコンテナにカプセル化することで、高速かつ並列でリソース効率の高いデプロイメントが可能になることを実証しています。これにより、自動テストを並列化できるため、テストの高速化が可能になり、リードタイムを大幅に短縮できます。これは新しい現象ではありませんが、複雑な技術環境においても、並列化が逐次化よりも効率的であることを示す実証済みの原則です。
ドイツの産業界に深く根付いたリーンマネジメントのコンセプトも、この並行アプローチを支えています。リーンマネジメントは継続的な改善と無駄の最小化を基盤としています。しかし、プロセスが手作業で完璧になるまで待つことは、最も貴重なリソースの一つである時間を無駄にすることに繋がります。リーンマネジメントとインダストリー4.0のテクノロジーを組み合わせることで、製造プロセスの監視と制御をさらに正確に行うことができます。しかし、この組み合わせは、リーンマネジメントの専門知識と技術計画の両方を並行して開発する場合に限り機能します。
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テクノロジーだけではない：人材、文化、そして継続的な改善
見落とされがちなのが心理的な側面です。「まずプロセス、そしてテクノロジー」という表現は、戦略的な意味合いだけでなく、安心感を与えるものでもあります。多くの従業員や管理職にとって、これはまだ何もする必要がなく、まだ時間があることを意味します。企業内で自動化に反対する人々は、しばしばこのマントラを使ってプロジェクトを遅らせます。これは理解できますが、経済的には壊滅的です。マッキンゼーの調査によると、早期に自動化を推進し、プロセス最適化と並行して取り組む企業は、平均してその市場で勝利を収めています。
ハイブリッド統合は、現代のシステムアーキテクチャにおいて重要性を増している用語です。この概念は、企業が既存のシステムを急激に置き換えることなく、段階的に近代化を進めることができるというものです。具体的な例としては、SAPソリューションとクラウドベースのアプリケーションの統合が挙げられます。このハイブリッドアプローチにより、既存の業務に影響を与えることなく、並行して近代化を進めることができます。新規開発は進行中の業務と並行して行われるため、可用性の問題を引き起こすことなくテストを行うことができます。ユーザーは、新しいソリューションが古いソリューションを完全に置き換えるまで、2つのソリューションを積極的に選択できます。これは、革命ではなく進化こそが正しい道であることを示しています。ただし、進化は順番にではなく、並行して進むべきです。
調査で挙げられている導入上の障害は、必ずしも並行プロセスに反対する理由にはなりません。企業の約3分の1がプロセス理解の不足を指摘しています。しかし、まさにこうした企業こそが並行アプローチの恩恵を受ける可能性があります。自動化技術への積極的な取り組みは、プロセスへのより深い理解を育むからです。IT部門と業務部門の間で「このステップをどのように自動化するか」について議論することで、単なる分析段階よりも、プロセスをより深く理解することができます。
継続的改善は、並行プロセスをサポートするもう一つの概念です。自動化プロジェクトの導入後、通常、監視を実施し、特定された非効率性に対処し、プロセスをさらに最適化するフェーズが開始されます。このフェーズは、初期の最適化フェーズと完全に分離されていない場合、はるかに効果的になります。チームがプロセスの自動化方法を既に理解していれば、継続的改善をより迅速かつ効果的に実装できます。
継続的な改善を意味するカイゼンの原則は、しばしば非常にゆっくりとしたプロセスであると誤解されています。実際には、カイゼンとは関係者全員が常に改善を模索し、実践していくことを意味します。これは、自動化の取り組みを並行して進める場合に非常に効果的です。この組み合わせにより、手動作業の「完璧な」段階を待つのではなく、自動化の導入プロセスの中でそれを実現する、継続的な改善の文化が生まれます。
自動化プロジェクトにおける変更管理への要求は、非常に高いことが知られています。自動化プロジェクトは組織的な変更であり、主に技術的な変更ではありません。従業員からの抵抗は当然のことであり、人間的なものです。解決策は、目標、可能性、影響、そして状況を定期的に報告する透明性のあるコミュニケーションにあります。しかし、このコミュニケーションは、複数のプロセスが同時に行われることでより効果的に機能します。従業員が最初から自分の専門知識が自動化ソリューションの設計に組み込まれていることを認識できれば、プロセスが「完璧に」最適化されている様子を最初に観察し、その後「外部から」自動化されるのを待つよりも、信頼と受容が育まれる可能性が高くなります。
もう一つの重要な指摘は、完璧な手動フェーズを待つ時間が長すぎる企業は、技術投資の機会を逃してしまうことが多いということです。デジタル化のための資金、補助金、税制優遇措置は期限が限られています。待つ文化は、こうした機会を逃すことにつながります。アジャイル企業は、既に並列的に考え、より迅速に行動できるため、こうした機会を最大限に活用できます。
に適し：
デジタル変革のための新たなマントラ
これらすべての観点から導き出される結論は明白です。「まずプロセス、次にテクノロジー」という古典的な考え方は、経済的にも戦略的にも時代遅れです。変化が緩やかで、個々のシステムへの大規模な投資が長寿命だったインダストリー2.0や3.0の世界では、この考え方は適切だったかもしれません。しかし、柔軟性、スピード、そして継続的な適応が不可欠な今日のインダストリー4.0の世界では、このアプローチは逆効果です。
正しいマントラは、「プロセスを理解することは不可欠である」です。自動化について考えることは単なるオプションではなく、プロセスを真に理解するために不可欠です。この両方を組み合わせることで進歩が生まれます。これは、計画の甘い自動化を実装することを意味するのではなく、常に自動化の視点をプロセス最適化に組み込むことを意味します。プロセスアナリストとITアーキテクトが最初から協力し合うことを意味します。企業は、手作業による完璧さを延々と待つのではなく、小さな反復的な自動化ステップから早期に開始することを意味します。
これを理解し実践する企業は、業界の勝者となるでしょう。一方、シーケンシャルな思考を続ける企業は、取り残されるでしょう。
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