製品
業務に精通した担当者が、属人的な仕事の進め方をどう書き出すか決めかねているシーンです。

属人的な仕事に残るのは、手順よりも判断です

同じ顧客を長く担当した営業社員が異動すると、事業部門では引き継ぎのために手順書を用意します。ただ、書き出した後も、条件が重なる案件は前任者に確認が入ります。属人的な仕事が残るのは、書き方が足りないからとは限りません。

UMUのソリューションを見る

属人的な仕事は、どこに現れるか

手順ではなく、条件の使い分け

属人的な仕事とは、担当者が代わると同じ品質で進められなくなる業務を指します。引き継ぎにくいのは、作業の順番そのものではありません。見積もりの条件を一段緩めるのか、上長に上げるのか。取引先の事情をどこまで例外として扱うのか。こうした条件の使い分けが、特定の担当者の中にたまっていきます。手順書の分量を増やしても、業務が同じように進むとは限らないのです。

聞く相手は、いつも同じ人

組織の側から見ると、属人的な仕事は質問と承認の集まり方に現れます。例外的な案件が出るたびに同じ担当者へ確認が入り、その人が不在の日には判断が翌日に回ります。当の本人も、自分が何かを判断しているという意識を持たないまま処理していることが少なくありません。だからこそ、聞かれた側は経験でやっていると答え、聞いた側は次も同じ人を訪ねます。この状態が続くかぎり、担当者が休んだ日には案件の判断が止まります。

本人の側に残る、判断の基準

本人にも見えにくい、選び方の基準

書き出しを依頼された担当者が思い出せるのは、多くの場合、典型的な流れまでです。例外への対応や、条件が重なったときの優先順位は、その案件に出会って初めて言葉になります。日々の判断は速く、本人の中では作業の一部として処理されているため、後から思い出そうとしてもうまく言葉になりません。書き出した手順書の中身が正しくても、判断の基準はまだ本人の側に残っています。

読んで分かることと、選べること

仮に基準を書き出せたとしても、後任がそれを読んだだけで同じ判断ができるとは限りません。読んで理解する作業と、目の前の案件がどの条件に当てはまるかを見分ける作業は、別のものです。後任が自分で選び、その選び方のずれを指摘してもらうこと。この往復を何度か重ねることで、基準はようやく使える形になっていくのです。

3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です

一番忙しい人に集まる、書き出しと指導

属人的な仕事が一部の担当者に偏り、事業部門の責任者が現場の対応のばらつきに向き合っているシーンです。

異動が決まってからの、まとめ書き

判断の基準を引き出せるのは、その業務を担ってきた本人だけです。ところが、そうした担当者ほど日々の案件を抱えており、書き出しの依頼を受けるのは異動や退職が決まった後になりがちです。通常業務と並行してまとまった時間を確保することは難しく、記録に残るのは典型的な流れにとどまります。

横につける先輩の数には限りがあります

後任が自分で選び、選び方のずれを直す往復を用意するには、判断できる先輩が横につく必要があります。営業と保守では、同じ案件でも確かめたい判断が違います。対応できる人数と時期は限られ、拠点や役割ごとに条件が違えば、用意する手間もその分だけ増えると言えます。

当の本人は、書く側から確かめる側へ

白紙から思い出す作業が減ります

既存の手順書、案件の記録、これまでの対応履歴をもとに、説明の下書きを組み立てる作業は、AIが引き受けられるようになりました。担当者は、白紙を前に思い出しながら書く作業から、出てきた内容が実務と合っているか、どの条件のときは扱いが変わるかを確かめる作業へ、時間の使い先を移せます。ここで軽くなるのは書き起こしの負担であり、内容が正しいかを判断する責任は本人の側に残ります。確かめて直す手間まで消えるわけではありません。

読み物だけで終わらない形へ

出来上がるものも、読むための資料にとどまりません。読み手に条件を示して選んでもらうこと、選んだ理由を言葉にしてもらうこと。こうした受け答えを、説明と同じ流れの中に組み込みやすくなります。手順を伝える部分と、判断を試す部分を別々に用意しなくてよくなるのです。

属人的な仕事の引き継ぎは、読む形から試す形へ

同じ事業部門で、担当者ごとの対応の差が縮まり、チーム全体が同じ進め方で業務を進めているシーンです。

まとまった期間から、日々の短い往復

引き継ぎの形も変わります。異動前の限られた期間に手順書を読み込む進め方から、日々の業務の合間に、条件を示されて自分で選び、選び方のずれを直す進め方へ組み替えやすくなります。前任者が横についていなくても、判断してみる回数を重ねられるのです。

対象は広がっても、確かめる場は現場

対象も、後任一人にとどまりません。同じ流れを拠点や役割の違うメンバーにも広げやすくなり、どの条件で理解のずれが出やすいかを、責任者は把握しやすくなります。ただし、そこから分かるのは、用意した条件のもとでの答え方までです。実際の案件で同じ判断ができるかどうかは、現場での確認が引き続き必要になります。

重要なポイント

書き出した量より、使ってみた回数

属人的な仕事は、手順書が何ページ書けたかで解けていくものではありません。書き出した判断の基準を、他の人が実際に使ってみて、選び方のずれを直した回数にも表れます。書き出す作業だけを急いでも、条件の使い分けは前任者のところに残りやすく、確認の宛先も変わらないままです。

本人の時間と、後任が選ぶ機会

進め方を見直すときに確かめておきたい点は、二つあります。一つは、業務を深く知る担当者が、まとまった時間を空けなくても進められる形かどうか。もう一つは、後任が読んで終わりではなく、自分で選んで直す機会が流れの中に入っているかという点です。この二つがそろえば、担当者が代わった後の立ち上がりも早まります。

UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
お問い合わせ