業務効率化コンサルの選定ポイント/選び方/種類

業務効率化コンサルは、自社の課題がどこで詰まっているかと、導入後に社内でどこまで運用を担えるかで選びます。知名度や提案資料の厚さでは、必要な支援の範囲を判断しにくいです。

比べる観点は、自社の課題、支援会社の3つの種類、7つの評価軸です。評価軸を同じ条件でそろえれば、自社に合う候補を2〜3社まで絞り込めます。

業務効率化コンサル全体の進め方は、次の記事で確認できます。

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業務効率化コンサル選定前に整理すべき自社の課題

社内の担当者が、現状分析・KPI設計・施策実行・効果モニタリングのどこで行き詰まっているかを特定しておきます。課題を一文で説明できれば、コンサル会社から受けた提案のうち、必要なものと不要なものを切り分けられます。

工数の見える化ができていない課題

「どの業務にどれだけ時間がかかるか説明できない」場合は、工数の定量診断に強い会社を優先します。タスクマイニングツールや診断テンプレートがあるかどうかで、進め方も変わります。

紙の業務や部署ごとに異なる管理表が残る企業では、工数の定量化だけで数ヶ月かかることがあります。さらに、古い基幹システムからデータを取り出しにくい場合は、同じ段階の実績があるかを確認します。

見積もりの安さだけで選ぶと、着手後に診断期間が延びたり追加費用が出たりすることがあります。これを防ぐには、自社のデータ環境を事前に具体的に伝えておくことが大切です。

施策実行後にモニタリングが続かない課題

RPA導入後に担当者が異動すると、エラーを直せずに手作業へ戻ってしまうケースがあります。こうした課題には、導入後のKPIモニタリングと技術移転まで含めて支援する会社が向いています。

導入して終わりにせず、継続的な改善サイクルを回せる体制が整っているかを確認します。

また、画面レイアウトの変更でRPAが止まったときに、どこへ連絡すればよいかも確認しておきます。担当者が固定かどうか、復旧までの目安時間はどのくらいかを契約前に質問すると、運用後のずれを抑えられます。

ポイント

自社の課題を一文で説明できるかが、判断の目安になります。説明できないときは、提案を比べる前に課題を整理し直すのが先です。

業務効率化コンサルの3つの種類

月額顧問・アドバイザリー型、ハンズオン運用代行型、テンプレート活用型を並べた図解。
分類名が異なっても、支援範囲を確かめて選びます。

支援会社の主な種類は、月額顧問型、ハンズオン運用代行型、テンプレート活用型の3つです。ただし、1社で複数の特徴を併せ持つこともあるため、分類名よりも支援範囲を見ておきます。

比較は、自社が最も優先する支援内容を標準メニューで提供できるかを確かめるところから始めます。

月額顧問・アドバイザリー型

アドバイザリー型は、月に1〜2回の定例でKPIを確認し、目標に届かない要因や改善策を助言する形です。RPAの修正やダッシュボードの改修は自社側が担うため、社内に実務を回せる力が必要になります。

稼働率が低い分、費用は比較的抑えられる傾向があります。そこで、助言だけで足りるのか、実務代行まで必要なのかを先に決めておきます。

ハンズオン運用代行型とテンプレート活用型

ハンズオン運用代行型は、RPAシナリオの修正やダッシュボードの指標追加まで、支援会社の担当者が行います。社内の実務負担は軽くなる一方、稼働率が高く費用も高くなりやすい傾向があります。

テンプレート活用型は、標準化された診断ツールや設計書を使って進めます。ゼロから設計するより短期間・低コストで進めやすいものの、例外業務への対応力は会社ごとに異なります。

分類の説明に加えて、直近の案件で多い契約形態を質問します。途中で契約形態を変えた企業の割合も聞けば、実態がつかめます。

ポイント

支援会社は分類名ではなく、自社が最も優先する支援内容を標準メニューで提供できるかで比べます。1社で複数の特徴を併せ持つこともあるため、支援範囲を具体的に聞いてから候補に残します。

会社を比較すべき7つの評価軸

発注側は、候補会社の回答を7つの評価軸に沿って、同じ質問で比べます。回答と提案内容がそろうと、提案書の見栄えではなく適合度で判断できます。

診断手法・KPI設計力・実行体制の確認

診断手法では、タスクマイニングツールを使うのか、ヒアリングを中心にするのかを見ます。KPIを個別に設計するのか、汎用テンプレートを使うのかも、あわせて尋ねておきます。

RPAシナリオの開発やSaaS導入を誰が担うかは、導入後の社内の負担に関わる点です。担当者の役割分担も、誰が何を担うのかまで具体的に聞いておきます。

  • 診断手法:工数の測り方と使うデータ。
  • KPI設計力:自社の業務特性に合わせた指標の設計。
  • 実行体制:RPAやSaaSの作業の担い手。

ダッシュボード・料金体系・内製化支援の確認

ダッシュボードは、複数のデータソースを一つにまとめられるかで、経営層へ見せられる数字の範囲が変わります。さらに、対象システムの変更に伴う保守対応が含まれるかも、あわせて質問しておきます。

料金は、月額固定・稼働日数・成果連動のどの方式かによって、同じ期間でも費用の読み方が変わります。単価だけで比べると、想定期間の総額を見誤るおそれがあります。

削減効果の測り方と、経営層への報告の仕方も導入前にそろえておきます。確認先はデモ、提案書、契約条項に分け、確認できない項目は評価を保留します。

  • ダッシュボード構築力:データ統合と保守対応の範囲。
  • 料金体系とTCO:契約方式と支援期間を含む総費用。
  • 内製化支援・成果測定:技術移転の範囲と削減効果の報告方法。

担当者それぞれが自由に点数をつけると、説明の分かりやすさに評価が引っ張られてしまいます。そこで、7つの評価軸ごとに確認済み・未確認・非対応のどれかを記録して比べます。

必須要件を満たさない会社は早い段階で外し、残った候補の比較に時間をかけます。

ポイント

候補の回答は、同じ質問で7つの評価軸をそろえて比べ、提案書の見栄えではなく適合度で判断します。確認できない項目は評価を保留し、必須要件を満たさない会社は先に外します。

テンプレート活用型とフルスクラッチ型の選び分け

テンプレート活用型は汎用的な入力業務や定型的な承認フロー、フルスクラッチ型は複雑な例外処理や古い独自の基幹システムとの連携に対応する比較図。
両方が必要な場合は、業務ごとに担当範囲を分けられます。

標準的な業務を短期間で効率化したいなら、テンプレート活用型が第一候補になります。一方、複雑な例外処理や古い独自の基幹システムとの連携が重要な場合は、フルスクラッチを検討します。

両方を組み合わせたい場合は、ハイブリッドが選択肢になります。

テンプレートとフルスクラッチの判断基準

テンプレート活用型は、診断ツールや設計書を使うため、要件定義と設計の期間を短くできます。汎用的な入力業務や定型的な承認フローで力を発揮します。

フルスクラッチ型は、自社の業務特性に合わせて作り込めます。ただし、開発期間が1年〜2年以上、初期費用が3,000万円〜1億円規模になることもあるため、投資対効果を見極める必要があります。

ハイブリッドにおける対象業務の切り分け

複数部門がある場合、定型的な入力業務や承認フローはテンプレートで効率化できます。一方、競争力に直結する例外処理や独自システムとの連携は、フルスクラッチで構築する分担が考えられます。

先に決めておくのは、どこまでをテンプレートで処理し、どこから独自開発にするかです。こうしておくと、後から自由度が足りないという不満を防げます。

ハイブリッドでは、テンプレート側と独自開発側のどちらが正のデータを持つかを決めておきます。連携エラー時の復旧担当も、開始前に明確にしておきます。特に、役割分担が曖昧なまま並行すると、障害発生時に対応が遅れかねません。

ポイント

標準的な業務ならテンプレート活用型、例外処理や独自の基幹システムとの連携が重いならフルスクラッチが候補になります。両方が必要なら、業務ごとの切り分けを先に決めます。

比較表・RFPとPoCの進め方

モックアップ確認、RPAの単体テスト、1業務の実稼働、1ヶ月程度の運用を経て、工数削減効果とエラー発生率を実測する流れ図。
実業務での運用を通じて、デモでは見えない負荷も確認できます。

比較表やRFPでは、機能の有無だけでなく、対象業務と合格条件も示しておきます。PoCでは、自社の具体的な業務を使って工数削減効果を実測します。

RFPに載せる対象業務と削減目標

候補会社が提案の前提をそろえられるように、RFPには対象部署と業務の概要、現行フローを書き、処理件数や作業時間、削減したい工数も具体的に添えます。既存システムの制約も、候補会社が判断できる形で示します。

要件の優先度を分けておくと、候補会社の提案を同じ基準で比べられます。非機能要件には、セキュリティ、データ保管、障害時対応、サポート窓口も含めます。

成果連動型を検討する場合は、削減効果の算出方法を事前にすり合わせておきます。算出の前提がずれたままだと、後で成果の判定が食い違いかねません。そのため、削減目標をいつ誰が確認するか、未達のときにどの追加対応を依頼できるかも、RFPへ明記しておきます。

  • 対象業務:部署、処理件数、作業時間、現行フロー。
  • 要件の優先度:必須・望ましい・将来検討の3段階。
  • 合格条件:削減目標、確認時点、未達時の対応。

PoCで1業務をモックアップからフルパスまで通す検証

PoCは、1業務を小さな本番として確認するものです。最初から複雑な業務は避け、単純な転記作業のような範囲から始めます。

まず業務フローとダッシュボードのモックアップを確認し、次にRPAの単体テストを行います。最後に1業務を実際に稼働させ、1ヶ月程度運用して、削減できた工数とエラー発生率を実測します。

合格条件には、処理時間の短縮幅だけでなく、手入力が残った回数も含めます。担当者から問い合わせがあった箇所も記録します。デモでは見えない運用負荷は、PoCで分かることがあるため、数値と現場の負担を合わせて確認します。

ポイント

RFPには機能の有無だけでなく、対象業務と合格条件を書きます。判断は、PoCで自社の1業務の工数削減を実測してから行います。

選定の失敗を避ける方法

よくある失敗は、診断ツールや提案書の見栄えだけで比べてしまうことです。導入後の運用体制と責任者を決めたうえで、現場と経営層の視点を選定に反映します。

診断ツールの有無に頼らない判断

診断ツールがあっても、最も重要な業務が対象外であれば追加開発になり、運用も複雑になります。反対に、ツールがなくても課題と提案内容が合っていれば、効果を見込めます。

まず必須要件を満たさない会社を外し、そのうえで残った候補をTCOと実行体制で比べます。点数の合計は、判断材料の一つにとどめます。

候補を共通の軸で見比べる際は、業務効率化コンサルのパッケージ・クラウド製品一覧が参考になります。

運用体制と責任者の決め方

RPAのエラー対応者、ダッシュボードの確認者、内製化への引き継ぎ期限を、それぞれ決めておきます。責任が曖昧なままでは、導入後の効果は定着しません。

削減効果は、一般的な事例ではなく、作業時間、処理件数、エラー件数を同じ条件で計測して示します。まずは効果を測りやすい部署から始め、比較の基準を作ります。

試行期間中は、システムの不具合、要件不足、操作の習熟を分けて記録しておきます。そのうえで、運用ルールで解決できる事項と、設定変更が必要な事項を週次で振り分けます。

業務効率化コンサル選定前に確認しておきたいポイント

候補を絞ったあとは、対象業務の規模だけでなく、実務代行の範囲と内製化への移行方針も確かめておきます。比較表には出てこない条件ほど、事前に検証しておくことが大切です。

少人数の部署での導入効果

少人数でも、業務量に対する処理時間の負担や確認作業の属人化が大きければ、効果を見込めます。対象人数の多さは、判断の決め手にはなりません。

1〜2部門でも、単一の業務に絞れば、3〜4ヶ月程度の短期プロジェクトとして進められます。小さく始めて効果を確かめてから、対象を広げていきます。

RPA導入だけでは効果測定まで届かない場合

RPAの導入を先に決めてしまうと、削減効果を測る基準がないまま進んでしまいます。そこで、経営層へ効果を説明できるよう、工数の定量診断とKPI設計を一緒に行える会社かを確認します。

PoCにおける正常系と例外処理の検証

実在する1業務を使い、モックアップ、単体テスト、本番環境での試験稼働まで確かめます。正常な処理だけでなく、エラーで停止したときの挙動も対象に含めます。

担当者が一時的にいなくても運用を続けられるかを確かめておくと、本格展開後のトラブルを減らせます。

まとめ

業務効率化コンサルは、まず自社の課題を特定し、そのうえで支援型を選びます。候補会社は同じ評価軸で比べ、実在する1業務のPoCで効果を測ります。

課題診断から2〜3社への絞り込み

工数の見える化不足、モニタリング不全、内製化の遅れのうち、どれを最優先にするかを決めます。次に、診断手法、実行体制、料金体系、内製化支援を同じ質問で比べます。

評価軸をそろえておけば、提案書の見栄えに左右されずに候補を絞り込めます。

実業務のPoCによる最終確認

資料上の実績よりも、自社の1業務で工数削減効果を実測できるかを重く見ます。現場と経営層を含む関係者で、例外処理まで一緒に試します。

削減時間と残る運用工数を測ったうえで決定します。独自の業務プロセスや基幹システムとの連携が必要な場合は、フルスクラッチやハイブリッドも選択肢に入ります。

riplaは、フルスクラッチ開発の立場から、不足機能の整理や自社業務に合わせたシステム構築を支援しています。

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会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

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執筆者プロフィール
張田谷凌央
張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。