自社の業務効率化を進めたいものの、その効果をどう測定し、改善に繋げれば良いか分からず悩んでいませんか。
感覚的な改善活動では、投資対効果が不明確になりがちです。本記事では、業務改善の成果を客観的に評価するための重要指標「自動化率」について、その定義から具体的な計算方法、業種別の応用例までを詳しく解説します。
この記事を読み終える頃には、自社の業務プロセスを定量的に分析し、データに基づいた改善活動を推進するための第一歩が明確になるはずです。
より実践的なAI導入による自動化ノウハウをまとめた資料もご用意しておりますので、ぜひご活用ください。
記事：【AI導入しないことが経営リスクになる時代】先行企業が手にした圧倒的な競争優位とは？
自動化率とは？業務効率化における重要指標を解説
結論として、自動化率とは特定の業務プロセス全体の中で、人間の手を介さずにシステムやツールによって処理が完結する作業の割合を示す指標です。この数値を算出することで、業務効率化の進捗度合いを客観的に把握し、次なる改善策の立案に役立てられます。
単にツールを導入するだけでなく、どの業務がどれだけ効率化されたのかを定量的に評価することが、継続的な改善活動には不可欠です。自動化率は、そのための共通言語となる重要なKPI（重要業績評価指標）と言えるでしょう。まずは自社の現状を数値で把握することから始めましょう。
業務プロセスにおける自動化の定義
業務プロセスにおける自動化とは、これまで人間が手作業で行っていた定型的なタスクを、RPA（Robotic Process Automation）やAI（人工知能）などの技術で機械に代替させることです。これには単純なデータ入力から、より複雑な判断を伴う情報処理まで、幅広いレベルが含まれます。
重要なのは、個々の作業だけでなく、一連の業務フロー全体を俯瞰して自動化を設計することです。例えば、「エンドツーエンドで人手を介さず完了した作業（E2E自動化）」と「特定の工程のみを自動化した作業（ステップレベル自動化）」を区別して評価することで、部分最適に陥ることなく、プロセス全体の生産性向上を実現できます。
稼働率や可動率との違い
自動化率と混同されやすい指標に「稼働率」と「可動率」がありますが、これらは主に製造業の生産設備などを評価する際に用いられる指標であり、意味合いが異なります。
以下の表で、それぞれの指標の定義と目的の違いを確認しましょう。
| 指標 | 定義 | 主な目的 |
|---|---|---|
| 自動化率 | 業務全体のうち、自動化されている作業の割合 | 業務プロセスの効率性や生産性を評価する |
| 稼働率 | 設備が実際に稼働している時間の割合 | 設備の生産能力がどれだけ活用されているかを評価する |
| 可動率 | 設備を稼働させたいときに、いつでも稼働できる状態にある時間の割合 | 設備の信頼性やメンテナンスの適切性を評価する |
このように、自動化率は「業務プロセス」の効率性を測るための指標であるのに対し、稼働率や可動率は「生産設備」の状態を測るための指標です。目的を明確に区別し、適切に使い分けることが重要になります。
なぜ今、自動化率の計算が重要なのか
今、多くの企業で自動化率の計算が重要視されている背景には、深刻化する人手不足と、激化する市場競争への対応という喫緊の課題があります。感覚的な業務改善ではなく、データに基づいた客観的なアプローチが、企業の持続的な成長に不可欠となっているのです。
自動化率を計算し、継続的にモニタリングすることには、主に以下の4つのメリットがあります。
- 投資対効果（ROI）の可視化
- 改善点の客観的な特定
- 具体的な目標設定と進捗管理
- 従業員のエンゲージメント向上
自動化ツールの導入にはコストがかかりますが、自動化率を算出することで、創出できた時間や人件費削減効果を定量的に示せます。その際は「削減時間 × 時給」といった単純計算だけでなく、ツールの導入・保守費用（TCO）や、従業員の再配置による創出価値なども含めた総合的なROIモデルで評価することが、経営層への的確な説明に繋がります。
また、「自動化率を来期までに15%向上させる」といった具体的な目標を設定することで、従業員は改善活動に主体的に取り組みやすくなります。単純作業から解放された従業員を、より付加価値の高い創造的な業務へシフトさせることは、従業員の満足度向上にも繋がるでしょう。
自動化率の基本的な計算方法と計算式
自動化率の計算方法は一つではなく、測定したい対象に応じて複数のアプローチが存在します。中でも代表的なものが、「タスク（件数）」を基準にする方法と、「時間」を基準にする方法の2つです。どちらの方法を選択するかは、業務の特性やデータ収集のしやすさを考慮して判断します。
ここでは、それぞれの計算式と、計算に必要なデータの収集方法について具体的に解説します。
タスクベースの計算式
タスクベースの計算式は、処理件数で業務量を把握できる場合に適しています。例えば、請求書処理やデータ入力、問い合わせ対応などの業務がこれに該当します。計算式は非常にシンプルです。
自動化率（%） = 自動化されたタスク数 ÷ 全体のタスク数 × 100
具体例を考えてみましょう。ある経理部門で、1ヶ月に処理する請求書が500件あるとします。そのうち、AI-OCRとRPAの導入によって400件の処理が自動化された場合、自動化率は以下のように計算できます。（参考値）
400件 ÷ 500件 × 100 = 80%
ただし、この計算式は各タスクの重みが均一であるという前提に立っています。タスクごとの工数が大きく異なる場合は、単純な件数比ではなく、標準工数などで重み付けした上で算出すると、より実態に近い自動化率を把握できます。
時間ベースの計算式
時間ベースの計算式は、タスクの件数では測りにくい業務や、一つ一つのタスクにかかる時間が大きく異なる業務の評価に適しています。企画書の作成やレポート業務などがこれにあたります。計算式は以下の通りです。（出典：自動化率とは？計算方法や向上させる方法を解説！）
自動化率（%） = 自動化によって削減された時間 ÷ 業務全体の総時間 × 100
例えば、マーケティング部門の月次レポート作成業務に、部署全体で毎月80時間を費やしていたとします。データ収集とグラフ作成を自動化するツールを導入した結果、この業務にかかる時間が20時間に短縮された場合、削減された時間は60時間です。この場合の自動化率は、次のように計算されます。（参考値）
60時間 ÷ 80時間 × 100 = 75%
このアプローチを用いる際は、「ネット削減時間」で評価することが重要です。単純な作業時間の短縮分だけでなく、自動化ツールのメンテナンスやエラー対応にかかる時間を差し引いて計算することで、より正確な投資対効果を測定できます。
計算に必要なデータの収集方法
正確な自動化率を算出するためには、信頼できるデータ収集が不可欠です。しかし、全ての業務データを完璧に収集するのは難しい場合も少なくありません。まずは、以下のような方法で収集可能な範囲から始めてみましょう。
- 業務日誌や週報の活用
- タイムトラッキングツールの導入
- RPAや各種ツールの実行ログ
- 関係者へのヒアリング
- BPMツールの分析レポート
日々の業務日誌や、PCの操作時間を記録するタイムトラッキングツールは、手動業務にかかる時間を把握するのに有効です。一方で、RPAなどの自動化ツールは、処理件数や実行時間のログを自動で記録しているため、そこから正確なデータを取得できます。まずは既存の仕組みで取得できるデータから始め、必要に応じて新たな収集方法を検討するのが現実的な進め方です。ただし、タイムトラッキングツールを導入する際は、従業員のプライバシー保護への配慮が不可欠です。事前に目的を明確に説明し同意を得た上で、データ収集は必要最小限にとどめ、個人評価に直結させないといったガバナンスを定めることを推奨します。
【業種・業務別】自動化率の計算方法と応用例
自動化率の計算式は、業種や業務の特性に合わせて柔軟に応用することが重要です。業界の慣習や管理指標に合わせて計算式の分子と分母を定義することで、より実態に即した評価ができます。ここでは、3つの業種・業務を例に、具体的な計算方法と応用例を紹介します。
製造業：生産ラインにおける自動化率
製造業の生産ラインでは、古くからFA（ファクトリーオートメーション）が進められており、自動化は重要なテーマです。生産ラインにおける自動化率は、工程数や生産時間を用いて算出されることが一般的です。
例えば、製品Aの製造に全10工程あり、そのうち7工程が産業用ロボットやコンベアによって自動化されている場合、工程ベースの自動化率は70%と計算できます。また、時間ベースで「製品1単位の製造時間のうち、自動化設備が稼働している時間の割合」を指標とすることもあります。これにより、ボトルネックとなっている手作業工程を特定し、さらなる自動化投資の判断材料とすることができます。（参考値）
IT・ソフトウェア業：テスト自動化率
IT・ソフトウェア開発の現場では、品質保証のプロセスで実施される「テスト」の自動化が生産性向上の鍵を握ります。テスト自動化率は、開発サイクルの迅速化（アジャイル開発やDevOps）において重要なKPIとなります。
計算式は、「自動実行されたテストケース数 ÷ 全テストケース数 × 100」が一般的です。例えば、あるアプリケーションのリリース前に実施するテストケースが1,000項目あり、そのうち850項目を自動テストツールで実行している場合、テスト自動化率は85%となります。この比率を高めることで、開発者はリグレッションテストの負担から解放され、新機能の開発や品質向上に集中できるようになります。（出典：テスト自動化ツールを7つの種類に分類してみた【2024年最新版】）
バックオフィス業務：請求書処理の自動化率
経理や総務といったバックオフィス部門は、定型的な手作業が多く、自動化による効果が出やすい領域です。特に請求書処理は、AI-OCRやRPAの活用が進んでいます。
ここでの自動化率は、前述のタスクベースの計算式を応用し、「AI-OCRなどで自動処理された請求書枚数 ÷ 月間の総請求書枚数 × 100」で算出します。例えば、月間2,000枚の請求書のうち、1,500枚をシステムが自動で読み取り、会計システムへの入力まで完了した場合、自動化率は75%です。この数値を追うことで、手作業による入力ミス削減や、月次決算の早期化といった効果を定量的に示すことができます。（出典：現金適用の自動化率）
自動化率を向上させるための具体的なステップ
自動化率を効果的に向上させるためには、計画的かつ段階的なアプローチが不可欠です。やみくもにツールを導入するのではなく、現状の正確な把握から始め、優先順位を付けて改善サイクルを回していくことが成功の鍵となります。ここでは、自動化率向上を実現するための具体的な3つのステップを解説します。
ステップ1：現状の業務プロセスを可視化・分析する
最初のステップは、自動化の対象となる業務プロセスを徹底的に可視化し、現状を正確に把握することです。誰が、いつ、どのような作業を、どれくらいの時間をかけて行っているのかを明らかにします。業務フロー図を作成し、各タスクのインプットとアウトプット、判断基準などを整理すると良いでしょう。
このプロセスを通じて、業務のボトルネック、非効率な手作業、属人化している工程などが浮き彫りになります。この客観的な分析が、次のステップで効果的な自動化対象を選定するための土台となります。
ステップ2：自動化対象の業務を選定する（優先順位付け）
次に、可視化された業務の中から、自動化する対象を選定し、優先順位を付けます。すべての業務を一度に自動化するのは現実的ではありません。費用対効果（ROI）が高い業務から着手するのが原則です。優先順位を判断する際の基準には、以下のような項目が挙げられます。
- 繰り返し発生する頻度
- ルールや手順の明確さ
- ヒューマンエラーの発生率
- 作業にかかる時間（工数）
- 自動化による品質への影響
単純で繰り返しが多く、ルールが明確な業務ほど自動化に適しています。これらの基準を基に、複数の候補業務を比較検討し、最もインパクトの大きい業務からスモールスタートで取り組むことが、プロジェクトを成功に導きます。
ステップ3：適切なツールを導入し継続的に改善する
自動化対象の業務が決まったら、その目的に最も適したツールを選定・導入します。単純なPC操作の自動化であればRPA、複数のアプリケーション連携が必要ならiPaaS、非定型的なデータ処理にはAIといったように、課題に応じたソリューションを選択することが重要です。ツールの導入はゴールではなく、スタート地点に過ぎません。
導入後は、定期的に自動化率を再計算し、効果を測定します。期待した効果が出ていない場合は、プロセスの見直しやツールの設定変更など、改善活動を継続します。このPDCAサイクルを回し続けることで、自動化率は着実に向上し、組織全体の生産性向上に繋がっていきます。
【事例】グラシズ様：外注費削減と制作時間の大幅短縮
リスティング広告運用を手掛ける株式会社グラシズ様では、AX CAMPの研修を通じてAI活用の組織的な課題解決に取り組みました。結果として、これまで1本あたり10万円かかっていたLP（ランディングページ）のライティング外注費がゼロになり、制作時間も3営業日から2時間へと劇的に短縮されました。これは、業務プロセスの見直しと適切なツール活用が大きな成果に繋がった好例です。（出典：1本10万円のLPライティング外注費がゼロに！グラシズ社が「AIへの教育」に力を入れる理由とは？）
【事例】WISDOM様：AIによる業務代替で採用コストを削減
SNS広告やショート動画制作を行う株式会社WISDOM様も、AX CAMPの導入により業務自動化を推進しました。その結果、これまで採用予定だった2名分の業務工数に相当する作業をAIで代替し、さらに毎日2時間かかっていた細かな調整業務の自動化にも成功しました。自動化によって創出されたリソースを、より創造的な業務に再配分することができています。（出典：採用予定2名分の業務をAIが代替！WISDOM社、毎日2時間の調整業務を自動化）
【事例】企業名非公開様：AI活用による業務効率化
ある企業では、組織全体でのAIツール活用に課題を抱えていました。AX CAMPの研修プログラムを導入し、体系的な知識と実践的なスキルを習得したことで、業務プロセスの見直しと効率化を実現しました。具体的な課題に即した研修により、現場レベルでの自動化推進が加速しています。（出典：【2024年最新】LLM(大規模言語モデル)とは？比較しながら分かりやすく解説）
自動化率を計算・活用する際の注意点
自動化率は業務改善の進捗を測る上で非常に有効な指標ですが、その数値だけを盲信するのは危険です。数値を追い求めるあまり、業務の本質的な目的を見失ってしまう可能性があります。ここでは、自動化率を計算・活用する上で留意すべき2つの注意点を解説します。
数値目標だけでなく業務品質への影響も考慮する
自動化率の向上を唯一の目標にしてしまうと、顧客満足度や従業員のエンゲージメントといった、数値化しにくい定性的な価値が損なわれるリスクがあります。例えば、顧客からの問い合わせ対応を完全にチャットボットに移行して自動化率100%を達成しても、複雑な問題が解決できずに顧客満足度が低下してしまっては本末転倒です。
自動化を推進する際は、常に「その業務の目的は何か」「品質にどのような影響があるか」を問い続ける必要があります。自動化率という定量的な指標と、顧客アンケートや従業員満足度調査といった定性的な評価を組み合わせ、多角的な視点で効果を判断することが重要です。
生成AIによる計算は慎重に扱う
近年、高性能な生成AIが登場し、データ分析や計算も対話形式で依頼できるようになりました。しかし、自動化率の計算をAIに任せる場合は注意が必要です。AIは提供されたデータや指示に基づいて計算を行いますが、その元となるデータの定義や収集方法が不正確であれば、誤った計算結果を出力する可能性があります。
また、複雑な計算ロジックを指示した場合、AIがそれを誤って解釈する（ハルシネーション）リスクもゼロではありません。生成AIはあくまで強力なアシスタントと捉え、最終的な計算ロジックの検証や結果の確認は、必ず人間が行うべきです。（出典：AIのハルシネーション（幻覚）とは？その原因や危険性、具体的な対策7選を解説！）
自動化率の計算方法に関するFAQ
ここでは、自動化率の計算や活用に関して、企業の担当者からよく寄せられる質問とその回答をまとめました。
自動化率の業界平均や目標値はどのくらいですか？
自動化率に関して、明確に定義された業界平均というものは存在しません。なぜなら、自動化の対象となる業務内容やプロセス、企業の成熟度が業界や個々の企業によって大きく異なるためです。製造業のように自動化の歴史が長い業界と、対人サービスが中心の業界とでは、目指せる水準も自ずと変わってきます。（出典：現金適用の自動化率）
重要なのは、他社と比較することよりも、まず自社の現状の自動化率を正確に把握することです。その上で、「半年後に10%向上させる」「特定の業務の自動化率を80%まで引き上げる」といったように、自社の状況に合わせた現実的かつ具体的な目標を設定することが効果的です。
小規模なチームでも自動化率の計算は有効ですか？
はい、小規模なチームや中小企業にこそ、自動化率の計算は非常に有効です。大企業に比べて投入できるリソース（人材、資金）が限られているため、どの業務を自動化すれば最も効果が高いのかをデータに基づいて判断する必要性がより高いと言えます。
大規模な分析ツールを導入する必要はありません。まずはExcelやスプレッドシートを用いて、主要な業務のタスク数や作業時間を記録し、簡易的に自動化率を算出することから始められます。小さな改善を積み重ねることが、チーム全体の生産性を大きく向上させる第一歩となります。
計算に必要なデータ収集が難しい場合、どうすれば良いですか？
全ての業務データを完璧に収集するのが難しいケースは少なくありません。そのような場合は、完璧を目指さずに、まずは収集可能な範囲のデータで始めることが重要です。精度が100%でなくても、傾向を掴むことはできます。
例えば、「特定の1週間」に限定して業務時間を記録するサンプル調査を行ったり、各担当者にヒアリングして概算の作業時間を申告してもらったりする方法も有効です。重要なのは、計測を始めることで、チーム内に「業務効率を定量的に評価する」という意識が芽生えることです。まずは概算値でも良いので自動化率を算出し、改善活動を進めながらデータ収集の精度も高めていくというアプローチをお勧めします。
本気で業務自動化を推進するならAX CAMP
自動化率の計算方法を理解することは、業務改善の第一歩です。しかし、算出された数値を元に「どの業務を、どのツールで、どのように自動化するか」という具体的なアクションプランに落とし込み、実行するには専門的な知識とノウハウが求められます。
自社だけで推進しようとしても、「適切なツールの選定ができない」「現場の協力が得られない」「導入したものの、うまく活用されない」といった壁に直面するケースは少なくありません。本気で業務自動化を推進し、確実な成果を出したいとお考えなら、専門家の支援を受けるのが最も確実な道です。
株式会社AXが提供する「AX CAMP」は、単なるツールの使い方を学ぶ研修ではありません。貴社の具体的な業務課題をヒアリングし、自動化による成果を最大化するための戦略立案から、現場で活用できる実践的なスキル習得、導入後の伴走支援までを一気通貫でサポートします。AIやRPAを体系的に学び、自社の課題解決に直結するスキルを身につけたい方は、ぜひ一度、無料相談にお申し込みください。
法人向けAI研修
AX CAMP 無料資料
まとめ：自動化率の計算方法を理解し業務改善を加速させよう
本記事では、業務改善の重要指標である「自動化率」について、その定義から計算方法、向上させるためのステップ、活用する際の注意点までを網羅的に解説しました。最後に、重要なポイントを振り返ります。
- 自動化率は業務効率を客観的に測る重要指標
- 計算方法はタスクベースと時間ベースが代表的
- 現状分析→対象選定→改善のステップが重要
- 数値だけでなく業務品質への影響も考慮する
自動化率を正しく計算し、継続的にモニタリングすることは、データに基づいた効果的な業務改善活動の羅針盤となります。この記事で紹介した計算方法やステップを参考に、まずは自社の身近な業務から自動化率の算出に取り組んでみてはいかがでしょうか。
もし、自社だけでの推進に限界を感じたり、より専門的な知見を取り入れて最短で成果を出したいとお考えでしたら、ぜひ「AX CAMP」の活用をご検討ください。貴社の状況に合わせた最適な自動化プランのご提案から、組織全体へのスキル定着まで、専門家が力強くサポートします。
法人向けAI研修
AX CAMP 無料資料
