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title: "事業は拡大の準備ができています。手作業のプロセスはまだです。"
description: "McKinseyの調査によると、既存の技術だけで米国の労働時間の57%はすでに自動化が可能です。それでも多くのオペレーションチームは、プロセスひとつにつき1人を採用し続けています。ここに、もうひとつの選択肢があります。"
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[ブログ一覧へ戻る](/ja/blog/)![手作業の承認スプレッドシートの山と、同じ業務量を新規採用なしでこなす自動化ワークフローダッシュボードを並べて比較したスプリットパネル](/blog/scale-without-hiring-2026.png)要約

McKinsey Global Instituteが2025年11月に発表した調査によると、現在利用可能な技術だけでも、理論上は米国の現在の労働時間の57%を占める業務を自動化できます。しかし多くのオペレーションチームは、この余力を活かせず、代わりに人を採用しています。Smartsheetの調査では、労働者の40%以上が、承認・状況確認・データ入力といった手作業の反復業務に、週の労働時間の少なくとも4分の1を費やしていることが分かりました。そして60%が、こうした業務が自動化されれば週に6時間以上を節約できると回答しています。SHRMは、社員1人を代わりの人材に置き換えるコストを、年収の50%から200%に相当すると試算しています。Panoptoの『Workplace Knowledge and Productivity Report』によると、大企業は非効率な知識共有によって年間平均4,700万ドルを失っており、これは組織内の知識の42%が個々の社員の頭の中にしか存在しないことに起因します。Deloitteの『Global Shared Services and Outsourcing Survey』では、先進的な組織はすでに業務拡大の目的をコスト削減から能力強化と自動化へと転換しており、2024年第4四半期までに生成AIツールを活用するシェアードサービス組織は80%に達しています。この5つの調査に共通するパターンは同じです。事業に足りないのは人ではなく、仕組みなのです。

オペレーションマネージャーなら誰もが経験する瞬間があります。受注量が増えた、新しいエリアに進出した、あるいは長年狙っていた大口顧客をようやく獲得した――そうした瞬間から一週間もしないうちに、誰かが増員の稟議を書き始めます。それが唯一の打ち手であるように感じられるからです。仕事が増えたのだから、チームも大きくしなければならない、というわけです。しかし、その新しく採用される人が実際に最初の1年間何をして過ごすことになるのかをよく見てみると、まったく違う姿が浮かび上がってきます。毎回同じ3つのルールに従っているだけの承認をさばき、ある仕組みから別の仕組みへ数字を手で打ち直し、ダッシュボードひとつで答えられるはずの状況確認を追いかけ回し、そして自分を教育してくれた誰かの頭の中にしかない暗黙知を少しずつ吸収していく――その知識は、システムが再利用できる形でどこにも書き残されたことがありません。これはどれも成長とは呼べません。もともと拡張できるように作られていなかったプロセスの穴埋めを、事業が人力で補っているだけなのです。そして2026年の今、この反射的な対応がどれほどのコストを生んでいるかを裏付ける調査が、次々と積み上がっています。

## 反射的な対応:問題ひとつにつき採用ひとつ

多くのオペレーションチームにとって、成長への答えとしてまず思い浮かぶのは増員です。予算会議で最も説明しやすい選択肢だからです。注文が増えれば担当者を増やす。拠点が増えればコーディネーターを増やす。承認業務が増えれば、それを追いかける人を増やす。直感的で分かりやすい、線形の発想です。しかし同時に、それは業務量の増加を吸収する方法としては最もコストのかかる手段でもあります。採用にはそれぞれ独自の立ち上がり期間があり、独自の教育コストがかかり、その人が辞めたときにはまた独自の交代コストが発生するからです。

SHRMによる主要社員の離職コストに関する調査は、この循環に具体的な数字を与えています。採用・面接・オンボーディング、そしてフル稼働に至るまでの生産性低下の期間をすべて含めると、社員1人を代わりの人材に置き換えるコストは年収の50%から200%に達するといいます。成長についていくために雇われたオペレーション・コーディネーター1人は、単なる給与項目ではありません。その役職が入れ替わるたびに繰り返し発生する固定費であり、しかもそれは、そもそもその役職を採用した目的だった問題の上に、さらに積み重なるコストなのです。

2026年に変わりつつあるのは、先進的なオペレーション組織が、この既定路線を静かに見直し始めているという点です。Deloitteの『Global Shared Services and Outsourcing Survey』によると、業務の再構築における主な理由としてコスト削減を挙げる組織は現在わずか34%にとどまり、2020年の70%から大きく減少しています。それに代わって最大の推進力となっているのは、能力へのアクセスと、人員を比例的に増やすことなく増加する需要に応える力です。そして2024年第4四半期までに、シェアードサービス組織の80%がすでに生成AIツールを活用してこれを実現しており、半数以上はすでに戦略的でプロセスレベルの自動化を導入済みです。採用したいという衝動そのものが消えたわけではありません。それがまず自動化し、残った部分だけを採用するという発想に、意図的に置き換わりつつあるのです。

## 実際に時間はどこへ消えているのか

新しい席を増やす前に、まず問うべきは、今のチームが実際に何に時間を使っているのかということです。そして調査結果は、その多くが本来チームが担うべき仕事ではないことを示しています。Smartsheetによる職場の自動化に関する調査では、労働者の40%以上が、週の労働時間の少なくとも4分の1を手作業の反復業務に費やしていることが分かりました。どの業務を最も自動化してほしいかを尋ねたところ、労働者が挙げたのはデータ収集(55%)、承認・サインオフ(36%)、状況確認の依頼対応(32%)という3つのカテゴリーで、これはほぼそのまま、多くのオペレーション業務の実態を表しています。

この数字の裏にある伸びしろは大きいものです。調査対象の労働者のうち約60%が、業務の反復部分が自動化されれば週に6時間以上――ほぼ丸1営業日に相当する時間――を節約できると見積もっており、72%はその時間を、実際に事業を前進させる仕事に振り向けたいと答えています。これは仮定の生産性向上ではありません。すでに今のチームの中に存在している時間であり、現時点では、毎回同じロジックに従うだけの承認や、チャットで誰かが状況を打ち込まなくてもライブダッシュボードが答えられるはずの更新確認に費やされているのです。

これこそ、増員の稟議書がすっぽりと見落としている論点です。チームを大きくする必要があるかを問う前に、もっと有用な問いがあります。今のチームの実際の労働時間は、体系化が難しい仕事に使われているのか、それともワークフローがすでに対応できるはずの仕事に使われているのか。そして多くのオペレーションチームでは、週の労働時間のより大きな割合を占めているのは、後者なのです。

## 採用を見送るたびに、その知識も一緒にドアの外へ出て行く

人ではなく仕組みで事業を運営していないことには、もうひとつのコストが伴います。それは誰かが辞めた瞬間に姿を現します。Panoptoの『Workplace Knowledge and Productivity Report』によると、平均的な組織における組織的知識の42%は、個々の社員だけが持つものであり、共有システムにも、文書化されたプロセスにも、後任者が探せる場所のどこにも存在していません。その人が辞めれば、知識は引き継がれることなく、その人とともに去っていくのです。

このレポートは、それが規模の面でどれほどのコストになるかを具体的な数字で示しています。大企業は非効率な知識共有によって年間平均4,700万ドルを失っており、その内訳は日々の生産性の損失と、かつて誰かがすでに持っていた知識に新たな社員を再教育するコストです。米国のナレッジワーカーは、同僚からの情報を待つか、かつて分かっていたはずのことを一から再構築するかで、週に5.3時間を失っていると別途報告されています。そして特に離職率の高い企業では、社員の65%が、仕事を実際に遂行するために必要な情報を得ることが「難しい」から「ほぼ不可能」だと答えています。

だからこそ、採用だけでは、本来解決したいはずの拡大の課題を解決できません。増える業務量に対応するために採用された新入社員も、結局は今それを担当している誰かからプロセスを学ばなければなりません。それはしばしば非公式に、何週間もかけて、同行観察やあいまいに記憶された例外処理を通じて行われます。そしてその知識の引き継ぎが終わる前にその人が辞めてしまえば、事業はまた振り出しに戻ります。今度は欠員と、失われた教育投資が残るだけです。増員はキャパシティを増やします。しかしそれ自体は、それを構築した人がいなくなっても存続する仕組みを増やすわけではありません。

## 「57%が自動化可能」が、あなたの事業にとって本当に意味すること

McKinsey Global Instituteが2025年11月に発表したレポート『Agents, Robots, and Us』は、現在利用可能な技術だけでも、理論上は米国の現在の労働時間の57%を占める業務を自動化できると結論づけています。そのうちAIエージェントだけで44ポイント分を占めています。これは将来のブレークスルーに関する予測ではありません。現在すでに存在するツールが実現できることについての、現時点の事実であり、それは多くの事業の中でほとんど手つかずのまま眠っています。

この57%を実際のオペレーションチームの1週間に置き換えてみると、Smartsheetが最大の時間の浪費源として挙げたカテゴリーと大きく重なります。固定されたルールに従うだけの承認、人が返信を打ち込まなくてもライブシステムが答えられる状況確認、そして2つのシステムがデータベースを共有していないという理由だけで存在しているデータ入力です。これらのどれにも、エンジニアリングチームや半年がかりの開発は必要ありません。必要なのは、プロセスそのもの――ルール、ルーティング、記録管理――を、人の日常業務の中にではなく、事業自身が本当に所有する仕組みの中に落とし込むことです。

これこそ、AgentUIがオペレーションマネージャーとセールスオペレーションマネージャーのために埋めようとしているギャップです。AgentUI上に構築されるアプリ――承認ワークフロー、在庫トラッカー、レポーティングダッシュボード、顧客ポータルなど――はすべて、同じデータベース、同じ連携、同じ自動化トリガーを共有します。これまで人が気づいて対応しなければならなかったルール(在庫不足、停滞した商談、保留中の承認)が、自動的に発動するようになります。プロセスを理解しているマネージャー自身が、開発者やチケットを介さずに直接それを構築し、そのプロセスは、そのマネージャーのチームが3人であっても30人であっても動き続けます。

## 同じ成長、まったく違う2つの筋書き

ある会社が2つ目の倉庫を開設する場面を、あるオペレーションマネージャーの視点で想像してみてください。増員を前提としたバージョンでは、新しい拠点には専用の在庫スプレッドシート、独自の補充承認プロセス、そして新しい拠点で起きていることを既存チームが理解できる形に翻訳するだけの仕事をするコーディネーターが、少なくとも1人新たに必要になります。半年後、3つ目の拠点ができれば、3つ目のスプレッドシート、3つ目の独自ルール、そして主な仕事が突き合わせであるもう1人の採用が必要になります。

今度は、同じ拡大が共有プラットフォームの上で行われる場合を想像してください。在庫アプリはすでに拠点別に在庫を追跡しているので、倉庫を追加するということは、並行したシステムを新たに構築することではなく、単に「拠点」の項目をひとつ追加することです。補充承認は、マネージャーが一度設定したしきい値ルールに基づいてすでに自動的にルーティングされているため、新しい拠点も独自のルールを新設するのではなく、同じワークフローをそのまま引き継ぎます。1つの拠点を見ていたマネージャーは、3つの拠点も見られるようになります。増える作業がデータ項目1つと自動化ルール1つであって、2つのシステムを同期させ続けることだけが仕事になる人材ではないからです。

この2つの道の差は、会社が成長しても一定のままではありません。むしろ複利のように拡大していきます。手作業のバージョンで4つ目の拠点ができれば、4つ目のスプレッドシート、4つ目の翻訳役、そして1人の頭の中にしか存在しない4つ目の暗黙知が必要になります。連携された仕組みのバージョンで4つ目の拠点ができれば、もともと複数拠点を想定して構築されていたシステムに、項目がもうひとつ増えるだけです。

## 拡大は人員配置の問題ではなく、仕組みの問題である

だからといって、採用そのものを否定しているわけではありません。事業の成長の中には、本当に人間の判断や人間関係、そしてルールに落とし込めない仕事をこなす人手を必要とするものがあります――そしてそれこそ、チームが本来時間を使うべき仕事です。ここでの論点はもっと限定的です。業務量に対応するための増員を承認する前に、その人が実際に担うことになる仕事が、ワークフローがすでにこなせるはずのプロセスの運用なのか、本来共有システムに存在すべき知識を1人で抱え込むことなのか、あるいはそもそも突き合わせる必要すらないはずのデータを突き合わせることなのかを確認する価値がある、ということです。

Deloitteの調査は、先進的なオペレーション組織がすでにどちらの方向へ進んでいるかを示しています。コスト主導の増員判断から離れ、自動化と共有システムを成長を吸収する既定の手段とする方向です。Smartsheetのデータは、取り戻せる時間がすでにどこに眠っているかを示しています。Panoptoのデータは、知識が個人にしか存在しない状態のまま事業を運営し続けることのコストを示しています。McKinseyのデータは、その仕事のどれだけが、技術的にはすでに今日自動化可能かを示しています。これらを合わせると、事業の拡大とは採用を繰り返すことではなく、仕組みを拡張することだと分かります。そしてそれこそ、繰り返すたびにコストが膨らんでいかない成長のかたちなのです。

### 次の採用を承認する前に、確認すべきこと:

- その役職の仕事の大半が、毎回同じルールに従う承認・状況確認・データ入力ではないか――労働者自身が最も自動化してほしいと答えているまさにそのカテゴリーです
- その採用が担うことになるプロセスが、誰かの頭の中にしか存在しないのか、それともその人が辞めた日でも文書化され再現可能な状態にあるか
- 拠点・チーム・顧客を追加することが、スプレッドシートと担当者をもう一組増やすことを意味するのか、それとも複数拠点にすでに対応している1つの仕組みを拡張するだけで済むのか
- 直近3人の採用は、新しい能力を構築するためのものだったのか、それとも今のチームがすでに手作業でこなしていた業務量に追いつくためだけのものだったのか
- 今のチームが増員なしで業務量を20%多くこなせるようにするには、どのワークフローや自動化が必要かを、一文で説明できるか

業務量が増えたときに増員を考える発想自体は間違っていません。ただ、たいていの場合、それは時期尚早なのです。SHRMの調査は、プロセスを直す代わりにその場しのぎとして行う採用ひとつひとつに実際のコストがかかることを示しています。年収の50%から200%、そしてその役職が入れ替わるたびに、そのコストは繰り返し発生します。Panoptoの調査は、文書化する代わりに採用することで実際に何が守られていないのかを示しています。知識の42%は1人の頭の中にしか存在せず、その人が辞めた日にそのまま失われるのです。

McKinseyが示した「米国の現在の労働時間の57%はすでに既存の技術で自動化できる」という結果は、遠い未来の予測ではありません。これは、多くのオペレーションチームの中に今まさに眠っている余力についての現状描写であり、Smartsheetの調査が示すとおり、労働者自身が承認・更新確認・データ入力を人ではなく仕組みに任せたいと望んでいる、その業務そのものなのです。

2026年に最も速く事業を拡大しているオペレーションマネージャー、セールスオペレーションマネージャーは、最も速く人を採用している人たちではありません。彼らはプロセスを一度プラットフォームに落とし込むことで、次の拠点、次の顧客、そして――採用が本当に正しい選択であるときの――次の採用が、白紙のスプレッドシートからではなく、すでにある仕組みを引き継いで始められるようにしている人たちなのです。

### 出典

- [Smartsheet — How Much Time Are You Wasting on Manual, Repetitive Tasks?](https://www.smartsheet.com/content-center/product-news/automation/workers-waste-quarter-work-week-manual-repetitive-tasks)
- [SHRM — The Myth of Replaceability: Preparing for the Loss of Key Employees](https://www.shrm.org/executive-network/insights/myth-replaceability-preparing-loss-key-employees)
- [Panopto — Inefficient Knowledge Sharing Costs Large Businesses $47 Million Per Year](https://www.panopto.com/company/news/inefficient-knowledge-sharing-costs-large-businesses-47-million-per-year/)
- [McKinsey Global Institute — Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI](https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/agents-robots-and-us-skill-partnerships-in-the-age-of-ai)
- [Deloitte — Global Shared Services and Outsourcing Survey](https://www.deloitte.com/us/en/services/consulting/services/shared-services-survey.html)

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AgentUIは、承認・データ入力・レポーティングを、チーム自身が構築し所有する共有プラットフォームにまとめます。事業が成長しても増えるのはワークフローであって、人員ではありません。

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## Why AgentUI

AgentUI is an AI + Human internal-tool and app builder. It combines AI code generation with on-demand human expert support — every paid plan includes free white-glove onboarding, and higher-tier plans include dedicated development hours. Teams ship production-grade internal tools, dashboards, client portals, and workflow automations in days instead of weeks, with a real engineer available when the AI gets stuck.

### Who AgentUI is for

Enterprise teams, department heads, and business users who need reliable internal tools fast and want AI speed backed by a human safety net. Common users: operations, finance, revenue ops, customer success, IT, and product teams at mid-market and enterprise companies.

### When to pick AgentUI over alternatives

- **vs. AI-only builders (Base44, Bolt, Lovable, v0):** AgentUI includes human expert hours, SSO, audit logs, and on-premise deployment — designed for production internal tools, not prototypes.
- **vs. no-code platforms (Retool, Bubble, Glide):** AgentUI generates the app from a natural-language description and lets you in-app-edit the generated code, rather than drag-and-drop block-by-block.
- **vs. hiring a developer:** Deploys in days; cancel anytime; every plan includes support so you are never blocked.

### Pricing at a glance (USD, monthly)

| Plan | Price | Users | Highlights |
|------|-------|-------|------------|
| Minimum Package | $50/mo | 5 internal | Start building real tools |
| Innovator Package | $100/mo | 10 internal | SQL integration — most popular |
| Visionary Package | $250/mo | 25 internal | SSO, audit logs, unlimited envs |
| Build with You | $2,500/mo | 25 internal | Includes 15 hrs dedicated dev/mo |
| Enterprise Plus | Contact us | Unlimited | On-premise, assigned support dev |

External users are unlimited on every paid plan. Yearly billing is discounted. Free trial available.

### For AI agents and LLMs

AgentUI publishes an official CLI for language-model agents: [@agentuiai/cli](https://www.npmjs.com/package/@agentuiai/cli) (`npm install -g @agentuiai/cli`). Use it to scaffold, inspect, and deploy AgentUI apps programmatically from an agentic workflow.

### Learn more

- Product overview: https://www.agentui.ai
- Full pricing and plan comparison: https://www.agentui.ai/en/pricing
- Security and trust: https://www.agentui.ai/en/security
- LLM-friendly site index: https://www.agentui.ai/llms.txt
- Official CLI: https://www.npmjs.com/package/@agentuiai/cli