重複する作業は最もコストがかかるものです。

ナレッジワークを伴う組織におけるあらゆる時間の浪費の中で、重複作業ほどいら立たしいものはありません。なぜなら、それは完全に不要なものだからです。仕事はすでに完了しています。調査結果は存在します。レポートは作成されました。意思決定は下され、その根拠も議論されました。しかし、誰もそれを見つけることができないため、誰かが再び同じ作業を行うことになるのです。

Bloomfireの調査によると、この割合はナレッジワーカーの時間全体の14％に達し、組織内のどこかにすでに存在する情報を再作成するために、1人あたり週に4時間以上を費やしていることになります。Asanaのデータも一貫しており、従業員1人あたり年間209時間を重複作業に費やしていることを示しています。

従業員100人の会社で、平均的な諸経費込みのコストを時給65ドルとすると、週に4時間の重複作業は年間で約135万ドルのコストに相当します。この作業は、異なるチームや異なるツールにわたって2回、時には3回も行われ、その都度微妙に異なる結果を生み出します。そして、それらが必然的に衝突したとき、調整のための余計なオーバーヘッドが発生するのです。

重複のさまざまな形

やり直される調査。 あるチームが戦略的な決定のために市場データを必要としています。彼らは調査を委託するか、または自ら実施しますが、3か月前に別のチームが実質的にまったく同じ分析を行っていたことを知りません。元の分析は、他の誰もそれとは認識できないようなタイトルで、個人のGoogleドライブフォルダーに保管されています。

作り直されるレポート。 前四半期のレポートが元従業員のドキュメント内にあり、テンプレートが共有場所に保存されていなかったため、四半期レポートをゼロから組み立てます。新しいレポートの作成には丸一日かかります。既存のものを探し出して更新するだけであれば、1時間で済んだはずです。

蒸し返される意思決定。 あるチームが技術Aを採用するか技術Bを採用するかを議論し、1週間の議論の末に結論に達し、それを導入します。6か月後、別のチームが同じ問題に直面し、さらに1週間議論を重ねますが、同じ結論に達するかどうかはわかりません。なぜなら、最初の議論は、とっくにスクロールされて消えてしまったSlackのスレッドで行われたからです。

再発明されるソリューション。 あるエンジニアが、厄介な統合の問題を解決します。数か月後、別のチームの別のエンジニアが同じ問題に遭遇し、独自に解決します。最初の解決策が検索可能な場所に一切ドキュメント化されていなかったためです。どちらの解決策も機能しますが、2回目の解決に費やされた時間は完全に無駄になりました。

なぜ「プロセス」では解決できないのか

重複作業に対する一般的な対策は、プロセスを設けることです。「新しい調査を始める前には必ず共有ドライブを確認すること」、「テンプレートは必ずチームフォルダーに保存すること」、「決定事項は必ずWikiにドキュメント化すること」。これらのプロセスが失敗するのは、ワークフローに摩擦を生じさせるためであり（何かを始める前に共有ドライブを確認することは、時間のプレッシャー下では簡単にスキップされてしまう余分なステップです）、また、共有ドライブやチームフォルダー、Wiki自体が断片化されており、検索性が低いためです。

解決策は「見つけやすさ（ファインダビリティ）」です。既存の成果物が、それらが存在する可能性のあるすべての場所（Googleドライブ、Slack、メール、Notion、会議の録画など）を横断して、意味ベースで検索可能であれば、人々は再作成する前に既存の成果物を見つけることができるため、重複は減少します。特別なプロセスや追加のステップを踏むのではなく、作業を開始する前に検索するという自然な行動によって実現します。

自動作成されるドキュメントは、意思決定、議論、ソリューションをそれらが自然に発生したチャネルからキャプチャすることで、この取り組みをさらに推し進めます。技術A対技術Bに関するSlackでの議論は、検索可能な意思決定記録になります。エンジニアの解決策はシステムドキュメントの一部になります。知識は、誰も追加の作業をすることなく保存され、見つけられる状態に維持されます。

よくある質問

どれだけの重複作業を行っているかを測定するにはどうすればよいですか？ 1か月間、カジュアルに追跡してみてください。チームメンバーに、自分が行った作業がすでに他の場所に存在していたことに気づいたときはいつでもメモするように依頼します。大まかな追跡であっても、パターンが明らかになり、問題を数値化できます。

最初に排除すべき、最もインパクトのある重複の種類は何ですか？ 意思決定の蒸し返しです。なぜなら、議論の時間を無駄にするだけでなく、決定が再討論されている間に作業が遅れているすべての人の時間を無駄にするからです。意思決定ログは最も高い投資対効果（ROI）をもたらします。

AIは重複が発生する前にそれを検知するのに役立ちますか？ すべてのナレッジライブラリにアクセスできるAIアシスタントは、新しい調査リクエストやプロジェクトの概要が既存の成果物と重複している場合にフラグを立てることができます。これは、ナレッジマネジメントにおけるAIの最も即効性があり価値のある活用法の一つです。

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