「業務を可視化して終わり」から脱却。Qasee、蓄積された業務データから“次に何を変えるべきか”まで導く「データ分析支援サービス」を提供開始

工数・作業データをもとに、現状分析から課題抽出、改善施策、削減効果試算、効果検証まで一気通貫で支援。経営判断と現場改善のスピードを加速

Qasee株式会社（本社：東京都、代表取締役：村田 敦、以下「Qasee」）は、業務可視化・工数管理ツール「Qasee」に蓄積された作業データや工数管理データなどを活用し、企業の業務改善を支援する「データ分析支援サービス」の提供を開始しました。

本サービスでは、Qaseeに蓄積された大規模な業務データをもとに、

「現状分析 → 課題抽出 → 示唆分析 → 改善施策の提案 → 削減効果の試算 → 効果検証」

までを一気通貫で支援します。

単に「どの業務に何時間かかっているのか」を可視化するだけではありません。

「どの業務から改善すべきか」
「どれだけ削減できる可能性があるのか」
「どの業務を自動化・AI代替できるのか」
「どこに属人化や業務負荷の偏りがあるのか」

まで踏み込み、企業が実際に業務改善を実行するための具体的なアクションをご提案します。

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「データはある。でも、次に何をすればいいか分からない」をなくす

DXや業務効率化の取り組みが広がる中、企業が取得できる業務データは増えています。

一方で、データを取得・可視化した後に、

「この数字から何を読み取ればいいのか」
「どこから改善すべきなのか」
「改善によってどれだけの効果が期待できるのか」

を判断するためには、データの集計・分析だけでなく、業務構造を理解したうえでの考察が必要です。

また、大量のデータをExcel等で集計し、部門別・業務別・個人別に分析する作業そのものが担当者の大きな負担となり、分析業務が属人化するケースもあります。

そこでQaseeは、これまでの「業務データを可視化する」領域からさらに一歩踏み込み、**データから課題を発見し、具体的な改善アクションへつなげるところまでを支援する「データ分析支援サービス」**を開始しました。

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Qaseeが「分析から改善」までを一気通貫で支援

本サービスでは、Qaseeで取得した作業データ・工数管理データ・業務仕分けデータなどを活用し、5つのステップで分析・改善を支援します。

STEP 1｜データ抽出

Qaseeで自動取得した作業データや、ユーザーが登録した工数・業務仕分けデータなどを分析の基礎データとして活用します。

従来のように、分析のために大量のデータを人手で収集・集計する負担を軽減します。

STEP 2｜現状分析

部門別・業務別・個人別など、複数の視点から業務データを分析。

業務時間の構成、業務量の偏り、ノンコア業務の割合、残業状況など、企業の業務構造や特徴を明らかにします。

STEP 3｜課題抽出・示唆分析

データから、

・業務の無駄
・特定業務への工数集中
・属人化
・部門・個人間の業務負荷の偏り
・ボトルネック
・自動化可能性

などを抽出します。

単に数値を並べるのではなく、「なぜこの状態になっているのか」「どこに改善余地があるのか」まで構造を分解し、示唆を導き出します。

STEP 4｜改善施策の提案

抽出された課題に対して、具体的な改善施策をご提案します。

施策ごとに「効果」と「実現難易度」を整理し、優先順位を明確化。

さらに、改善によって期待できる工数削減効果などを試算し、**「何から着手すれば、どの程度のインパクトが期待できるのか」**を可視化します。

STEP 5｜指標整理・効果検証

改善施策を実施して終わりではありません。

改善効果を継続的に把握するためにトラッキングすべきKPI・指標を整理し、施策実施後のQaseeデータを用いて改善効果を検証します。

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「示唆」で終わらない。改善の“打ち手”まで踏み込む

Qaseeのデータ分析支援サービスが重視するのは、分析レポートを作ることではなく、企業が次のアクションを起こせる状態をつくることです。

そのため、単なる集計を超え、コンサルタント視点で改善につながるアウトプットをご提供します。

1．改善優先順位

改善候補を「効果 × 実現性」でマッピングし、着手すべき順番を明確にします。

例えば、

「実現難易度：低 × 改善効果：大」

となる施策を最優先に設定。

定型事務の自動化、会議時間の削減、重複業務の統合など、短期間で効果を生みやすい領域から改善を進めることができます。

2．削減効果を“時間”で試算

改善施策ごとに、削減可能な対象工数の目安を定量化します。

例えば、月間428時間発生しているノンコア業務を238時間まで削減するという目標を設定した場合、

「あと190時間を、どの業務から、どの施策によって削減するのか」

まで分解。

「生産性を20％向上させる」といった抽象的な目標を、実行可能な改善計画へ落とし込みます。

3．自動化・AI代替候補を特定

作業タイプごとに、自動化やAI代替が可能な業務を抽出します。

単に「自動化できそう」という示唆だけではなく、

「どの業務を」「どのような方法で」自動化するのか

まで具体化します。

例えば、

「請求処理 → フォーム＋GASによる自動転記」

など、必要に応じて導入を検討できるシステム・手法まで具体的に提示します。

生成AIやRPA、SaaSなどの活用を検討する際にも、“ツールありき”ではなく、“削減効果が期待できる業務ありき”でDXを進めることが可能になります。

4．属人化・業務負荷リスクを可視化

特定の個人に集中している業務や、残業時間が突出しているメンバーなどをデータから把握します。

例えば、

「特定メンバーだけ残業時間が突出している」
「重要業務が一人に集中している」
「同じ部署でも業務負荷に大きな差がある」

といった状態を分析。

業務の再配分や標準化、マニュアル化など、組織として早期に対処すべき課題を明らかにします。

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同じ工数データから、「経営」「管理職」「現場」それぞれに意味のある示唆を

業務データは、見る立場によって必要な情報が異なります。

Qaseeでは、同じデータから経営者・管理職・現場という3つの階層それぞれに必要な示唆を導き出します。

【経営者】「意思決定」に使えるデータへ

部門間の工数配分や削減余地を横断的に把握。

例えば「全社工数20％削減」といった経営目標に対して、

「どの部門から、何時間削減すれば目標を達成できるのか」

という達成への道筋を数字で描きます。

感覚や経験だけに頼らず、データに基づいた経営判断を支援します。

【管理職】「業務改善」のアクションへ

「どの業務を」「どの程度」「どう削るのか」を優先度付きで明確化。

会議の棚卸し、業務プロセスの変更、自動化、業務再配分など、具体的な改善アクションへつなげます。

【現場】「生産性向上」へ

日々の業務負荷や課題をデータから明確化。

不要な作業や非効率な業務を減らし、創出された時間を本来注力すべきコア業務へ再配分することで、生産性向上につなげます。

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可視化の先にある、「意思決定」と「改善」へ

Qaseeはこれまで、企業の業務データを可視化し、「誰が・何に・どれくらい時間を使っているのか」を把握できる環境を提供してきました。

しかし、業務データを取得すること自体がゴールではありません。

重要なのは、データを見て終わるのではなく、そのデータから意思決定を行い、実際に業務を変えることです。

今回開始するデータ分析支援サービスでは、Qaseeに蓄積された業務データを活用し、

「何が起きているか」から、
「なぜ起きているか」へ。
そして、
「次に何を変えるべきか」へ。

企業のデータ活用を一段先へ進めます。

Qaseeは今後も、企業の業務データを「見るためのデータ」から「経営と現場を動かすデータ」へと進化させ、データに基づく意思決定と継続的な業務改善を支援してまいります。

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Qaseeについて

Qaseeは、企業の業務データを収集・可視化し、組織の生産性向上と業務改善を支援するクラウドサービスです。

PC上の業務データや工数データなどをもとに、従業員の働き方や業務時間の使われ方を可視化。組織・チーム・個人それぞれの視点から業務状況を把握し、データに基づく業務改善を支援します。

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Qasee株式会社

会社名：Qasee株式会社
代表者：代表取締役 村田 敦

所在地：〒140-0013 東京都品川区南大井6丁目19-6 大森勧業ビル3F

TEL：[phone]

Mail：[e-mail]
HP：https://qasee.jp/task/
事業内容：業務可視化・工数管理ツール「Qasee」の開発・提供、データを活用した業務改善支援