業務改善のアイデアが思いつかない！簡単に実施できる業務改善案５選のご紹介

「RPA（Robotic Process Automation）を導入すれば、業務が劇的に楽になる」という期待が高まる一方で、「結局、何ができるのか」「自社の業務に本当に適用できるのか」といった疑問や不安を抱える経営者やIT担当者の方は多いのではないでしょうか。

RPAは、特にリソースが限られた中小企業にとって、人手不足の解消や生産性向上を実現する強力な手段となります。

しかし、効果を最大限に引き出すには、RPAのできることと、できないことを正しく理解することが不可欠です。

本記事では、RPAの基本概念から、具体的な適用可能業務、そして適用してはいけない業務の特徴を専門的な視点から徹底的に解説します。

記事を読むことで、RPA導入の合理的な判断を下し、明確な指針を得られるでしょう。

RPAとは？まず押さえておきたい基礎

RPAは、業務効率化や生産性向上を実現するためのデジタル技術の代表格です。

RPAがどのような技術であり、AIやマクロといった類似技術とどこが異なるのか、その基礎知識を分かりやすく解説します。

RPAの基本概念

RPAとは、Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）の略称であり、パソコン上で行われる定型的な事務作業を、ソフトウェアロボットが自動で代行する技術を指します。

RPAを導入する理由は、ヒューマンエラーの削減と作業時間の短縮による生産性の向上を目指すためです。

RPAは、人間がパソコンで行うマウス操作、キーボード入力、データ転記といった一連の手順を記憶し、正確に再現することを得意としています。

具体的には、人が行っていたルーチンワークをロボットに任せることで、24時間365日の連続稼働が可能となり、社員はより付加価値の高いコア業務に集中できるようになるのです。

RPAは、大規模なシステム開発を伴わず、比較的短期間かつ低コストで導入できるため、中小企業にも普及しています。

RPAとAI・マクロ・Botの違い

RPAと混同されやすい技術として、AI（人工知能）やマクロ、Botがあります。しかし、それぞれには明確な違いがあるのです。

技術	特徴・得意分野	自動化の範囲	判断能力
RPA	定型業務の自動化。ルールに従い高速・正確に実行する	複数のアプリやシステムを横断できる	基本的にない（ルール通りに動く）
AI	非定型業務への対応。データから学習・予測する	データの分析や判断が必要な領域	あり（自ら学習・判断する）
マクロ	特定のアプリ内での操作の自動化	単一のアプリ内（Excel内など）に限定	ない
Bot	チャット対応など、特定のタスクの自動化	特定の限定的なタスク	ない（設定された応答など）

RPAは「定型業務の自動化」に特化している点が他の技術と異なります。RPAは、決められたルールに基づいて動くため、自ら学習したり判断したりする能力は基本的にありません。

一方、AIはデータから学習し、予測や判断を行う非定型業務に対応できる点が特徴です。また、マクロは特定のアプリケーション内での操作を自動化しますが、RPAは複数のアプリケーションやシステムを横断して操作できます。

そして、Botは主にチャット対応など特定のタスクを自動化しますが、RPAはより複雑で多岐にわたる業務プロセス全体を自動化できるのです。RPAの最大の強みは、「ルール化された手順を高速かつ正確に実行する能力」に集約されます。

RPAでできること

RPAは「人間的な判断が不要で、繰り返しの多い作業」に最も適しています。以下がRPAでできることのまとめです。

• 定型業務・ルールが決まっている作業
• 繰り返しが多いルーチンワーク
• 大量データの処理・転記・集計
• メール配信・レポート作成などの定常タスク

RPAに向いている業務に適用することで、作業品質の向上と人件費の削減という二重の効果が期待できます。

定型業務・ルールが決まっている作業

RPAが最も得意とするのは、作業手順が標準化されており、イレギュラーな判断を伴わない定型業務です。

理由は、RPAが「人間が定義したルール」に厳密に従って動作するソフトウェアロボットだからです。

もし作業手順があいまいだったり、担当者によってやり方が異なったりする場合、RPA化は困難になります。

RPA化を検討する際は、まずその業務の手順書が明確に存在するか、あるいは手順を明確に定義できるかを確認してください。

例えば、毎朝決まった時間にシステムにログインし、特定のデータを抽出するような作業は、定型業務の典型例と言えます。手順を完璧にルール化することが、RPA導入成功の鍵となります。

繰り返しが多いルーチンワーク

頻繁に発生し、繰り返しの作業負荷が高いルーチンワークも、RPAの導入効果が非常に高く現れる業務です。

RPAは疲れを知らず、ヒューマンエラーなく同じ作業を何度でも実行できるからです。

もし社員が毎日数時間かけて行っている売上データを集計システムに転記する作業や、在庫状況のチェック作業があれば、その業務をRPAに代行させることができます。社員はその時間を顧客対応や企画業務といった、より創造的な仕事に充てられるようになります。

単純作業の繰り返しから社員を解放することで、組織全体の生産性向上につながります。

大量データの処理・転記・集計

総務省の『自治体におけるRPA導入のガイドブック』によれば、システム間で大量のデータを移動・加工する作業は、RPAの処理能力が最大限に活かされる領域とされています。

人間が手作業で行う場合、データ量が多ければ多いほど、入力ミスや転記漏れといったヒューマンエラーのリスクが格段に高まるのです。

しかし、RPAは事前に定義されたルールに従って処理を行うため、ミスなく正確に大量のデータを高速で処理できます。

例えば、複数のエクセルファイルからデータを集約して基幹システムへ登録する作業や、システムから抽出したデータを加工・集計する作業などにおいて、RPAは高い効果を発揮します。

RPAは正確性とスピードが求められるデータ処理において、人手による処理を大きく上回るパフォーマンスを発揮し、作業品質の保証と処理時間の短縮に大きく貢献します。

メール配信・レポート作成などの定常タスク

特定のタイミングで決まった相手に、同じ内容を送信・作成する定常的なタスクも、RPAによる自動化に適しています。

具体例としては、取引先や顧客への定期的なメールマガジンの一斉配信、毎大量データの処理、あるいは社内向けの週次レポートの決まったフォーマットへの転記などが挙げられます。

メール配信やレポート作成のようなタスクは、手作業で行うと担当者の業務負荷の偏りや作業忘れの原因となりますが、RPAに任せることで、業務の標準化と平準化が実現可能です。

担当者は、ロボットが生成したレポートの内容分析や、メールの開封率向上施策の検討など、より高度な業務に注力できるようになります。

RPAでできないこと

RPAは万能なツールではありません。RPAの導入効果を最大化するためには、RPAができないこと、つまり「人が行うべき業務」を明確に理解しておくことが重要です。

RPAができない業務に無理に導入を試みると、かえってシステムが不安定になり、運用コストが増大するリスクがあります。

• 人の判断・創造性が必要な業務
• 例外が多くルール化できない業務
• 頻繁に仕様変更が発生する業務

人の判断・創造性が必要な業務

RPAは、決められたルールに従って作業を忠実に実行することは得意ですが、自ら判断し、新しい価値を創造できません。

なぜなら、RPAはAIのような「学習能力」や「複雑な状況判断能力」を備えていないからです。

具体的には、顧客の状況や心理を読み取って行う高度なクレーム対応が挙げられます。また、市場トレンドの分析による新商品の企画・立案や、法的な解釈を伴う契約業務などもこれに該当します。

RPA導入の際は、「判断」を伴う工程は必ず人間のチェックや承認を挟む設計にしましょう。

例外が多くルール化できない業務

イレギュラーなケースや突発的な事象が多く発生し、その都度対応が変わる業務も、RPAには向いていません。

RPAは、ルールが明確に定義されているからこそ能力を発揮できます。そのため、例外処理が多い業務では、その都度設定を変更する手間が発生し、運用負荷が極端に高くなってしまいます。

例えば、取引先ごとに異なるフォーマットの帳票が送られてくる業務や、常に複数のパターンでシステムエラーが発生する可能性のある業務などが該当します。

もし、RPA化を検討する業務に例外が多い場合は、まず業務フローを標準化・簡素化し、例外発生の頻度を下げることが重要です。ルール化できるか否かが、RPA適用の是非を分ける大きな判断基準となります。

頻繁に仕様変更が発生する業務

RPAが操作するアプリケーションやシステムの仕様が頻繁に変わる業務は、RPAの安定稼働を妨げる原因となるため、不向きです。

RPAは、画面上の特定のボタンの位置や表示内容を記憶して動作します。そのため、操作対象のシステムで仕様変更があると、ロボットが意図した操作を行えず停止してしまいます。

例えば、Webサイトのレイアウトが頻繁に更新される情報収集業務や、提供元が頻繁にバージョンアップを行うクラウドサービスを操作する業務などが該当します。

ロボットが停止するたびに、設定を修正・メンテナンスする工数が発生し、自動化によるメリットを上回る手間がかかってしまうのです。

仕様変更が多い業務については、RPA化ではなく手作業を選択した方が結果的に効率的なケースもあります。

RPAでできる具体的な業務

実際に中小企業の様々な部署でRPAがどのような活躍をしているのかを具体的な事例で解説します。

バックオフィス全般（データ入力・帳票作成・照合作業）

バックオフィス業務は、定型的で大量のデータ処理が集中する部門であるため、RPAの最大の活躍の場となります。

具体的な例を挙げると、紙で届いた請求書の内容をOCR（光学的文字認識技術）と連携させ、データ化して会計システムに自動入力する作業が可能です。

また、複数のデータベース間での顧客情報の定期的な照合作業や、社内フォーマットへの帳票作成もRPAが行えます。

結果、データ入力ミスのリスクを大幅に低減し、月末月初に集中しがちな業務負荷を軽減することが可能です。

社員は、本来のコア業務である経営分析のサポートなどに時間を使えるようになります。

人事・総務（勤怠集計、従業員データ更新）

人事・総務部門においても、RPAは勤怠管理や従業員情報の更新といった、煩雑なルーチンワークの自動化に有効です。

人事・総務の業務は、法令遵守が求められる一方で、入力・集計作業が多いという特徴があります。

RPAの具体的な適用例としては、各部署から送られてくる勤怠データを集計システムに自動で取り込み、残業時間の上限チェックを自動で行う作業があります。

また、新入社員の入社時や従業員の異動・昇進時に発生する各種システムへのデータ更新（メールアドレスや役職名の変更など）もRPAが正確に実行できるのです。

個人情報を取り扱う業務をRPAが代行することで、入力ミスや情報漏洩のリスクを抑えつつ、総務担当者の管理業務を大幅に効率化できます。

経理・財務（請求書発行、売上集計、入金確認）

経理・財務部門は、期日が厳格に決まっているため、RPA導入によるミスの防止と納期遵守のメリットが特に大きい部門です。

具体的には、毎月の請求書データをシステムから抽出・整形してPDF送付する作業や、各拠点から届く売上データを自動集計して日報を作成する作業などが自動化できます。

銀行の入金データと売上データを照合し、未入金の取引先を自動で抽出する作業もRPAが得意とする業務の一つです。手作業では業務負荷の大きい月末月初の繁忙期でも、RPAなら24時間稼働で迅速に処理できます。

毎月の定型業務を迅速かつ正確に処理することで、経理担当者が資金繰りの分析や経営層への報告資料作成といった、より専門的な業務に集中できる環境を整えられるでしょう。

営業・マーケティング（リスト作成、競合調査、メール配信）

営業・マーケティング部門では、情報収集やデータ管理といった定型作業はRPA化の対象となります。

RPAはあらかじめ定義したルールに基づき、Webサイトからの見込み客リストの自動収集や、競合他社の価格やサービス内容の定期的なWeb巡回調査を自動化できます。

また、CRM（顧客関係管理）システムに登録された顧客の属性に基づき、キャンペーン案内やフォローメールなどの定型文を自動で一斉送信する作業も可能です。

手間のかかる業務をRPAで自動化することで、営業担当者は商談や顧客フォローといった本来注力すべき活動に時間を割けるようになります。

情報収集や配信といった煩雑な作業時間を削減し、営業活動の質の向上を図れることが、RPA導入の大きなメリットとなります。

受発注・在庫管理（発注処理、在庫照会、納品書作成）

商品の受発注や在庫管理業務は、企業のサプライチェーンの根幹に関わるため、RPAによるスピードと正確性の確保が重要です。

受注業務においては、取引先からメールやFAXで送られてきた注文情報を読み取り、基幹システムへの登録から納品書の自動作成・発行までを一気通貫で行うことが可能です。

RPAが受発注を自動化することで、人手による入力ミスや納期遅延のリスクを大幅に低減します。一方、発注業務においても、在庫が一定数を下回った際に自動で発注処理を行うアラートや、顧客からの在庫照会に対して最新情報を自動で返す作業も実現可能です。

特に、在庫管理においては、RPAがリアルタイムに近いデータを処理でき、欠品による機会損失を防ぎ、過剰在庫によるコスト増を抑制することに役立ちます。

どこまでRPA化すべきか

RPAを導入する際、「どこまで自動化すれば最も効果的か」という線引きは、中小企業にとって最も重要な経営判断の一つです。

RPA化の範囲を決定する上で考慮すべき、4つの重要な評価基準を解説します。

• 投資対効果（ROI）が見込めるか
• 例外対応の割合はどれくらいか
• 属人性が高すぎないか
• 業務フローが整理されているか

基準に基づいて現状を評価することで、無駄な投資を避け、持続可能なRPA運用体制を構築できます。

投資対効果（ROI）が見込めるか

RPA化の範囲を決定する上で、投資対効果（ROI：Return On Investment）の明確な試算は不可欠です。

RPAを導入・運用するためのコスト（ライセンス料、設定・メンテナンス費用など）が、削減できる人件費やエラーコストといった利益を上回るかどうかを計算すべきです。

例えば、月間10時間の作業を削減できても、そのロボットの月額費用が人件費を上回る場合は、ROIが見込めません。

ただし、判断基準は「コスト」だけではありません。ミスがなくなることによる「品質向上」や「社会的信用の獲得」、さらには社員がより生産性の高い業務に注力できるといった定性的な効果も、重要なROIの一部です。

定量面と定性面を総合的に判断し、ROIがプラスになる見込みのある業務に絞ってRPA化を進めることが、経営判断として最も合理的です。

例外対応の割合はどれくらいか

RPA化を検討している業務において、例外処理が発生する頻度を評価することは非常に重要となります。

例外対応の割合が高い業務は、RPA化の投資対効果が下がるため、自動化の範囲から除外すべきです。目安として、業務の8割以上がルール通りに処理できる場合、残りの例外を人が対応する設計（ハイブリッド運用）は有効です。

一方、例外が全体の3割、4割にも及ぶ場合は、例外処理のロジックが複雑になり、ロボットの開発・メンテナンス費用が大幅に増加するリスクがあります。

事前に業務フローを分析し、例外処理を極力減らすための業務改善を行った上で、RPA化の是非を再検討することが、効率的な進め方となります。

属人性が高すぎないか

担当者しか手順を理解していない「属人性の高い業務」は、そのままRPA化してはいけません。

手順が曖昧なままではロボットに正確な指示が出せず、担当者の異動や退職時にブラックボックス化し、運用が停止するリスクがあるからです。

RPA化を進める際は、まず業務手順を詳細なドキュメントとして記録し、複数の担当者でも同じ手順で実行できる状態にしてください。

標準化のプロセスこそが、DX推進におけるナレッジの共有という点で非常に大きな価値を生み出します。属人性が高いままRPAを導入しても、「人に代わる不安定なロボット」を導入するだけになってしまいます。

業務フローが整理されているか

RPAを適用する前に「業務フロー自体が最適化されているか」を評価することは必須条件です。

非効率な業務フローのままRPAを導入しても、「非効率な作業を高速で実行するロボット」ができるだけであり、真の効率化には繋がらないからです。

RPA導入の検討と同時に、現行の業務フロー（As-Is）を可視化し、ムダな工程や重複している作業がないかを徹底的に洗い出してください。

そして、最も理想的な業務フロー（To-Be）を設計し、その新しいフローにRPAを適用するべきです。

RPAは業務改善のツールであり、業務改革（BPR：ビジネスプロセス・リエンジニアリング）の視点を持って取り組むことが、導入効果を最大化する合理的な手順となります。

よくある質問（FAQ）｜RPAでできること・できないことまとめ

Q1. RPAを導入すると決めた後、最初に具体的に何を準備し、誰に相談すれば良いでしょうか？

A1. まずは「RPA推進の担当者」を決め、全社的な視点で「自動化したい業務リスト」を作成することから始めましょう。

• 担当者の決定: IT部門か業務部門かを問わず、RPA導入に熱意のある社員を担当者に任命し、RPAで「何ができるか」「何を目指すか」を社内に説明し、理解を得ることが重要です。
• 自動化対象業務の選定: 現場の社員から「面倒な作業」「ミスが多い作業」をヒアリングし、自動化対象のリストを作ります。
• ツールのトライアル: リストアップした業務を元に、いくつかのRPAツールの情報を収集し、自動化対象業務に適切なRPAツールに決定します。

または、RPA導入支援サービスへ相談することです。弊社では、お客様のご予算に応じた最適なRPAツールをご提案・導入支援しております、まずはお気軽にご相談ください。

Q2. 多くのRPAツールがある中で、自社に最適なツールはどう選べばいいですか？

A2. 自社の「利用目的」と「ITリテラシー」に合わせ、「機能」「価格」「サポート体制」のバランスを見て選定すべきです。

RPAツールには、大規模な業務に耐える高機能なものから、個人のPCで簡単に使える安価なものまで様々あります。

特に中小企業においては、IT担当者だけでなく、業務部門の社員自身が簡単なロボットを作成・修正できる使いやすさが重要です。

また、導入後に技術的な質問やトラブルが発生した際に、日本語でのサポートが充実しているかも重要な判断基準となります。自社の業務に適合する機能と継続利用できる費用体系を総合的に評価することが大切です。

まずは無料版やトライアル版を使って、社内担当者が直感的に操作できるかを確認してください。

Q3. ロボットの管理・運用はIT部門と業務部門のどちらが担うべきですか？

A3. ロボットの「作成・日常管理」は業務部門が、「基盤の整備・技術サポート」はIT部門が担う「協働体制」が理想です。

業務フローを熟知している現場（業務部門）が主導してロボットを作成・修正することで、実態に即した的確な自動化が可能になります。

一方、IT部門は、セキュリティ管理、RPAツールのライセンス管理、サーバーといった技術基盤の整備、そして複雑なエラー発生時の技術サポートに徹することが合理的です。

両部門が協力し合う体制（CoE：Center of Excellence）を構築することが、RPAを全社的に拡大させるための必須条件となります。

Q4. ライセンス費用以外に継続的にかかる費用はありますか？

A4. ライセンス費用以外に主に「保守・運用人件費」「インフラ費用」「教育コスト」が発生します。

特に見落としがちなのが、ロボットの保守・運用にかかる人件費です。操作対象のシステムが更新されたり、業務手順が変わったりするたびに、ロボットの修正作業（メンテナンス）が必要になります。

また、ロボットを安定稼働させるためのサーバー代や、新しいロボットを作成するための社員の継続的な学習コストも、ROI計算に含めるべきです。

運用フェーズのトータルコストを見積もることが、正しい投資判断に繋がります。

Q5. 請求書などフォーマットが少し異なる書類は、RPA単体で自動化できますか？

A5. RPA単体では困難ですが、「OCR（光学的文字認識）技術」やAIと組み合わせることで対応の幅が大きく広がります。

RPAはルールベースで動くため、フォーマットが少しでも異なると正確なデータ抽出ができません。

取引先ごとに異なる請求書などの非定型書類を自動化するには、手書きや印字のゆらぎを認識し、データをテキスト化するOCR技術や、AIによるデータ抽出をRPAの前段に組み込むことが必要です。

RPAは、OCRやAIが抽出した「標準化されたテキストデータ」を、他のシステムに転記する最終的な作業実行役として機能します。

高度な自動化を目指す場合は、周辺技術との連携が不可欠です。

Q6. RPAロボットは人のアカウント情報を使ってシステムを操作しますが、セキュリティ上のリスクはどのように管理すべきですか？

A6. ロボットが利用するID/パスワードは、「ロボット専用アカウント」として分離し、厳格なアクセス権限とログ管理によってセキュリティリスクを最小化する必要があります。

RPAロボットに担当者の個人アカウントを使わせることは、権限の逸脱や責任の所在の不明確化につながり、大きなセキュリティリスクとなります。

• 専用アカウントの作成: ロボット専用のIDを発行し、必要なシステム以外へのアクセス権限は付与しないように設定するのです。
• パスワード管理: パスワードはRPAツール内の機能などで暗号化して管理し、担当者が直接知ることができないように徹底します。
• 操作ログの監視: ロボットによる操作はすべてログとして記録し、「どのロボットが」「いつ」「何を」実行したかを追跡できる体制をIT部門を中心に構築することが必須です。

RPA導入は、効率化だけでなく、セキュリティに関する共通ルール（ガバナンス）の構築もセットで考える必要があります。

Q7. 業務手順書はどの程度の粒度で作成すればRPA化が可能になりますか？

A7. 「誰が」「いつ」「何を」「どこで」「どうする」の五つの要素が、画面上の操作レベルで正確に記録されている粒度が必要です。

手順書は、初めてその業務を行う人が手順書を見ただけで完全に再現できるレベルが必要です。

具体的には、「どのシステムにログインし」「どのボタンを押し」「どのフィールドに何を入力し」「何秒待つか」といった、画面上の操作をすべてキャプチャ画像付きで記録する粒度が求められます。

RPAは、人間のように文脈を読んで推測する能力を持たないため、業務手順は極めて詳細かつ明確でなければなりません。

詳細なドキュメント作成自体が、業務フローのムダを見つけるための優れた分析プロセスにもなります。

Q8. 一部の業務で成功した後、全社にRPAを拡大する際の注意点は何ですか？

A8. 全社的な「共通ルール」と「中央管理体制」を構築し、ロボットの「野良化」を防ぐことが最重要です。

部門単位の成功をそのまま広げると、管理者のいないロボット（野良ロボット）が増殖し、トラブルの原因になります。

全社展開する際には、まず「RPAの利用ルール」「セキュリティ基準」「ロボットの命名規則」といった共通ガバナンスを策定してください。

また、部門ごとのロボットを一元管理するための「中央管理サーバー」の導入も検討すべきです。「中央管理サーバー」を導入することで、ロボットの動作状況やエラー発生を一箇所で監視できるようになり、属人化を防ぎつつ、安定した運用が可能となります。

まとめ｜RPAのできること・できないことのまとめ

本記事では、RPAの基本概念から、RPAでできること・できないこと、そしてRPA化の範囲を決定するための4つの判断基準を詳しく解説しました。

改めて、重要なポイントを振り返ります。

RPAでできること

• 定型業務・ルールが決まっている作業 
• 繰り返しが多いルーチンワーク 
• 大量データの処理・転記・集計 
• メール配信・レポート作成などの定常タスク 

RPAでできないこと

• 人の判断・創造性が必要な業務
• 例外が多くルール化できない業務
• 頻繁に仕様変更が発生する業務

RPAでできる具体的な業務

• バックオフィス全般（データ入力・帳票作成・照合作業）
• 人事・総務（勤怠集計、従業員データ更新）
• 経理・財務（請求書発行、売上集計、入金確認）
• 営業・マーケティング（リスト作成、競合調査、メール配信）
• 受発注・在庫管理（発注処理、在庫照会、納品書作成）

RPAは、特に中小企業のバックオフィス業務における人手不足の解消と生産性の向上に極めて有効なツールです。

成功の鍵は、RPAを「万能な解決策」と捉えるのではなく、「定型業務の自動化に特化したツール」として正しく位置づけ、ROIが見込める業務に限定して適用することにあります。

また、導入前に業務フローの整理や標準化といった「人の手による準備」を徹底することも、失敗を避ける上で不可欠となります。

以上の知識を基に、貴社の業務の中からRPAが最も活躍できる領域を見極め、効率的かつ戦略的なRPA導入をぜひ始めてみてください。

「どの業務から手をつけるべきか迷っている」「自社に最適なツールがわからない」といったお悩みがあれば、ぜひ一度弊社へご相談ください。貴社の業務フローの整理からROIの算出まで、専門のコンサルタントが導入成功に向けてトータルでサポートいたします。

システム開発の外注において、コストと品質のバランスを最適化する有力な選択肢が「オフショア開発」です。しかし、単に安さだけで選ぶのは、コミュニケーション不足やベンダー依存といったリスクを招きかねません。

ここでは、日本企業のビジネス習慣を深く理解し、確かな実績を持つ開発パートナー12社を、それぞれの強みとともにご紹介します。

株式会社Fabbi Japan（ベトナム）

引用元：https://fabbiholdings.com/ja/

「日本品質と高度な技術力の融合」 

ベトナムの若く優秀なエンジニア集団でありながら、代表をはじめ日本での実務経験が豊富なメンバーが中心となっているのが特徴です。

2023年の日本ベストベンチャー100選に選出された唯一のベトナム企業でもあります。クラウド技術やAI（人工知能）を活用した開発に強みを持ち、単なる実装だけでなく、上流工程からの提案力を備えています。

日本国内にも拠点を持ち、密なコミュニケーションが可能なため、初めてのオフショアでも「丸投げ」のリスクを抑えたプロジェクト進行が期待できます。

VNEXT JAPAN株式会社（ベトナム）

引用元：https://vnext.co.jp/

「先端技術と品質管理を両立するパイオニア」 

15年以上にわたり日本市場に特化し、400名超のエンジニアが在籍するIT総合サービス企業です。

AIやブロックチェーン領域に早くから着手しており、600件以上の実績に基づく高度な技術提案が強みです。ISTQBゴールドパートナーとしての厳格な品質管理体制により、日本クオリティを維持した「ラボ型開発」を実現しています。

技術的な難易度が高いDXプロジェクトにおいて、戦略から実装まで任せられる信頼のパートナーです。

GMO-Z.com RUNSYSTEM株式会社（ベトナム）

引用元：https://runsystem.net/ja

「GMOグループの信頼と20年の実績。最高水準の品質と技術でDXを加速」

GMOインターネットグループの一員として、20年以上にわたり日本市場向けオフショア開発を牽引しています。

CMMIレベル3やISMSに準拠した厳格な管理体制により、金融などの高セキュリティ案件でも「日本品質」を維持できるのが最大の強みです。

自社AIプロダクト開発で培った高度な技術力に加え、日本の商習慣を熟知したブリッジSEが円滑な連携をサポートします。大手ならではの安定感と技術力を兼ね備えた、失敗できないDXプロジェクトにおける最良のパートナーです。

フジネット・システムズ株式会社（ベトナム）

引用元：https://www.fujinet.net/ja

「創業25年、日本市場に特化した圧倒的な安心感と3,000件超の実績」

2000年の創業以来、売上の9割以上を日本市場向けが占める「日本専念型」の老舗オフショア企業です。最大の特徴は、日本の商習慣や「そこを何とか」といった細かなニュアンスまで汲み取れる深い理解力があり、日本人スタッフや日本語堪能なエンジニアによる円滑な連携が強みです。

約700名の精鋭が在籍し、大規模な基幹システムからWeb、モバイル、マイグレーションまで、3,000件以上のプロジェクトを完遂してきた豊富な知見を誇ります。

CMMIレベル3やISMSといった国際基準を全社で徹底しており、日立グループや三菱電機グループなどの大手企業からも長年選ばれ続ける「日本クオリティ」です。

合同会社Solashi Japan（ベトナム）

引用元：https://solashi.com/

「事業成長を第一に考える『伴走型』」

合同会社Solashi Japanは、ベトナム・ハノイを拠点に「日本品質」と「ビジネス視点」を融合させた開発を提供する、成長著しいITパートナーです。2025年には「ベトナム優秀IT企業トップ10」に選出されるなど、高い技術力を誇ります。

最大の特徴は、単なる受託開発に留まらず、顧客の事業ロードマップから逆算して最適な開発体制を提案する「コンサルティング型」の姿勢にあります。

日本人プロジェクトマネージャーが上流工程から伴走するため、抽象的なアイデアを動くプロダクト（MVP）へと落とし込むスピードと精度が非常に高いのが強みです。

株式会社クライド（フィリピン）

引用元：https://craid-inc.com/

「上場グループの確かな管理体制と、フィリピン拠点の高いコストパフォーマンス」

株式会社クライドは、アドテクノロジー領域で実績を持つ上場企業グループ（フリービットグループ）のノウハウを背景に、フィリピン・セブ島を拠点としたオフショア開発を提供しています。

最大の強みは、日本人の上級エンジニアやブリッジSEが徹底したプロジェクト管理を行うことで、オフショアにありがちな品質のばらつきや納期遅延のリスクを最小限に抑えている点です。

フィリピン拠点は英語圏である利点を活かし、最新の技術ドキュメントへの迅速なアクセスやグローバルな開発基準の採用が容易で、柔軟かつスピーディーな体制構築を得意としています。

株式会社LIG（フィリピン・ベトナム）

引用元：https://liginc.co.jp/

「デザインの知見を活かしたユーザー中心の開発」 

LIGは、国内屈指のWeb制作実績で培ったクリエイティブ力を武器に、フィリピン・ベトナムでのオフショア開発を展開しています。

最大の特徴は、単なる工数提供ではなく、顧客と共に最適なチームを創り上げる「BiTT（Build Team Together）」という独自のスタイルです。UI/UXデザインから実装まで一気通貫で対応できるため、ユーザー体験を重視する新規事業やサービス開発において圧倒的な強みを発揮します。

コミュニケーション能力の高いブリッジSEが介在することで、仕様の背景にある「目的」を共有し、オフショア特有のズレを防ぐ柔軟な開発が可能です。

株式会社Sun Asterisk（ベトナム・フィリピン他）

引用元：https://sun-asterisk.com/

「ビジネス・デザイン・技術を融合させた事業共創のプロ集団」

ベトナムを中心とした約2,000名規模のグローバルリソースを擁し、単なるシステム受託を超えた「事業共創」を掲げるデジタル・クリエイティブスタジオです。東証プライム上場の確かな経営基盤のもと、新規事業の立ち上げから大規模なDX推進まで、今まで1,000件以上のプロジェクトを成功に導いてきました。

上流工程のコンサルティングからUI/UXデザイン、本開発、そしてリリース後のグロース支援までを一気通貫で提供できる点が特徴です。

デザインシンキングやアジャイル開発を主軸とし、ビジネス視点を持ったコンサルタントと精鋭エンジニアが密に連携するため、変化の激しい現代の市場において「勝てるプロダクト」をスピーディーに形にできます。

トッパジャパン株式会社（ベトナム）

引用元：https://toppa-jp.com/

「AI・ロボットの先端技術に強く、日本企業の窓口で安心の『突破』力」

トッパジャパン株式会社は、ベトナムの精鋭エンジニア集団「TOPPA SOLUTIONS」と強固に連携し、日本国内基準の品質とオフショアのコストメリットを両立させる実力派企業です。

単なるWeb制作に留まらず、複雑なアルゴリズムの実装やC++を用いたエンジン開発など、難易度の高いプロジェクトを完遂する実力を持っています。また、教育関係のシステム開発実績が豊富な点も大きな特徴です。

株式会社コウェル（ベトナム）

引用元：https://www.co-well.jp/

「QA（品質保証）への並外れたこだわりと、上場グループ級の安定したラボ型開発」

ベトナムを主要拠点に400名超の体制を誇る、日本のオフショア開発シーンにおける「品質重視派」の筆頭格です。

最大の特徴は、単なるプログラミングに留まらず、ソフトウェアテスト（QA）の専門領域においてグローバルレベルの認定（ISTQB Global パートナー）を受けるなど、日本企業が最も懸念する「品質」に対して極めて論理的・組織的なアプローチを持っている点です。

主力である「ラボ型開発」では、経験豊富な日本人ブリッジSEが上流工程から深く関与し、コミュニケーションロスを徹底的に排除します。

株式会社モンスターラボホールディングス（世界20カ国）

引用元：https://monstar-lab.com/jp_ja/lp/dx-offshore-development

「世界20ヵ国の知見を結集。DXコンサルとグローバル開発を融合させたハイエンド・オフショア」

世界20ヵ国33都市（2025年時点）に広がる巨大な拠点ネットワークを駆使し、単なる低コスト開発を超えた「グローバル水準のDX推進」を提供するデジタルコンサルティング企業です。

最大の強みは、上流工程のビジネスデザインやUI/UX設計を日本のコンサルタントが担当し、世界中の多様な専門人材をプロジェクトごとに最適にアサインできる点です。

AI、IoT、AR/VRといった先端技術や、海外展開を見据えた多言語・多文化対応のプロダクト開発において圧倒的な優位性を持ちます。

失敗しないためのポイント

パートナーを選ぶ際も、まずは「なぜシステムが必要なのか」という目的を明確に伝え、ビジネスの核心を理解しようとする姿勢があるかを確認することが重要です。

自社のDX戦略を共に描けるパートナーを見つけ、事業成長を加速させていきましょう。

「DXの費用対効果の測り方が分からない…」

「数値での評価方法が分からず、DX推進をためらってしまう…」

DX推進のための投資は決して安価ではないため、目に見える効果が出るのか不安になり、意思決定を先送りにしてしまう経営者も少なくありません。

この記事では、DX投資の費用対効果を数値で評価するための6つのステップを解説します。

紹介するステップに沿って整理すれば、DX推進の費用対効果を明確に測定できるようになります。

費用対効果を明確に測定できれば、DX推進に投資すべきかどうかを自信を持って判断できるようになるでしょう。

DXの費用対効果の測定方法と目安数値

ここでは、DX投資の「モノサシ」となる基本的な費用対効果の測定方法を整理します。加えて、判断基準となる目安の数値を専門家の視点から解説します。

費用対効果（ROI）とは？DX投資における基本概念

費用対効果を測る最も代表的な指標が「ROI（Return On Investment：投資利益率）」です。

ROIとは、投じた費用に対してどれだけの利益を生み出したかをパーセンテージで示す指標です。

従来のIT投資（例：サーバーの入れ替え）は、「コスト削減」が主な目的でした。

一方、DX投資は業務効率化だけでなく、「ビジネスモデルの再構築」「新たな顧客価値の創出」といった収益機会を生み出す点が大きな特徴です。

中小企業庁「2024年版中小企業白書」では、DXに取り組む企業がまず期待する効果として「業務効率化（44.5％）」「人件費等の削減（30.3％）」「業務プロセスの改善（30.0％）」といった効率化が上位を占めています。

一方で、売上向上の効果が出ている企業は「既存製品・サービスの価値向上」や「新製品・サービスの創出」など、高付加価値の取り組みにも成果を感じている点が特徴です。

多くの企業はDXをコスト削減のための投資と認識しがちですが、成熟度の高い企業ほど新たな収益源を生み出す投資としてDXを活用していることが分かります。

ROIの計算式と結果の見方

ROIの計算式は非常にシンプルです。経営者であれば、ROIの計算式は必ず押さえておくべきでしょう。

• ROI(%)＝(利益額÷投資額)×100
• 利益額＝投資によって得られた効果（コスト削減額＋売上増加額など）
• 投資額＝DXにかかった総費用（初期費用＋運用費用＋人件費など）

例えば、800万円を投資して新たな在庫管理システムを導入したとします。

• 効果：在庫管理の工数削減（年間200万円）、過剰在庫の削減（年間300万円）
• 利益額：200万円+300万円=500万円
• 投資額：800万円

この場合のROIは「（500万円÷800万円）×100＝62.5%」です。

DXでは、ROIのみを評価基準とするのではなく、複数の施策を比較して最適な投資先を選定する視点が求められます。

利益率・回収期間・業務改善幅を比較し、「限られた資金をどこに配分すべきか」を明確にすることで、経営判断の質を高められます。

DXで得られる定量・定性効果

費用対効果を計算する際、効果を「定量（数値化できるもの）」と「定性（数値化しにくいもの）」に分けて考えてください。

種類	内容の例	ROIへの算入方法
定量効果	工数削減、作業時間短縮、ミス削減、運用コスト削減	時給 × 削減時間、削減コストの年間換算
定性効果	満足度向上、離職率改善、ブランド価値向上、顧客体験向上	離職コスト削減、LTV改善、CPA改善などに換算

中小企業白書でも、DXに取り組む企業の多くがまず「業務効率化」や「コスト削減」といった定量効果を期待していると示されています。

一方で、DXの取組段階が進んだ企業ほど「既存製品・サービスの価値向上」や「新製品・サービスの創出」といった定性的な効果にも注目していると分析されています。

投資判断では、短期のコスト削減だけを重視するのは危険です。定性効果をどこまで数値に落とし込めるかが、DX投資の成否を大きく左右します。

定量効果

定量効果とは、コスト削減や業務効率化などの数値化しやすい効果のことです。

具体例は以下のとおり。

• 人件費の削減（例：RPA導入で月50時間の作業を自動化→50時間×時給×12ヶ月）
• 運用コストの削減（例：クラウド移行でサーバー維持費を年間100万円削減）
• ミスによる損失削減（例：入力ミスによる手戻りコストを年間50万円削減）

特に人手不足が続く中小企業では、工数削減によって「増員せずに業務量を維持・拡大できる状態」をつくれる点も、大きな投資対効果と言えます。

定性効果

定性効果は「数値化が難しい」と言われますが、実務ではほぼすべて数値化できます。

具体例は以下のとおり。

• 顧客満足度向上 → 解約率低下 → LTV向上
• 従業員満足度向上 → 離職率低下 → 採用・教育コスト削減（例：1名100万円）
• ブランド価値向上 → 新規獲得単価（CPA）低下

定性効果を数値に落とし込めないまま判断してしまうと、DX投資の本来の価値を見落としてしまいます。

また、DXは業務標準化を進める効果もあります。

担当者によって作業品質が異なる属人化を抑制し、業務のばらつきをなくすことで、長期的な生産性の安定につながるでしょう。

投資回収期間（Payback Period）の考え方と計算例

ROIとセットで確認すべきなのが、「投資回収期間（Payback Period）」です。投資回収期間とは、投資した費用を、何年で回収できるかを示す指標です。

「投資額÷年間のキャッシュフロー（利益額）」で計算できます。

ROIと同じ例（投資額800万円、年間の利益額500万円）で投資回収期間を計算してみましょう。

投資回収期間：800万円÷500万円＝1.6年

つまり、このシステム投資は約1年半で元が取れる、という計算になります。

中小企業の経営判断では、投資によって得られる利益を示すROIの把握が欠かせません。

同時に投資額の回収年数を示す回収期間も確認することで、キャッシュフロー負荷を適切に評価できます。

DX投資は何%なら“合格”なのか？ROIの目安

「結局、ROIは何%なら投資すべきなのか？」という質問は、私たちがコンサルティング現場で最も多く受ける質問の一つです。

結論から言えば「すべての企業に共通する絶対的な合格ライン」は存在しません。しかし、判断の目安はあります。

IT投資のROIに関して、KPI Depotは「20％を超えると強いパフォーマンス」と示しています。

KPI Depotの基準から見ると、3〜5年で投資回収できるROI20〜33％は実務上の妥当なラインと言えるでしょう。

なお、ガートナーの2024年調査では「ビジネス目標を達成した、あるいは上回った」と評価されたデジタル施策は48％にとどまったと報告されています。

成果を十分に出せるプロジェクトは半数弱であるため、事前にROIや投資回収期間を数値で設計し、「どの施策に資金とリソースを集中させるか」を見極める視点が不可欠です。

実際の事例：DX投資でROIを高めた企業の例

DX投資は業務効率化だけでなく、在庫最適化や工程管理の改善によって、投資対効果（ROI）を大きく引き上げています。ここでは、3つの事例を紹介します。

弊社実績：カード会社 | 業務自動化によりROI995％を達成

某カード会社に対し、UiPathを活用した業務自動化（RPA導入）支援を行いました。

従来、内部システムの手動操作や判断業務に多くの工数を割いており、属人化や業務負荷の増大が課題でした。

本支援では単なる自動化にとどまらず、データ分析に基づく業務統合までを包括的に推進しました。

「RPA導入の枠組み（自動化→横展開→処理データの可視化・蓄積（データマート構築）→業務統合）」を推進した結果、以下の効果が得られています。

• 投資対効果：直近ROI 995％を達成し、極めて高い効果を創出（削減工数・人件費ベースで算出）
• 業務プロセスの最適化：「システム改修・RPA・ハイブリッド」の最適な使い分け基準を確立
• 運用管理の適正化：効果の低い業務や特殊な「例外業務」を明確に区分し、管理コストを抑制

弊社では、本事例のように成果につながる業務整理から着手する導入支援を行っております。

貴社業務における自動化・効率化の可能性について、まずはお気軽にご相談ください。

日酸TANAKA株式会社｜棚卸工数の75％削減・年間340万円のコスト改善

金属加工機器メーカーの日酸TANAKA株式会社では、棚卸作業が年2回必要でした。

棚卸作業の際、生産ラインを停止しながら「2日×複数名」で棚卸を実施しており、年間約500万円の機会損失が発生していました。

在庫管理を自動化するスマート棚卸システムを導入した結果、以下の効果が得られたようです。

• 棚卸工数：6人×1.5日へ短縮（約75％削減）
• 年間コスト削減額：約340万円

投資額は非公開ですが、投資額を仮に600万円と仮定すると、ROIは56.6％、投資回収期間は1.7年となります。

引用元：SmartMatCloud

ワークマン｜AI発注により作業時間93％削減・在庫最適化を実現

全国のワークマン店舗では、1店舗あたり約10万SKUの商品を店長が毎日手入力で発注しており、1日30分の作業が常態化していました。

AIによる自動発注システムを導入したことで、以下の定量・定性効果が生まれています。

• 発注作業：30分 → 2分（93％削減）
• 欠品率の低下
• 不良在庫の削減

投資額は公開されていませんが、同規模のAI発注システムを想定して投資額を5,000万円と仮定します。

作業時間削減や在庫最適化による年間便益を3,000万円とすると、ROIは60％となり、投資回収期間は約1.7年です。

引用元：IT Leaders

DX推進段階における費用目安と内訳

ROI（費用対効果）を計算するうえで、まず費用を正確に把握してください。費用の見積もりを誤ると、ROIの計算がすべて崩れてしまいます。

「DX」と総称しても、目的や進行段階によってコスト規模は大きく異なる状況です。

ここでは、経営者として押さえておくべき「費用の相場観」と「具体的な内訳」を解説します。

DX推進における段階別のコスト

DXの成熟度は、経済産業省やIPAの資料でも示されているように、一般的に次の3段階に整理できます。

第1段階：デジタイゼーション（部分的な電子化）

紙の書類をPDF化したり、Excelによる管理をSaaSツールに置き換えたりするなど、アナログ業務をデジタルに置き換える段階です。

導入にかかるコストは数十万円〜数百万円ほどで、例えば勤怠管理ツールやWeb会議システムの導入がこのフェーズに含まれます。

第2段階：デジタライゼーション（プロセス全体の最適化）

特定の業務プロセス全体をデジタルで完結させ、効率化を図る段階を指します。

特に受発注や請求処理など、複数部門が関わるワークフローはデジタル化の効果が大きい領域です。

どの工程を自動化し、どの工程を人が判断するのかを整理することで、改善効果を最大化できます。

例えば、受発注から在庫管理、請求までを一気通貫でデジタル化するイメージです。

導入コストは数百万円〜数千万円ほどで、SFA／CRMの導入や、基幹システム（ERP）の刷新がこのフェーズに該当します。

第3段階：デジタルトランスフォーメーション（ビジネス変革）

デジタル技術を活用して新たなビジネスモデルやサービスを生み出し、事業そのものを変革します。

例えば、データ分析を基にした新サービスの開発や、IoTを活用した製品のサブスクリプション化などに当たる内容です。

導入コストは数千万円〜数億円以上となり、極めて大きな投資規模となる段階です。

多くの中小企業が「DX」と認識している内容の多くは、第1段階と第2段階に該当します。

まずは自社の取り組みがどの段階なのかを把握することが重要です。

DX推進にかかるコストの内訳

ITベンダーの見積もりを精査するためにも、コストの「内訳」を理解しましょう。

DXの費用は、大きく以下の3つに分類されます。

• システム導入費（初期費用）【例：SaaSツールの初期設定費など】
• システム運用費（ランニングコスト）【例：SaaSツールの月額利用料など】
• 人件費・人材育成費（隠れコスト）【例：DX推進担当者の人件費など】

特に「人件費」は、ベンダーの見積書に載らないケースがほとんどです。

しかし、投資対効果を厳密に計算する上では、人件費や人材育成費も含めて「総投資額」として捉える視点が、経営者には不可欠です。

また特定ベンダーの独自仕様に過度に依存すると、ベンダーロックインが発生します。

ベンダーロックインが発生すると、将来的な乗り換えコストや追加開発費が増加し、費用対効果を悪化させる要因になります。

DXの費用対効果の測定ステップ

DXの費用対効果は以下のステップで測定できます。

ステップ	内容	具体的にやること
1	現状の評価	現行工数・作業時間・ミス・人件費・機会損失を棚卸し
2	目標設定（To-Be）	削減したい工数・改善したい業務・KPIを数値で設定
3	効果試算（数量ベース）	削減できる時間・件数などを“数量”で算定
4	コスト計算	初期費用・運用費・人件費・育成コストを合算
5	利益計算	数量ベースの効果を金額に換算
6	ROI・回収期間算出	ROI％と回収年数を計算して投資判断

この手順に沿って数字を当てはめるだけで、誰でも論理的な投資判断が可能になるでしょう。

1.現状の評価

DXの効果を正しく測定するためには、業務の現状を数値で把握する作業が欠かせません。

スタート地点を明確にしなければ、改善幅を判断できず、投資判断も曖昧になるでしょう。

作業時間や担当者の負荷を定量化すれば、業務のどこがボトルネックかを明確にできます。

手入力作業の月間工数や、入力ミスによる手戻り時間を把握すれば、改善後の効果を数値で比較が可能です。

業務負荷と課題を数値で可視化する工程が、DXの投資判断と効果測定の基盤となります。

自社のDXの成熟度を客観的に把握する手段としては、IPAが公表している「DX推進指標」を活用する方法もあります。

自己診断フォーマットに沿って現状をスコアリングしておくと、DX投資の優先度や投資範囲を検討する際の基準として役立つでしょう。

2.目標設定

現状を把握したら、次に「目標設定（To-Be）」を行います。

DXで改善したい数値を明確にし、どの水準まで引き上げるかを定義してください。

目標設定では、改善後の状態を具体的かつ測定可能な指標（KPI）に落とし込む作業が重要です。

具体例

• 受発注システムの導入により、手入力の工数（月80時間）を90%削減し、月8時間にする。
• 入力ミスによる手戻り（月10時間）をゼロにする。

「業務効率化」といった曖昧なスローガンではなく、「工数を月72時間削減する」という明確なゴールを設定することが、DX成功の鍵となります。

3.効果試算

目標が定まったら、目標を達成することで「どれだけの効果（リターン）が生まれるか」を試算しましょう。

効果を試算する際、改善対象となる業務プロセスを細かく分解し、各工程がどれだけ短縮されるかを把握すると、効果を正確に算出できます。

プロセス単位で可視化することで、改善幅を見誤るリスクが減ります。

効果試算の段階では、まだ金額に換算せず「どれだけの業務が改善されるか」という物理的な効果を明確にしましょう。

4.コスト計算

次に、ステップ3で算出した効果を得るために必要な「コスト（投資額）」を計算します。

ベンダーから提示された見積書だけで判断せず、人件費や人材育成費もすべて含めて算出します。

具体例：

• システム導入費（初期）：300万円
• 月額利用料（運用）：5万円/月（＝年間60万円）
• 社員研修・教育費：40万円
• DX推進担当の人件費：120万円
• 投資額（1年目）＝300万円+60万円+40万円+120万円=520万円
• 投資額（2年目以降）＝年間60万円

経営者としては、初年度の「初期投資額」と、2年目以降の「ランニングコスト」を分けて把握することが重要です。

5.利益計算

ステップ3で試算した「効果」を「利益（金額）」に換算します。

具体例：

• 削減効果：合計82時間/月
• 担当者の平均時給（諸経費含む）：2,500円
• 年間の利益額＝82時間/月×2,500円/時×12ヶ月＝246万円

ステップ3の「工数削減」という効果が、「年間246万円の利益」という、経営判断に使える数値に変わりました。

6.ROIの算出

最後に、ステップ4で算出したコストとステップ5で算出した利益の数字を使い、「ROI（費用対効果）」を算出します。

• 利益額（年間）：246万円
• 投資額（初年度）：520万円
• ROI(%)＝（246万円÷520万円）×100＝47.3%

今回の事例の場合、ROIが47.3％ということになります。

ROIがプラスであり、かつ自社の目標利益率や資本コストを上回っていれば、経営判断として「投資を実行すべき」と判断しやすくなるでしょう。

DXの費用対効果に対するよくある質問

Question1：なぜDXの費用対効果は「測れない」「測りにくい」と言われるのですか？

主に3つの理由があります。

• 効果が長期にわたる：ビジネスモデル変革など、効果が発現するまでに1〜3年かかる場合があるため。
• 定性効果が多い：従業員満足度や顧客体験の向上など、すぐには金額換算しにくい効果が多いため。
• 目標が曖昧：「DX推進」自体が目的化し、具体的な数値目標（KPI）を設定していないため。

この記事で解説した6つのステップを踏むことで、これら3つの課題は解決できます。

Question2：DXの効果が出るまで、どれくらいの期間がかかりますか？

DXの効果が表れるまでの期間は、投資規模や取り組み内容によって変わります。

RPAの活用やSaaSツールの導入による工数削減など、比較的シンプルな改善であれば、3ヶ月〜半年ほどで成果を確認しやすい傾向があります。

一方、データ分析を基盤にした新サービス開発や、事業全体の仕組みの見直しは、成果が出るまでに1年〜3年かかることが多いです。

短期で成果が見込みやすい施策と、中長期で成長に寄与する施策の両方を同時に進めることが、DXを成功させるうえで重要です。

Question3：定性的な効果（社員の満足度など）は、具体的にどう評価すれば良いですか？

「定量化（数値化）」する工夫が重要です。

例えば「従業員満足度」であれば、DX導入前後に匿名のアンケートを実施し、「業務のしやすさ（5段階評価）」や「会社への満足度（点数）」を比較します。

また、「離職率」や「有給休暇取得率」の変化を測定するのも有効です。

満足度が上がれば離職率が下がり、結果的に「採用・教育コストの削減」という定量的な利益としてROI計算に組み込めます。

例えば、DX導入で離職率が5%改善し、年間の退職者が2名減少したと仮定しましょう。

仮に1名あたりの採用・教育コスト（求人広告費、研修費、OJT担当者の工数など）が100万円かかっていた場合、『年間200万円の利益（コスト削減）』としてROI計算に組み込めるようになります。

Question4：ROIの計算はエクセルでもできますか？

はい、エクセルで十分可能です。ROIの計算式自体は「（利益÷投資額）×100」とシンプルです。

重要なのは計算式よりも、「利益」や「投資額」の根拠となる数値をどれだけ正確に洗い出せるかにかかっています。

まずはこの記事の「測定ステップ」に沿って、「コスト計算（初期・運用・人件費）」と「利益計算（工数削減×時給など）」の項目を一覧にしてみてください。

Question5：投資判断の基準として、ROI以外に見るべきものはありますか？

はい、最低でも「投資回収期間（Payback Period）」はセットで見るべきです。

投資回収期間は「投資した資金を何年で回収できるか」を示す指標で、キャッシュフローを重視する中小企業にとってROI以上に重要な場合もあります。

さらに厳密に評価するなら、将来のキャッシュフローの価値を現在の価値に割り引いて計算するNPV（正味現在価値）やIRR（内部収益率）も有効な指標です。

しかし、まずは「ROI（何%儲かるか）」と「回収期間（何年で元が取れるか）」の2つを確実に押さえることから始めましょう。

まとめ | DXの費用対効果は必ず測定しよう

この記事では、中小企業の経営者がDX投資で迷わないための基準として、費用対効果（ROI）の測り方、投資コストの考え方を解説しました。

DX推進で失敗する企業の多くは、導入前に「数字での評価軸」を持てていないことが共通点です。

まずは、自社で最も非効率だと感じる業務を一つ選び、この記事で紹介した費用対効果の測定6ステップを当てはめてみてください。

工数・コスト・効果を可視化するだけで、DX投資の判断精度は大きく向上するでしょう。

とはいえ、自社だけで費用対効果を設計しようとすると、「どこまでをコストに含めるべきか」「定性効果をどう数値化するか」で悩むケースが少なくありません。第三者の視点を入れたい場合は、DX投資のROI設計や効果測定の整理をサポートすることも可能です。必要に応じて、お気軽にお問い合わせください。