業務実態の可視化により、
データに基づく業務改善と合意形成を実現
キリンビバレッジ株式会社
団体名
キリンビバレッジ株式会社
導入時期
2026年4月
活用目的
業務実態の可視化・DX推進
導入台数
700台
主な成果
業務実態の可視化により、データに基づく業務改善と合意形成を実現
POINT
この事例のポイント
- ヒアリングだけでは捉えにくい業務実態を作業レベルで自動分類し、客観的・定量的に可視化
- 定量的で詳細なデータによりスムーズな合意形成と他部署への横展開につながった
- 可視化を「出発点」とし、AI時代に向けた「人がやるべき仕事」の再定義を推進
キリンビバレッジ株式会社は、近年DX推進やAI活用を加速させるために、「人が本来担うべき業務とは何か」を見極めるため、業務実態の可視化に着手しデータを起点とした業務改善を推進しています。
DX推進の中で見えてきた課題 ~AI活用や業務改革の着手前に必要だった「現状把握」~
DX戦略や中期計画の策定を進める中で、業務効率化と新たな価値創出の両立が重要なテーマとなっていました。
さらに、今後の人材不足やベテラン社員の退職に備え、限られた人員で事業を支える体制づくりも求められていました。
また、さまざまなシステムやデジタルツールの導入が進む中で、その利用実態や効果を客観的に把握し、より効果的な活用につなげていくことも重要なテーマとなっていました。

これまでは現場へのヒアリングを中心に業務実態の把握を行っていましたが、ヒアリングだけでは担当者ごとの認識の違いや記憶に依存する部分も多く、全員にヒアリングすることもできないため、実際にどの業務へどれだけの時間を費やしているのかを定量的に把握することは困難でした。
「私たちはAI活用や業務改革といった打ち手を検討するにあたり、まずは課題仮説を検証するために業務実態を把握する必要がありました。」
業務可視化を実現したwakucone plus
ツール選定にあたっては、複数のソリューションを比較検討しました。
重視したのは、業務全体の流れではなく、個人の作業レベルで日々どのような業務に時間を使っているかを、類似業務の自動分類から絞り込み詳細分析できることです。
その中でもAIを活用した、
- PCの稼働状況や繰り返し作業の検知機能(特許取得)
- 類似業務が自動的に分類されダッシュボードが見やすかった点
- ファイル名やアプリ名まで細かく分析できる点
- wakucone plusのAI活用の進化も期待できると感じた点
などを総合的に評価し、wakucone plusの導入を決定しました。


wakucone plusを活用することで、ヒアリングだけでは把握できなかった実際の業務実態を定量的に把握できるようになりました。
またAIによる業務分類機能(※1)を活用し、これまで蓄積されつつも未活用だった膨大な操作ログを業務単位で整理することで、業務全体の傾向を効率的に分析できるようになりました。
※1繰り返し作業の検知やアプリケーション利用状況の可視化機能
データを起点に業務改善をさらに推進
wakucone plusで取得したデータを分析した結果、当初想定していた業務実態とのギャップが明らかになりました。
改善施策を実施した結果、本当に狙い通り変化したのか確認できる点も大きな価値だと感じています。
実際、Teams利用が進んだ部門ではメール利用が減少した事も確認できました。
wakucone plusから抽出したデータによって現実を把握し、各部署のステークホルダーに対して定量的なデータをもとに議論できるようになったことで、DX推進施策の合意形成が進めやすくなりました。
こうした取り組みをきっかけに、社内の別部門からも「自身のダッシュボードが見たい」といった声が寄せられるようになっています。部門を巻き込みながら改善を進めるのは簡単ではありませんが、「業務改善の取り組みは一部門だけでなく、他部署への横展開が広がっていると感じています」
wakucone plusがなかったら、今のような取り組みは進められなかったと思います。
こうした取り組みが広がる中で見えてきたのが、部門ごとに異なる業務実態や課題でした。
そのため現在は、全社共通の課題把握だけでなく、各部門の業務をより深く理解し、改善につなげるフェーズへと取り組みを発展させています。
wakucone plusでは詳細な分析結果が見えるので、それをもとに各部門との対話を重ねながら、
- 標準化できる余地はないか
- システム化できる業務はないか
- AIを活用できる部分はないか
といった観点から、業務単位で改善活動を進めています。
そして、ベテラン社員の働き方をノウハウとして他社員に横展開し、ベテラン社員が異動しても問題ない組織をつくる用途にもwakucone plusを活用できると考えています。
業務可視化そのものをゴールとするのではなく、得られたデータを起点に業務そのものを見直し、AIに任せる業務と人が担うべき業務を再整理していく。その改善を継続的に積み重ねながら、人とAIがそれぞれの強みを生かして新たな価値を生み出せる組織づくりを進めています。
