見える化とは？
可視化との違いや事例をわかりやすく解説

UPDATE : 2022.09.09

見える化とは、企業活動において判断材料となる情報を誰もが客観的に認識でき、改善に向けた行動へとスムーズに移行できる環境を構築する取り組みです。問題解決や業務改善に役立つため、さまざまな業種の企業で推進されています。
そこで本記事では、見える化のメリットや可視化との違いなどの基礎知識から、具体的な施策事例や実践手順までわかりやすく解説します。

見える化とは

見える化とは、企業活動の状態・進捗・実績などの情報を客観的に認識可能かつ、情報を判断材料に迅速な問題解決や継続的な改善につなげられるようにする一連の環境構築を示します。トラブルの未然防止を含む高度な品質管理や業務の最適化に役立つため、自社の競争力向上へ貢献する取り組みです。

見える化は、1998年に公表されたトヨタ自動車株式会社の岡本渉氏による論文『生産保全活動の実態の見える化』において初めて日の目を浴びましたが、その原点はトヨタ生産方式（TPS：Toyota Production System）にあります。トヨタ生産方式における「目で見る管理」について、同方式を提唱し体系化した故・大野耐一氏は、以下の言葉を残しています。

現在では、製造現場に留まらず人事・営業・企画開発・経営管理など幅広いビジネスシーンで見える化の概念が拡張されて展開。最新ITを活用した見える化は、業務改善・問題解決・品質管理の有効策として普及しており、官民でさまざまな見える化施策が実現しています。

見える化と可視化の違いとは

見える化と混同されやすい概念に可視化があります。ビジネスにおいて見える化と可視化は、いずれも「業務上の見えない情報あるいは見えにくい情報を見えるようにする」という点で共通しています。しかし、可視化には情報を見ようとする意志が伴うのに対し、見える化は意志とは関係なく見える状態にするという点で異なります。

また、見える化は「すべての関係者が認知でき、同じ認知に基づいた改善行動が取れる」状態の構築まで求められる点も、状態の把握にフォーカスした言葉である可視化と一線を画します。

見える化	可視化
・情報を見ようとする意志に関わらず、見える状態 （重要なタイミングで必然的に把握する） ・把握できた情報に対する判断基準が関係者で共通認識されており、適切な行動につながる	・情報を見ようとする意志が必要 （任意のタイミングで把握する） ・把握した情報をどのように判断や活用につなげるかは、主体者に委ねられる

ただし、ここまでの厳密な使い分けをせず「見える化＝可視化」として扱うケースも少なくありません。文脈を踏まえて、正しいニュアンスを掴むようにしましょう。

見える化が求められる理由

今日では、製造現場の枠を越えてさまざまな現場で見える化が重視されています。その背景には以下の社会情勢の影響があります。

• 深刻化する人手不足
• 顕在化する社会課題と求められる企業としての責任
• データドリブン経営とDX（デジタルトランスフォーメーション）への期待
• ITとデジタル技術の進化

生産年齢人口が減少し続け人手不足が深刻化している昨今では、業務の効率化と生産性向上は企業の持続的な成長に欠かせない要件です。加えて、働き方改革やESG経営の普及により、企業経営における透明性も重要度が増しています。表面化していない問題がコンプライアンス上の重要なリスクを内包しているケースもあるため、企業活動を多角的な視点から紐解き改善していく取り組み（＝見える化）が求められます。

また、属人化からの脱却や現状打破の方策として注目を集めているデータドリブン経営やDXにおいても、見える化は不可欠なプロセスです。DXに有効とされているOODAループ（Observe＜観察＞→Orient＜適応・判断＞→Decide＜意思決定＞→Act＜実行＞）というフレームワークでは、見える化が始点として機能します。

経営におけるデータ活用が進んだ背景には、ITやデジタル技術の進化が影響しています。技術革新によるリアルタイムで高精度なモニタリングは、見える化の水準を引き上げました。最新技術を活用した見える化により競争力を向上させた事例の増加は、見える化施策を無視できない情勢へと移行させた一因です。

見える化のメリットや効果

見える化によるメリットや効果としては、下記が挙げられます。

• 問題の予防管理、早期発見、早期改善
• 業務の標準化による属人化解消
• ムダの削減とリソースの最適化
• 情報の共有による組織の活性化

活用シーン別の“見える化”施策事例

ここでは、見える化の施策事例を企業活動のシーン別に解説します。

【業務プロセスの見える化】

業務プロセスの見える化では、業務を棚卸しフローチャートで整理・可視化すると同時に、表面化した課題に対する解決策を講じる形でさまざまな事例が展開しています。解決策の例としては、RPA（業務プロセス自動化技術）の導入や、システムの刷新と整備、業務マニュアルの見直しなどがあります。いずれも全員が一定水準の作業を遂行するための仕組みであり、属人化からの脱却に貢献しています。

例えば、ワークフローシステムの整備による申請書類や稟議状況の見える化では、業務負荷軽減と効率化を実現。担当者間、部署間でのコミュニケーションエラーやフリクション（摩擦）を低減し、組織全体の効率を上げて企業の意思決定スピード向上に寄与します。

【製造現場における見える化】

製造現場や生産管理の現場においては、IoTとAIの導入によるハイレベルな見える化が進展しています。
例えば「IoTを活用した入庫から製品出荷までのリードタイムの見える化」はムダの把握と改善をサポートする取り組みで、リードタイム短縮および生産性向上に貢献しています。

また「生産ラインの機械設備に配するセンサデバイスによる稼働状況の見える化」は、稼働状況の一元管理による効率化を支援。遊休設備を適正配置して機能させれば、稼働率の向上につながります。
そのほか「AIによる良品・不良品判定および生産状況の見える化」も注目の見える化施策。AIを駆使した画像解析技術による高度な生産管理が実現しています。

【物流管理における見える化】

物流管理の見える化では、トラックに搭載されたGPSを用いた輸配送管理システムが機能。より効率的でムダのない配送ルート策定とエコドライブによるコスト削減や、トレーサビリティの確保に貢献しています。

また、倉庫管理システムを導入すれば、入出荷時の検品やピッキング状況を見える化できます。作業の進捗やリードタイムを可視化し問題の発見と改善に役立つため、サービス水準を高められます。輸配送管理システムと連携すれば、車両別のピッキングも可能になり、さらなるリードタイム短縮につながります。

【人事業務における見える化】

人事領域では、勤務状況や社員の人事処遇の見える化が普及しています。
テレワークなどで不透明になりがちな社員の勤務状況の把握は、行き過ぎた長時間労働や時間外労働の改善に有用です。昨今は、業務システムと連携したメンタルヘルスケアサービスも登場。社員のストレス状態を見える化し、健康経営を促進させています。

また、社員のスキルや能力などの情報を一元管理するタレントマネジメントシステムは、グローバルな規模での戦略人事に不可欠な見える化を支えています。人事情報の共有、非効率的な業務プロセスの削減、公平な人事考課、適材適所な人材配置に役立ち、データドリブンな人事業務に貢献しています。

【営業・顧客情報の見える化】

営業プロセスにおける見える化は、営業活動の進捗や目標管理、ナレッジとノウハウの蓄積・共有をスムーズにさせて、営業戦略の実現および営業目標の達成に貢献しています。例えば、SFA（営業支援システム）を用いた予実状況の見える化は、業務効率化のほか、問題の早期発見につながります。進捗状況の迅速な把握により、マネジメント層の的確なサポートや指導が機能しやすくなります。

また、顧客対応で収集したデータをSFA、MA（マーケティングオートメーション）、CRM（顧客関係管理）システムで統合連携することで、一気通貫の営業活動や顧客対応が可能です。より高水準な対応が実現するため、顧客との継続的で良好な関係性構築に役立ちます。

さらに、営業活動のプロセスをフェーズごとに見える化する取り組みも有効です。リード獲得やリード育成などのフェーズごとに指標を設けて進捗・目標管理を徹底すれば、組織における営業活動の標準化を図れます。加えて、成功ケースやトップセールスのノウハウ可視化と共有は、新しく参画する人材に向けた教育にも効果的なため、組織全体のパフォーマンス向上を後押しします。

【経営戦略における見える化】

経営戦略における見える化は、業務全体の状況把握と最適化、内部統制やITガバナンス体制の見直し、BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）に不可欠な取り組みとして、広く実施されています。

例えば、ITガバナンスを整備し会計システムのデータ統合を進め、各事業活動で発生する原価を見える化すれば、迅速かつ高精度な原価シミュレーションが可能です。
また、ERP（企業資源計画）パッケージや企業内データの整合性を確保するデータ管理ソリューションは、組織の情報管理を最適化。全社同一基準のデータ分析による経営の見える化を支えています。グローバル規模のスムーズなリソース（ヒト・モノ・カネ・情報）管理および経営判断のスピードアップに欠かせないソリューションです。

なお、レポーティング業務の効率化と高度化をもたらすBIツールの活用も、企業活動の見える化には欠かせません。誰もがわかりやすい形でデータを可視化できるため、早期の問題発見および意思決定に役立ちます。

見える化の注意点

さまざまなビジネスシーンで応用が進んでいる見える化ですが、その推進は容易ではありません。特に、下記について留意しながら進めていく必要があります。

• 見える化施策の十分な整理と共有が必要
• 可視化がゴールになっている
• 仕事の柔軟性が失われる恐れがある

見える化施策を実施する際には、社内の膨大なデータの中から「何のために、何を見える化すべきか」を精査する必要があります。向こう見ずの見える化施策で本来見える化の必要がない領域を対象としてしまうケースや、リソース不足でアクションを実行できないケースが起こり得るからです。貴重なコストをかける見える化施策を機能させるためには、優先すべき課題の見極めがポイントです。

また、社員の理解を得るための取り組みも重要です。十分な理解を得られないと、見える化施策が機能不全に陥るリスクがあるからです。有効な施策を立案できても、不適切なアクションが取られてしまうと、無効なデータの産出やデータ品質の低下につながり、後に続く分析や施策に悪影響を及ぼします。

さらに、可視化の達成をゴールとしてしまうケースも注意しなければなりません。見える化は可視化された情報を基に、課題の発見や解決を図る目的で取り組みます。そのため、情報の可視化やオープン化の段階で満足せずに、すべての社員が問題・課題への認識を同じくし、迅速に行動へとつなげられるような仕組みづくりまでの徹底が求められます。

他方で、見える化に伴う“改善行動”のフェーズでも留意事項はあります。それが、標準化による柔軟性の低下です。標準化により現状維持の意識ばかりが強くなると、新しい取り組み導入への動きが鈍化し停滞を生む場合や、可視化されていない業務領域の問題を見逃してしまう恐れがあります。
取り組み（改善行動）の継続的なモニタリングと見直しに加えて、新たな改善につながる社員のアイデアや気づきを拾い上げる仕組みの整備も肝要です。

見える化の方法

ここでは、見える化を推進するために必要な実践手順を、下記のステップごとに解説します。

• ① 現状を整理して見える化の目的を定める
• ② 見える化する情報を選定する
• ③ 見える化するための仕組みをつくる
• ④ 継続的なモニタリングと見直しを徹底する

【手順①】現状を整理して見える化の目的を定める

見える化は、取り組む目的の設定から始まります。リサーチやヒアリングで適切に現状を把握し、「現在の状況と理想の状況との違い」「改善すべき課題」を明確にします。KGI（Key Goal Indicator：重要目標達成指標）となる具体的・定量的な目的の設定は、次のステップでKSF（Key Success Factor：重要成功要因）の抽出やKPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）の設定を進めるために必要です。

【手順②】見える化する情報を選定する

次に、現状から理想に近付くために必要な要件となるKSFや本質的な課題を整理し、見える化すべき情報とそのKPIおよび達成目標値を定めます。設定するKPIの例としては、製造現場における「作業のリードタイム」や「不良発生率」などが該当します。

見える化する情報の選定では、現時点で“可視化されていない”データや、意図的もしくは偶発的に“隠されている”データへと視野を広げる姿勢がポイントです。新たな視点の見える化が、ブラックボックス化した根本的な問題の解決につながる可能性があります。ただし、情報が多すぎて適切な処理が実行できないケースや、リソース不足で対応できないケースも起こり得るため、見える化する情報の精査は徹底する必要があります。

【手順③】見える化するための仕組みをつくる

測定すべき要件を定めたら、現状とのギャップを可視化できる仕組みを構築します。例としては、トヨタ生産方式の代名詞的“見える化施策”であるアンドンが該当します。アンドンは、ライトの点灯カラーを駆使して生産ラインの状態を作業者に知らせ適切な作業を促すシステムで、「Andon」として世界中の工場に普及しています。
アンドンのように、誰もが状態を即座に認知できスムーズに行動へと移れるような、わかりやすい仕組みづくりがポイントです。

【手順④】継続的なモニタリングと見直しを徹底する

見える化施策の実装後は、継続的なモニタリングにより進捗や効果を追跡して、必要に応じて仕組みや基準を見直します。取り組みが形骸化しないようにメンテナンスとアップデートを徹底すると同時に、取り組みで得た知見をわかりやすく言語化して社内全体に啓蒙させ、組織全体で向上を図るアクションも肝要です。

見える化に役立つフレームワーク

見える化を実践するうえで、適切な情報整理は欠かせません。ここでは、多くの取り組みで見える化の推進を助けている代表的なフレームワークを解説します。

【ロジックツリーとマトリクス】

ロジックツリーは、事象の関係性を整理する際に有用なフレームワークです。樹木の枝分かれのように思考を展開して情報を整理するため、樹形図の形で図解されます。ポイントは、ヌケモレを出さない思考（＝MECEの思考）と深掘りの思考で、論理破綻に注意しながら要素を余すところなく抽出する姿勢。網羅的に事象を整理できれば、全体像の可視化を容易にします。

なお、ロジックツリーによる全体像の整理と分解は、マトリクスが効果的な場合もあります。マトリクスは汎用性が高く、さまざまな分析手法で応用されています。例えばプロダクト・ポートフォリオ・マネジメント（PPM）は、市場の成長率と占有率の２軸で分類される４象限のマトリクス（花形、金のなる木、問題児、負け犬）に落とし込む分析手法です。

【バリューチェーン分析】

バリューチェーン分析は、企業の各事業活動を機能別に分類して分析するフレームワークです。企業活動を購買物流・製造・販売マーケティングなどの「主活動」と、人事労務管理・技術開発などの「支援活動」に分類して可視化。競争優位性を得るために注力すべきポイントや改善すべきポイントを把握できます。

バリューチェーン分析を用いて他社と比較すれば、自社の強みと弱みが明確になります。付加価値の高い事業活動や無駄なコストを洗い出し、経営資源を割くべきポイントを見極める際にも有効なフレームワークです。

【バランス・スコアカード】

バランス・スコアカード（バランスト・スコアカードとも）とは、「財務」「顧客」「業務プロセス」「学習と成長」の4つの視点で指標を設けて企業を評価するフレームワークです。４視点のテーマごとにKGI・KSF・KPI・ターゲット数値・アクションプランを設定するため、定量的に自社の事業状況を評価できます。

経営戦略からアクションの道筋までを見える化するフレームワークですが、機能させるためには適切な指標の設定とデータ収集が求められる点には、留意が必要です。

見える化を支えるITツール導入のポイント

IoTやAI、各種データソリューションなどのデジタル技術の革新により、現在ではビジネスの広範な領域で見える化が実現しています。例えば、AIを用いた画像認識技術やデータ分析は一段と高度な見える化をもたらし、IoTやセンサデバイスは従来では計測が困難であったデータ収集を可能にしています。

特に企業が保有する膨大なデータを連係させて実現する“全体の見える化”は、業務の一領域で部分最適を目的に実践されていた見える化を全体最適へ進展させています。さらには、BIツールの普及により、誰もがわかりやすい形でのデータ可視化も加速しました。

しかしながら、ビッグデータやデジタルデバイスを適切に活用させるためには、データサイエンス・保守運用・セキュリティ対策など、重要で高難度な業務を機能させる必要があります。ノウハウがない状況で、すべての環境構築を内製化しての実装は、容易ではないでしょう。また、新たに専門人材を採用するにしても、データやシステムなどの技術的な知見を有する人材は慢性的に不足しています。そのため、安心安全かつスムーズにITツールを見える化に取り入れるべく、外部専門家のノウハウを活用するのもポイントです。