業務自動化の効果測定｜削減時間の計算方法と現実的な数値・投資回収の目安【2026年9月最新】

業務自動化の効果は、「導入前に実測した作業時間 − 導入後に人が関わる時間」を会社負担ベースの時給（本記事では3,000円換算）で金額に直し、そこから月額費用と残った手作業の分を引いた「純削減額」で測ります。初期100万円＋月額10万円（税別）のAIエージェントを例にすると、損益分岐は月33時間の削減、月60時間なら約12.5ヶ月、月80時間なら約7ヶ月で投資を回収できる計算ですが、事前の試算は理論値の7〜8割で見るのが現実的です。

この記事では、効果測定でつまずく典型的な場面を一次データで確認したうえで、導入前の計測（ベースライン）の取り方、削減時間を金額にする計算式と早見表、理論値を現実的な数値に補正する4つの項目、経営会議に毎月出す1枚レポートの様式までを順に示します。後半では、手作業の改善・RPA/ノーコード・AIエージェントという3つの手段の費用を各社の公開価格で横並びにし、当社の「シゴハヤエージェント」（初期100万円＋月額10〜50万円、税別）で回収期間をご自身で計算できる形にしています。なお、本記事が扱うのは業務の自動化であり、ソフトウェアテストの自動化や広告運用の効果測定は対象外です。

自動化の効果測定でつまずく3つの場面

出典: パーソル総合研究所 公式サイト

「自動化したが、効果を聞かれて答えられない」——これは珍しい話ではなく、むしろ多数派です。数字で確認します。

場面1：そもそも測っていない。 PwC Japanが2026年6月に公表した「生成AIに関する実態調査2026春」（売上500億円以上の企業、日本932名、6カ国比較）では、生成AIの活用率は日本87%と高い一方、「まだ効果を評価できていない」と答えた割合は日本13%で、米国の0%をはじめ他の5カ国と比べて日本だけが突出していました。「期待を大きく上回った」も日本は9%で6カ国中最下位です。中小企業に目を移すと、中小機構の「中小企業のDX推進に関する調査（2025年）」（2026年2月公表、n=1,000）で、DXに取り組まない理由の最多は「具体的な効果や成果が見えない」25.7%で、前年の20.6%から増えています。効果が見えないから始められず、始めても測っていないから続ける理由を説明できない。多くの会社がこの循環の中にいます。

場面2：削減時間は出ているのに、お金が動いていない。 パーソル総合研究所が2026年2月に公表した調査（正規雇用者3,000名、2025年10月調査）では、生成AIの利用によってタスク単位の所要時間は平均16.7%（週26.4分）減った一方、「実際に業務時間が減った」と答えた利用者は25.4%、4人に1人にとどまりました。浮いた時間が確認作業や別の手作業に吸収されているためです。RPAでも同じことが起きており、キーマンズネットの2023年9月の記事は、RPA導入企業の最大の目的が「業務時間の削減」（39.7%）でありながら、効果が「想定を下回る」企業が21.4%あり、「削減時間は勇ましい数字が並ぶが利益インパクトがない」と指摘しています。人件費は固定費です。削減時間を「残業が減った」「欠員を補充しなかった」「外注をやめた」「その時間で売上業務をした」のどれかに変換しない限り、現金は1円も動きません。

場面3：理論値で決裁を取り、実測値で裏切られる。 RPA導入支援会社のタクトシステムは、同じ業務を自動化した成功例と失敗例を数値で対比しています。成功例は1件5分の作業が1分に減りROI（投資利益率）139%、失敗例は5分が3分までしか減らず、画面変更やエラー対応の保守工数が膨らんでROIは−32%。削減幅の見込みが「4分」か「2分」かの違いだけで、投資として成立するかどうかが逆転します。RPA製品の紹介記事には「最大99%削減」といった数字も見られますが、それは実験条件での理論値です。導入前の稟議に理論値をそのまま書くと、稼働後の実測値との差が「失敗」として扱われ、翌年度の予算が切られます。

つまずきの背景には、効果測定が「導入後に思い出してやるもの」になっている構造があります。日立ソリューションズが2020年に行った調査（n=200）では、RPAの運用に慣れるまでに平均約30時間かかり、初期に最も時間を取られた作業は「業務フローの整理」24.5%、「業務の棚卸し」20.3%でした。棚卸しの段階で作業時間を測っておけば、それがそのまま効果測定の土台になります。効果が数字で見えないまま自動化が止まってしまう経緯は業務自動化が定着しない原因で扱っているため、本記事は「どう測るか」に絞ります。

効果測定の手順｜導入前の計測から毎月の報告まで

効果測定は、導入後ではなく導入前から始めます。全体の流れは次の5段階です。

① ベースラインの取り方——自己申告だけに頼らない

業務量を測る方法は、担当者にタイムシートを書いてもらう「実績記入法」、第三者が観察して測る「タイムスタディ」、システムのログから拾う「自動計測」の3つです。最も手軽なのは実績記入法ですが、人材サービス各社や業務量調査の専門会社の解説が一致して指摘する通り、自己申告は申告者の主観と記憶に依存し、観察や実測より誤差が大きくなります。実務上は次の3点を押さえると精度が上がります。

• 業務の粒度を先に決めてから配る。 「月次レポート作成」ではなく「データ収集」「表記ゆれの修正」「集計」「確認・差し戻し対応」「配信」のように、後で自動化される部分と人に残る部分が分かれる粒度で記録する
• 期間は2〜4週間、月次業務なら最低1サイクル。 できれば繁忙月を1回含める。閑散月だけで測ると削減効果を過小評価する
• 件数も一緒に記録する。 「1件あたり何分 × 月何件」の形にしておくと、導入後に件数が増えても比較できる

「担当者1人が月20時間くらい」という概算しかない場合でも、まず概算で回収の見込みを立て、導入までの1ヶ月で実測に置き換える、という順番で構いません。数字が何もない状態で進めるより、はるかに良い結果になります。

②〜④ 目標設定・並行運用・初回判定で測る指標は6つ——「削減時間」だけでは足りない

削減時間だけを追うと、場面2と場面3の失敗を再現します。次の6つを1組として測ることをおすすめします。上の4つはRPAでもAIでも共通、下の2つはAIエージェントに固有の指標です。

停止回数と復旧時間を入れる理由は、これが「効果から引くべきコスト」だからです。RPAの場合、監視と停止対応で担当者が月20時間前後を取られるケースは珍しくなく、削減時間からこれを引かないと効果を過大評価します（詳しくはRPA保守コストが高い理由と年間総額の計算方法）。AIエージェントの場合は、要確認率が毎月下がっているかどうかが「仕組みが育っているか」の指標になります。

⑤ 経営会議向けの1枚レポート

毎月の報告は、A4一枚に次の項目を並べれば足ります。

最後の行が最も重要です。「浮いた時間を何に使ったか」を毎月書くことで、削減時間が「能力の余裕」で終わらず、残業代の減少や新しい業務の成果として現金に変換されているかを経営が判断できます。

削減時間の計算方法｜月何時間×人件費でいくらになるか

時給3,000円換算の根拠

厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」（2026年3月公表）によると、一般労働者の月額所定内給与は男女計340,600円、企業規模別では大企業（1,000人以上）385,100円、中企業（100〜999人）326,200円、小企業（10〜99人）305,600円です。月160時間で割ると、中企業で時給2,039円、小企業で1,910円になります。ただしこれは所定内給与で、賞与も残業代も、会社が負担する社会保険料も含んでいません。経団連の「第64回福利厚生費調査」（2019年度、この回が最終）では、法定福利費は従業員1人1ヶ月あたり84,392円で、現金給与総額の15.4%でした。中企業の2,039円に法定福利費約15%を乗せると約2,350円、賞与を年2〜3ヶ月分として上乗せすると約2,750〜2,950円になります。本記事では計算しやすさを優先し、当社の他の試算と同じ時給3,000円を使います。額面の時給2,000円で計算すると、効果を3割ほど過小評価することになります。

計算式

• 月の削減額 ＝ 月の削減時間（実測）× 3,000円
• 純削減額 ＝ 月の削減額 − 月額費用 − 残った手作業の時間 × 3,000円
• 回収月数 ＝ 初期費用 ÷ 純削減額
• 損益分岐 ＝ 月額費用 ÷ 3,000円

月額10万円の自動化サービスなら、損益分岐は10万円 ÷ 3,000円 ＝ 月33.3時間です。これを下回る業務は、月額すら回収できません。

早見表——初期100万円＋月額10万円の場合

具体例で確認します。月次レポートの作成に担当者1名が毎月20時間、それとは別に3つのシステム間の転記と表記ゆれの修正に2名で合計50時間かけているとします。合計70時間 × 3,000円 ＝ 月21万円、年間252万円が、この作業に消えている人件費です。初期100万円＋月額10万円の構成で自動化し、月70時間がそのまま削減できれば、純削減額は月11万円、投資回収は約9ヶ月です。ただし、これは理論値です。次の章で現実的な数値に補正します。

早見表から分かる実務上の結論は「1つの業務だけで判断しない」ことです。月20時間の業務を単独で自動化しても回収できませんが、同じ仕組みに転記・集計・定例通知の作成といった業務を載せていくと、削減時間は積み上がります。業務ごとの削減時間の目安は月次レポート作成の自動化にまとめています。

理論値を現実的な数値に補正する4つの項目

事前試算を稟議に書くときは、理論値に次の4つの補正を入れます。この補正を入れた数字を目標にしておけば、稼働後の実測値が「失敗」と見なされることはまずありません。

補正1：実現率を掛ける（70〜80%）。 対象業務の時間がすべて消えることはありません。パーソル総合研究所の調査ではタスク単位で16.7%短縮しても実際に時間が減った人は25.4%、キーマンズネットの記事ではRPA導入企業の21.4%が想定を下回り、タクトシステムの失敗例では4分の削減見込みが2分で止まりました。事前試算では、理論上の削減時間に70〜80%を掛けた数字を使います。

補正2：残る手作業を引く。 AIエージェントは、判断に迷う案件を「要確認」として人に戻します。当社の試算では、月70時間の業務で月10時間程度、削減できた時間の15%前後が人に残る前提で見ています。RPAの場合は、前述の通り監視・停止対応で担当者月20時間前後を見込みます。

補正3：停止・復旧の時間を引く。 連携先の画面変更、システムの一時停止、想定外のデータ形式で自動処理は止まります。事前試算では仮に月2時間程度を置き、稼働後は実測の停止回数・復旧時間で毎月置き換えます。

補正4：測定そのものの手間を見込む。 ベースラインのタイムシートと月次集計で、担当者1名につき月2〜3時間程度が目安です。これを見込まずに始めると、効果測定が現場の負担になり、2〜3ヶ月で測るのをやめてしまいます。処理ログから自動集計できる仕組みを最初から入れておくと、この手間はほぼ消えます。

補正を入れると回収期間はどう変わるか

理論上の削減時間が月100時間の業務で、補正前後を比べます。

理論値では5ヶ月の回収が、補正後は約12.5ヶ月になります。稟議に「5ヶ月」と書いて12ヶ月かかれば失敗ですが、「12ヶ月」と書いて10ヶ月で回収できれば成功です。書く数字を変えるだけで、同じ自動化の評価が逆転します。当社は、ソフトウェアによる業務自動化は補正後の数字で12ヶ月以内の回収を目安にすることをおすすめしています。

自動化の効果が出る業務・出ない業務の境界線

出典: IPA 公式サイト

効果測定の前に、そもそも効果が出る業務かどうかを見極める必要があります。当社のシゴハヤエージェントで対応できる業務・できない業務の線引きも、この表と同じです。

右列に当てはまる業務は、自動化しても効果が出ないか、出ても測れません。たとえば、紙の請求書をFAXで受け取って目視で転記している業務は、先に電子化しない限り自動化の効果は限定的です。経理プラスの2021年の調査（n=1,000）では、経理担当者の49.5%が紙書類の処理だけで月10時間以上を使っていますが、この時間は自動化ではなく電子化で減らす時間です。逆に、「複数のシステムから数字を集めて、表記ゆれを直して、突き合わせて、差異だけ人に知らせる」のような業務は、左列の条件をすべて満たし、効果も要確認率とリードタイムで明確に測れます。どの業務をAIに任せられるかの詳しい判断基準はAIエージェントに任せられる業務の見極め方にまとめています。

なお、IPA「DX動向2026」（2026年7月公表、n=1,799）では、AI導入の効果として「業務効率化」を挙げた企業が91.6%だったのに対し、「売上・利益向上」は3.9%でした。効果が出る業務の多くはバックオフィスの効率化であり、売上への直接効果を目標に置くと測れなくなります。目標は「削減時間と純削減額」に置き、浮いた時間で売上業務をした場合はそれを別途記録する、という切り分けが現実的です。

実現する方法は3つある｜手段ごとの費用と測るべき指標

出典: UiPath 公式サイト

自動化の手段は、大きく3つに分かれます。費用感と、どの指標で効果を測るべきかが手段ごとに違います。金額は2026年9月時点の各社公開価格です。

3つを公平に比べると、次のように言えます。

• ①は費用ゼロで始められるが、効果の上限が低い。 月10時間程度の削減で頭打ちになることが多く、担当者が変わると仕組みごと消えることがあります。ただし、②③に進む前の「業務の棚卸し」としては最も価値があります
• ②は初期費用が安く、単純作業には最適。 一方で、画面が変わると止まる、例外に弱い、という性質があるため、削減時間から保守工数を引いた純削減で評価しないと、失敗例のROI −32%を再現します。RPAが止まる典型的な原因はRPAが動かない原因と対処法で解説しています
• ③は初期費用が高いが、複数の業務を1つの仕組みに載せられる。 月33時間の損益分岐を単独で超える業務は少ないため、転記・集計・照合・通知を束ねて月60〜100時間にできるかどうかが判断の分かれ目です。ノーコードとの使い分けはノーコード自動化とAIエージェントの違いにまとめています

どの手段でも共通するのは、導入前のベースライン計測と、月次の純削減額の報告を省かないことです。手段の選択を間違えるより、測らないことのほうが失敗の原因として大きいというのが、ここまで見てきた一次データの示すところです。

費用の目安｜シゴハヤエージェントの価格と回収の計算

出典: シゴハヤエージェント 公式サイト

当社のシゴハヤエージェントは、御社専用のAI社員が毎月繰り返す定型業務を自動実行するサービスで、価格は次の通りです（すべて税別）。

効果測定の観点で重要なのは、月額に保守と変更追従が含まれている点です。RPAで削減時間から引かなければならない「監視・停止対応の月20時間前後」が、御社側の工数としては発生しません。処理ログから自動処理率・要確認率・リードタイムを集計する仕組みも標準で入るため、前述の「測定の手間 月2〜3時間」もほぼゼロにできます。つまり、早見表の「削減時間」から引くのは、要確認として人に戻る分（削減時間の15%前後）だけで済みます。前章の例（理論値 月100時間）なら、停止対応と測定の手間を引かなくてよい分、回収は約11ヶ月になります。

3年総額460万円を、たとえばWinActorフル機能版（年1,098,680円・税込、3年で約330万円）と比べると、ライセンス代だけなら当社のほうが高く見えます。しかし、RPAは社内で保守する人の時間（月20時間 × 3,000円 × 36ヶ月 ＝ 216万円）が別途かかるため、総額は逆転します。比較するときは、必ず「保守する人の時間」を足して並べてください。

ご自身の業務で回収期間を計算したい方は、対象業務の月間作業時間（複数業務の合算）に0.75を掛け、さらに0.85を掛け、3,000円を掛けて、10万円を引いてみてください。それが月の純削減額で、100万円をその金額で割ったものが回収月数です。この計算の前提となる料金の詳細と対応できる業務の範囲は、シゴハヤエージェントのサービスページに掲載しています。AIエージェント全般の費用相場と内訳はAIエージェント導入の費用相場で扱っています。

実際にやった事例｜何を指標にして効果を測ったか

当社が構築した2つのケースを、効果測定の角度から紹介します。いずれも社名は非公開で、削減時間と金額の実測値は公開の許諾を得ていないため記載しません。その代わり、「何を指標にしたか」と「どの数字が動いたか」をお伝えします。

調剤薬局のケース（複数店舗）

課題： レセコン（調剤報酬を計算するシステム）、在庫管理システム、本部のExcelがそれぞれ別で、店舗ごとに書式が違う。「錠数」「数量」「個数」のような表記ゆれを本部が毎週手で直してから集計しており、在庫の差異が分かるのは週1回だった。

作ったもの： 各システムから自動でデータを取り、表記ゆれを吸収して突き合わせ、差異があるものと判断に迷うものだけを「要確認」として担当者に通知する仕組み。

効果測定で使った指標： 導入前は「週次の整形・集計にかかる時間」をベースラインとして測り、導入後は「要確認として人に戻った件数の割合」「差異を検知する頻度」「発注までの日数」を追いました。週次だった整形・集計の作業はなくなり、担当者の仕事は確認と例外対応だけになりました。在庫差異は週次から日次で分かるようになり、発注が早まりました。

測って分かったこと： 削減時間より「判断が早くなったこと」のほうが現場の評価が高かった点です。効果測定の指標に「差異の検知頻度（週次 → 日次）」を入れていなければ、この効果は報告に載らず、削減時間だけでは説明しきれない価値が見えないままでした。

インフラ企業のケース

課題： 設備の稼働データと利用データが複数のシステムに分散し、月次の突き合わせと「数字が合わないときの原因追跡」に時間がかかっていた。

作ったもの： データの自動収集と突き合わせ、突き合わせ結果の根拠（どのデータとどのデータを比べたか）の記録、承認後の配信までを行う仕組み。

効果測定で使った指標： 「原因追跡にかかる時間」「月次資料の提出日（締めから何日後か）」「担当者不在時に作業が止まったか」の3つ。原因追跡の時間が短縮され、提出日が前倒しになり、担当者が不在でも数字が出るようになりました。

測って分かったこと： 「提出日の前倒し」と「属人化の解消」は、削減時間には表れない効果です。経営会議に出す1枚レポートには、削減時間と純削減額に加えて、こうした「業務の速さ」と「止まらなさ」の指標を1〜2行足すことをおすすめしています。

導入までの流れと期間

効果測定を導入の工程に組み込むと、次のような流れになります。当社の標準的な進め方で、稼働まで1〜2ヶ月です。

1週目：業務の棚卸しとご相談（無料） 自動化したい業務の一覧、それぞれの月の作業時間（概算で可）、使っているシステムの名前を伺います。この時点で早見表に当てはめ、損益分岐の月33時間を超える見込みがあるかを一緒に確認します。超えない見込みなら、ノーコードや手作業の改善など他の手段をお伝えします。

2〜4週目：ベースライン計測とルールの定義 対象業務のタイムシートを配り、2〜4週間の実測を取ります。並行して、「こういう場合はこう処理する」という判断ルールと、要確認として人に戻す条件を文章に落とします。稟議に書く目標値は、この実測値に実現率75%と残る手作業15%を織り込んだ補正後の数字にします。

4〜6週目：構築とテスト 既存システムからデータを取る部分を作り、過去データで動かします。人が作った先月分の結果と突き合わせ、一致するまで調整します。

7〜8週目：並行運用と切り替え 2〜4週間、人の作業と並行して動かし、一致率と要確認の件数を記録します。ここで取った数字が、本稼働後の「要確認率」の初期値になります。問題がないことを確認してから切り替え、いきなり人の作業を止めることはしません。

本稼働後：3ヶ月で初回判定、以後毎月 処理ログから削減時間・要確認率・リードタイムが自動で集計されるため、御社側の作業は月1回の承認と1枚レポートの確認だけです。3ヶ月目に目標との差を原因別（実現率・残る手作業・停止）に分解し、要確認率が下がっていなければルールの追加で対応します。ルールの追加や連携先の変更は月額の範囲内で、追加費用はかかりません。進め方の詳細はシゴハヤエージェントのサービスページをご覧ください。

よくある質問

Q1. 導入前に作業時間を測らないまま自動化を始めてしまいました。今からでも効果測定はできますか？

できますが、精度は落ちます。方法は2つあります。1つは、月の処理件数（システムに記録が残っていることが多い）に、担当者へのヒアリングで得た「1件あたり何分」を掛けて導入前の時間を復元する方法。もう1つは、1〜2週間だけ意図的に一部の業務を手作業に戻して実測する方法です。後者は現場の負担になりますが、自己申告より正確です。どちらの場合も、復元した数字であることをレポートに明記し、以後は導入後の実測を毎月積み上げてください。

Q2. 削減時間は出ていますが、残業も人員も減っていません。経営会議でどう説明すればよいですか？

「能力の余裕が月◯時間生まれた」と正直に報告し、その使い道を提案に変えるのが最も通ります。使い道は4つしかありません。残業を減らす、欠員が出ても補充しない、外注をやめる、その時間で売上に直結する業務をする。IPAの調査でAI導入の効果を「売上・利益向上」と答えた企業が3.9%にとどまるのは、多くの会社がこの変換をしていないためです。「浮いた時間で在庫分析を始め、発注を早めた」のように使い道が決まれば、削減時間は現金の話になります。

Q3. 効果測定そのものに手間がかかり、現場から不満が出ています。負担を減らす方法はありますか？

測る対象を絞り、集計を自動にすることです。タイムシートを毎月続ける必要はなく、導入前の2〜4週間だけで十分です。導入後は、処理件数・要確認件数・処理完了までの時間を自動化の仕組み側のログから取り、人が記録するのは停止の日時・原因・復旧時間の3列だけにします。この形にすると、担当者の手間は月2〜3時間以内に収まります。当社の仕組みではログの集計を標準で入れているため、御社側の記録作業はほぼ発生しません。

Q4. ミスの減少や属人化の解消といった「数字にしにくい効果」はどう測ればよいですか？

「起きた回数 × 1回あたりの対応時間」で時間に換算するのが基本です。たとえば、差し戻しが月5件から1件に減り、1件の対応に1時間かかっていたなら、月4時間の削減として計上できます。属人化については「担当者不在時に作業が止まった日数」や「引き継ぎに要した時間」で測ります。すべてを金額にする必要はなく、1枚レポートの下段に「差し戻し件数」「提出日」の2行を足すだけで、経営には十分伝わります。

Q5. ROI（％）と投資回収月数、どちらを経営に出すべきですか？

社内の稟議には回収月数、金融機関や補助金の申請にはROIが向いています。ROIは「（累計純削減額 − 初期費用）÷ 初期費用」で計算します（月額は純削減額の中で差し引き済み）。たとえば初期100万円・月額10万円で月の純削減額が8万円なら、本稼働12ヶ月時点の累計純削減は96万円、ROIは（96万円 − 100万円）÷ 100万円 ＝ −4%と、まだ回収前です。同じ状況を回収月数で「約12.5ヶ月」と示すほうが、経営者には状況が伝わります。ROIを出す場合は、必ず「何ヶ月時点か」を添えてください。補助金を使う場合の考え方はデジタル化・AI導入補助金2026 活用ガイドにまとめています。

Q6. 稼働後3ヶ月の判定で、効果が目標の半分しか出ていませんでした。どうすればよいですか？

まず、差を3つに分解します。①実現率が低い（自動化できた範囲が想定より狭い）、②要確認率が高い（人に戻る件数が多い）、③停止が多い。①なら対象業務を追加して削減時間を積み上げる、②なら要確認になった理由を分類してルールを足す、③なら連携先の変更に追従できていないので保守側の対応です。要確認率は稼働直後が最も高く、ルールを足すごとに下がっていく性質があるため、3ヶ月判定は「打ち切りの判断」ではなく「原因の特定」として使ってください。当社の場合、ルールの追加は月額の範囲内で行います。

Q7. AIエージェントの「要確認率」は、どのくらいなら合格ですか？

当社の事前試算では、削減できた時間の15%前後が要確認として人に戻る前提で回収期間を計算しています。3ヶ月時点でこの水準に収まっていれば試算通りです。ただし、要確認率そのものより「毎月下がっているか」を見てください。3ヶ月経っても下がらない場合は、判断ルールの定義が粗いか、そもそも例外判断が多く自動化に適さない業務が混ざっている可能性があります。逆に、要確認率を0%にしようとすると、判断に迷う案件まで自動で通してしまうリスクが上がるため、ゼロを目標にはしません。

自動化の効果測定と投資判断で迷っている方へ

業務自動化の効果は、導入前に実測した作業時間を土台に、削減時間 × 時給3,000円から月額費用と残る手作業を引いた純削減額で測ります。損益分岐は月額10万円なら月33時間、事前試算は理論値の7〜8割で見て、稼働後3ヶ月で初回判定、以後は1枚レポートで毎月報告する。これが本記事の要点です。

• 自動化したい業務の合計が月60時間を超えそうだが、本当に元が取れるか数字で確かめたい
• 稟議に書く削減時間と回収期間を、後で裏切られない現実的な数字にしたい
• すでに自動化を入れているが、効果を測っておらず、次年度の予算を説明できない

この3つのいずれかに当てはまるなら、シゴハヤエージェントで初期100万円＋月額10万円（税別・10名規模）から自動化でき、実測で月60時間の削減なら約12.5ヶ月、月80時間なら約7ヶ月で投資を回収できます。当てはまらない場合、とくに月20時間未満の単一業務や紙・FAXが起点の業務については、「手作業の改善やノーコードで十分です」「先に電子化が必要です」と正直にお伝えします。

まずは、自動化したい業務の一覧と、それぞれの月の作業時間（概算で構いません）、使っているシステムの名前をお聞かせください。実現率と残る手作業を織り込んだ削減額と回収期間の試算、稟議に使える目標値、効果測定の指標の設計を、無料でご提示します。

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