業務効率はデータ設計で差がつく！理由と具体策を徹底解説

更新日：2025年6月24日

作成日：2025年6月24日

はじめに

業務効率が悪い原因

「毎日残業続きで、一体何が原因なんだろう…」そう感じているなら、あなたの会社も例外ではありません。
業務効率が悪い状態には、いくつかの共通点があります。
本章では、その根本的な原因を明らかにし、改善への第一歩を踏み出します。
残業の原因を特定し、業務改善につなげましょう。

業務効率が悪い共通点

業務効率が悪い場合、いくつかの共通点が見られます。

• 画面とデータが一緒になっている
• データが構造化されていない

業務効率が悪い例のおよそ8割がこの2つに該当します。 この2つが一体どう意味なのか、いまいち理解できていない方は効率が悪い可能性が高いので、ぜひ読み進めることをお勧めします。

画面とデータの分離

画面とデータが分離してない状態

業務でExcelを見積書や請求書のテンプレートとして利用している方は多いのではないでしょうか。
毎回、過去のファイルをコピーして、手動でデータを入力する...という運用は、画面とデータが一体化している典型的な例です。

一体化による問題点

• 毎回コピーの手間
• 1データ1シート管理の煩雑さ
• フォーマット変更時の入力方法変更
• 内容変更時の画面対応限界

Excelやスプレッドシートがデータベースと画面を兼ねているからこそ起こりやすいと言えます。
通常のアプリでは、データベースに蓄積されたデータをサーバーが取得し、ブラウザやスマホアプリの画面に表示します。
つまり、ユーザーがデータベースを直接操作するわけではありません。

先の請求書を画面とデータに分離すると以下になります。

• 画面:テンプレートシート
• データ:請求データシート

データ設計で効率化

データ設計：構造化の第一歩

データ設計とは、データを構造化することです。
構造化することで、データの管理、分析、活用が効率的に行えるようになります。

1行1データの原則

データの構造化とは、簡単に言うと「1行に1つのデータ」として表現することです。
これにより、データが整理され、その後の活用が容易になります。

構造化されていないデータの例

構造化されていないデータとして、以下のような請求データが挙げられます。

• 請求日
• 顧客名
• 明細1品目
• 明細1単価
• 明細1数量
• 明細1金額
• 明細2品目
• 明細2単価
• 明細2数量
• 明細2金額
• 合計金額
• 支払い期限

データの分解

明細データのように、データによって列数が異なる場合は、データを分解することが可能です。
今回の例では、請求データと請求明細データの2つに分解します。
これにより、データの構造を整理し、より扱いやすくすることができます。

請求データ

• 請求日
• 顧客名
• 合計金額
• 支払い期限

明細データ

• 品目
• 単価
• 数量
• 金額

データ間の連携：IDによる紐付け

明細が何個あっても行数が増えるだけで、列の数に変動がないため、データの構造が整理されます。
データの構造を効率的に管理し、柔軟な表示を実現します。

データの合成：IDを基に再構築

データを分解すると関連性が失われるため、明細データに請求データとの紐付けを示すID列を追加します。
これにより、データ間に親子関係が生まれ、データの整合性を保つことが可能になります。
このID列によって、データの追跡と管理が容易になります。

最後にIDを使って請求データとそれに関連する明細データを取得することで、一つの請求データが完成します。
これが構造化されたデータの姿です。

まとめ

本記事ではデータの取り扱いに気をつけることで業務が効率化される例を紹介しました。

• 画面とデータを分離する
• データを構造化する

業務効率化には、まず現状把握と目標設定が重要です。
この二つを意識しながら業務効率化の一歩を踏み出してみてください。
現状を把握することで、改善点が見えてきます。
そして、具体的な目標を設定することで、何をすべきか明確になります。
小さな一歩から始めることが、業務効率化成功への鍵となります。