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title: As-Is/To-Be分析で業務改善を進める手順｜現状と理想のギャップ設計
description: As-Is/To-Be分析とは、業務の現状と理想の姿を可視化し、そのギャップを分類・優先順位付けして改善計画に落とし込む手法です。現状分析・理想設計・ギャップ分析・改善計画の4フェーズの進め方と、CRM上で改善を仕組み化し効果測定を続ける設計まで解説します。
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# As-Is/To-Be分析で業務改善を進める手順｜現状と理想のギャップ設計

- 2026年3月11日
- 最終更新: 2026年10月20日

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この記事の結論

As-Is/To-Be分析は、業務の「いま」と「あるべき姿」を同じ粒度で書き出し、その差分を埋める順番を決めるためのフレームワークです。現状を正確に写し取れるかどうかで、改善計画の精度はほぼ決まります。

ブログ目次

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**As-Is/To-Be分析は、業務の「いま」と「あるべき姿」を同じ粒度で書き出し、その差分を埋める順番を決めるためのフレームワークです。現状を正確に写し取れるかどうかで、改善計画の精度はほぼ決まります。**

「改善しなければいけないのはわかっているが、どこから手をつければいいかわからない」「プロジェクトは走ったが、途中で目的がぶれて止まってしまった」「現場にヒアリングしたら、マニュアルと全然違う運用をしていた」——業務改善の現場では、こうした声を本当によく聞きます。

As-Is/To-Be分析とは、業務の現状（As-Is）と理想の姿（To-Be）を可視化し、その間にあるギャップを分類・優先順位付けして改善計画に落とし込む手法です。現状と理想を言語化しないまま着手した改善は、途中で目的がぶれて頓挫しやすく、As-Is/To-Beの整理はその手戻りを防ぐための基本動作になります。

本記事では、As-Is/To-Be分析の全体フレームワークと、現状分析→理想設計→ギャップ分析→改善計画の各ステップを実践的に解説します。この領域の全体像は[プロセスマッピング実践ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/dx/process-mapping)で体系的に整理しています。

## この記事でわかること

業務改善プロジェクトをこれから設計する方に向けて、As-Is/To-Be分析の型をひと通り持ち帰っていただけるようにまとめています。読み終えると、自社のどの業務から着手すべきかを自分の言葉で説明できるようになります。

- **As-Is/To-Be分析の4フェーズ構成** — As-Is分析・To-Be設計・ギャップ分析・改善計画の役割と、各フェーズのアウトプットを整理します。BPRやシックスシグマとの関係もあわせて押さえます。
- **現状（As-Is）を実態ベースで把握する3つの調査アプローチ** — インタビュー・業務観察・データ分析の使い分けと、それぞれで拾える情報の違いを解説します。
- **理想（To-Be）を「願望リスト」にしないための設計原則** — ECRS、テクノロジー前提の再設計、現場が実行できる粒度という3原則で考えます。
- **ギャップの3分類と優先順位の付け方** — プロセス・スキル・テクノロジーの3軸に分け、効果と実行容易性で並べ替える手順を示します。
- **改善をCRM上で仕組み化し、継続測定につなげる設計** — To-Beの数値を毎回手集計せずに済むよう、日々の業務データから自動で見える状態をつくる考え方を扱います。

業務改善プロジェクトの計画段階にある推進担当者の方、現状分析の手法を学びたい経営企画・業務改善チームの方に向けて書いています。最後まで読むと、自社の業務に対してAs-Is/To-Be分析を自力で設計し、最初の3ヶ月で何に着手するかを決められるようになります。

## As-Is/To-Be分析の基本フレームワーク

As-Is/To-Be分析は特別な手法ではなく、あらゆる業務改善の土台になる考え方です。ここではまず4フェーズの全体像と、他の改善手法との位置づけを整理します。フレームワークの構造を先に押さえておくと、途中で議論が迷子になったときに立ち返る場所ができます。

### 4つのフェーズ

As-Is/To-Be分析は、以下の4フェーズで構成されます。

| フェーズ | 内容 | 主なアウトプット |
| --- | --- | --- |
| 1. As-Is分析 | 現状の業務プロセスを可視化・定量化 | 現状プロセスマップ、工数データ |
| 2. To-Be設計 | 理想の業務プロセスを定義 | 理想プロセスマップ、目標KPI |
| 3. ギャップ分析 | As-IsとTo-Beの差異を特定・分類 | ギャップ一覧、影響度評価 |
| 4. 改善計画 | ギャップを埋めるアクションプランを策定 | 実行ロードマップ、予算・体制 |

重要なのは、フェーズ1とフェーズ2を**並行して進めないこと**です。現状を正確に理解する前に理想を描くと、実現不可能なTo-Beを設計してしまうリスクがあります。「理想はもう頭の中にあるから」と現状分析を飛ばす進め方が一番危険です。頭の中にあるのは多くの場合、経営層や推進担当者から見える範囲の現状であって、現場が毎日やっている例外処理や手戻りは含まれていないためです。

### 他の改善手法との位置づけ

As-Is/To-Be分析は、BPR（Business Process Re-engineering）やシックスシグマ、リーン改善など、さまざまな業務改善手法の基盤となるフレームワークです。これらのフレームワークの使い分けについては[業務改善フレームワーク比較（ECRS・PDCA・シックスシグマ・TOC）](https://start-link.jp/hubspot-ai/management/process-reform/improvement-frameworks-methods)で詳しく解説しています。どの手法を採用するにせよ、「現状を知り、理想を定義し、ギャップを埋める」という構造は共通しています。

| 手法 | As-Is/To-Beとの関係 | 使いどころ |
| --- | --- | --- |
| BPR | To-Beをゼロベースで描く場合の発展形 | 業務構造そのものを作り替えるとき |
| シックスシグマ | ギャップの原因分析を統計的に深掘り | 品質・エラー率の改善が主題のとき |
| リーン改善 | As-Isからムダを削る視点を補強 | 工数・リードタイムの短縮が主題のとき |
| ECRS | To-Be設計時の発想フレーム | 個別プロセスの再設計を進めるとき |

### 分析の粒度をどこまで細かくするか

よくある質問が「どの業務まで、どのくらいの粒度で書くべきか」です。当社では、まず部門をまたぐ引き継ぎポイント（受注がマーケから営業へ、営業から納品へ渡る箇所など）を優先して細かく描き、部門内で完結する作業はひとまず粗い粒度にとどめることをおすすめしています。ミスや停滞は、担当が変わる境目で起きやすいためです。

ただし、粒度を揃えないまま書き進めると、As-IsとTo-Beの比較ができなくなります。「この図はここからここまでを、この粗さで書く」というルールを先に決めておくのが要点になります。部門横断の描き方は[部門横断の業務フロー設計](https://start-link.jp/hubspot-ai/dx/process-mapping/cross-department-flow-design)もあわせてご覧ください。

## フェーズ1：As-Is（現状）の分析

現状分析で最も重要なのは、「実態」を把握することです。規定やマニュアルに書かれた「あるべき姿」ではなく、現場で実際に行われている業務の流れを正確に捉える必要があります。ここで手を抜くと、以降の3フェーズがすべて的外れになります。

### アプローチ1：インタビュー（聞き取り調査）

各業務の担当者に対し、1on1形式でヒアリングを実施します。グループインタビューでは発言しにくい本音（非効率な作業の実態、暗黙のルールなど）を引き出すには、1on1が効果的です。

聞き方にもコツがあります。「どんな業務をしていますか」と尋ねると正規の手順が返ってきますので、「先週、一番時間を取られた作業は何でしたか」「やり直しが発生したのはどんなときですか」といった、直近の具体的な出来事を起点に聞くと実態が出てきやすくなります。

### アプローチ2：業務観察（ウォークスルー）

担当者の業務を横で観察し、実際の作業手順・所要時間・使用ツールを記録します。担当者自身が「当たり前」と認識している非効率は、インタビューでは出てきません。観察によって初めて発見できるケースが多くあります。

とくに注目したいのが、ツール間の往復です。スプレッドシートで案件を管理し、やり取りはチャット、見積もりは別システム、という状態だと、同じ情報を何度も転記することになります。この「転記の回数」は観察していると非常に目につきやすく、そのままTo-Be設計の材料になります。

### アプローチ3：データ分析

システムログ・メールの送受信量・承認所要時間などの定量データを分析し、ボトルネックや非効率を数値で裏づけます。インタビューで出た「承認に時間がかかっている気がする」という感覚を、「平均何日かかっている」という数値に変えるのがこのアプローチの役割です。

トヨタ自動車では、「現地現物」の原則に基づき、現場で実際の作業を観察した上で改善を行う文化が根づいています。データだけでなく、現場の実態を自分の目で確認することを重視しています。

### As-Is分析の成果物と、時間をかけすぎないための目安

As-Is分析の結果として、次の成果物を作成します。

- **現状プロセスマップ** ── 業務の流れを図で表現（スイムレーン形式推奨。書き方の詳細は[業務プロセスマップの書き方](https://start-link.jp/hubspot-ai/dx/process-mapping/process-mapping-how-to-write)を参照）
- **工数データ** ── 各ステップの所要時間・頻度・担当者数をまとめたもの
- **課題一覧** ── 現場から挙がった課題
- **例外処理の記録** ── 通常フローから外れるケースを記録したもの

工数データの集計方法に迷う場合は、[業務量調査の進め方](https://start-link.jp/hubspot-ai/dx/process-mapping/workload-analysis-method)もあわせてご覧ください。

現状分析は大事ですが、完璧を目指すと終わりません。すべての例外処理を網羅しようとすると、調査だけで数ヶ月が過ぎてしまいます。当社では、主要業務の8割が説明できる状態になったら次のフェーズに進み、残りは改善実行の中で拾っていくやり方をおすすめしています。分析はあくまで改善を実行するための手段です。

## フェーズ2：To-Be（理想の姿）の設計

理想の業務プロセスを設計するフェーズです。ここで大切なのは、「現状の業務を少し楽にする」発想ではなく、「いまの技術と体制なら本来どうあるべきか」から考えることです。以下の3原則を意識すると、現実的かつ効果のあるTo-Beになります。

### 原則1：ECRS（排除・結合・並べ替え・簡素化）で考える

Eliminate（排除：そもそもその作業は必要か。目的なく続けている作業を排除する）、Combine（結合：別々に行っている作業を統合できないか）、Rearrange（並べ替え：作業の順序を変えることで効率化できないか）、Simplify（簡素化：作業をもっとシンプルにできないか）の順で検討します。

この順番には意味があります。簡素化から考えると「いまの作業をどう速くするか」の発想になりますが、排除から考えると「この作業自体いらないのでは」という問いが立ちます。効果が大きくなりやすいのは前者、つまり排除だと考えています。

コマツでは、生産プロセスの改善にECRSフレームワークを適用し、不要な検査工程の排除や工程の統合によって生産リードタイムの短縮を実現しています。

### 原則2：テクノロジーの活用可能性を検討する

To-Be設計では、現時点で利用可能なテクノロジー（RPA・AI・クラウドサービスなど）を前提に、業務プロセスを根本から再設計します。既存の業務をそのまま自動化するのではなく、テクノロジーを活用することで不要になる作業を洗い出すことが重要です。

ここで「何をAIや自動化に任せ、何を人が判断するか」の線引きをしておくと、To-Beが具体的になります。当社での整理は以下の通りです。

| 自動化・AIに任せやすい | 人が判断すべき |
| --- | --- |
| 問い合わせ内容の分類・振り分け | 業務ルールそのものの定義 |
| データの転記・名寄せ・入力チェック | 例外をどう扱うかの方針決定 |
| ステータス変更時の通知・タスク生成 | 顧客への最終的なコミュニケーション判断 |
| 実績の集計とレポート化 | 数値をどう解釈し次に何をするかの決定 |

AIに分類させる場合も、自動で処理を完結させるより、判定結果を人が確認してから次に進む設計のほうが安全です。とくに金額の大きい案件や、顧客に直接届くメッセージについては、人のレビューを挟む前提で組むことをおすすめしています。

### 原則3：現場が実行可能なレベルに設計する

理想を追求しすぎると、現場が対応できないTo-Beになります。段階的に改善を進める「ステップ計画」を組み込み、現場のスキルやリソースを考慮した設計にすることが成功の鍵です。

具体的には、To-Beを「3ヶ月後のTo-Be」「1年後のTo-Be」の2段構えで描くやり方があります。最終形を1枚描いたうえで、そこに至る途中の姿をもう1枚描く。この中間の姿があると、現場は「来月から何が変わるのか」を理解でき、抵抗感が下がります。

### To-Be設計のアウトプットと、企業ごとの違い

理想プロセスマップ（改善後の業務フローを図で表現）、目標KPI（改善後に達成すべき指標。リードタイム・コスト・品質等。KPI設計の具体的手法は[業務プロセスKPIの設計方法](https://start-link.jp/hubspot-ai/dx/process-mapping/process-kpi-design)を参照）、前提条件（To-Beを実現するために必要な投資・ツール・体制）がアウトプットになります。

なお、To-Beの形は企業によって大きく異なります。同じ受注業務でも、BtoBで商談期間が長い事業と、リピート受注が中心の事業では最適なプロセスは別物です。企業様によって最適な形は異なりますので、他社の成功事例をそのまま持ち込むのではなく、自社の顧客の動き方を起点に設計いただくのが結局は近道になります。

## フェーズ3：ギャップ分析

As-IsとTo-Beが揃ったら、その差分を洗い出します。ここで差分を「何が足りないのか」の種類別に分けておくと、後の改善計画が組みやすくなります。ギャップの数は多くなりがちなので、分類と優先順位付けの2段階で整理していきます。

### ギャップの3分類

As-IsとTo-Beを比較し、ギャップを以下の3つに分類します。

| 分類 | 内容 | 例 |
| --- | --- | --- |
| プロセスギャップ | 業務フロー自体の違い | 手作業→自動化、承認3段階→1段階 |
| スキルギャップ | 人材のスキル・能力の不足 | 新ツールの操作スキル、データ分析能力 |
| テクノロジーギャップ | システム・ツールの不足 | CRM未導入、データ連携なし |

この分類が重要な理由は、ギャップの種類によって解消方法が異なるためです。プロセスギャップはルール変更で対応できますが、スキルギャップには教育投資が、テクノロジーギャップにはシステム投資が必要になります。解消手段が違えば、担当部門も必要な期間も変わります。分類せずに一覧にしてしまうと、「全部やる」か「何もできない」かの二択になりがちです。

### 優先順位の付け方

全てのギャップを同時に解消することは現実的ではありません。ビジネスインパクト（売上・コスト・顧客満足度への影響度）と実行容易性（必要な投資額・期間・リスクの大きさ）の2軸で優先順位をつけます。

ダイキン工業では、業務改善プロジェクトにおいてギャップを「クイックウィン（即効性あり・低投資）」「計画的改善（高効果・要投資）」「中長期課題」に分類し、段階的に取り組むアプローチを採用しています。

### スキルギャップは「仕組み」で埋められないか考える

スキルギャップを見つけると、すぐに研修を計画したくなりますが、その前に一度「仕組みで吸収できないか」を検討することをおすすめしています。たとえば「経験の浅いメンバーが商談の確認事項を漏らす」というギャップは、研修で埋めるより、案件のステージを進めるときに必要項目の入力を求める設計にしたほうが機能しやすくなります。

入力必須の項目は、データ品質を担保すると同時に、新しく入ったメンバーに「この段階では何を確認すべきか」を教えるツールにもなります。人の努力に依存した改善は担当者が替わると元に戻りますが、仕組みに埋め込んだ改善は引き継がれます。属人的な頑張りではなく、誰が担当しても同じ結果が出る形にできないか——ギャップ分析の各項目でこの問いを立てると、改善の耐久性が大きく変わります。

## フェーズ4：改善計画の策定

ギャップ分析の結果をもとに、具体的な改善ロードマップを策定します。すべてを一度に動かそうとせず、短期・中期・長期に分けて、短期の成果で社内の支持を得ながら進めるのが現実的です。

### 短期（1〜3ヶ月）：クイックウィン

投資なし、またはごく少額で実現できる改善を先に実行し、早期に成果を見せます。成果が見えることで、組織全体の改善に対するモチベーションが高まります。不要な承認ステップの削除、帳票のフォーマット統一、会議体の整理（目的の明確化、不要な会議の廃止）などが該当します。

### 中期（3〜12ヶ月）：計画的改善

システム導入やツール変更を伴う改善を計画的に実行します。CRM・SFAの導入によるデータ管理の一元化、RPA導入による定型業務の自動化、業務マニュアルの整備と教育プログラムの実施などが該当します。

### 長期（1年以上）：構造改革

組織体制やビジネスモデルの変革を伴う大規模な改善です。部門再編による業務プロセスの最適化、基幹システムの刷新、サプライチェーン全体の再設計などが該当します。

### 成功指標（KPI）の設定

改善計画には、定量的な成功指標を設定します。以下は指標の立て方の例です。自社の業務に合わせて項目と目標値を置き換えてご活用ください。

| 指標 | As-Is（現状） | To-Be（目標） | 測定方法 |
| --- | --- | --- | --- |
| 受注処理リードタイム | 5日 | 2日 | システムログ |
| 月間手作業時間 | 200時間 | 50時間 | タイムシート |
| データ入力エラー率 | 5% | 0.5% | エラーレポート |
| 顧客応答時間 | 24時間 | 4時間 | CRM記録 |

ここで注意したいのが、測定方法の欄です。「タイムシート」のように人の申告に頼る測定は、継続すると形骸化しやすくなります。可能な限り、日々の業務でシステムに残るデータから自動で算出できる指標に寄せていくのが長続きのコツです。

## 改善をCRM上で仕組み化し、効果を測り続ける

As-Is/To-Be分析の多くは、スプレッドシートで作った現状表とパワーポイントのTo-Be図が納品されて終わります。問題はその後で、改善の効果を測るたびに担当者が各所から数字を集めて手作業で集計することになり、時間が経つほど測定が形骸化しやすくなります。改善を続く形にするには、業務データが日々貯まる場所とKPIを見る場所を同じにしておくことが必要です。

### スプレッドシート管理のままでは、効果測定が続かない

現状分析をしていると、案件管理がスプレッドシート、やり取りはメールとチャット、顧客情報は別の一覧、という状態によく出会います。この構成だと、同じ顧客の情報が複数の場所に散らばり、更新のたびに差分が生まれます。リードタイムを測ろうとしても、いつ商談が始まっていつ受注したのかが正確に追えません。

CRMのように、顧客・担当者・案件・問い合わせがリレーションで紐づくデータベースに業務を寄せると、日々の入力がそのまま測定データになります。HubSpotであれば、コンタクトと会社、取引、チケットが相互に紐づき、どのリードがどの商談につながり、受注後にどんな問い合わせが発生したかまで一本の線で追えます。これはHubSpotに限った話ではなく、リレーションデータベースを持つCRMであれば同様の設計が可能です。

### To-Beをパイプラインとして実装する

営業・受注まわりのTo-Beを描いたら、それをCRMの取引パイプラインとして実装するのが具体的な落とし込み方になります。設計は次の4要素で考えると整理しやすいです。

| 要素 | 設計の考え方 |
| --- | --- |
| 取引ステージ | 受注率が明確に変わるポイントでステージを分ける |
| 受注確度 | 各ステージに確率を設定し、加重金額で見込みを算出する |
| ステージ定義 | 各ステージの条件を文章で定義し、社内で解釈を揃える |
| 必須入力プロパティ | ステージ移行時に必要項目の入力を求め、データ品質を担保する |

このうち、To-Be分析と直結するのがステージ定義と必須入力プロパティです。As-Is分析で見つかった「人によって商談の進め方が違う」という課題は、ステージ定義を文章で揃えることで解消に向かいます。「例外的な案件で確認漏れが起きる」という課題は、必須入力で仕組み的に防げます。

以下の画面は、HubSpotのデモポータルで取引をパイプラインのボード形式で表示したものです。設計したステージがそのまま列として並び、どの段階に案件が滞留しているかが一目で分かる状態になります。

![HubSpotデモポータルの取引パイプライン（ボード表示）](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/slide14_design.png)

### 判断が要る作業と自動化できる作業を分け、KPIを一気通貫で可視化する

To-Be設計で洗い出した「なくしたい手作業」は、ワークフローで自動化できるものが少なくありません。ステータスが変わったら担当者に通知する、条件に合致したら次のタスクを生成する、といった処理は人が覚えておく必要のない作業です。

判断を伴う作業についても、AIで下処理をして人が確認する形にできる場合があります。たとえば問い合わせフォームの内容を読んで「通常の問い合わせか、営業目的か」を判定し、分岐させる処理です。以下の画面は、問い合わせ内容をAIで判定し、結果に応じて分岐させてレコードを更新するワークフローの構成例です。判定までを自動化し、その後の対応は人が確認して進める設計になっています。

![問い合わせ内容をAI判定して分岐するワークフロー](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_wf_inquiry_classify.png)

ただし、この種の自動化には率直に限界もあります。AIの判定は万能ではなく、業界特有の言い回しや短文の問い合わせでは誤判定が起きます。自動で返信まで完結させる設計は避け、判定結果をプロパティに書き込むところまでに留めて、その先は人が見る運用にしておくのが安全です。また、複雑な条件分岐を積み上げたワークフローは、作った本人以外がメンテナンスできなくなりやすいので、最初はシンプルな構成から始めることをおすすめしています。

改善計画で設定したKPIは、CRM上のレポートとして作っておくと、手集計なしで常に最新の数値が見られます。リードタイムであればステージ間の日数、処理件数であれば期間内の取引数といった形で、日々の入力から自動算出されます。

当社でも、自社の案件管理と各種の数値把握はHubSpot上で行っており、改善の前後で何が変わったかを同じダッシュボードで追える状態にしています。この「測り続けられる状態」があるかどうかが、改善が一度きりで終わるか、継続的なサイクルになるかの分かれ目です。

ここまでを流れとして整理すると、次の一気通貫の流れになります。

1. 問い合わせや名刺情報がコンタクトとして入る
2. ライフサイクルステージで検討段階を可視化する
3. 商談化したら取引としてパイプラインで管理する
4. 受注後は顧客として対応履歴をチケットで追う
5. 各段階の数値をダッシュボードで測る

As-Is/To-Be分析で描いた改善は、この一連の流れのどこを直すものなのかを意識しておくと、部分最適に陥りにくくなります。

たとえば営業の商談管理だけを改善しても、その前段のリード管理が手作業のままであれば、パイプラインに入ってくるデータの質は上がりません。改善対象の前後を含めて全体の流れで捉えることが、結果的に効果の出る改善につながります。

## As-Is/To-Be分析でよくある落とし穴

ここまでの手順どおりに進めても、いくつかの典型的なつまずき方があります。事前に知っておくと避けられるものばかりですので、プロジェクト開始前にチームで共有しておくことをおすすめします。

### 落とし穴1：As-Isが「あるべき姿」になっている

マニュアルや規定に基づいてAs-Isを記述してしまうケースです。現場の実態と乖離したAs-Isを基にした分析は、的外れな改善計画につながります。現場観察とインタビューで実態を確認することが欠かせません。

見分け方のひとつは、As-Is図に例外処理がまったく描かれていないことです。実際の業務には「この場合はこうする」という分岐があるのが通常ですので、きれいな一本道の図になっていたら、それはAs-Isではなくマニュアルを写しただけの可能性が高いです。

### 落とし穴2：To-Beが「願望リスト」になっている

実現可能性を考慮せず、あれもこれも理想を盛り込んだTo-Beは、改善計画に落とし込めません。経営資源（ヒト・モノ・カネ・時間）の制約を踏まえた現実的な設計が必要です。

特に多いのが、システムで解決できる範囲を過大に見積もるケースです。ツールを入れれば自動で整うわけではなく、入力ルールの整備や定着の運用がセットで必要になります。To-Beには、業務フローだけでなく「誰がどの情報を入力するのか」まで書き込んでおくと、実装段階のギャップが減ります。

### 落とし穴3：分析が目的化している、または一度に全社展開しようとする

As-Is/To-Be分析に時間をかけすぎて、改善の実行が遅れるケースがあります。分析の目的はあくまで「改善を実行すること」です。キーエンスでは、分析と改善実行を短いサイクルで回し、完璧な分析よりも迅速な改善実行を重視しています。

同じくよくあるのが、全部門を同時に対象にしてしまい、調整だけで数ヶ月が過ぎるケースです。まずは1部門、あるいは1つの業務プロセスに絞って4フェーズを一周させ、そこで得た型を他部門に広げるほうが確実です。小さく試した経験があると、次の部門では調査の勘所も分かっていますし、社内に「やってみたら効果があった」という実例ができます。

### ただし、As-Is/To-Be分析が向かないケースもある

正直に書いておくと、この手法が常に最適とは限りません。

- **緊急性が高く即断即決が必要な状況** ── たとえば重大なトラブルへの対応や、事業環境の急変に対する短期的な打ち手では、4フェーズを回す時間的余裕がないことがあります
- **業務プロセスが存在しない新規事業の立ち上げ段階** ── 分析すべきAs-Isがありません

こうした場合は、小さく始めて運用しながら形を整えるアプローチのほうが合います。As-Is/To-Be分析が力を発揮するのは、ある程度定着した業務があり、その非効率を構造的に解消したい局面です。

## よくある質問

### Q1. As-Is/To-Be分析はどのようなフェーズで進めますか？

As-Is分析（現状把握）→ To-Be設計（理想像の策定）→ ギャップ分析（差分の特定）→ 改善計画（実行ロードマップ）の4フェーズで進めます。重要なのは、現状を正確に把握する前に理想像を描かないことです。As-IsとTo-Beを並行して進めると、現場の実態を反映しない空想的なTo-Beになりがちです。フェーズ1に全体工数の30〜40%を充てるのが目安です。

### Q2. To-Be（理想像）を設計する際のフレームワークはありますか？

ECRSフレームワークが実用的です。Eliminate（排除：その業務はなくせないか）→ Combine（結合：他の業務と統合できないか）→ Rearrange（並べ替え：順序を変えれば効率化できないか）→ Simplify（簡素化：もっと簡単にできないか）の順で検討します。コマツではこのフレームワークを生産プロセスに適用し、不要な検査工程の排除と工程統合でリードタイムを短縮しています。

### Q3. As-Is分析で最もよくある失敗は何ですか？

マニュアルや規定をそのままAs-Isとして記述してしまうことです。多くの企業では、マニュアル上の業務フローと現場の実態に大きな乖離があります。正確なAs-Isを把握するには、担当者へのインタビュー、業務の現場観察、システムログの分析を組み合わせてください。特に「例外処理」や「非公式な手順」に改善の宝が眠っていることが多いです。

### Q4. ギャップ分析の結果をどのように優先順位付けすべきですか？

ギャップをプロセスギャップ（業務フローの問題）、スキルギャップ（人材能力の問題）、テクノロジーギャップ（ツール・システムの問題）の3軸に分類し、「効果の大きさ × 実行の容易さ」のマトリクスで優先順位を付けます。最初の3ヶ月で着手すべきは「効果が大きく実行が容易」なクイックウィンです。短期で成果を示すことで、中長期の構造改革への社内の支持が得られます。

### Q5. 改善の効果を継続的に測るにはどうすればよいですか？

測定を手作業の集計に依存させないことが鍵になります。案件や顧客対応の情報がCRMに貯まる状態をつくり、リードタイムや処理件数などのKPIをダッシュボードで自動算出できるようにしておくと、改善の前後比較がいつでも可能になります。まずは全指標を揃えようとせず、受注件数やステージ滞留日数など、取りやすい指標を1〜2個から可視化するところから始めるのがおすすめです。

## まとめ

As-Is/To-Be分析は、業務改善を体系的に進めるための基盤となるフレームワークです。本記事の要点を整理します。

- 4つのフェーズ（As-Is分析→To-Be設計→ギャップ分析→改善計画）を順番に進め、As-IsとTo-Beを並行させない
- As-Isはマニュアルではなく「現場の実態」を把握する。インタビュー・観察・データ分析を併用し、完璧を目指さず8割で次に進む
- To-BeはECRSで考え、自動化に任せる作業と人が判断する作業を分け、現場が実行できる粒度で設計する
- ギャップはプロセス・スキル・テクノロジーの3つに分類し、スキルギャップは研修より先に「仕組みで吸収できないか」を検討する
- 改善をCRM上に実装し、KPIが手集計なしで見える状態にすることで、一度きりで終わらない改善サイクルになる

最初の一歩としては、**全社ではなく1つの業務プロセスに絞ってAs-Is図を描くこと**から始めてください。範囲を広げるのは、一周回して型ができてからで十分です。

具体的には、次の3ステップで進められます。

1. 部門をまたぐ引き継ぎポイントを1つ選び、担当者2〜3名に「先週一番時間を取られた作業」を聞く
2. 聞いた内容をスイムレーン形式のAs-Is図にまとめ、ECRSの「排除」から順にTo-Beを描く
3. ギャップを3分類し、投資なしで今月から着手できるクイックウィンを1つ決めて実行する

ここまで回せたら、次は改善効果を測り続けるための器をつくる段階です。CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、CRM特化型コンサルティングのHubSpotゴールドパートナーのStartLinkまでお気軽にお問い合わせください。

なお、As-Is/To-Be分析の価値は、「現状と理想の間にある具体的なギャップ」を明確にし、経営判断の精度を高めることにあります。ギャップ解消を業務改革として推進する際は[BPR（業務プロセス改革）の進め方](https://start-link.jp/hubspot-ai/management/process-reform/bpr-business-process-reengineering-guide)を、改善の投資対効果を経営層に提示する方法は[業務改善の投資判断基準](https://start-link.jp/hubspot-ai/management/process-reform/improvement-investment-criteria)もあわせてご覧ください。

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### [Service 業務改善とDX導入を相談する 業務設計、SaaS導入、CRM連携までを実務フローに落とし込んで支援します。](https://start-link.jp/service/hubspot-ai)

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### 今枝 / Imaeda

 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

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      "text" : "測定を手作業の集計に依存させないことが鍵になります。案件や顧客対応の情報がCRMに貯まる状態をつくり、リードタイムや処理件数などのKPIをダッシュボードで自動算出できるようにしておくと、改善の前後比較がいつでも可能になります。まずは全指標を揃えようとせず、受注件数やステージ滞留日数など、取りやすい指標を1〜2個から可視化するところから始めるのがおすすめです。"
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  "description" : "HubSpotとマネーフォワード クラウドを連携。取引情報から見積書・請求書を自動作成し、取引先・品目の同期や継続請求に対応するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/ja/marketplace/listing/sync-for-moneyforward-bystartlink",
  "name" : "Sync for Money Forward",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "請求月5件・見積月20件まで",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "請求月50件・見積月100件まで",
    "name" : "Professional",
    "price" : "4000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/moneyforward"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-chatwork",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとChatworkを連携。ワークフローからChatworkのルームへ通知を送り、CRMカード上で最新のやり取りの確認と返信ができ、紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートとして自動で記録するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "ワークフローアクション「Chatworkに通知」（取引・会社・コンタクト・チケット対応）", "送信先ルームIDとメッセージ本文にHubSpotのプロパティを差し込み", "取引・会社・コンタクトとChatworkルームの紐付け（全プラン無制限）", "CRMカードにルームの最新100件のメッセージを表示（Professionalプラン以上）", "CRMカードからChatworkへメッセージを送信（Professionalプラン以上）", "紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートへ自動記録（Enterpriseプラン限定）", "引用や装飾を、HubSpotのノートでも読みやすい見た目のまま記録", "OAuth接続とAPIトークン接続（SAML/SSO環境向け）に対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-chatwork-bystartlink",
  "name" : "Sync for Chatwork",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "通知 月10件まで・ルーム紐付け無制限",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "通知無制限・CRMカードで最新100件の表示とメッセージ送信",
    "name" : "Professional",
    "price" : "3000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "Professionalの全機能＋メッセージ同期（30分ごと）",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/chatwork"
}
```