8.業務ヒアリングの基本｜業務改善のための5つのステップとポイント

企業が持続的に成長し、競争力を維持・強化するためには、業務プロセスの改善が欠かせません。 これまで本シリーズでは、業務一覧表を活用した全体像の把握や、作業手順書・マニュアルの整備、平準化、ナレッジマネジメントなどを取り上げてきました。

それらは組織としての業務を「見える化」するための強力なツールですが、それらを真に実効性のあるものにするには、「現場のリアルな声」 をいかに拾い上げるかが決定的なカギとなります。 システムログには残らない「現場の感情」、「微妙なカンコツ」、「言いにくい悩み」。 これらを引き出すアプローチが「業務ヒアリング」です。

2026年の現在、AIによるデータ分析やログ解析は進化しましたが、それでも「なぜその作業をするのか？」という意図や文脈を解き明かすには、人間同士の対話が不可欠です。 本記事では、AIツールによる記録・分析支援と、人間ならではの「共感力」を組み合わせた、現代的で効果的なヒアリング手法を解説します。

（このサイトでは、中小企業が業務プロセスの最適化を実践し、持続的な成長を実現するための総合的な情報を提供しています。全体像や関連する記事は「業務プロセス最適化ガイド｜全15ステップで基礎から応用まで」でご覧いただけます。）

目次

• 1. 業務ヒアリングの重要性と目的（データと感情の統合）
• 2. ヒアリングの準備（仮説構築とツール活用）
• 3. 業務ヒアリングの5つのステップ
• 4. ヒアリング結果を活かすポイント｜分析と検証
• 5. よくある課題と対処法（オンライン時代の難しさ）
• まとめ
• 補足コンテンツ

1. 業務ヒアリングの重要性と目的（データと感情の統合）

業務ヒアリングとは、単なる「聞き取り調査」ではありません。 現場担当者へのインタビューを通じて、「データの裏にあるストーリー（文脈）」を解き明かすプロセスです。 経営者や管理職が見ている「数字（KPI）」と、現場が感じている「肌感覚」の間には、必ずギャップがあります。そのギャップを埋めるのがヒアリングの役割です。

(1) 「隠れた属人化」の発見

「この業務はシステム化されているはずだ」と思っていても、実際は「Aさんがシステム外でExcel加工してから入力している」というケースは多々あります。 こうした「システムログに残らない手作業」は、直接聞かない限り永遠に見つかりません。

(2) 暗黙知の形式知化（AI学習データの収集）

ベテラン社員の「なんとなく」の判断には、貴重なノウハウが詰まっています。 「なぜその時、処理を止めたのですか？」と深掘りすることで、AIにも学習可能な「判断ロジック（形式知）」として抽出することができます。

(3) 信頼関係の構築（チェンジマネジメント）

「上層部が勝手に決めた」改善案は、現場の反発を招きます。 「私たちの話を聞いてくれた」というプロセスそのものが、後の改善実行時の協力体制（心理的安全性）を作ります。

2. ヒアリングの準備（仮説構築とツール活用）

「何か困っていることはありませんか？」という漠然とした質問はNGです。 準備の質が、回答の質を決めます。

(1) デジタル・フットプリントの確認（予習）

いきなり聞きに行く前に、アクセスログやチャット履歴を確認しましょう。 「月末にシステムAのアクセスが急増している」「チャットで『重い』という発言が多い」といった事実（ファクト）を掴んでおくと、 「月末の処理でシステムが重くて困っていませんか？」と鋭い仮説質問ができます。

(2) AI文字起こしツールの準備

かつては「メモを取ること」に必死で、相手の顔を見られないことが課題でした。 現在は、Zoom/Teamsの録画機能や、議事録作成AIを活用すべきです。 「AIが記録してくれるので、私はお話に集中しますね」と伝えることで、インタビュアーは相手の表情や声のトーン（非言語情報）の観察に全集中できます。

*「業務ヒアリング質問リスト」は、記事末尾の補足コンテンツからダウンロードいただけます。

3. 業務ヒアリングの5つのステップ

図1 業務ヒアリング5つのステップ

ステップ1： 仮説構築と対象選定

データを見て「ここが怪しい」というアタリをつけます。 対象者は「最も熟練した人（あるべき姿）」と「新人（つまづきポイント）」の両方を選ぶと、ギャップが浮き彫りになります。

ステップ2： インタビュー（傾聴と深掘り）

まずはオープン質問（「どう感じますか？」）で全体感を掴み、次にクローズド質問（「Yes/No」）で事実を確定させます。

• テクニック: 「なぜ？」を5回繰り返す（なぜなぜ分析）のは尋問のようで圧迫感があります。 「具体的にはどういう状況でしたか？」「他にも要因はありそうですか？」と柔らかく深掘りしましょう。

ステップ3： 業務観察（デジタルGembaウォーク）

「百聞は一見にしかず」です。

• オフライン: 実際に隣に座って画面を見せてもらう。
• オンライン: Zoomの画面共有で、実際の操作手順を実演してもらい、それを録画する。 「あ、ここで別のExcelを開くんですね（マニュアルには書いてない！）」という発見が重要です。

ステップ4： 情報整理（プロセスマイニングによる検証）

聞いた内容を鵜呑みにせず、データで裏付けを取ります。 「毎日3時間かかっています」という証言に対し、システムログ（プロセスマイニング）を確認したら「実際は1時間だが、待ち時間が長くて体感時間が長かった」という事実が判明することもあります。 「主観（ヒアリング）」と「客観（ログデータ）」をセットで分析するのが現代の流儀です。

ステップ5： 合意形成

整理した課題一覧を現場に見せ、「この認識で合っていますか？」と確認します。 「私たちの困りごとを正しく理解してくれた」という合意が得られれば、その後の改善策もスムーズに受け入れられます。 一方的なレポート提出で終わらせないことが重要です。

4. ヒアリング結果を活かすポイント｜分析と検証

集めた情報は、整理して初めて価値が出ます。

*「ヒアリング結果記録シート」は、記事末尾の補足コンテンツからダウンロードいただけます。

(1) インパクト×難易度でマッピング

全ての要望は叶えられません。

• Quick Win（即効策）: インパクト大・難易度小。ここから着手して信頼を勝ち取ります。
• Big Project（じっくり）: インパクト大・難易度大。システム刷新など。
• Ignore/Later: インパクト小・難易度大。勇気を持って「やらない」と決めることも必要です。

図2 課題の優先度付マトリックス

(2) 感情分析（Sentiment Analysis）

AIツールを使えば、ヒアリング記録から「ポジティブ/ネガティブ」の感情分析が可能です。 「Aさんはこの話題の時だけ声のトーンが下がった」という分析結果から、潜在的な抵抗感や不安を検知することができます。

5. よくある課題と対処法（オンライン時代の難しさ）

• 「オンラインだと本音が出ない」
• 対策: いきなり本題に入らず、雑談タイムを設ける。また、カメラオフを許可するだけで話しやすくなる人もいます。1on1のチャットでこっそり聞くのも有効です。
• 「改善アイデアが出ない」
• 対策: 「今の半分以下の時間でやるとしたら、何をやめますか？」といった極端な仮定質問（IF）を投げかけると、脳のリミッターが外れてアイデアが出やすくなります。
• 「不満ばかりで建設的でない」
• 対策: ガス抜きも必要ですが、「では、どうなれば最高ですか？」と未来志向の質問に切り替えます。「不満」を「あるべき姿への要望」に翻訳してあげましょう。

まとめ

業務ヒアリングは、アナログで泥臭い作業に見えますが、AI時代だからこそ価値が高まっています。 AIは「データ」を読み解くことはできますが、人の「痛み」や「想い」まで読み解くことはまだ苦手です。

「AIに記録・分析を任せ、人間は共感と深掘りに徹する」。 この役割分担こそが、DX時代の正しいヒアリングです。 現場の声とデータが合致した時、誰もが納得する「本当に意味のある業務改善」がスタートします。

次回は、ヒアリング等で見つけた課題を継続的に解決していくためのフレームワーク「9.マネジメントサイクル（PDCA・OODA）」について解説します。 変化の激しい時代に適した、高速回転型の改善サイクルとは何かを学びましょう。

「ヒアリングをしたいが、質問項目が作れない」「聞いた内容をうまく整理できない」といったお悩みをお持ちの方は、エスポイントまでお気軽にご相談ください。 第三者の視点が入ることで、社内の人間関係に縛られない本音のヒアリングが可能になります。

本シリーズの全体構成や他の関連記事は「業務プロセス最適化ガイド｜全15ステップで基礎から応用まで」で確認できます。

補足コンテンツ（テンプレート・チェックリスト）

• 業務ヒアリング質問リスト
  → 「現状・課題・理想」を引き出すための鉄板質問集。
• ヒアリング結果整理シート
  → インタビューメモを「課題」と「アクション」に変換するためのフォーマット。

*テンプレートのPDF内にGoogle Spreadsheetのリンクがあります。適宜コピーの上ご活用ください。