更新日: 2026/02/20 / AI導入 KPI ホワイトカラー
AI導入後のホワイトカラー業務をどう評価するか: KPI設計ガイド
AI導入の成果を可視化するためのKPI設計を解説。速度だけでなく品質・例外率・再作業率まで含めた実践的な指標セットを提示。
まず、速度だけで評価しない
ホワイトカラー業務のAI評価は、少なくとも3軸が必要です。
- 速度: 処理時間、待機時間、承認までの時間
- 品質: 合格率、差し戻し率、再作業率
- 安定性: 例外率、障害率、再試行成功率
速度だけを追うと、見えないコストが後で戻ってきます。
最初の90日で使う最小KPIセット
- 平均処理時間
- 完了率
- 差し戻し率
- 例外率
- 人手介入率
- 1件あたりコスト
この6つで、現場の改善判断には十分です。
数字が崩れた時の読み方
数字は、原因そのものではなく“違和感の場所”を示します。
- 速度↑ 品質↓: 自動化境界が広すぎる
- 速度↓ 品質↑: 承認フローが重すぎる可能性
- 例外率↑: 入力仕様が曖昧
- 人手介入率↑: 分業ルールの再設計が必要
つまり、KPIは評価表ではなく改善地図です。
ダッシュボード運用のコツ
- 部門別よりプロセス別で見る
- 週次レビューで改善テーマを1つに絞る
- 目標値は一気に上げず、段階的に調整する
会議で見る指標が増えすぎると、誰も意思決定できなくなります。
FAQ
Q. 最初に見るべき指標はどれですか？
完了率・例外率・人手介入率の3つです。ここが安定すれば他指標の解像度も上がります。
Q. ROIはいつ判断できますか？
最低4週間は運用データを貯めてから判断してください。短期の上下で結論を出すと誤ります。
CTA
- 運用設計参考:
https://sinkai.tokyo/blog/no-human-timeout-ops-design - API導線:
https://sinkai.tokyo/for-agents - リファレンス:
https://sinkai.tokyo/for-agents/reference