仕事が見えるようになったら、さばききれない量も見えてきた
海外のImprint社が、2026年に入ってClaude Codeの全社導入を進めている、という話を見かけました。Will Larson氏の投稿を紹介する形で伝えられていた内容で、課題管理のツール（社内の依頼や作業を一件ずつ記録して、進み具合を管理する道具）をLinearというものに移したところ、仕事の見通しが良くなった、とのことです。一方で、一件ずつ記録される作業が大量に出てきて、その処理には課題が残っているそうです。
僕がこの話を面白いと思ったのは、見えるようになることと、さばけるようになることは、別の話だという点です。仕事が見えれば、状況は把握しやすくなります。ただ、見えたからといって、目の前の作業の量が減るわけではありません。むしろ、これまで見えていなかった作業まで見えるようになって、量の多さに圧倒される、ということも起こります。
「見える化」の次に、さばき方を決める
見える化は、多くの会社が最初に取り組むことです。何が、どれだけあるのかが分からなければ、手の打ちようがないからです。ただ、そこで止まってしまうと、見えた量をどうさばくかが決まっていないまま、作業だけが積み上がっていきます。
大事なのは、見える化とセットで、さばき方を先に考えておくことです。どの作業を優先するか、どの作業をAIに任せるか、どの作業は人が判断するか。この振り分けが決まっていれば、量が多く見えても慌てずに済みます。以前書いた、AI導入の前にまず測る仕組みを作るという話も、根っこは同じです。測ったあとに、どう動くかまで決めておくことが、次の一手になります。
経営者にとっての意味
AIを全社に広げて、仕事の状況が見えるようになったら、次に考えるべきは、見えた量をどう処理するかです。優先順位のつけ方、AIに任せる作業、人が判断する作業。この三つを分けておくだけで、見える化が「量に圧倒される原因」ではなく、「動き出す手がかり」に変わります。
まとめ
Imprint社の事例は、仕事が見えるようになっても、作業の量そのものは減らない、ということを示しています。見える化の次に必要なのは、見えた量をさばく仕組みです。優先順位、AIへの振り分け、人が判断する範囲を先に決めておいてください。
社内の仕事が見えるようになったものの、量が多すぎて手をつけられないことで困っていませんか？もしそうなら、まずは見えている作業を、優先度とAIに任せるかどうかで分けてみるところから始めてみてください。AI導入・業務自動化支援では、そのさばき方の設計から一緒にやります。まずは60分の無料個別相談へ。
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