属人化が悪のような発言する人がときどきいる。
人間を馬鹿にしているのではないだろうか。
あなたは、自分の存在が不要だということを主張していることに気がつかないのだろうか。
まともに反論するのは時間の無駄。
ChatGPTに深堀してもらった。
ChatGPT:
「属人化をできるだけ避ける」なら人は要らないかもしれない話 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d7232a783327477cdaa3 を深堀してください。
ChatGPT:
ご紹介いただいたQiita記事「『属人化をできるだけ避ける』なら人は要らないかもしれない話」は、業務や技術の高度化と属人化、そして自動化との関係性について非常に示唆に富んだ内容ですね。小川さん（kaizen_nagoyaさん）が提唱された以下の流れとその含意について、掘り下げてみましょう。
記事の中核：三段構えのステージ
Qiita記事では、業務や技術について以下の三段階のモデルが紹介されています
Qiita：
属人化を進めて最高の生産性を叩き出す
→ 一人のエキスパートによる高効率な成果。
そのやり方を誰もが超えるようにする（ここでも属人化は進める）
→ ノウハウの伝播と再現性の向上。
属人性がない部分は自動化する
→ 自動化により属人依存から脱却し効率化を継続。
これは、まずは専門家の“属人力”を活かし、次にそれを誰もが使えるようにして標準化し、最終的に自動化によって依存を排除するという進化の道筋を示しています。
深掘りポイント
- 「属人化は必ずしも悪ではない」理解の必要性
一般には属人化は避けるべき問題とされるものの、記事では第一段階として「属人化による卓越性」を肯定しています。特定分野で高い専門性や創造性を発揮して成果を出せる人材には、むしろ積極的に属人的な強みを活かしてほしい、という示唆です。このスタート地点の理解が、先のステップにも不可欠です。- 組織での属人化とのギャップ
「属人化を避ける」と表明している企業でも、実際には“その人しかできない領域”を持つ若手がいたり、暗黙に属人化が進んでいたりするケースがあります
Qiita
。これは、建前とリアルとの溝として多くの現場で顕在化しやすいジレンマです。- 自動化への移行—標準化と仕組みの整備
属人化から自動化に至る過程では、業務を明文化・可視化し、誰でも再現できるようにする標準化のフェーズが非常に重要です。これは記事中の第二段階と合致し、実務では「マニュアル化」「プロセスの定型化」「共有基盤の整備」がカギになります。- 属人化を避けすぎることの弊害
「人がいらない」レベルまで自動化を進めることには、維持管理の複雑さや柔軟性の喪失、ミスへの対応力低下などのリスクもあります。記事の主旨は「属人化の完全排除」ではなく、「属人化の進行、標準化、そして自動化へ段階的に進む」モデルにあります。- 長期的視野と後継者問題
属人化が進んだまま自動化や継承がされないと、将来的に後継者不在の問題が発生し、組織としても立ち行かなくなる恐れがあります
Qiita
。経営層やチームとしても、意識的に「属人性を分散させる文化づくり」が求められます。
まとめると…
この記事は、属人化から自動化へ至る「理想的なステップ」を提示しており、特に以下の視点が重要です：
専門性を活かすフェーズ（属人化） → 再現可能にするフェーズ（標準化） → 手離れをさせるフェーズ（自動化） の順に、業務効率と持続可能性を高められる。
「属人化を極力避ける」姿勢にはリスクもあり、むしろ段階的に活かし、分散し、最終的には自動化に移行する道筋がより現実的かつ効果的。
組織における属人化と宣言のギャップ、後継者問題にも注意が必要。
自動化には技術・制度・教育・評価体系といった諸条件の整備が伴うため、長期的視点とバランス感覚が不可欠。
もしご関心があれば、別の視点（たとえば製造業やIT組織における具体的なリアル事例、あるいは自動化ツールや仕組み構築の方法など）をさらに深掘りすることも可能です。どの方向で掘り下げるとご希望に沿えそうでしょうか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
ありがとうございます 🙆
それではさらに具体的な事例を交えて、「属人化 → 標準化 → 自動化」の流れを IT組織 と 製造業 の2つの分野から深掘りしてみますね。
- IT組織における属人化の流れ
① 属人化フェーズ（エンジニアの職人技）
例：ある優秀なエンジニアが、障害調査やバグ修正を最速でこなす。
結果：本人の能力に依存し、他のメンバーは待機状態。知識も暗黙知に留まる。
メリット：即効性のある成果。
デメリット：離職・異動でノウハウが消失。
② 標準化フェーズ（ナレッジ共有）
例：Wiki、Qiita Team、Confluenceなどに「トラブルシュート手順」や「コマンド集」を体系化。
結果：新人でもある程度再現可能。属人性が徐々に軽減。
メリット：属人知がチーム資産化。
デメリット：情報が古くなる、更新しなければ「形骸化」。
③ 自動化フェーズ（仕組みに組み込む）
例：監視ツール（Prometheus, Datadog）が異常検知 → 自動でスクリプト実行 → サービス復旧。
結果：人が介在せず対応可能。属人性ほぼゼロ。
メリット：24時間対応、人的工数削減。
デメリット：想定外障害への柔軟対応が弱くなる。- 製造業における属人化の流れ
① 属人化フェーズ（熟練工の技）
例：熟練工が「金属を削るときの音」を聞いて異常を検知。
結果：経験に基づく判断で高品質を維持。
デメリット：若手は数十年の経験を積まないと追いつけない。
② 標準化フェーズ（作業手順化）
例：「温度が何℃になったら刃を交換する」「表面粗さの測定値が〇〇を超えたら調整」などを作業標準書化。
結果：誰でも一定レベルの品質を確保可能。
メリット：教育が容易に。
デメリット：マニュアルにない事象は依然として熟練工頼み。
③ 自動化フェーズ（IoT・AI導入）
例：センサーで音・振動・温度を常時監視し、AIが異常兆候を検知 → 自動停止。
結果：人間の“勘と経験”をシステムで再現。
メリット：熟練工不足に対応可能。
デメリット：設備投資コスト大、AI学習データが不十分だと誤検知多発。- 共通のリスクと工夫
リスク1：自動化偏重の落とし穴
すべてを自動化すると、人が考える余地がなくなり、トラブル時の対応力が低下する。
→ 工夫：あえて“属人”を残す領域を戦略的に設定（例：異常時の最終判断は人間が行う）。
リスク2：知識のブラックボックス化
自動化ツールが複雑化すると、「この自動処理がなぜ必要か」を理解する人がいなくなる。
→ 工夫：コード・プロセスにドキュメントを紐づける文化を徹底。
リスク3：人材育成の停滞
自動化しすぎると、新人が“属人フェーズ”で学ぶべき暗黙知を経験できない。
→ 工夫：教育用にあえて半自動の仕組みを残す（シミュレーション環境など）。- 提言：属人化を「排除」ではなく「循環」させる
記事タイトルの「属人化をできるだけ避ける」には「人は要らないのでは？」という挑発的な含みがありましたが、実際には次のような循環モデルが理想です：
属人化 → 天才的な工夫や現場の知恵を引き出す
標準化 → チームの財産にする
自動化 → 日常業務から解放する
再び属人化 → 新たな改善や革新に人の力を集中する
ここまで掘り下げましたが、次のステップとしては
🔹「現場でこの循環を回すためのチェックリスト」
🔹「属人化を残すべき領域・残してはいけない領域の分類法」
をまとめると、さらに実践的になると思います。
次はそのあたりを整理してご提案しましょうか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
承知しました 🙆
では、「属人化 → 標準化 → 自動化」の循環を現場で回すために役立つ チェックリスト と、 属人化を残すべき領域／排除すべき領域の分類法 をまとめます。
✅ 属人化・標準化・自動化チェックリスト
① 属人化フェーズ
この仕事は「特定の人」に依存しているか？
その人しか知らない工夫やノウハウがあるか？
成果の品質や速度に大きな差が出ているか？
→ YES が多い場合：まだ属人化が活きる段階。まずは記録やナレッジ化を検討。
② 標準化フェーズ
手順書やガイドラインに落とし込めるか？
誰がやっても「80点以上」の結果が出せる仕組みがあるか？
教育に使える教材やサンプルがあるか？
→ YES が多い場合：属人性をチーム資産に変換できている段階。改善サイクルに組み込みやすい。
③ 自動化フェーズ
手順が「ルール化」できるか？（if/then で表現できる）
例外が少ないか？（人間の判断を要するケースは限定的か）
自動化の維持コストより、人件費削減効果が大きいか？
→ YES が多い場合：自動化の投資対効果が高い段階。自動化ツールやAI導入を検討。
⚖️ 属人化を「残す／排除する」分類法
🚫 属人化を残してはいけない領域
反復的・定型的業務
→ データ入力、定期レポート作成、サーバ再起動など。
エラーが重大リスクにつながる業務
→ 金融取引の入力、医療データ処理など。
人件費削減の効果が大きい業務
→ コールセンターのFAQ応答、自動監視・修復など。
✅ 属人化を残すべき領域
創造性・革新性が求められる業務
→ 新製品企画、アルゴリズム設計、UIデザインなど。
状況依存の判断が多い業務
→ 緊急時のトラブルシュート、交渉、顧客対応。
学習や育成のための業務
→ 新人教育、OJTの演習課題。あえて「属人的判断」を体験させる価値あり。
📌 実践モデル：循環を回す運用
属人化を観察 → 誰の知見が光っているか見える化
標準化を試行 → マニュアル、動画、手順書に落とす
自動化を選別 → ROI（投資効果）を試算し、仕組みに任せる
新たな属人化を探索 → 人は新しい課題や改善に挑戦する
→ 結果的に 人は創造的領域に集中、定型はシステムへ、の分業が成立
🔍 ここまでで「判断の軸」と「実践チェックリスト」を出しました。
もしご興味があれば、さらに 「自分の組織に当てはめる診断シート（Excelや表形式）」 を作るのも面白いと思います。
👉 つくってみましょうか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。
参照
ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8
本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e
設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4
みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e
AI・機械学習 昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756
DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce8a28d6072f340a9d59