KPI設計事例業界別4選！設定ポイントは？AIによるインサイト分析でどう変わる？

大企業、中小企業を問わず、KPI（業績評価指標）を部署ごと、担当者ごとに細かく設定して生産性向上や効率的な事業拡大を目指す企業が少なくありません。しかし、設定しているKPIが本当に妥当なのか、KPIを達成したときにどれくらい効果があるのか把握したうえで設定している企業はまだ少ないようです。

そこでこの記事では、失敗しないためのKPI設定のポイント、業界別のKPI実例を紹介していきます。さらに、AIを活用して指標を設定する「インサイト分析」についても説明していきます。AIを活用することで「こんな指標があったのか！」という新たな視点から指標を設定することが可能です。

ぜひ、最後まで読んでKPIの理解を深めて、KPI見直しや業績アップにつなげてください。

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KPIとは？

KPIとはKey Performance Indicatorの略で、日本語では「重要業績評価指標」と訳されます。最終的に達成したい目標に至るまでのプロセスにおいて、達成度合いを測る定量的な指標を表します。最終目標を達成するための「中間目標」とも言えるでしょう。

なぜKPIが必要？

個人や組織が定めた目標を達成するためには、そのプロセスの成否が非常に重要であるため、KPIという指標が重要視されています。KPIを設定することで、目標を達成するための段階や道筋を可視化できます。それで、今何を行うべきなのかがはっきりするため、目標達成に繋がるのです。

また、目標達成までが可視化されることで、その過程を評価できます。マネージメント側としても、スタッフを適正かつ公平に評価しやすくなります。社内での公正な評価によって、社員のモチベーションアップ向上につながるでしょう。

KPIの業界別具体例

適切なKPIを設定するためには、各業界の仕組み、商慣行を正しく把握する必要があります。ここでは、以下の業界で典型的なKPI実例について説明します。

• SaaS業界
• 製造業
• 物流業界
• システム開発業界

それぞれの業界について説明します。

SaaS業界のKPI

SaaS業界はKPIが重視されている業界のひとつで「SaaS KPI」と呼ばれ、広く浸透しています。SaaSはクラウドサービスとして提供されるソフトウェアなので、顧客の継続利用を前提としたビジネスモデルが特徴です。

従来の買い切り型のビジネスモデルでは、過去の売上実績から将来の売上を予測することが困難でした。一方、SaaSのビジネスモデルでは、顧客の継続率や解約率などから将来の売上の予測が可能となります。

そのためSaaS業界では、将来予測の精度を高めるために、KPIありきのビジネスとなっています。

SaaS KPIは「成長性」「効率性」「顧客継続性」の3つを重視しており、それぞれの代表的なKPI例は以下の通りです。

最近では、決算資料としてKPIを開示するSaaS企業が増えています。自社のKPIと大手Saas企業を比較して、KPIの目標設定に役立てることもできます。

製造業のKPI

製造業では、生産性向上や業績改善のために、KPIを利用します。KPIで数値を見える化することでといったことがわかるようになるでしょう。

• 計画通りの生産ができているか？
• 機械設備の稼働効率は問題ないか？
• 品質を維持できているか？

自社の作業や業績を分析・把握し改善につなげていくことができるようになります。

製造業として把握していくべきKPIは、国際基準でも定められています。具体的な指標例は以下の通りです。

QCD（品質・コスト・納期）や製造に関わるヒト・モノ・カネを指標としたKPIを設定することで、生産性を高めることやより正確な利益の管理ができます。

物流業界のKPI

物流業界にも、SaaS業界のように「物流KPI」という独自のKPIがあります。近年、物流業界は人手不足に陥り、業務の効率化が必要不可欠になっており、そのためにKPIが注目されています。

物流KPIは、主に「コスト・生産性」「品質・サービス」「物流・配送条件」の3つの柱で成り立っています。

具体的な指標例は以下の通りです。

参考：「（概要版）物流事業者におけるKPI導入の手引き」（国土交通省）

システム開発のKPI

システム開発業界では、製品の品質と納期の遵守が重要視されており、それらを管理するためにKPIが利用されています。品質とスケジュールで目標を設定し、達成度をチェックすることでスケジュールの遵守と品質の担保が可能になります。

代表的な指標例は以下の通りです。

• テスト終了件数
• エラー件数
• 標準化率

テスト終了件数を指標とすることで進捗状況を都度確認できます。そして、エラー件数や標準化率といった指標で、品質を確認しながら作業を進めることが可能です。

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KPIを設定する手順

KPIは最終目標であるKGIを達成するために設定する必要があります。①KGI（最終目標）→②KFS（重要要因）→③KPIと逆算して設定すると良いでしょう。具体的な設定手順を紹介します。

①KGIを設定する

まずはKGIを設定します。KGIは「Key Goal Indicator」の略で、日本語では「重要目標達成指標」を意味します。「売上目標」や「営業利益目標」といった組織の最終的な目標を定量的に表す指標です。KGIが決まらなければ中間目標であるKPIを立てることができません。

KGIは基本的に数字に置き換えられる目標を選ぶことが大切です。数値として明確な指標とすることで、逆算するKPIも明確になります。

②KFSを洗い出す

KFSとは「Key Factor for Success」の略で、重要成功要因を意味します。重要成功要因とは、最終目標を達成するための必要な要素のことです。KGIが売上目標であれば、KFSは「将来顧客になる可能性のある見込み顧客を増やす」といった要素があります。KGIやKPIとは異なり、多くの場合KFSは定性的です。

KFSを洗い出すことで、KGIを達成するための明確な施策を講じることができます。

③KPIを設定する

洗い出した定性的なKFSを、定量的な指標として設定するのがKPIです。

KPIを多く設定し過ぎると管理コストが膨大になり、逆に作業効率が落ちます。ですから、本当に重要なプロセスだけをKPIに設定することが大切です。

KPI設定で失敗しないための4ポイント

KPIを設定するにあたり、以下の重要なポイントがあります。

• 設定する目標は明確であるか（明確性）
• 設定する目標が数値として測定できるか（測定性）
• 設定する目標が達成できるか（達成可能性）
• 設定する目標はKGIと繋がっているか（関連性）

それぞれのポイントについて説明します。

設定する目標は明確であるか（明確性）

KPIで設定する目標は明確であることが絶対条件です。組織や部署の多くの人で同じ目標を共有し、達成を目指すことになります。設定した目標が広すぎたり曖昧すぎたりする場合、人によって解釈がバラバラになり、共通の認識を持つことが困難になるでしょう。

KPIで設定する目標を明らかで具体的なものにすることで、すべての人が現状を正確に把握できるようになり、目標達成のための行動を明確にできます。

設定する目標が数値として測定できるか（測定性）

KPIの目的はプロセスを定量的に数値化することなので、設定する目標は数値として測定可能であることが重要です。測定できなければ、目標に対する進捗状況がわからず、順調に実績をあげられているかどうか、軌道修正が必要かどうか判断できません。

目標を「件数」や「率」「回数」などの数値化しやすい指標に設定することで、パフォーマンスを評価でき目標達成に近づきます。

設定する目標が達成できるか（達成可能性）

KPIに設定する目標は達成可能であるかどうかも重要です。目標の達成は、持続可能でなければならず、非現実的な目標や到達不可能な目標であれば計画として成り立ちません。

あまりにも難易度が高すぎる目標は、目標達成のためのモチベーションを低下させることにもつながります。しかし、簡単すぎる目標だと社員の成長を促すことができません。「頑張れば達成できそう」と感じられる難易度の目標に設定することが大切です。

設定する目標はKGIと繋がっているか（関連性）

設定するKPIは最終目標であるKGIにつながっている必要があります。KPIを設定するためには、まずKGIを設定します。つまりKPIはKGIを達成するためのものでなければなりません。KGIとの関連性が低いKPIを達成したところで、業績が上がるどころか管理コストがかかるだけマイナスになる可能性もあります。

KPIを設定する際は、設定した全てのKPIとKGIの因果関係が明確であるかをチェックしましょう。

AIを用いたKPIインサイト分析とは？

AIをKPI分析に活用してインサイト分析することで、見逃していたり、想定していなかったような新たなKPIを設定することができます。インサイトは「洞察・発見・直感」のような意味を持ちます。マーケティング分野では、「消費者自身も気づいていない」購買行動の根拠や動機のこととして説明されています。

大量のデータをAIに読み込ませて機械学習させることで、人力では困難な高度な解析モデルを構築し、事業成長に影響力の高い因子＝KPIを見つけることができます。社内にある大量のデータから学習をして高度な解析モデルを構築するもので、人では把握するには困難で時間のかかる大量のデータの関係性を素早く明確にすることが可能です。

KPIを設定したものの効果が実感できていない、とりあえず設定したけど実際に活かせていないといった方にAIの活用はおすすめです。

なぜ人力によるKPI設定には限界があるか？

通常KPIを設定する際は、経営者やベテラン管理者の経験から「このKGIを達成するためには、こういったKPIが有効だろう」という予測のもとに設定されます。実際の過去の経験をもとにするため、以下のようなデメリットがあります。

• 環境の変化が早い昨今では対応できていない
• 客観性に欠けるため有効かどうかの判断が難しい
• 固定観念から本質的な部分が不明瞭なままKPI分析を行なうことになる
• 社内の大量のデータを活かすことができない

社内に眠るビッグデータを分析するのであれば、AIは不可欠でしょう。人力で行うことによって、データの見落としや、恣意性が入ってしまう可能性も高くなるためです。
AIによるビッグデータ分析の仕組み、注意点についてはこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。

「事業を伸ばすために有効な本質的なKPIが設定できない」といった課題がある場合は、AIによるデータ解析を行うことで価値の高いインサイトを見つけられる可能性があります。

まとめ

生産性向上や効率的に事業目標達成のためには、KPI分析は有効な手段ですが、正しい手順とポイントをおさえておかなければ、設定したものの十分な効果が得られないこともしばしばです。

業界の特徴などから独自のKPIが有効な場合もありますので、まずは自社の関わる業界の典型的KPIについて調査する必要があるでしょう。また、最終目標であるKGIをKPIに落とし込む際には、目標の明確性や測定性、達成可能性、KGIとの関連性といったポイントを踏まえなければなりません。

そもそも妥当なKPIなのか分析するためには、AIを用いたインサイト分析が効果的です。AIを活用することで、大量のデータを解析して、客観的で目標に沿った適切なKPIを設定することや、これまでの経験や固定観念からは得られないようなKPIを発見できるかもしれません。

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