フィットネスFC運営(30 店舗弱)── GM 最大の負荷だった報酬計算を自動化、テストで実データと完全一致
インストラクター報酬の計算は、本部 CSV から店舗別 Excel へ、個人シートへ 1 件ずつコピペ──を全店舗分。この GM 最大の負荷業務を、設計レビューを経て自動化しました。テストでは完成済みの実データと完全一致。自動化第一陣 6 業務で月約 141 時間の削減を見込んでいます。
困っていたこと
フィットネスジムとピラティススタジオを複数店舗運営するこの会社で、店舗責任者(GM)の最大の負荷になっていたのがインストラクター報酬の計算でした。
本部からの CSV を店舗別の Excel に取り込み、対象者を抽出し、個人ごとのスプレッドシートへ 1 件ずつコピペし、交通費を手入力する──この作業がインストラクターの人数 × 8〜9 店舗分、毎月繰り返されていました。
やったこと
いきなり作りませんでした。設計レビュー → 修正反映 → テスト → 本実装の手順を踏み、交通費・グレードのマスタを一元化したうえで自動化を実装しています。
先に業務の標準化を済ませたのには理由があります。「バラバラなまま自動化すると、間違いが高速化する」──店舗ごとにやり方が違う状態で自動化しても、誤りが速く量産されるだけだからです。
もうひとつ。自動化には必ず**定着の指標(KAI)**を設定しました。「月初 100% 実施」のような遵守率で測り、運用が崩れかけた時点で気づける形にしています。
変わったこと
テストで 3 名分を実行したところ、完成済みの実データと完全一致しました。正確性の検証を経て全店舗での運用を開始しています。
報酬計算を含む自動化第一陣 6 業務で、合計月約 141 時間の削減を見込んでいます(実測値は運用開始後に集計中)。
削減した時間の使い道も決めています。「人を減らすためではなく、会員対応と育成に再配分する」。効率化の目的は時間を空けることではなく、空いた時間を価値ある仕事に回すことです。
事例は社名を伏せ、業種と規模のみで掲載しています。実際の伴走支援の記録に基づきます。