業務プロセスを改善する

プロセスを最適化するための6つのステップ
業務プロセスを改善する
汎用プロセス
任意のシステム

プロセスを選択

接続済みのワークスペースで作業を続けるには、プロセスを選択してください。

あらゆる業務プロセスからインサイトを得る

どの業務プロセスにも、見過ごされている非効率な部分があるものです。ProcessMindを使うと、利用しているシステムを問わず、ボトルネックや手戻り、引き継ぎの課題を特定できます。データに基づいて、効果が大きい領域に改善の取り組みを絞れます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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プロセスマイニングは、業務データをもとに、業務プロセスの実態を把握するためのインサイトを提供します。SAP、Oracle、Salesforceなど、どのシステムを使っていても、ProcessMindでプロセスの全体像を確認できます。

業務プロセスの記録は、システム内にデジタルデータとして残ります。ProcessMindはそのデータを分析し、組織内で仕事が実際にどのように進むかを明らかにします。想定していた流れと実態の違いが見えることで、改善に取り組むための土台が整います。

ProcessMindを使うと、ケースが滞留する箇所や、プロセスによって所要時間に差が出る理由を把握し、非効率の原因を見つけられます。任意のソースシステムに対応しているため、すでにお持ちのデータから分析を始められます。

プロセスの実態を把握してみませんか。データテンプレートをダウンロードして始めるか、システム別ガイドでデータ抽出の手順をご確認ください。

プロセスマイニング 業務プロセス プロセス改善 ワークフロー分析 継続的改善 オペレーショナルエクセレンス データに基づくインサイト

よくある問題と課題

影響している課題を特定

組織内で仕事が実際にどのように進むかが見えなければ、改善が必要な箇所を特定できません。プロセスが複数のシステムや部門にまたがると、全体像の把握はさらに難しくなります。

ProcessMindは、任意のソースシステムからイベントをつなぎ、プロセスを一元的に可視化します。ケースが組織内をどのように進むかを把握できるため、見過ごされがちなパターンや違いも明らかになります。

プロセスの特定の段階で仕事が滞っていても、適切に分析しなければボトルネックは見えません。チームが引き継ぎや承認による遅延に気づかず、その影響がプロセス全体に広がることもあります。

ProcessMindは、ケースの待ち時間が長い箇所を特定し、ボトルネックの原因となるアクティビティや遷移を明らかにします。データに基づいて改善に取り組む箇所を絞り、効果が見込めるところに注力できます。

プロセスが設計どおりに進まない場合、トレーニングやシステム設計の問題、または対応が必要な例外的状況が考えられます。同じアクティビティを繰り返す手戻りは、時間とリソースを消費します。

ProcessMindはプロセスのさまざまなバリアントを可視化し、仕事が理想経路からどのように外れるかを示します。手戻りが起きる箇所と理由を特定することで、根本原因に対処し、ベストプラクティスの標準化につなげられます。

短時間で完了するケースもあれば、長くかかるケースもあります。このばらつきがあると、現実的な見通しを立てにくくなり、顧客満足度や業務効率に影響する問題も見つけにくくなります。

ProcessMindはプロセス全体のサイクルタイムの分布を分析し、短時間で完了するケースと時間がかかるケースの違いを把握できるようにします。このインサイトをもとにばらつきを抑え、所要時間の予測精度を高められます。

チーム間やシステム間の手作業による引き継ぎでは、次の担当者が着手するまで仕事が滞り、遅延が生じることがあります。実作業が短時間で終わっても、待ち時間がサイクルタイムの大部分を占める場合があります。

ProcessMindはアクティビティ間の時間を測定し、ケースの待ち時間が長い箇所を示します。引き継ぎの状況を把握することで、自動化や効率化によってプロセス全体の所要時間を短縮できる箇所を見つけられます。

規制要件によって、特定の手順を決められた順序で実施する必要があるプロセスもあります。体系的に監視しなければ、要件に適合しないケースを見逃し、監査上のリスクや罰則につながるおそれがあります。

ProcessMindは、定義したプロセスルールに照らして各ケースを確認し、逸脱やコンプライアンス違反に自動でフラグを付けられます。継続的に監視することで、問題を早期に把握し、監査に備えられます。

チーム内の業務配分を把握することは、効果的なリソース計画に欠かせません。データがなければ、業務量が適切に分散されているか、一部のメンバーに負荷が集中していないか、反対に十分に稼働していないメンバーがいないかを判断しにくくなります。

ProcessMindは、誰がどの業務を担当し、どれくらい時間がかかるかを可視化します。データに基づくリソース配分の判断に役立ち、業務量の調整やトレーニングの必要性の把握につながります。

プロセス改善の取り組みでは、成果を測る明確な指標が定まっていないことがあります。ベースラインを設定し、継続的に測定しなければ、変更による効果を把握できません。

ProcessMindは変更前後を比較し、主要な指標を時系列で追跡して、改善の効果を数値で示します。根拠に基づいて、目標に向けた継続的な改善を進められます。

一般的な目標

成功の基準を定義

組織内で仕事が実際にどのように進むかを詳しく把握できます。プロセスの全体像を把握するとは、手順書に記載された理想経路だけでなく、さまざまなバリアント、引き継ぎ、遅延まで確認できることです。

ProcessMindはイベントデータから実際のプロセスを可視化し、客観的な視点を提供します。これまで気づかなかった改善の機会も見つけやすくなります。プロセスの全体像を把握することが、ほかの改善に取り組むための土台になります。

サイクルタイムが短くなると、顧客への納品が早まり、リソースをより効率的に使えます。短縮するには、所要時間に大きく影響するアクティビティや遅延を特定し、取り除く必要があります。

ProcessMindはサイクルタイムを、実作業時間と待ち時間に分けて分析し、短縮効果が大きい箇所を特定します。対象を絞って取り組むことで、広範囲にわたる改善より早く成果につなげられます。

手戻りが発生すると、アクティビティを何度も実施する必要があり、時間とリソースが無駄になります。手戻りをなくすことで効率が上がり、初回で正しく処理できるようになれば、品質の向上にもつながります。

ProcessMindはプロセス内の手戻りを特定し、アクティビティが繰り返される箇所と理由を示します。根本原因に対処することで、手戻りを減らし、初回で正しく完了する割合を高められます。

プロセスのばらつきは、より良い進め方があることを示している場合があります。効率の高いバリアントを標準化すると、サイクルタイムの短縮、品質の向上、トレーニングの効率化につながります。

ProcessMindは異なるプロセスバリアントを比較し、どの経路が最良の成果につながるかを特定します。このインサイトをもとに、組織全体でベストプラクティスを定め、定着させられます。

業務量を適切に配分し、リソースを効率よく割り当てることで、過度な負担やボトルネックを避けながら、チームで需要に対応できます。キャパシティを計画するには、リソースの利用状況を把握することが欠かせません。

ProcessMindはリソースごとの業務配分を分析し、偏りを特定して、割り当ての見直しに役立てられます。データに基づく改善により、生産性と従業員満足度の向上につながります。

多くのプロセスでは、コンプライアンス要件への対応が欠かせません。体系的に監視することで、すべてのケースが必要な手順に沿っているかを確認し、逸脱を早期に把握できます。

ProcessMindは各ケースをコンプライアンスルールに照らして確認し、継続的な確認と監査証跡の記録を支援します。問題を未然に把握することで、コンプライアンスリスクを抑え、監査への対応を簡素化できます。

一度きりの改善プロジェクトでは、効果に限りがあります。成果を持続させるには、継続的に測定と最適化を行い、改善を続ける文化を築く必要があります。

ProcessMindは、継続的な改善に必要な指標と可視性を提供します。進捗を追跡し、新たな改善機会を見つけ、長期にわたって取り組みを続けやすくなります。

手作業のアクティビティは自動化の有力な候補ですが、効果的に自動化するには、まず現状のプロセスを把握する必要があります。件数が多く、繰り返し発生するアクティビティを特定すると、自動化に適した領域が見えてきます。

ProcessMindは、手作業のアクティビティとその発生頻度を示し、自動化への投資を検討するための根拠づくりを支援します。効果を最大限に高められる対象を選んで自動化できます。

プロセスエクセレンスを実現する6つのステップ

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データを接続する

実施内容

データテンプレートまたは抽出ガイドを使って、ソースシステムからイベントデータをエクスポートします。

重要な理由

質の高いデータは、正確なプロセスインサイトと有意義な分析の基盤です。

期待される結果

プロセスマイニング分析に使える、整備済みのイベントログ。

得られること

プロセスの実態を明らかにする

ProcessMindは、業務データを具体的な改善案につながるインサイトに変えます。実際の業務の流れを確認し、ケースが滞る箇所や改善の機会を特定できます。
  • 実際のデータに基づくプロセスマップ
  • ボトルネックの自動検出
  • サイクルタイムとパフォーマンスの分析
  • 具体的な改善提案
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

組織が実現できること

プロセスマイニングは、主要な業績指標に測定可能な改善をもたらします。データに基づいてプロセスを最適化した場合に、組織が一般的に実現している成果をご紹介します。

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サイクルタイムの短縮

エンドツーエンドの所要時間の平均短縮率

ボトルネックを特定して対処することで、プロセス全体の所要時間が大幅に短縮されるケースが一般的です。

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コスト削減

処理コストの削減率

手戻りをなくし、リソース配分を最適化することで、コストを測定可能な形で削減できます。

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コンプライアンスの向上

プロセス遵守率の改善

継続的にモニタリングすることで、ケースが適切な経路をたどっているかを確認でき、コンプライアンス違反の削減につながります。

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可視性の向上

プロセス全体の透明性

業務の実際の流れを隅々まで把握し、これまで見えなかった非効率を明らかにできます。

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満足度の向上

解決までの時間を短縮

サイクルタイムの短縮とエラーの減少により、顧客と従業員の満足度が高まります。

成果は、プロセスの複雑さ、データ品質、導入範囲によって異なります。以下の数値は、さまざまな導入事例で確認された一般的な改善を示しています。

推奨データ

まずは必須項目から始め、必要に応じて追加してください。このデータテンプレートは、任意のソースシステムで利用できます。
イベントログを初めて作成する方はこちら: プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

各プロセスインスタンスを一意に識別するIDです。

重要な理由

適切なケースIDがないと、プロセス内の個々のケースの流れを追跡できません。

発生したプロセスのステップまたはイベントの名前です。

重要な理由

アクティビティ名によって、プロセスマップの表示方法や分析内容が決まります。

アクティビティの開始時刻です。日付と時刻を含めてください。

重要な理由

タイムスタンプがあれば、サイクルタイムの分析やボトルネックの検出など、時間に基づく分析ができます。

開始時刻と異なる場合は、アクティビティの終了時刻です。

重要な理由

終了時刻があれば、実作業時間と待機時間を算出できます。

アクティビティを実行した担当者です。

重要な理由

リソース分析により、研修の必要性や作業負荷の偏りを特定できます。

アクティビティを担当する組織単位です。

重要な理由

部門横断の分析により、引き継ぎの遅れや組織間の連携上の課題が明らかになります。

処理対象となるケースのカテゴリまたは種類です。

重要な理由

ケースの種類ごとに分類して分析すると、カテゴリ間のパフォーマンスの違いが明らかになります。

ケースに設定された優先度です。

重要な理由

優先度分析により、緊急性の高いケースが適切に処理されているか確認できます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

プロセスで新しいケースを開始する最初のイベントです。顧客からの依頼、社内の必要性、自動イベントなどをきっかけに、新しい業務がシステムに登録された時点を示します。

重要な理由

プロセスの正式な開始を示し、サイクルタイム全体と処理量の算出に欠かせません。

必要な情報がそろっており、正確であることを確認する工程です。システムによる自動チェックの場合も、担当者による手動確認の場合もあります。

重要な理由

早い段階で検証を行うと、後工程での問題や手戻りを防げます。この工程がない場合、サイクルタイムが長くなる傾向があります。

ケースを特定の担当者またはチームに割り当て、処理を進める責任者を決めます。

重要な理由

割り当ての効率は、業務の開始速度に影響します。ここでの遅延は、振り分けや業務量に問題があることを示します。

ケースの実作業が始まります。キューでの待機から、実際の処理に移った時点を示します。

重要な理由

割り当てから処理開始までの時間差から、キューでの待ち時間や業務量の問題が分かります。

レビューまたは承認の工程が完了した状態です。多くのプロセスでは、次に進む前に1回以上のレビューが必要です。

重要な理由

レビュー工程は、よくボトルネックになります。レビューにかかる時間を把握すると、承認の遅れを特定できます。

ケースが正常に完了し、クローズされた状態です。プロセスインスタンスの終了を示します。

重要な理由

サイクルタイムと処理量の算出に欠かせません。完了率から、プロセスの有効性を把握できます。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 対象のプロセスを選択してください.

よくある質問

よくある質問

必須項目が3つ含まれたイベントログが必要です。ケースID(各プロセスインスタンスを識別する一意のID)、アクティビティ(発生した内容)、タイムスタンプ(発生時刻)です。ユーザー、部門、ステータスなどの任意項目を加えると分析の幅が広がりますが、開始時点では必須ではありません。

データが整っていれば、アップロード後数分で最初のプロセスマップを作成できます。分析を始めてから数時間以内に、具体的なインサイトが見えてくるのが一般的です。改善の実施と効果測定には、プロセスに応じて数週間から数か月かかります。

ProcessMindは、データサイエンティストだけでなく、業務担当者にも使いやすいよう設計されています。直感的に操作でき、多くのインサイトが自動的に提示されます。ただし、ソースシステムからデータを抽出する際は、初期段階でIT部門の支援が必要になる場合があります。

従来のプロセスマッピングでは、インタビューや、業務がどのように進むべきかという想定に基づいてプロセスを描きます。一方、プロセスマイニングでは実際のデータをもとに業務の流れを可視化するため、手作業のマッピングでは見落としやすいばらつきや例外も把握できます。

ProcessMindは、イベントデータをエクスポートできる任意のシステムに対応しています。SAP、Oracle、Salesforce、ServiceNowなど、主要なシステムについては専用のガイドをご用意しています。それ以外のシステムでは、汎用テンプレートを使ってデータを適切な形式に整えられます。

統計的に有意な分析を行うため、少なくとも1,000件のケース(プロセスインスタンス)を推奨しています。データが多いほど、ばらつきや例外的なケースを詳しく把握できます。可能であれば、3~6か月分のデータから始めてください。

はい。ProcessMindでは、転送中および保存時の暗号化やEU域内でのデータホスティングなど、エンタープライズ向けのセキュリティ対策を採用しています。ISO 27001およびSOC 2 Type IIの認証プログラムを進めています。アップロード前に、機密データを匿名化することもできます。

プロセスマイニングは、取引を伴い、システム上にデジタル記録が残るプロセスで特に効果を発揮します。アクティビティがタイムスタンプ付きで記録されていれば、分析できます。手作業が多いプロセスや構造化されていないプロセスでは、デジタル記録が限られる場合があります。

今日からプロセスの最適化を始める

ProcessMindで、これまで見えなかったプロセスの実態を明らかにしましょう