Agiloftでの契約管理を最適化し、サイクルタイムを短縮
契約管理プロセスには、レビュー、承認、コンプライアンスにおける遅延といった非効率性が潜んでいることがよくあります。当社のプラットフォームは、最初の契約書作成から最終的な更新まで、契約ライフサイクル全体にわたる正確なボトルネックを特定するのに役立ちます。主要な最適化の機会を見つけることで、業務を合理化し、サイクルタイムを短縮し、ガバナンスを強化する方法を発見してください。
事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。
詳細な説明を表示
アジロフト契約管理の最適化が不可欠な理由
契約管理は、あらゆる組織の商取引において根幹をなすものですが、しばしば見過ごされがちな非効率性を抱えています。アジロフトのような高度なプラットフォームでは、豊富な自動化ツールが提供されているにもかかわらず、実際のエンドツーエンドのプロセスには、価値を損ないビジネス運営を遅らせるボトルネック、手戻り、コンプライアンスリスクが潜んでいることがあります。契約書作成の遅延、長期化する交渉サイクル、更新機会の逸失は、収益に直接影響を与え、運用コストを増加させ、組織を不必要な法的・財務的リスクに晒します。設計されたプロセスだけでなく、契約の実際の流れを理解することは、ビジネスの俊敏性と競争力を維持するために不可欠です。アジロフトの契約管理プロセスを最適化することは、単なる効率化にとどまらず、事業利益を守り、関係者との関係を改善し、変化の激しい規制環境下で一貫したコンプライアンスを確保することにつながります。
プロセスマイニングがアジロフトの契約ライフサイクルをどのように可視化するか
プロセスマイニングは、アジロフトシステム内の各契約の実際のプロセスに、比類ないデータドリブンな視点をもたらします。推測や経験則に頼るのではなく、システムのイベントログから契約のライフサイクル全体を再構築し、契約が組織内で実際にどのように進行しているかを明らかにします。アジロフトの契約管理においては、最初の契約要求から実行、義務の監視、そして最終的な更新や終了まで、あらゆるステップを正確にマッピングします。これにより、一般的な経路、標準手順からの逸脱、予期せぬ手戻り作業を浮き彫りにする、視覚的でインタラクティブなプロセスマップが得られます。この客観的な視点により、契約がどこで滞っているのか、遅延に誰が関与しているのか、どの具体的な活動がサイクルタイム延長に最も寄与しているのかを正確に特定できます。これらの現実のプロセスバリエーションを理解することで、業務を合理化し、人的ミスを削減し、アジロフトプラットフォームの可能性を最大限に引き出すための情報に基づいた意思決定を行うことができます。
契約管理における主要な改善領域の特定
プロセスマイニングを活用することで、アジロフト契約管理プロセスの重要な領域を具体的にターゲットとして改善できます。これにより、以下の点について明確な洞察が得られます。
- レビューおよび承認のボトルネック: 内部または法務レビューにおいて、常に遅延を引き起こしている正確な段階、部署、または担当者を特定し、リソースの再配分や承認ワークフローの改善に役立てることができます。
- 交渉の非効率性: 交渉サイクル、特に朱書きや改訂の回数を可視化し、交渉が長期化する原因と、それを迅速化する方法を理解します。
- コンプライアンスのギャップ: 特定のコンプライアンスチェックや開示義務など、必須のステップが迂回されたり遅延したりする事例を検出し、規制要件や内部ポリシーへの厳格な遵守を確実にします。
- 自動化タスクと手動タスクの比較: アジロフト内で効率的に自動化されているタスクと、依然として手動での介入に依存しているタスクを区別し、さらなる自動化によって人的労力とエラーを削減する機会を発見します。
- 実行後プロセス: 義務監視、契約変更要求、更新プロセスなど、契約実行後の活動の効率性を分析し、継続的な契約価値の実現を確実にします。
アジロフト契約管理における測定可能な成果の実現
プロセスマイニングから得られる洞察は、アジロフト契約管理における具体的で測定可能な改善へとつながります。以下のような成果が期待できます。
- 契約サイクルタイムの短縮: 契約要求から実行までの時間を大幅に短縮し、収益化の加速と強固なビジネスパートナーシップに貢献します。
- 運用コストの削減: 契約管理にかかる時間とリソースを最小限に抑え、法務、調達、営業チームをより戦略的な業務に集中させることができます。
- コンプライアンス強化とリスク軽減: すべての契約上の義務が履行され、規制要件が遵守されていることを保証し、法的および財務的なリスクを軽減します。
- 契約価値の向上: 交渉戦略を最適化し、タイムリーな更新や変更を確実に行うことで、各契約から得られる価値を最大化します。
- 関係者の満足度向上: 迅速な処理と透明性の向上を提供し、社内部署や外部取引先との関係を改善します。
アジロフト契約プロセス最適化の開始
プロセスマイニングを活用してアジロフトの契約管理を最適化する道のりは、専門的なデータサイエンスの知識を必要としません。データドリブンな洞察力を活用することで、契約のライフサイクルを潜在的な摩擦の原因から、合理化され、効率的で、コンプライアンスに準拠した運用へと変革できます。今日から契約の真のパフォーマンスを明らかにし、ビジネスを前進させるデータに基づいた意思決定を始めましょう。
契約管理のための6つの改善ステップ
テンプレートをダウンロード
実施すること
契約管理プロセスデータ向けに特別に設計されたExcelテンプレートを入手してください。このテンプレートは、Agiloftの契約データを効果的に整理するために必要な構造を提供します。
その重要性
正しいテンプレートを使用することで、データが一貫して構造化され、正確かつ安定した分析が可能になります。これは、実用的なインサイトを特定するために非常に重要です。
期待される成果
Agiloftの契約管理データ向けに調整された、事前フォーマット済みのExcelテンプレートで、入力準備ができています。
提供内容
Agiloftの契約サイクルを可視化し、コスト削減を実現
- Agiloft契約フローのエンドツーエンド可視化
- 特定のレビューおよび承認のボトルネックを特定する
- コンプライアンスリスクと逸脱を特定する
- ドラフト作成から更新までのサイクルタイムを最適化する
想定される成果
契約管理パフォーマンスの向上
Agiloft契約管理向けの当社のプロセスマイニングソリューションは、非効率性やコンプライアンスのギャップを特定し、ワークフローを合理化しリスクを軽減する機会を明らかにします。ここに示された成果は、データドリブンな洞察を活用する組織が実現した一般的な改善例です。
承認サイクルタイムの短縮
審査と承認のワークフローを効率化することで、契約が承認されるまでの総時間を短縮し、取引の迅速な締結に繋げます。
ポリシー遵守の改善
契約がすべての事前定義されたコンプライアンスステップと規制要件を遵守していることを確認し、リスクを最小限に抑え、潜在的な罰則を回避します。
朱書き頻度の減少
過度な契約の朱書きや手戻りの根本原因を特定し、より標準化されたドラフト作成と迅速な一発承認へと導きます。
最適化された交渉フェーズ期間
交渉フェーズのボトルネックを特定し、データドリブンな改善策を実施することで、何度も繰り返される議論に費やす時間を大幅に削減します。
期限内実行率の向上
契約の有効期限と更新日をプロアクティブに管理し、重要なアクションが期限内に実行されるようにし、コストのかかる失効や更新を回避します。
結果は、貴社の契約管理プロセスの詳細、既存のAgiloft設定、およびデータ品質によって異なります。これらの数値は、さまざまな実装で観察された典型的な改善を表しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、実際の契約ライフサイクルを可視化し、レビューや承認におけるボトルネック、一貫性のないコンプライアンスの実践、およびサイクルタイムのばらつきを明らかにします。これにより、過度な朱書きや非効率なリソース配分など、遅延の根本原因を特定するのに役立ちます。このデータドリブンな洞察により、組織はプロセス最適化のための正確な領域を特定できます。
プロセスマイニングは、契約が行うすべてのステップの透明なビューを提供し、実際のプロセス実行を定義されたコンプライアンスルールと比較することを可能にします。これにより、標準作業手順からの逸脱が浮き彫りになり、コンプライアンスステップが見落とされたり回避されたりした事例を特定します。これは、規制および内部ポリシーへの一貫した遵守を確保するためのプロアクティブな対策を可能にします。
はい、契約承認の正確なフローをマッピングすることで、プロセスマイニングは遅延の原因となる特定のステップや決定ポイントを特定します。繰り返し発生する手戻りループ、過負荷状態の承認者、および異なる交渉経路の影響を定量化できます。この情報は、チームがワークフローを再設計し、リソースをより効果的に配分することを可能にし、全体のサイクルタイムを大幅に削減します。
効果的なプロセスマイニングには、主にAgiloftからのイベントログが必要です。これには、ケース識別子としての契約ID、「Contract Drafted」、「Review Initiated」、「Approved」などのアクティビティ名、および各アクティビティのタイムスタンプが含まれます。さらに、部門、契約タイプ、承認者などの関連する属性によって分析を豊かにすることができます。
初期の洞察は、データ抽出が成功し、プロセスマイニングツールへの取り込みが完了してから数週間以内に得られることがよくあります。最初のフェーズでは、「現状」プロセスの発見、主要な逸脱の特定、および明らかなボトルネックの定量化に焦点を当てます。より深い分析と実行可能な推奨事項は、通常1〜3ヶ月以内に続きます。
通常、データはAgiloftのレポート機能、カスタムクエリ、または許可されている場合は直接データベースアクセスを使用して抽出できます。目標は、契約ID、アクティビティ名、タイムスタンプを含む、各行がイベントを表すフラットテーブルを取得することです。Agiloftの設定によっては、複数のテーブルのデータを組み合わせる必要がある場合があります。
全くそんなことはありません。プロセスマイニングは、規模や複雑さに関わらず、契約管理を最適化しようとするあらゆる組織に価値を提供します。大規模組織の方が多くのデータを持っているかもしれませんが、小規模なチームでも契約ワークフローにおけるボトルネックや非効率性について重要な洞察を得ることができます。中核的な利点は、実際のプロセス実行を理解することであり、これは普遍的に適用されます。
契約承認サイクルタイムの短縮、コンプライアンス標準への遵守の向上、契約ステータスに対する可視性の向上など、具体的な改善が期待できます。プロセスマイニングは、手作業の削減、エラーの最小化、リソース配分の最適化に役立ちます。最終的に、これはより効率的で信頼性の高い契約ライフサイクル管理につながります。
イベントログデータを抽出する能力に加え、主な技術的要件は、クラウドベースまたはオンプレミスのプロセスマイニングプラットフォームへのアクセスです。プロセスマイニングツールは抽出されたデータを取り込むことで機能するため、通常、Agiloft側の具体的な技術的統合は必要ありません。データ処理とセキュリティのための標準的なITインフラストラクチャが整備されている必要があります。
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