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Record to Report – 仕訳プロセスを改善する

ブラックラインの仕訳伝票を最適化：6つのステップガイド
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Record to Report – 仕訳プロセスを改善する
課題 (11) 目標 (11) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (5)

ブラックラインの仕訳伝票をR2R効率とコンプライアンスのために最適化する

処理ステップの遅延は、決算に影響を与える可能性があります。弊社のソリューションは、非効率性を特定し、コンプライアンスのギャップを理解し、業務を合理化するお手伝いをします。プロセスを変革し、より迅速で正確な報告を実現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

BlackLineでの「Record to Report – 仕訳プロセス」を最適化する理由

Record to Report (R2R) の仕訳プロセスは、正確な財務報告の基盤です。BlackLineは決算業務の自動化において強力な機能を提供しますが、仕訳ワークフローにおける非効率性は、決算遅延、コンプライアンスリスクの増大、運用コストの高騰を引き起こす可能性があります。遅延したり不正確に処理された仕訳は、貸借対照表の照合から経営報告まで、R2Rサイクル全体に波及します。BlackLine環境におけるこの重要なプロセスの真のパフォーマンスを理解することは、単に決算を迅速化するだけでなく、データの整合性を確保し、規制遵守を維持することにも繋がります。

プロセスマイニングがBlackLine仕訳分析を強化する方法

プロセスマイニングは、BlackLineにおけるRecord to Report（R2R）の仕訳業務を分析するための比類ないアプローチを提供します。手動による観察や静的なフローチャートに頼るのではなく、プロセスマイニングはイベントデータをBlackLineおよび統合されたソースシステムから直接抽出します。これにより、各仕訳が最初に作成されてから最終的な転記と照合に至るまでの、実際のend-to-endのジャーニーを可視化できます。客観的でデータ駆動型のプロセスマップが得られ、仕訳が最も時間を費やしている場所、却下や修正によって引き起こされる隠れた手戻りループ、レビューや承認といった各ステージの真のサイクルタイムを正確に特定できます。BlackLine仕訳プロセスの運用実態へのこの詳細な分析は、仮定に頼るのではなく、実際のパフォーマンスデータに基づいてプロセス最適化の取り組みを進めることを可能にします。

プロセスマイニングで明らかになる主な改善領域

プロセスマイニングを活用することで、BlackLineの仕訳プロセス内のさまざまな問題を具体的に特定し、解決できます。たとえば、常に遅延が発生する特定の仕訳タイプ、過負荷になっている特定の承認者、あるいは証拠書類の扱いに苦慮している部門など、正確なボトルネックを特定することができます。このテクノロジーは、理想的なプロセスからの手戻りや逸脱を明確に示し、仕訳がどのくらいの頻度で却下、修正、再提出されているか、そしてこれらの非効率性の根本原因を明らかにします。さらに、プロセスマイニングは、仕訳が重要な管理ステップを迂回したり、標準的な運用手順から逸脱したりする事例を特定することで、コンプライアンスのギャップを明らかにするのに役立ちます。この詳細な洞察は、BlackLineの自動化機能をさらに活用し、手動ステップを合理化し、最終的にRecord to Reportのサイクルタイムを加速するための機会も特定します。

R2R仕訳プロセス最適化による期待される成果

BlackLineにおけるプロセスマイニングを活用したRecord to Report – 仕訳プロセスの最適化は、具体的で測定可能なメリットをもたらします。end-to-endの仕訳処理時間の短縮により、決算期間の大幅な短縮が期待できます。エラーや手戻りが最小限に抑えられることで精度が向上し、より信頼性の高い財務諸表につながります。社内ポリシーと外部規制への厳格な遵守が確保されるため、コンプライアンスが強化されます。手作業の削減、遅延の減少、リソース配分の最適化を通じて、運用コストが削減されます。最終的に、財務チームはデータ駆動型インサイトを得て、継続的なプロセス改善を実現し、効率性の文化を育み、戦略的意思決定のための強固な基盤を築くことができます。

仕訳プロセス最適化の開始

BlackLineでのRecord to Report – 仕訳プロセスの最適化の取り組みは、広範なプロセスマイニングの専門知識を必要としません。構造化されたアプローチを活用することで、現在の業務に関する貴重なインサイトを迅速に得ることができます。BlackLineの仕訳データに焦点を当て、イベントログを抽出し、プロセスマイニング技術を適用して実際のプロセスを可視化し分析することから始めましょう。得られたインサイトは、Record to Report – 仕訳プロセスを改善し、Record to Report – 仕訳サイクルタイムを短縮するための明確なロードマップを提供し、決算業務を変革します。より効率的で、コンプライアンスに準拠し、正確なR2Rサイクルに向けて、今日から最初の一歩を踏み出しましょう。

決算報告プロセス - 仕訳伝票 仕訳処理 財務完了 会計業務 コンプライアンス管理 一般会計 経理`チーム` レポーティング精度

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

多くの仕訳が承認キューで長時間滞留し、Record to Reportサイクルの速度と正確性に直接影響を与えています。これらの遅延は決算期限を押し上げ、報告の遅れやタイムリーな意思決定の機会損失につながる可能性があります。これらの停滞の累積的な影響は、財務業務を著しく阻害し、監査リスクを高める可能性があります。
ProcessMindは、仕訳がどこで滞留しているかを正確に明らかにし、遅延を引き起こしている特定の承認者や承認段階を特定します。「レビューのために仕訳提出済み」と「仕訳承認済み」の活動、および「承認者」を分析することで、ProcessMindはボトルネックを可視化し、その影響を定量化し、BlackLineにおけるターゲットを絞った改善を可能にします。

仕訳の却下率が高いことは、作成またはレビュープロセスに根本的な問題があることを示しており、財務チームにとって大幅な手戻りが発生します。却下されるたびに、修正、再提出、再承認に追加の時間が費やされ、Record to Reportサイクルが長期化し、貴重なリソースが消費されます。この非効率性は、従業員の士気に影響を与え、重要な分析から注意をそらす可能性があります。
ProcessMindは、「仕訳却下」および「仕訳修正および再提出」活動を含むすべてのパスをマッピングし、却下の量と頻度を定量化します。特定のユーザー、仕訳タイプ、欠落した属性など、一般的な根本原因を特定し、組織がBlackLineでターゲットを絞ったトレーニングやプロセス変更を実施してエラーを削減できるようにします。

仕訳伝票が決算報告プロセスを通過するのにかかる時間は大きく異なるため、決算業務の予測やワークロードの効果的な管理が困難です。このばらつきは不確実性を生み、リソース配分を複雑にし、土壇場での突貫作業や遅延につながり、財務報告全体の予測可能性と正確性に影響を与えます。
プロセスマインドは、各「仕訳伝票ID」の作成から転記までの完全なライフサイクルを分析し、異なる「仕訳伝票タイプ」や「会社コード」におけるサイクルタイムの著しいばらつきを浮き彫りにします。経路と期間を比較することで、ばらつきをもたらすアクティビティやゲートウェイを特定し、ブラックラインのワークフローを標準化および最適化するためのデータに基づいたインサイトを提供します。

同じ種類または同じ部門からの仕訳が、承認および転記プロセスにおいて、異なる、しばしば非公式な経路をたどることがあります。この標準化の欠如は、非効率性、エラーの可能性の増加につながり、Record to Report機能内でのコンプライアンスの徹底や業務のスケーリングを困難にします。また、知識移転やトレーニングの妨げにもなります。
ProcessMindは、仕訳のすべての実際のプロセスバリアントを視覚的に明らかにし、それらを理想的または期待されるパスと比較します。「典型的な活動」のシーケンスを分析することで、逸脱を特定し、その頻度と影響を定量化します。これにより、チームはBlackLineで標準化されたワークフローを統合、簡素化、および強制し、より高い効率性と統制を実現できます。

仕訳が完全に承認された後でも、正式に元帳に転記されるまでにかなりの遅延が発生することがよくあります。このラグは、承認ステータスと実際の財務記録との間に乖離を生み出し、リアルタイムの可視性、財務の正確性、およびRecord to Reportサイクルのタイムリーな完了に影響を与えます。これはまた、照合の課題にもつながる可能性があります。
ProcessMindは、「仕訳承認」活動と「仕訳転記」活動の間の時間を追跡し、最大の遅延が発生している場所や、「元帳」や「ソースシステム」などのどの属性がこれらの遅延に関連しているかを特定します。この分析は、BlackLineにおける承認から転記への移行を最適化し、より円滑な業務を確保するのに役立ちます。

財務チームは、仕訳が転記された後、多くの場合、初期エラーや変更のために手動で修正や逆仕訳を行うことにかなりの時間を費やします。この反応的な作業はコストがかかり、エラーが発生しやすく、より戦略的な活動からリソースをそらし、運用費を増加させ、Record to Reportプロセスにおける財務諸表の最終化を遅らせます。
ProcessMindは、「仕訳逆仕訳処理済み」活動やその他の転記後調整の頻度と性質を特定します。これらを先行する活動や「作成者」または「仕訳タイプ」などの属性と関連付けることで、これらのエラーの根本原因を明らかにし、BlackLineにおける上流の精度を向上させるためのプロアクティブな措置を可能にします。

一部の個人やチームは仕訳伝票のレビューおよび承認業務で常に過負荷状態にあり、一方で他のチームには余裕がある場合があります。この不均衡は、燃え尽き症候群、処理速度のばらつき、および決算報告サイクルの重要な段階でのボトルネックにつながります。これは人材の最適活用を妨げ、ブラックラインにおけるチーム全体の効率に影響を与えます。
プロセスマインドは、「レビュー申請済み仕訳伝票」および「承認済み仕訳伝票」アクティビティの「作成ユーザー」および「承認ユーザー」全体にわたる分布を分析します。これにより、ワークロード配分を定量化し、過剰利用または未利用のリソースを特定することで、管理者はタスクを再配分し、仕訳伝票処理のスループットを向上させることができます。

仕訳伝票処理において確立された標準作業手順または規制ガイドラインからの未特定な逸脱は、組織を重大なコンプライアンスリスクにさらします。これらの未承認のショートカットやバリエーションは、特に厳しく規制された決算報告環境において、監査指摘事項、罰金、および風評被害につながる可能性があります。
プロセスマインドは、実際の仕訳伝票のプロセスフローを事前定義された準拠モデルまたは予想される経路と自動的に比較します。必須レビュー手順のスキップや不正な「仕訳伝票転記済み」アクションなど、すべての逸脱箇所を浮き彫りにし、明確な監査証跡を提供し、ブラックライン内でのコンプライアンスの実施を可能にします。

仕訳が転記された後、タイムリーに照合されないことがあり、これが決算プロセスを複雑にし、不一致のリスクを高めるバックログを生み出します。照合の遅延は、潜在的なエラーがより長く検出されずに放置されることを意味し、調査と解決により多くの労力を必要とするため、BlackLineにおけるRecord to Reportサイクル全体を長期化させます。
ProcessMindは、「仕訳転記済み」と「仕訳照合済み」活動の間の経過時間を追跡します。これにより、特定の仕訳、勘定、または期間が常に照合の遅延を経験していることを特定し、財務チームが決算を加速するための根本原因を優先し対処するのに役立ちます。

関係者はしばしば、決算報告プロセスにおける仕訳伝票の現在のステータスと進捗状況についてリアルタイムの可視性を欠いています。この不透明さは、頻繁な問い合わせ、潜在的な遅延に事前に対処できないこと、および重要な財務業務に対する一般的な管理不足につながります。「この仕訳伝票はどこにあるのか？」といった単純な質問に答えることさえ難しくなります。
プロセスマインドは、すべての「仕訳伝票ID」ライフサイクルのエンドツーエンドの視覚マップを提供し、すべての「主要なアクティビティ」とそのシーケンスを示します。これにより、ユーザーは仕訳をリアルタイムで追跡し、現在の段階を理解し、ブラックラインのワークフローのどこにいるかを正確に特定でき、不確実性を明確な業務インサイトに変革します。

仕訳は、十分または完全な証拠書類なしで提出されることが頻繁にあり、レビュアーが不足情報を要求することで遅延が発生します。これにより、やり取りの往復が生じ、承認サイクルが長期化し、監査証跡が弱まることでコンプライアンスリスクが増大し、Record to Reportプロセスの効率と整合性に直接影響を与えます。
ProcessMindは、一定期間内に「レビューのために仕訳提出済み」が、対応する「証拠書類添付済み」活動なしで発生した場合、または文書の欠落のために「仕訳却下済み」イベントが頻繁に続く場合を特定できます。これにより、BlackLineで文書要件を強化すべき点が浮き彫りになります。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

仕訳伝票の承認を加速することは、効率的な月次決算にとって不可欠であり、決算報告サイクルに直接影響を与えます。この目標は、仕訳が承認キューで費やす時間を劇的に短縮し、より迅速な財務報告とブラックライン内での運用上のボトルネック削減につながることを目指しています。これは、すべての仕訳伝票の平均承認期間を測定可能に削減することを意味します。プロセスマインドは、承認ワークフローにおける特定のボトルネックを特定し、遅延を引き起こしているユーザーやグループを識別し、標準承認経路からの逸脱を浮き彫りにすることができます。仕訳伝票IDの視点から分析することで、プロセスがどこで停滞しているかを明らかにし、ワークフロー自動化やリソースの再配分などのターゲットを絞った改善により、20〜30%の承認サイクル短縮を実現できます。

仕訳の却下率が高いことは、非効率性と手戻りを意味し、Record to Reportプロセスにおいて貴重な時間とリソースを消費します。この目標を達成することは、修正のために差し戻される仕訳の数を最小限に抑えることであり、BlackLine内のスループットを直接改善し、エラーを削減し、データ品質を高めます。これにより、より円滑な決算と決算後の修正の減少につながります。ProcessMindは、一般的なエラー、文書の欠落パターン、または却下傾向が高い特定の承認者など、却下の根本原因を特定できます。Journal Entry IDと関連する活動を分析することで、仕訳が却下される理由についての洞察を提供し、プロセスオーナーがターゲットを絞ったトレーニングを実施したり、提出ガイドラインを改善したり、初期レビュー手順を強化したりして、却下を15～25%削減できるようにします。

類似の仕訳伝票における非標準的な処理経路は、決算報告プロセス内での矛盾、コンプライアンスリスク、および予測不能なサイクルタイムにつながる可能性があります。標準化を達成するには、同じ種類の仕訳が事前定義された最適なワークフローに従うことを確実にし、ばらつきを減らし、ブラックラインにおける運用上の予測可能性を向上させることを意味します。これにより、より高度な管理と監査可能性が促進されます。プロセスマインドは、すべての実際の仕訳伝票経路を視覚的にマッピングし、理想的なプロセスモデルと対比します。仕訳伝票IDの視点を活用することで、逸脱が発生している箇所を特定し、時間とリソースへの影響を定量化します。この可視性により、ベストプラクティスの実施、ワークフロー自動化の機会の特定が可能になり、80～90%の仕訳が標準作業手順に準拠することを保証します。

仕訳は、承認されれば、財務の正確性とタイムリーなRecord to Reportサイクルを確保するために迅速に転記されるべきです。承認と転記の間の遅延は、財務諸表を歪め、BlackLineでの決算プロセスを長期化させる可能性があります。この目標は、待機時間を大幅に短縮し、財務データが可能な限り早く元帳に反映されるようにすることに焦点を当てています。ProcessMindは、各Journal Entry IDについて「仕訳承認済み」活動と「仕訳転記済み」活動の間の時間差を正確に測定します。これにより、これらの遅延の原因がシステム``キュー、手動ボトルネック、またはリソースの利用可能性に起因するものかどうかを明らかにできます。これらの特定の遅延を特定することで、ProcessMindは組織がハンドオフを合理化し、承認後の待機時間を30～40%削減することを可能にします。

仕訳が転記された後の頻繁な手動調整は、上流のエラーやプロセス欠陥を示しており、不必要な手戻りを生み出し、Record to Reportサイクルの正確性に影響を与えます。この目標は、「初回から正確」な処理を達成し、転記前に仕訳が正確かつ完全であることを保証し、BlackLineにおけるその後の修正の必要性を排除することを目指します。ProcessMindは、Journal Entry IDの全ライフサイクルを追跡し、「仕訳逆仕訳処理済み」または類似の活動が転記後に発生する事例を特定できます。これらの調整を先行する活動や属性と関連付けることで、ProcessMindは特定の失敗点や一般的なデータ入力``エラーを明らかにし、手動調整を50%以上削減するためのターゲットを絞った介入を可能にします。

すべての仕訳活動が社内ポリシーおよび外部規制に準拠していることを確認することは、Record to Reportプロセスにおける財務の整合性と監査対応能力にとって最も重要です。この目標は、コンプライアンス違反につながる可能性のあるプロセス逸脱を特定し、軽減することに焦点を当て、BlackLineにおける統制を強化し、リスクエクスポージャーを低減します。ProcessMindは、Journal Entry IDを使用して、定義されたコンプライアンスルールと内部統制に対する実際の仕訳パスのX線ビューを提供します。活動がスキップされたり、順序が狂って実行されたり、必要な文書が不足している事例を自動的にフラグ付けします。この機能により、コンプライアンスギャップのプロアクティブな特定とプロセス実施が可能になり、規制および内部ガイドラインへの95%以上の遵守を保証します。

チームメンバー間のワークロードの不均衡は、ボトルネック、燃え尽き症候群、仕訳処理の遅延につながり、Record to Report全体の効率に悪影響を与えます。この目標は、処理負担のバランスを取り、BlackLineの業務において一貫したスループットを維持し、ピーク時のストレスを軽減するためにリソースが効果的に利用されることを保証することを目指します。ProcessMindは、各Journal Entry IDの「Created By User」および「Approved By User」属性と活動期間を分析し、個人およびチームのワークロードパターンを可視化します。これにより、常に過負荷状態にある、または十分に活用されていないユーザーを特定し、タスクの再配分やターゲットを絞ったトレーニングの機会を明らかにします。これにより、より公平な配分につながり、チームの生産性を10～15%向上させます。

仕訳伝票の照合が遅延または長期化すると、月次決算サイクルが長引き、重要なインサイトを遅らせ、決算報告プロセスの適時性に影響を与えます。この目標は、照合プロセスを効率化し、仕訳が効率的に照合および検証されることを確実にすることで、ブラックラインにおける全体的な月次決算を加速することに焦点を当てています。プロセスマインドは、各仕訳伝票IDの「仕訳伝票照合済み」アクティビティを追跡し、転記から照合までの期間を測定します。これにより、特定の仕訳タイプ、勘定科目、または照合に時間がかかる期間など、遅延の原因となるパターンを特定できます。これらの非効率性を特定することで、プロセスマインドは照合ワークフローの最適化を支援し、決算サイクルを数日間短縮できる可能性があります。

仕訳伝票の処理期間が予測不能であるため、決算報告プロセス内での月次決算のタイムライン予測やリソースの効果的な管理が困難になります。この目標は、エンドツーエンドの処理時間のばらつきを減らし、ブラックライン運用におけるより信頼性の高い計画と一貫したパフォーマンスを可能にすることを目指しています。これにより、財務報告スケジュールに大きな確実性をもたらします。プロセスマインドは、各仕訳伝票IDの作成から転記または照合までの完全なジャーニーを分析し、平均サイクルタイムとばらつきのあるサイクルタイムを計算します。これにより、頻繁な却下や長い待機時間など、ばらつきをもたらす特定のアクティビティや経路を特定します。このインサイトは、サイクルタイムの偏差を20%以上削減できるプロセス改善を可能にし、より予測可能な結果につながります。

不透明な仕訳プロセスは、仕訳のリアルタイムステータスの把握を困難にし、問い合わせへの対応遅延やRecord to Reportサイクルにおける関係者の可視性の欠如につながります。この目標は、仕訳のライフサイクルにおけるあらゆる段階に明確なリアルタイムの洞察を提供し、BlackLine内のコミュニケーションとアカウンタビリティを改善することを目指します。ProcessMindは、すべてのJournal Entry IDについて、実際の仕訳プロセスの完全なビジュアルマップを提供します。これにより、ユーザーはあらゆる仕訳の現在のステータス、責任者、経過時間を追跡でき、不確実性や手動でのステータス更新の必要性を排除します。この透明性の向上は、より良い意思決定を可能にし、ステータス照会に費やす時間を15～20%削減します。

不足または不完全な証拠書類は、仕訳承認プロセスにおける遅延と却下の一般的な原因であり、Record to Reportサイクルの効率に直接影響を与えます。この目標は、必要なすべての書類がプロセスの早い段階で添付され、検証されることを確実にすることで、承認を合理化し、BlackLineでの手戻りを削減することに焦点を当てています。ProcessMindは、「レビューのために仕訳提出済み」または「仕訳レビュー済み」活動で、「証拠書類添付済み」の欠如により滞留する仕訳を特定できます。これを却下パターンと関連付けることで、文書がいつ、なぜ不足しているのかを明らかにします。この洞察により、より厳格な提出前チェックや自動リマインダーの実装が可能になり、文書の完全性を25%向上させます。

決算報告プロセスにおける仕訳伝票改善の6ステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実行
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施すること

BlackLine仕訳データ用に調整された、事前設定済みのExcelテンプレートをダウンロードしてください。このテンプレートは、プロセス分析に必要な正確な構造を提供します。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
その重要性

適切なデータ構造を最初から使用することで、正確で効率的な分析が保証されます。これにより手戻りが防止され、すべての重要なプロセス情報が確実に捕捉されます。

期待される成果

BlackLineからの仕訳データ用に特別にフォーマットされた、すぐに使えるExcelテンプレートです。

あなたのインサイト

BlackLine仕訳の主要なインサイトを発見する

プロセスマインドは、ブラックラインの仕訳伝票の真の道のりを明らかにし、明確な可視化と重要なインサイトを提供します。お客様のR2Rプロセスがどこで滞っているかを理解し、迅速な改善の機会を特定してください。
  • 実際の仕訳伝票プロセスフローを可視化する
  • BlackLineにおける`ボトルネック`と遅延を特定する
  • R2R業務におけるコンプライアンスリスクを明らかにする
  • 決算サイクルを加速する
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

想定される成果

仕訳伝票管理における具体的な改善

ブラックラインのデータを活用したお客様の仕訳伝票プロセス分析により、最適化の明確な機会が明らかになります。これらの成果は、データに基づいたインサイトを通じて決算報告業務を効率化することで得られる実用的なメリットを浮き彫りにします。

0 %
承認の迅速化

承認リードタイムの平均短縮率

プロセスマイニングは承認ワークフローにおけるボトルネックを特定し、迅速な承認と月次決算における遅延の削減につながります。
0 %
却下率の低減

仕訳却下数の削減

却下の根本原因を特定することで、組織はデータ品質と提出精度を向上させ、手戻りや手作業を大幅に削減できます。
0 %
コンプライアンスの向上

プロセス適合性の向上

プロセスマイニングは標準作業手順の実施を支援し、仕訳伝票が正しい経路をたどることを確実にすることで、監査対応能力と規制遵守を強化します。
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修正の削減

転記後修正の削減

転記後修正の原因を理解することで、事前の修正が可能になり、精度を向上させ、費用と時間のかかる取り消しの必要性を減らすことができます。
0 %
サイクルタイム短縮

作成から転記までの平均削減時間

仕訳プロセス全体でボトルネックを特定し排除することで、開始から最終転記までの時間を大幅に短縮し、効率を向上させます。

結果は、プロセスの複雑さ、既存のシステム設定、およびデータ品質によって異なります。ここに提示された改善は、さまざまなクライアント導入事例で観察された典型的な強化を表しています。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ： プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

単一の仕訳伝票の一意の識別子であり、そのライフサイクルを追跡するための主要なケース識別子。

その重要性

これは基本的なケース識別子であり、単一の仕訳伝票の完全なライフサイクルを追跡し、そのパフォーマンスを分析することを可能にします。

仕訳伝票プロセスのある時点で発生した特定のビジネスイベントの名前。

その重要性

プロセスのステップを定義するものであり、プロセスマップの可視化、フローの分析、逸脱やボトルネックの特定に不可欠です。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した正確なタイムスタンプです。

その重要性

このタイムスタンプは、サイクルタイムやボトルネック分析を含むすべてのパフォーマンス指標の基盤であり、プロセスの時系列再構築を可能にします。

アクティビティを実行したユーザー名またはID。

その重要性

ワークロード分析、チームメンバー間のパフォーマンス比較を可能にし、リソース関連のボトルネックやトレーニングニーズの特定に役立ちます。

標準、経常、振替などの仕訳伝票の分類。

その重要性

セグメント化された分析により、異なる種類の仕訳が異なる経路をたどるのか、あるいは異なるパフォーマンス特性を持つのかを理解できます。

仕訳伝票が作成される法人または会社の一意の識別子。

その重要性

異なる法務エンティティや事業部門間でのパフォーマンス比較とプロセス標準化の取り組みを可能にします。

仕訳伝票の総金額で、通常は借方の合計。

その重要性

財務上のコンテキストを提供し、重要性に基づいて分析を可能にします。例えば、高価値の仕訳を優先したり、価値ベースのプロセス逸脱を特定したりします。

「処理中」、「承認済み」、「転記済み」などの仕訳伝票のライフサイクルにおける現在のステータス。

その重要性

仕訳の現在のステータスのスナップショットを提供し、バックログ分析や作業中（WIP）の理解に役立ちます。

仕訳伝票が却下された際にレビュー担当者から提供される理由。

その重要性

プロセス手戻りの根本原因分析に不可欠であり、仕訳が却下される理由を特定し、ターゲットを絞った改善を可能にするのに役立ちます。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

このアクティビティは、仕訳伝票ケースの開始を示します。ユーザーがブラックラインで新しい仕訳伝票レコードを作成し、一意の仕訳伝票IDが生成され、作成タイムスタンプとユーザーが記録されたときに捕捉されます。

その重要性

これはプロセスの主要な開始イベントです。このアクティビティから他のアクティビティまでの時間を分析することで、総プロセスサイクルタイムが明らかになり、ワークフローの非常に早い段階での遅延を特定するのに役立ちます。

このアクティビティは、起票者が仕訳伝票を正式にレビューおよび承認ワークフローに提出したときに発生します。これは通常、「準備中」から「提出済み」へのステータス変更として、タイムスタンプとともに捕捉されます。

その重要性

これは準備段階の終了と承認サイクルの開始を示します。準備段階と承認段階の両方の期間を測定するための主要なマイルストーンです。

このアクティビティは、レビュー担当者または承認者による仕訳伝票の却下を示します。ユーザーが「却下」アクションを実行し、仕訳のステータスが「却下済み」に更新され、監査ログに記録されたときに捕捉されます。

その重要性

これは、手戻り、品質問題、トレーニングニーズを特定するための重要なアクティビティです。却下頻度、理由、およびその後の手戻りループを分析することは、プロセス改善とサイクルタイム短縮の鍵となります。

このアクティビティは、仕訳伝票が必要なすべてのレビューおよび承認ステップを通過したことを示します。最終承認者が仕訳を承認し、「承認済み」へのステータス変更がトリガーされたときに捕捉されます。

その重要性

これは承認プロセスを締めくくる主要なマイルストーンです。「仕訳伝票提出済み」からこのイベントまでの時間は「承認サイクルタイム」であり、ワークフロー効率を測定する重要なKPIです。

承認済み仕訳伝票が総勘定元帳に正式に記録される時点を表します。これは多くの場合、ブラックラインでの明示的なアクションであり、その後に仕訳ステータスが「転記済み」に更新されます。

その重要性

これは重要なマイルストーンであり、多くの場合、プロセスの運用上の最終段階と見なされます。「仕訳伝票承認済み」からこのアクティビティまでの遅延時間は、承認後の効率を示す重要な指標です。

仕訳が最終化され認定された勘定調整に含まれる、ライフサイクルの完了を示します。BlackLineでは、これはこの仕訳を含む調整の認証に対応します。

その重要性

このアクティビティは、エンドツーエンドプロセスの最終終点として機能します。「仕訳伝票転記済み」から「照合済み」までの時間は、決算業務における勘定照合部分の効率を測定します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、ブラックラインにおける仕訳伝票の作成から転記までの実際の流れを可視化します。遅い承認や頻繁な却下などのボトルネックを浮き彫りにし、標準外の経路を特定し、遅延の根本原因を明らかにします。これにより、どこで効率を向上させ、コンプライアンスを改善できるかを理解するのに役立ちます。

承認経路と期間を分析することで、プロセスマイニングは遅延を引き起こしている段階や個人を正確に特定します。ワークロードの偏りや、常に遅い特定の承認ステップを明らかにすることができます。このデータにより、承認プロセスを合理化し、サイクルタイムを短縮するための的を絞った介入が可能になります。

主に、仕訳伝票が経る各ステップを詳細に記述したイベントログが必要です。これには、仕訳伝票ID、アクティビティ名、アクティビティのタイムスタンプ、およびそれを実行するリソースまたはユーザーが含まれます。仕訳タイプ、金額、ステータスなどの追加属性は分析を豊かにすることができます。このデータは通常、ブラックラインの監査証跡またはトランザクションログから抽出されます。

初期セットアップとデータ抽出には、データの可用性と複雑さによって数日から数週間かかる場合があります。データが準備されると、プロセス図やボトルネック特定などの初期インサイトは、多くの場合数日以内に生成できます。より深い分析と根本原因調査はこの初期段階に続きます。

もちろんです。プロセスマイニングは、仕訳プロセスのあらゆるバリエーションを可視化し、理想的または意図されたパスからの逸脱を明らかにします。これにより、標準外のルートがどこで、なぜ発生するのかが明確になり、これらの不整合に対処することができます。結果として、ベストプラクティスを徹底し、プロセスの予測可能性とコンプライアンスを向上させることが可能です。

仕訳伝票承認時間の短縮、却下率の低下、転記後調整の削減など、定量的な改善が期待できます。コンプライアンス遵守の向上やワークロード配分の改善も一般的な結果です。最終的に、プロセスマイニングは、より効率的で透明性が高く、予測可能な決算報告サイクルをもたらします。

初期データエンジニアリングには技術的なスキルが必要な場合もありますが、最新のプロセスマイニングツールはますますユーザーフレンドリーになっています。多くのプラットフォームは、ブラックラインなどの一般的なシステム向けにコネクタを提供しており、データ抽出を簡素化しています。これにより、ビジネスユーザーは最小限の技術トレーニングでプロセスを探索・分析できるようになります。

はい、可能です。プロセスマイニングは、転記後調整に頻繁につながる特定の仕訳伝票タイプやプロセスステップを特定できます。先行するアクティビティと根本原因を分析することで、上流の問題を特定して修正し、後での手動修正の必要性を大幅に削減するのに役立ちます。

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