Workivaの記録から報告まで（R2R）を最適化し、より迅速な期末決算を実現
プロセス非効率は、財務報告サイクルを妨げ、遅延や正確性の課題を引き起こす可能性があります。当社のプラットフォームは、業務全体のボトルネックを特定するのに役立ちます。照合プロセスを効率化できる領域を容易に見つけ出し、期間締め処理を加速することで、効率性とコンプライアンスを向上させます。
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。
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記録から報告まで（R2R）の決算締処理と勘定調整を最適化する理由
記録から報告まで（R2R）の決算締処理と勘定調整プロセスは、財務業務の要であり、企業の正確かつタイムリーな財務諸表作成能力に直接影響を与えます。Workivaのようなプラットフォームは、財務報告やコンプライアンスの様々な側面を大幅に効率化しますが、その基盤となるプロセスには、依然として非効率性、手作業への依存、そして見過ごされがちなボトルネックが潜んでいる可能性があります。決算の遅延や勘定調整の不正確さは、経理部門に負担をかけるだけでなく、報告期限の未達、コンプライアンスリスクの増大、財務データへの信頼性の低下にもつながりかねません。非効率なR2Rサイクルのコストは人件費に留まらず、戦略的な意思決定や投資家との関係にも影響を及ぼします。
記録から報告まで（R2R）の決算締処理と勘定調整の最適化は、単にスピードアップを図るだけでなく、財務報告の信頼性と正確性を高めることを意味します。これには、決算開始から最終完了までの活動の真の流れを理解することが含まれ、データ収集、取引記帳、未払金計上、会社間照合、貸借対照表・損益計算書勘定調整、修正仕訳、最終承認に関連するすべてのステップが含まれます。これらの複雑な一連の作業に対する深い洞察を得ることで、プロセスのどこに問題があるかを正確に特定し、大きな利益をもたらす具体的な改善策を実施することができます。
プロセスマイニングがWorkiva R2R業務をどのように変革するか
プロセスマイニングは、Workiva内での記録から報告まで（R2R）の決算締処理と勘定調整プロセスの実際の実行を詳細に分析し、理解するための強力なデータ駆動型アプローチを提供します。経験的な情報や静的なプロセス図に頼るのではなく、プロセスマイニングはWorkiva環境や統合システムからのイベントログを利用して、各会計期間の決算における完全なジャーニーを再構築します。このエンドツーエンドの視点により、決算が開始された瞬間から財務諸表が承認され、会計期間が完了するまでの全ライフサイクルにおいて、比類ない可視性が得られます。
プロセスマイニングは、ケース識別子となる各会計期間の活動を追跡することで、遅延が発生している特定の領域を正確に特定できます。これにより、「貸借対照表勘定調整開始」や「勘定調整レビュー・承認済み」といった重要な活動の実際のサイクルタイムを分析することができます。特定の活動がどれくらいの頻度で繰り返されているか（手戻りの兆候）、または標準化されたプロセスからの逸脱を特定できます。例えば、「修正仕訳記帳」が「財務諸表作成」の後で頻繁に発生していることを発見するかもしれません。これは、より早期の介入が必要であることを示唆しています。この機能は、迅速な決算を妨げがちな勘定調整および修正仕訳プロセスにおけるボトルネックを特定し、すべてのステップが確立された財務報告基準に準拠していることを確認するために不可欠です。
プロセスマイニングによって特定される主な改善領域
Workivaを活用した記録から報告まで（R2R）の決算締処理と勘定調整プロセスにプロセスマイニングを適用することで、改善の余地があるいくつかの主要な領域が明らかになります。
- 勘定調整の迅速化：最も長い勘定調整サイクルを経験している勘定科目、調整カテゴリ、または特定の部門を特定します。ソースデータの欠落、複数回のレビュー、サポート文書の提出遅延など、遅延の根本原因を明らかにします。この洞察により、これらの重要なステップを合理化し、期末決算の全体的なサイクルタイムを短縮できます。
- 修正仕訳の最適化：修正仕訳のタイミング、頻度、性質を分析します。プロセスマイニングは、サイクル後半で修正が行われているために手戻りが発生しているのか、または特定の種類の修正が常に問題となっているのかを明らかにできます。これにより、事前の管理と、より早期の介入が可能になります。
- レビューおよび承認サイクルの合理化：勘定調整および財務諸表のレビューおよび承認段階におけるボトルネックを正確に特定します。特定のレビューに時間がかかったり、必要以上に多くの関係者が関与したりする理由を理解することで、ワークフローを最適化し、承認サイクルタイムを短縮できます。
- コンプライアンスと監査対応力の強化：実際のプロセスフローを可視化することで、内部統制および規制要件への準拠を確認できます。活動がスキップされたり、順序通りに実行されなかったりするケースを特定し、潜在的なコンプライアンスリスクを警告し、監査証跡を強化します。
期待される成果と測定可能なメリット
Workivaにおける記録から報告まで（R2R）の決算締処理と勘定調整を最適化するためにプロセスマイニングを活用することで、以下のような具体的なメリットが期待できます。
- 財務決算サイクルタイムの短縮：各財務決算の完了にかかる時間を大幅に短縮し、財務諸表の作成を加速し、対応力を向上させます。
- 精度と信頼性の向上：プロセスの早い段階で不正確さの根本原因を特定し対処することで、エラーや決算後調整の必要性を最小限に抑え、より信頼性の高い財務報告書につながります。
- リソース配分の改善：リソースが非効率的に消費されている場所を明確に理解し、人員のより適切な配置と部門間のワークロードの最適化を可能にします。
- コンプライアンスの強化：内部ポリシーおよび外部規制への一貫した準拠を確保し、コンプライアンスリスクを低減し、より強力な監査防御を提供します。
- 可視性とコントロールの向上：記録から報告まで（R2R）のプロセス全体における比類ない透明性を実現し、プロアクティブな管理と継続的なプロセス改善活動を可能にします。
記録から報告まで（R2R）の決算締処理最適化の開始
データ駆動型のアプローチを取り入れ、記録から報告まで（R2R）の決算締処理と勘定調整プロセスを変革しましょう。Workiva内の活動の完全な流れを分析することで、潜在的な非効率性を特定し、ボトルネックを排除し、財務報告のサイクルタイムと精度を大幅に改善できます。より効率的で、準拠性が高く、透明性のある財務決算への道のりを今すぐ始めましょう。
Record to Report - 期間締め処理と照合の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
記録から報告まで（R2R）プロセス用の事前設定済み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、Workivaデータが最適な分析とマッピングのために正しく構造化されていることを保証します。
その重要性
最初から適切なデータ構造を使用することは、正確なプロセスマッピングと、期間締め処理アクティビティにおける有意義な洞察を特定するために不可欠です。
期待される成果
Workiva R2Rデータを入力する準備ができた標準化されたExcelテンプレート。
提供内容
Workivaの期間締め処理と照合をより迅速に実現
- R2Rにおけるボトルネックや遅延を特定
- Workivaでの照合ステップを効率化
- 決算サイクルタイムを短縮する
- 財務報告コンプライアンスを確保する
想定される成果
Workivaを活用した記録から報告まで（R2R）プロセスの卓越性を達成する
これらの成果は、組織がRecord to Reportの期間締め処理および照合プロセスにプロセスマイニングを適用することで実現できる具体的なメリットを示しています。Workivaのデータを活用し、ボトルネックの特定とワークフローの最適化を通じて、財務締め処理の効率向上を実現します。
エンドツーエンドのサイクルタイム短縮
組織は通常、期末決算プロセスの完了に必要な総時間を短縮し、よりタイムリーな財務報告と分析につなげます。
勘定調整後の修正率の低減
勘定調整の品質とデータの一貫性を向上させることで、企業は初回決算後に必要な手動調整の数を大幅に削減し、精度を高めることができます。
法人間のプロセスバリエーションの減少
プロセスマイニングは、締め処理における非標準的な逸脱を特定し排除することで、一貫性を高め、組織全体でのスケールを容易にします。
期限内に完了する期間の増加
組織は、目標日までに財務決算を完了する能力を高め、規制遵守とタイムリーなステークホルダーコミュニケーションを確保します。
重要な承認にかかる時間の短縮
財務諸表および勘定調整のレビューおよび承認段階におけるボトルネックが特定・解決され、最終承認を大幅に迅速化します。
より公平なタスク配分
ユーザーごとの活動量の差異に関する洞察は、より良いリソース配分を可能にし、不均等なワークロード配分によって引き起こされるボトルネックを削減し、従業員満足度を向上させます。
結果は、プロセスの具体的な複雑さとデータの品質によって異なります。ここに提示されている数値は、様々な導入事例で観察された典型的な改善を示しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、実際のプロセス実行データを分析し、ボトルネックの可視化、遅延の根本原因の特定、標準手順からの逸脱の発見を支援します。期間締め処理を客観的かつデータに基づいた視点で捉え、効率化とコンプライアンス改善の領域を明確にします。
Workivaからのイベントログデータを取り込むことで、プロセスマイニングは各会計期間の活動の全シーケンスを再構築します。その後、フローを視覚化し、タスクが予想以上に時間がかかっている場所、手戻りが発生している場所、サイクルタイム延長に最も寄与しているステップを示します。これにより、遅延の原因となっている正確な領域を特定できます。
Record to Reportのプロセスマイニングを実行するには、通常、ケース識別子、アクティビティ名、およびタイムスタンプを含むイベントログが必要です。Workivaの場合、これは財務期間のアクション、照合ステータス、タスクの完了、およびユーザーのインタラクションに関連するデータを抽出することを意味します。ユーザー、コストセンター、ドキュメントIDなどの追加属性は、分析をより豊かにすることができます。
期末決算のサイクルタイム短縮、照合ワークフローの効率化、そして照合後の調整の大幅な削減が期待できます。プロセスマイニングは、複数の事業体間での決算プロセス標準化と、コンプライアンス遵守の向上にも貢献し、最終的にはより迅速で正確な財務諸表作成を実現します。
開始には通常、最初のデータ抽出と接続のフェーズが含まれ、データの可用性と複雑さによって数週間かかることがあります。データがロードされると、最初の洞察とプロセス可視化は迅速に（多くの場合数日以内に）生成されます。より深い分析と実用的な推奨事項は通常、1〜2ヶ月以内に続きます。
はい、プロセスマイニングは、異なる組織単位間でのプロセスにおけるばらつきを明らかにするのに非常に効果的です。複数の事業体間で同様の活動の実行経路を比較することで、標準化が不足している箇所や、ベストプラクティスを導入できる箇所を明確にします。これにより、全社的に一貫性のある効率的な決算処理が保証されます。
主要な技術要件は、Workivaから履歴イベントログデータをCSVやデータベーステーブルなどの構造化された形式で抽出する能力です。このデータには通常、各アクティビティのタイムスタンプ、各財務期間の一意の識別子、およびアクティビティ名が含まれます。統合方法は通常、API接続、直接データベースエクスポート、またはフラットファイルアップロードを伴います。
プロセスマイニングは、既存の履歴データを使用する非侵襲的な分析手法です。これにより、お客様の稼働中のWorkivaシステムや進行中の業務に干渉することはありません。データ抽出は通常、一度限りの設定またはスケジュールされたタスクとして行われ、分析は外部で実施されるため、日々の期間締め処理に支障をきたすことはありません。
プロセスマイニングは、調整に至るプロセスを分析することで、その根本原因を特定します。データの不整合がどこで発生するか、承認が見落とされているか、照合が誤って行われているかを明らかにすることができます。これらの上流の問題に対処することで、費用のかかる照合後調整の必要性を大幅に削減します。
はい、可能です。プロセスマイニングは、理想的なコンプライアンスパスを定義・可視化し、それらのモデルを実際のプロセス実行と自動的に比較することを可能にします。これにより、ステップがスキップされたり、未承認の逸脱が発生したり、必要なコントロールが満たされなかったりしたケースを迅速に特定し、監査のための明確な証拠を提供できます。
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