ビジネスプロセスの改善

プロセス最適化の6ステップガイド
ビジネスプロセスの改善
プロセス: 汎用プロセス
システム: 汎用システム

あらゆる業務プロセスからインサイトを引き出す

どのビジネスプロセスにも、まだ見ぬ非効率性が潜んでいます。ProcessMindは、使用システムに関わらず、ボトルネックの特定、手戻りの排除、そして引き継ぎの効率化を支援します。データに基づいたアプローチで、最大の効果をもたらす改善点に注力できます。

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。

詳細な説明を表示

プロセスマイニングは、貴社の運用データを、ビジネスプロセスが実際にどのように機能しているかについての実行可能な洞察へと変換します。SAP、Oracle、Salesforce、あるいはその他のあらゆるシステムをご利用の場合でも、ProcessMindは全体像を把握するお手伝いをします。

すべてのビジネスプロセスは、システム内にデジタルフットプリントを残します。ProcessMindはこれらのフットプリントを分析し、貴社の組織内の実際の作業の流れ(理想ではなく、現実の動作)を明らかにします。この可視性が、意味のある改善の基盤となります。

ProcessMindを活用することで、ケースがどこで滞留しているのか、なぜ特定のプロセスが他のプロセスよりも時間がかかるのか、そして非効率性の根本原因を発見することができます。本プラットフォームはあらゆるソースシステムに対応しており、すでにお持ちのデータで簡単に開始できます。

貴社のプロセスを明確に可視化する準備はできていますか?開始するにはデータテンプレートをダウンロードするか、詳細なデータ抽出手順についてはシステム固有のガイドをご覧ください。

プロセスマイニング 業務プロセス プロセス最適化 ワークフロー分析 継続的な改善 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

影響を与えている課題を特定する

組織内で作業が実際にどのように流れているかを明確に把握できなければ、どこに改善が必要かを特定することは不可能です。プロセスは多くの場合、複数のシステムや部署にまたがっており、全体像を把握するのが困難です。

ProcessMindは、あらゆるソースシステムからのイベントを接続することで、プロセスの統合ビューを作成します。これにより、ケースが組織内をどのように移動するかを完全に可視化し、そうでなければ隠れたままになるパターンやバリエーションを明らかにします。

プロセス内で作業が滞る箇所は頻繁に発生しますが、適切な分析がなければ、それらのボトルネックは見過ごされがちです。チームは、引き継ぎや承認プロセスが引き起こす遅延がプロセス全体に波及していることに気づいていないかもしれません。

ProcessMindは、ケースがどの工程で最も長く待機しているかを自動的に特定し、ボトルネックの原因となっている具体的なアクティビティやその間の移行点を明確にします。このデータに基づいたアプローチにより、最大の効果が得られる改善活動に注力できるようになります。

プロセスが設計されたパスに従わない場合、多くの場合、トレーニング、システム設計、または注意が必要な例外的な状況に問題があることを示しています。アクティビティが繰り返される手戻りループは、時間とリソースを無駄にします。

ProcessMindは、プロセス内のすべてのバリエーションを明らかにし、作業が理想的なパスとどのように異なるかを正確に示します。手戻りが発生する場所とその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を標準化できます。

プロセスの中には迅速に完了するケースもあれば、はるかに時間を要するものもあります。この一貫性のなさは、現実的な期待値を設定することを困難にし、顧客満足度や業務効率に影響を与える根本的な問題を示唆していることがよくあります。

ProcessMindは、プロセス全体のサイクルタイム分布を分析し、迅速なケースが成功する理由や、遅延するケースが直面する課題を理解するのに役立ちます。この洞察により、ばらつきを減らし、予測可能性を向上させることができます。

チーム間やシステム間の手動による引き継ぎは、作業が次工程で処理されるのを待つ時間が生じ、しばしば遅延を引き起こします。実際の作業活動は迅速に完了しても、こうした待ち時間が全体のサイクルタイムを大幅に占めることがあります。

ProcessMindは、アクティビティ間の時間を測定し、ケースが最も長く滞留する箇所を明確にします。この可視化により、自動化または効率化できる引き継ぎを特定し、プロセス全体の期間を短縮するのに役立ちます。

規制要件では、特定のプロセスステップが特定の順序で実行されることが義務付けられている場合が多くあります。体系的な監視がなければ、コンプライアンス違反のケースは見過ごされ、監査リスクや潜在的な罰則につながる可能性があります。

ProcessMindは、定義されたプロセスルールに照らしてすべてのケースをチェックし、逸脱やコンプライアンス違反を自動的に検出します。この継続的な監視により、問題を早期に発見し、常に監査に対応できる状態を維持できます。

チーム内でどのように作業が分散されているかを理解することは、効果的なリソース計画に不可欠です。データがなければ、ワークロードがバランスしているか、一部のチームメンバーが過負荷で、他のメンバーが十分に活用されていないかを把握することは困難です。

ProcessMindは、誰がどのような作業をどれくらいの時間で行っているかを見える化し、データに基づいたリソース配分決定を可能にします。これにより、ワークロードのバランスを取り、トレーニングの必要性を特定するのに役立ちます。

プロセス改善の取り組みは、成功を測る明確な指標に欠けることがよくあります。ベースラインと継続的な測定がなければ、変更が実際に効果をもたらしているかを判断することは不可能です。

ProcessMindは、改善活動の影響を定量化するために、主要な指標を経時的に追跡し、前後比較を提供します。この証拠に基づいたアプローチにより、目標達成に向けた継続的な進捗が保証されます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

組織内で業務がどのように流れているかを包括的に把握できます。完全なプロセスの透明性とは、手順書に記載された理想的な流れだけでなく、あらゆる変動、引き継ぎ、遅延を可視化することです。

ProcessMindはイベントデータから実際のプロセスを可視化し、これまで気づかなかった改善機会を客観的に明らかにします。この透明性が、あらゆる改善の基盤となります。

サイクルタイムが短縮されることで、顧客への迅速な提供とリソースの効率的な活用が可能になります。サイクルタイムを削減するには、総所要時間を長くしている主な活動や遅延を特定し、取り除く必要があります。

ProcessMindは、サイクルタイムをその構成要素(実作業時間と待機時間)に分解し、削減のための最大の機会を特定します。このターゲットを絞ったアプローチにより、広範な改善努力よりも迅速な結果が得られます。

手戻りは時間とリソースを浪費し、アクティビティを複数回実行することになります。手戻りをなくすことは効率を高め、初回で正確に完了することでエラーが減少するため、品質の向上にもつながります。

ProcessMindはプロセス内の手戻りループを特定し、どのアクティビティが、なぜ繰り返されているのかを示します。根本原因に対処することで、手戻り率を減らし、初回完了率を向上させることができます。

プロセスのバリエーションは、一部の経路が他の経路よりも優れていることを示すことが多いです。最も効率的なバリエーションを標準化することで、サイクルタイムが短縮され、品質が向上し、トレーニングが容易になります。

ProcessMindは、さまざまなプロセスバリアントを比較し、どの経路が最良の結果につながるかを特定します。この洞察は、組織全体でベストプラクティスを定義し、徹底するのに役立ちます。

過労やボトルネックなしに需要に対応するには、バランスの取れたワークロードと効率的なリソース配分が不可欠です。ProcessMindは、リソース間の作業配分を分析し、不均衡を特定して配分を最適化。生産性と従業員満足度の向上を支援します。

多くのプロセスにおいて、コンプライアンス要件への対応は必須です。体系的な監視により、すべてのケースが所定の手順に従っていることを保証し、逸脱は早期に発見されます。

ProcessMindは、すべてのケースをコンプライアンスルールと照合してチェックし、継続的な保証と監査証跡を提供します。このプロアクティブなアプローチにより、コンプライアンスリスクを低減し、監査を簡素化できます。

一過性の改善プロジェクトでは、効果は限定的です。持続可能な成果には、継続的な測定と最適化が必要であり、継続的改善の文化を醸成することが重要です。

ProcessMindは、継続的改善に必要な指標と可視性を提供し、進捗の追跡、新たな機会の特定、そして時間の経過とともに勢いを維持することを容易にします。

手作業による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ためには、まず現在のプロセスを理解する必要があります。大量に繰り返し発生するアクティビティを特定することで、最適な自動化の機会が見つかります。

ProcessMindは、手作業のアクティビティとその頻度を明確にし、自動化投資のビジネスケース構築を支援します。これにより、最大の効果を得るために適切なものを自動化できます。

プロセス卓越性への6つのステップ

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データ接続

実施すること

データテンプレートまたは抽出ガイドを使用し、ソースシステムからイベントデータをエクスポートしてください。

その重要性

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を行うための基盤となります。

期待される成果

プロセスマイニング分析にすぐに使える、整理されたイベントログです。

提供内容

プロセスの実際の動きを明らかに

ProcessMindは、貴社の運用データを実行可能な洞察へと変換します。実際の作業の流れを可視化し、ケースがどこで滞留しているかを特定し、改善の機会を見つけ出します。
  • 実際のデータに基づく視覚的なプロセスマップ
  • 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分析
  • 実用的な改善提言
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

期待できる効果

組織が達成できること

プロセスマイニングは、主要なパフォーマンス指標全体にわたって測定可能な改善をもたらします。データドリブンなプロセス最適化を適用した際に、組織が一般的に達成する成果は以下の通りです。

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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

組織は、ボトルネックを特定して対処することで、プロセス全体の期間を大幅に短縮できるのが一般的です。

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コスト削減

処理コストの削減

手戻りをなくし、リソース配分を最適化することで、測定可能なコスト削減につながります。

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コンプライアンスの向上

プロセス遵守率の向上

継続的なモニタリングにより、ケースが正しいパスに従っていることを保証し、コンプライアンス違反を削減します。

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可視性の向上

完全なプロセスの透明性

業務の実際の流れを完全に可視化し、これまで見えなかった非効率性を明らかにします。

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満足度の向上

解決時間の短縮

サイクルタイムの短縮とエラーの削減は、顧客と従業員の満足度向上につながります。

結果は、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。これらの数値は、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。

推奨データ

必須項目から始め、必要に応じて拡張してください。当社のデータテンプレートは、あらゆるソースシステムに対応しています。
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

各プロセスインスタンスの一意の識別子。

その重要性

適切なケースIDがなければ、プロセス内の個々のケースの流れを追跡することは不可能です。

発生したプロセスステップまたはイベントの名前。

その重要性

アクティビティ名によって、プロセスがどのように可視化され、分析されるかが決まります。

アクティビティが開始した時間。日付と時刻を含める必要があります。

その重要性

タイムスタンプは、サイクルタイムやボトルネックの検出を含む、すべての時間ベースの分析を可能にします。

アクティビティが終了した時間(開始時間と異なる場合)。

その重要性

終了時刻により、実際の作業時間と待機時間の比較計算が可能になります。

アクティビティを実行した担当者。

その重要性

リソース分析は、トレーニングの必要性や作業負荷の不均衡を特定するのに役立ちます。

アクティビティを担当する組織単位。

その重要性

部門横断的な分析により、引き継ぎの遅延や組織間の摩擦が明らかになります。

処理中のケースのカテゴリまたはタイプです。

その重要性

ケースタイプ別にセグメント化することで、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。

ケースに割り当てられた優先度レベル。

その重要性

優先度分析により、緊急のケースが適切に処理されていることを確認できます。

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

プロセス内で新しいケースを開始する初期イベント。顧客からのリクエスト、社内ニーズ、自動イベントなど、どのようなきっかけで新しい作業インスタンスがシステムに投入されたかを示すものです。

その重要性

プロセスの正式な開始を示し、総サイクルタイムとスループットの計算に不可欠です。

必要な情報が完全かつ正確であることの検証。これは自動化されたシステムチェックである場合もあれば、チームメンバーによる手動レビューである場合もあります。

その重要性

早期検証は、後工程での問題や手戻りを防ぎます。このステップが欠落すると、サイクルタイムの長期化と相関することがよくあります。

ケースは特定の担当者またはチームに処理のために割り当てられます。この割り当てにより、ケースを前進させる責任者が決定されます。

その重要性

割り当ての効率は、作業開始の速さに影響します。ここでの遅延は、ルーティングまたはワークロードの問題を示します。

ケースの作業が開始されました。これにより、キューでの待機から実際の処理へと移行します。

その重要性

割り当てから処理開始までのギャップは、キューの待ち時間やワークロードの問題を明らかにします。

レビューまたは承認ステップが完了しました。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。

その重要性

レビューのステップは、一般的なボトルネックです。レビュー期間を理解することは、承認遅延を特定するのに役立ちます。

ケースは正常に完了し、クローズされました。これはプロセスインスタンスの終了を示します。

その重要性

サイクルタイムやスループットの算出に不可欠です。完了率はプロセスの有効性を示します。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

分析を開始するには、次の3つの必須フィールドを含む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(発生した作業内容)、タイムスタンプ(発生日時)。ユーザー、部署、ステータスなどのオプションフィールドは分析をより詳細にするのに役立ちますが、開始時点では必須ではありません。

クリーンなデータがあれば、アップロードから数分で最初のプロセスマップを作成できます。意味のある洞察は通常、分析の最初の数時間で得られます。改善の実施とその影響の測定には、プロセスによって数週間から数ヶ月かかります。

ProcessMindは、データサイエンティストだけでなく、ビジネスユーザー向けに設計されています。インターフェースは直感的で、多くの洞察が自動的に提示されます。ただし、初期段階でソースシステムからデータを抽出するには、IT部門のサポートが必要になる場合があります。

従来のプロセス分析は、インタビューや作業の流れに関する仮定に依存しています。プロセスマイニングは、実際のデータに基づいて作業がどのように流れているかを明確にし、手動のマッピングでは見逃されるバリエーションや例外を明らかにします。

ProcessMindはイベントデータをエクスポートできるあらゆるシステムに対応しています。SAP、Oracle、Salesforce、ServiceNowといった主要システム向けには専用のガイドをご用意。それ以外のシステムについても、汎用テンプレートを使えばデータを適切に構成できます。

統計的有意性を得るためには、最低1,000件のケース(プロセスインスタンス)をお勧めします。データが多いほど、バリエーションやエッジケースに関するより良い洞察が得られます。可能であれば、3〜6ヶ月分のデータから始めてください。

はい、ProcessMindは、転送中および保存時の暗号化を含むエンタープライズレベルのセキュリティを採用しています。当社はSOC 2に準拠しており、お客様のご希望の地域で運用可能です。さらに、機密データをアップロードする前に匿名化することもできます。

プロセスマイニングは、トランザクションベースでシステムにデジタルな痕跡を残すプロセスに最適です。アクティビティがタイムスタンプとともに記録されている場合、プロセスマイニングはそれらを分析できます。手作業が多く、構造化されていないプロセスでは、デジタルフットプリントが限定的になる場合があります。

今日からプロセスの最適化を始めましょう

ProcessMindで初めてプロセスの全貌を明確に把握しましょう

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