ビジネスプロセスを改善する

プロセス改善のための6ステップガイド
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あらゆる業務プロセスからインサイトを得る

どのビジネスプロセスにも、発見されるのを待っている見えない非効率が存在します。ProcessMindなら、利用しているシステムに関係なく、ボトルネックを特定し、手戻りをなくし、引き継ぎを効率化できます。データに基づくアプローチにより、改善の効果が最も大きい領域に取り組みを集中できます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務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もご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

プロセスマイニングは、業務データを、業務プロセスが実際にどのように進んでいるかを示す具体的な分析結果に変換します。SAP、Oracle、Salesforceなど、どのシステムを利用していても、ProcessMindで全体像を把握できます。

すべての業務プロセスは、システム上にデジタルな痕跡を残します。ProcessMindはこうした痕跡を分析し、想定上の流れではなく、組織内で業務が実際にどのように進んでいるかを明らかにします。この可視性が、意味のある改善の基盤になります。

ProcessMindを使うと、ケースが滞留する箇所や、プロセスによって処理時間に差が生じる理由、非効率の根本原因を特定できます。任意のソースシステムに対応しているため、すでに保有しているデータですぐに始められます。

プロセスの実態を明確に把握しませんか?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詳しい抽出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 プロセス最適化 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

組織内で業務が実際にどのように進んで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できません。プロセスが複数のシステムや部署にまたがると、全体像を把握するのは困難です。

ProcessMindは、任意のソースシステムからイベントを接続し、プロセスを統合的に表示します。ケースが組織内をどのように進むかを可視化し、 otherwise見えないパターンやばらつきを明らかにします。

プロセスの特定の箇所で業務が滞留していても、適切な分析を行わなければ、そのボトルネックは見えません。チームは、引き継ぎや承認が遅延を生み、プロセス全体に影響を及ぼしていることに気づかない場合があります。

ProcessMindは、ケースが待機に最も長く時間を費やしている箇所を自動的に特定し、ボトルネックを生むアクティビティと遷移を正確に示します。データに基づくこのアプローチにより、効果の大きい箇所に改善の取り組みを集中できます。

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。アクティビティを繰り返す手戻りのループは、時間とリソースを消費します。

ProcessMindは、プロセス内のすべてのばらつきを明らかにし、業務が理想的な経路とどのように異なるかを正確に示します。手戻りがどこで、なぜ発生するかを特定することで、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。

短時間でプロセスを完了するケースがある一方、完了までに大幅に時間がかかるケースもあります。このばらつきが現実的な見通しの設定を難しくし、顧客満足度や業務効率に影響する根本的な問題を示している場合があります。

ProcessMindはプロセス全体の処理時間の分布を分析し、短時間で完了するケースがうまく進む理由と、時間のかかるケースが滞る理由を明らかにします。この分析結果により、ばらつきを抑え、予測可能性を高められます。

チーム間または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業務が待機し、遅延が生じやすくなります。実際の作業が短時間で完了していても、こうした待機時間が処理時間全体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、ケースの待機時間が最も長い箇所を示します。この可視性により、自動化または効率化できる引き継ぎを特定し、プロセス全体の所要時間を短縮できます。

規制要件では、特定のプロセスステップを決められた順序で実行することが求められる場合があります。体系的なモニタリングがなければ、コンプライアンスに違反するケースを見逃し、監査リスクや罰則につながる可能性があります。

ProcessMindは、定義したプロセスルールに基づいてすべてのケースを確認し、逸脱やコンプライアンス違反を自動的に検出します。継続的にモニタリングすることで、問題を早期に把握し、監査に備えられます。

効果的なリソース計画には、チーム内で業務がどのように分担されているかを把握することが欠かせません。データがなければ、負荷が均衡しているか、一部のメンバーに業務が集中し、別のメンバーが十分に活用されていないかを判断するのは困難です。

ProcessMindは、誰がどの業務をどれくらいの時間で行っているかを可視化し、データに基づくリソース配分の判断を支援します。負荷の均衡化やトレーニングの必要性の特定にも役立ちます。

プロセス改善の取り組みでは、成功を測る明確な指標が設定されていないことがあります。基準値と継続的な測定がなければ、変更によって実際に効果が出たかどうかを判断できません。

ProcessMindは改善前後を比較し、主要な指標を時系列で追跡して、改善施策の効果を定量化します。証拠に基づくこのアプローチにより、目標に向けた継続的な進展を確認できます。

一般的な目標

成功の状態を定義

組織内で業務が実際にどのように進んでいるかを、詳細に把握できます。プロセスの透明性とは、手順書に記載された理想的な経路だけでなく、あらゆるばらつき、引き継ぎ、遅延を確認できる状態です。

ProcessMindはイベントデータから実際のプロセスを可視化し、これまで見つけられなかった改善の機会を明らかにする客観的な視点を提供します。この透明性が、あらゆる改善の基盤になります。

処理時間が短くなれば、顧客への提供を迅速化し、リソースをより効率的に使えます。処理時間を短縮するには、全体の所要時間に大きく影響するアクティビティと遅延を特定し、取り除く必要があります。

ProcessMindは処理時間を、実作業時間と待機時間に分解し、短縮効果の大きい箇所を特定します。対象を絞ったこのアプローチにより、広範な改善活動よりも早く成果を得られます。

手戻りでは、アクティビティを複数回実行するため、時間とリソースが無駄になります。手戻りをなくすと効率が高まり、最初から正しく処理できるようになるため、品質も向上する場合があります。

ProcessMindはプロセス内の手戻りループを特定し、アクティビティがどこで、なぜ繰り返されるかを示します。根本原因に対処することで、手戻り率を下げ、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、経路によって成果に差があることを示している場合があります。効率の高い経路を標準化すると、処理時間を短縮し、品質を高め、トレーニングも容易になります。

ProcessMindは異なるプロセスバリアントを比較し、最良の成果につながる経路を特定します。この分析結果をもとに、組織全体でベストプラクティスを定義し、定着させられます。

負荷の均衡と効率的なリソース配分により、過度な負担やボトルネックを生じさせずに需要へ対応できます。キャパシティ計画には、リソースがどのように使われているか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分布を分析し、偏りの特定と配分の最適化を支援します。データに基づくこのアプローチにより、生産性と従業員満足度を高められます。

多くのプロセスでは、コンプライアンス要件への対応が不可欠です。体系的なモニタリングにより、すべてのケースが必要な手順に従っていることを確認し、逸脱を早期に検出できます。

ProcessMindはコンプライアンスルールに基づいてすべてのケースを確認し、継続的な保証と監査証跡を提供します。先回りして対応することで、コンプライアンスリスクを抑え、監査を簡素化できます。

一度きりの改善プロジェクトでは、効果が限られる場合があります。持続的な成果には、継続的な測定と最適化を行い、改善を続ける組織文化を築くことが必要です。

ProcessMindは継続的な改善に必要な指標と可視性を提供します。進捗の追跡、新たな機会の特定、取り組みの継続を容易に行えます。

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理解する必要があります。頻度が高く反復的なアクティビティを特定すると、最適な自動化の機会が見えてきます。

ProcessMindは手作業のアクティビティとその頻度を示し、自動化投資の根拠づくりを支援します。効果の大きい業務を適切に自動化できます。

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い、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意味のある分析の基盤です。

期待される成果

プロセスマイニング分析の準備が整った、クリーンなイベントログです。

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げます。実際の業務の流れを確認し、ケースが滞留する箇所を特定して、改善の機会を見つけ出せます。
  • 実データに基づくビジュアルなプロセスマップ
  • ボトルネックを自動検出
  • 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

組織が達成できること

プロセスマイニングにより、主要な業績指標を改善した効果を数値で確認できます。データに基づくプロセス改善に取り組むことで、組織が通常どのような成果を得られるかをご紹介します。

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処理時間の短縮

エンドツーエンドの処理時間の平均削減率

組織では通常、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を大幅に短縮できます。

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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、コストを数値で確認できる形で削減できます。

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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

継続的に監視することで、ケースが正しい経路に沿って進んでいることを確認し、コンプライアンス違反を減らせます。

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可視性の向上

プロセス全体の透明性

業務が実際にどのように進んでいるかを詳細に把握し、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

解決時間の短縮

処理時間が短くなり、エラーが減ることで、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幅を示しています。

推奨データ

まず必須項目から始め、必要に応じて項目を追加します。このデータテンプレートは、任意のシステムで利用できます。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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識別子です。

重要な理由

適切なCase IDがなければ、プロセス内で個々のケースの流れを追跡できません。

発生したプロセスステップまたはイベントの名称です。

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と分析内容が決まります。

アクティビティが開始された日時です。日付と時刻を含める必要があります。

重要な理由

タイムスタンプにより、サイクルタイムの計算やボトルネックの検出など、時間に基づくすべての分析が可能になります。

開始時刻と異なる場合に、アクティビティが終了した日時です。

重要な理由

終了時刻により、実際の作業時間と待機時間を分けて計算できます。

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、トレーニング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、引き継ぎの遅延や組織上の摩擦を明らかにできます。

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けることで、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を確認できます。

アクティビティ

追跡・最適化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、社内のニーズ、自動化されたイベントなどをきっかけに、新しい業務インスタンス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すイベントであり、総処理時間とスループットの計算に欠かせません。

必要な情報がそろっており、正しいことを確認する工程です。自動化されたシステムチェックの場合もあれば、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。この工程を省くと、処理時間が長くなることが少なくありません。

ケースが処理担当の個人またはチームに振り分けられます。この割り当てによって、ケースを先に進める責任者が決まります。

重要な理由

割り当ての効率は、業務を開始できるまでの時間に影響します。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。

ケースに対する実作業が始まります。キューで待機している状態から、実際の処理へ移行したことを示します。

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を把握できます。

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、次の工程に進む前に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、よくあるボトルネックです。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

処理時間とスループットの計算に欠かせません。完了率は、プロセスの有効性を示します。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 特定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

3つの必須項目を含むイベントログが必要です。Case IDは各プロセスインスタンスを一意に識別するID、Activityは発生した内容、Timestampは発生した時点を示します。User、Department、Statusなどの任意の項目を加えると分析を深められますが、開始時には必須ではありません。

データが整っていれば、アップロードして数分以内に最初のプロセスマップを作成できます。意味のあるインサイトは通常、分析開始から数時間以内に得られます。改善の実施と効果測定には、プロセスによっ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、多くのインサイトが自動的に提示されます。ただし、最初にソースシステムからデータを抽出する際には、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は、インタビューや、業務がどう流れるべきかという前提に依存します。プロセスマイニングは実際のデータに基づいて業務の実際の流れを示し、手作業のマッピングでは見落と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任意のシステムに対応します。SAP、Oracle、Salesforce、ServiceNowなど主要なシステム向けのガイドを用意しています。その他のシステムには、データを正しく構造化するための汎用テンプレートを利用できます。

統計的な有意性を確保するため、少なくとも1,000件のケース(プロセスインスタンス)を推奨します。データが多いほど、バリエーション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は、通信中および保存時の暗号化、EU域内でのデータホスティングなど、エンタープライズ水準のセキュリティを採用しています。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、取引型で、システム上にデジタルの痕跡が残るプロセスに最も適しています。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、プロセスマイニングで分析できます。手作業が多い非構造化プロセスでは、デジタル上の記録が限られる場合があります。

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ProcessMindで、これまで見えなかったプロセスの全体像を把握できます。

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