作業負荷の「偏り」をプロセスマイニングで見える化する方法

はじめに：なぜ"作業の偏り"が見えづらいのか？

企業の現場で「あの担当者ばかりに仕事が集中している」「残業時間に大きな差が出ているが原因が分からない」といった声を耳にしたことはありませんか？

これらは、作業負荷の"偏り"に関する典型的な課題です。多くの企業では、この偏りが「見える化」されておらず、個人の感覚や上司の経験談に頼って判断されがちです。その結果、業務改善の打ち手が遅れ、属人化（特定担当者に依存した業務運営）が常態化することも少なくありません。

そこで今、注目を集めているのが「プロセスマイニング」による作業量の可視化です。この技術は、データに基づいて実際の業務フローや担当者ごとの負荷を正確に把握し、業務の最適配分や働き方改革を実現する鍵となります。

本記事では、プロセスマイニングを活用して作業量の偏りを解消し、チーム全体の効率化を実現する方法について詳しく解説します。

プロセスマイニングとは何か？

プロセスマイニングとは、企業の情報システムに記録されたイベントログを分析し、実際に行われている業務プロセスを「見える化」する技術です。

主要な分析手法

プロセスディスカバリー：実際の処理手順を自動的にモデル化し、業務フローの全体像を明らかにします。

適合性チェック：理想的な業務プロセスと実際の処理のズレを特定し、改善ポイントを発見します。

プロセスエンハンスメント：分析結果をもとに具体的な改善施策を提案します。

この技術は、業務改善や内部統制、リスクマネジメントに加え、作業負荷の分散分析においても極めて効果的です。詳細については、プロセスマイニングとはをご覧ください。

なぜ"作業負荷"の可視化が困難なのか？

従来のKPIやレポートでは、「どの担当者がどの業務にどれだけ関与したか」「処理時間にどのくらい差があったか」といった粒度での把握は困難でした。

主な課題

非構造的な作業の存在：紙・メール・Excelなどでの作業が多く、デジタルな記録が残らない

属人的な対応：暗黙知に依存した業務でログが蓄積されない

システム横断的な可視化の困難：複数のシステムを跨いだ業務フローの全体把握ができない

こうした状況において、プロセスマイニングはERPやCRMなどの基幹システムから収集されるイベントログをもとに、「誰が」「いつ」「どの業務を」実行したかを時系列で正確に再構築します。

プロセスマイニングで作業負荷の「偏り」を見える化する仕組み

Celonisをはじめとする先進的なプロセスマイニングツールでは、担当者別・活動別の処理量や滞留時間を自動で集計・分析できます。

分析できる具体的な観点

担当者ごとの処理件数と所要時間：個人の作業量と効率性を数値化

処理の集中・偏在：ヒートマップ表示などで視覚的に偏りを把握

ボトルネックとなる活動ステップの抽出：業務フロー上の滞留箇所を特定

残業時間や未処理業務の傾向分析：時系列での負荷変動を追跡

これにより、担当差の是正やチーム全体の効率配分が可能になります。

リアルタイムでの作業量分析機能については、プロセス可視化ツールで詳しくご紹介しています。

実際の導入効果：業務属人化の解消事例

製造業における受発注処理の改善

ある製造業では、受発注処理における特定メンバーへの業務集中が深刻な問題となっていました。プロセスマイニングツールを導入した結果、処理件数全体の45%を一人の担当者が担当していることが可視化されました。

この発見を受けて業務の再配分を実施したところ、1人当たりの処理時間が平均30%削減され、チーム全体の生産性が大幅に向上しました。

金融機関における顧客対応時間の平準化

大手金融機関のコールセンターでは、応答時間に大きな担当者差が発生していました。Celonisでの業務分析により、一部の熟練担当者に対応が集中し、処理時間や品質にばらつきが生じていることが判明しました。

トレーニング施策とワークフロー見直しを併せて実施した結果、対応時間の標準偏差を40%削減することに成功しました。

専門家の見解：作業量分析におけるプロセスマイニングの意義

プロセスマイニング研究の第一人者であるWil van der Aalst教授（RWTH Aachen University）は、「プロセスマイニングは、データサイエンスと業務改善の橋渡しをするものであり、特に属人性の排除や業務バランスの最適化に威力を発揮する」と述べています。

また、IEEE Task Force on Process Miningは、「プロセスマイニングは単なる業務監視ではなく、改善のためのレバー（てこ）である。人材配置や教育の適正化にも寄与する」と評価しています。

プロセスマイニング導入のステップ

作業負荷の見える化を目的とする場合、以下の導入手順が推奨されます：

1. 対象プロセスの選定

請求処理、受発注対応など、担当者の関与が大きいプロセスを選択

2. イベントログの抽出準備

既存システムからの必要データ項目の特定と抽出方法の確立

3. 分析対象となる担当者軸の設定

組織構造や役割に応じた分析観点の定義

4. Celonis等ツールによるプロセス可視化

実際の業務フローと担当者の関わりをマッピング

5. 業務負荷の偏りとその要因を特定

データに基づいた客観的な問題の洗い出し

6. 再配分・教育・自動化による改善提案と実行

具体的な施策の立案と実装

詳細な導入プロセスについては、導入プロセスをご参照ください。

AI分析による高度な負荷予測

最新のプロセスマイニングツールでは、AI技術を活用した予測分析も可能です。過去のパターンから将来の作業負荷を予測し、事前に人員配置や業務配分を最適化できます。

これにより、繁忙期の事前準備や、新規プロジェクトでの適切なリソース配分が可能になります。AI分析機能の詳細は、AI分析と改善提案でご確認いただけます。

よくある質問（Q&A）

結論：属人的な業務運営からの脱却

「誰がどの業務にどれだけ関与しているのか？」

この問いにデータで答えられる体制は、これからの業務改善の出発点となります。プロセスマイニングは、「感覚」ではなく「事実」に基づいた意思決定を可能にし、属人化の解消、チーム内の公平性、そして業務効率の最大化に貢献します。

まずは、自社の業務における作業負荷の実態を**"見える化"**するところから始めてみませんか？

包括的なサポート体制については、サポート体制をご覧ください。

プロセスマイニングの第一歩を踏み出しませんか？

「自社の業務にプロセスマイニングをどう活かせるか知りたい」「作業量の偏りを解消したい」とお考えの方は、無料相談をご検討ください。

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