はじめに：なぜ「やるべきでない業務」を見極めることが重要か

現代の企業経営において、業務の取捨選択は避けて通れない重要課題です。多くの企業で日々の業務プロセスが複雑に絡み合い、どの業務が真に価値を生み出しているのか判断が困難になっています。承認フローの多重化、システム間の重複入力、形式的な会議や報告書作成など、慣習的に続けられている業務の中には、実際には企業価値向上に寄与していないものが少なくありません。

こうした「やるべきでない業務」を放置することは、単なる時間の浪費にとどまらず、組織全体の競争力を低下させる要因となります。しかし、現場の声だけに頼った改善では、主観的な判断に陥りやすく、真の問題を見逃してしまうリスクがあります。

ここで注目されているのがプロセスマイニングという手法です。ERPやCRMなどの基幹システムに蓄積されたイベントログを解析し、実際の業務フローを「デジタルツイン」として可視化することで、価値を生まない業務を客観的に特定できます。詳細は「プロセスマイニングとは」をご覧ください。

プロセスマイニングが可能にする業務の「選別」

1. プロセスディスカバリー：隠れた実態の把握

従来の業務改善手法では、現場ヒアリングや業務観察に依存していました。しかしこれらの手法では、担当者が認識している「表面的なプロセス」しか把握できません。実際には、例外処理や非公式な迂回ルート、システム間の手作業によるデータ転記など、文書化されていない業務が数多く存在します。

プロセスマイニングは、システムに記録されたあらゆるトランザクションデータを分析し、実際の業務フローを「レントゲン写真」のように可視化します。これにより、経営層が認識していない現場の実態や、部門間で発生している非効率な連携プロセスが明らかになります。

2. 適合性チェック：理想と現実のギャップ分析

企業には標準業務プロセス（To-Beプロセス）が定められていますが、実際の業務（As-Isプロセス）とは大きく乖離していることがほとんどです。プロセスマイニングの「適合性チェック」機能により、この乖離を定量的に測定できます。

例えば、本来は3段階の承認で完了すべき購買プロセスが、実際には5段階、6段階と膨らんでいるケースや、同一案件に対する重複チェックが複数部門で行われているケースなど、付加価値を生まない「形式的な業務」が浮き彫りになります。こうした発見により、削減すべき業務の優先順位付けが可能になるのです。

3. プロセスエンハンスメント：AIによる改善提案

最新のプロセスマイニングツールは、単に問題を発見するだけでなく、AIを活用した改善提案まで行います。機械学習アルゴリズムが過去のパターンを学習し、「この承認ステップを省略しても99%の確率で問題は発生しない」「このチェック工程を自動化すれば年間1,000時間削減できる」といった具体的な提案を行います。詳しくは「AI分析と改善提案」をご参照ください。

実際の導入効果：数字で見る「不要業務」削減の成果

製造業ユースケース：購買プロセスの最適化

ある製造業では、購買プロセスをプロセスマイニングで分析した結果、驚くべき事実が判明しました。全購買案件の約30%で二重・三重の承認が発生しており、これらの重複承認だけで年間3,000時間以上の工数を消費していたのです。

分析により、金額基準による承認権限の曖昧さが原因であることが特定され、権限規程の明確化と承認フローの簡素化を実施。結果として、購買リードタイムが平均15日から8日に短縮され、調達コストも年間で約5%削減されました。

金融業ユースケース：融資審査プロセスの標準化

金融機関B社では、融資審査プロセスの分析により、支店ごとに異なる独自ルールが30種類以上存在することが判明しました。これらの多くは過去の特殊事例への対応として追加されたもので、現在では不要となっているものがほとんどでした。

プロセスマイニングによる可視化後、本当に必要な審査項目のみに絞り込み、審査時間を40%短縮。顧客への回答スピードが向上し、競合他社に対する競争優位性を獲得しました。同時に、審査担当者の残業時間も月平均20時間削減され、従業員満足度の向上にもつながりました。

これらの事例が示すように、プロセスマイニングは単なる効率化ツールではなく、経営判断のための「事実に基づく羅針盤」として機能します。導入プロセスの詳細はこちらでご確認いただけます。

最新動向：生成AIとの融合による「選別の自動化」

2024年以降、プロセスマイニング技術は生成AIとの融合により、さらなる進化を遂げています。Celonisをはじめとする先進的なツールでは、以下のような機能が実装されています。

予測的プロセス最適化

過去のデータパターンから将来のボトルネックを予測し、問題が発生する前に予防的措置を提案します。例えば、「来月の繁忙期には承認プロセスがボトルネックになる可能性が85%」といった予測に基づき、事前の権限委譲や代替フローの準備を促します。

自然言語による改善指示

「購買承認にかかる時間を半分にしたい」といった自然言語での要求に対し、AIが最適な改善シナリオを複数提示。各シナリオのメリット・デメリット、実現可能性、期待効果を定量的に示します。

リアルタイム異常検知とアラート

通常とは異なるプロセスパターンを検知し、リアルタイムでアラートを発信。不正な取引や規程違反の可能性がある処理を即座に特定し、コンプライアンスリスクを最小化します。リアルタイムデータ連携の詳細もご参照ください。

ROI最大化への道筋：段階的導入アプローチ

フェーズ1：ディスカバリーワークショップ（1ヶ月）

まずはディスカバリーワークショップを通じて、貴社の課題と改善機会を特定します。既存システムのログデータを分析し、最も改善効果の高いプロセスから優先順位を決定。この段階で、削減可能な業務量と期待効果を定量的に算出します。

フェーズ2：パイロット導入（2-3ヶ月）

選定したプロセスに対してプロセスマイニングを適用し、実際の改善効果を検証します。この段階で得られる成果：

• 業務プロセスの完全な可視化
• ボトルネックと非効率性の特定
• 改善施策の実行と効果測定
• ROIの実証

フェーズ3：全社展開（6-12ヶ月）

パイロットで実証された効果を基に、他部門・他プロセスへ展開。組織全体での業務最適化を実現し、継続的改善文化を醸成します。

まとめ：不要業務の排除が組織変革の第一歩

プロセスマイニングによる「やるべきでない業務」の特定は、単なるコスト削減施策ではありません。限られた経営資源を真に価値を生む活動に集中させることで、組織全体の競争力を飛躍的に向上させる戦略的アプローチです。

データに基づく客観的な分析により、感情論や政治的配慮を排除した意思決定が可能になります。さらに、削減された工数を新規事業開発やイノベーション創出に振り向けることで、企業の持続的成長を実現できるのです。

よくある質問（Q&A）

次のステップ：貴社の変革を始めませんか

不要業務を削減し、真に価値を生む活動に集中することで、貴社の競争力は飛躍的に向上します。プロセスマイニングは、その変革を実現するための強力な武器となるでしょう。

まずは現状把握から始めてみませんか。ディスカバリーワークショップでは、約1ヶ月という短期間で貴社の改善ポイントを特定し、具体的な削減効果を算出します。

無料相談・資料請求も承っております。自社に潜む「やるべきでない業務」を明らかにし、データドリブンな経営判断で組織全体の生産性向上を実現しましょう。貴社の課題に合わせた最適なソリューションをご提案いたします。サポート体制の詳細はこちらからご確認ください。

プロセスマイニングによる業務改革で、貴社の次なる成長ステージへの扉を開きましょう。