属人化・手戻り・例外処理を一気に解決する分析術:プロセスマイニングによる業務革新

はじめに:なぜ今「プロセスマイニング」が必要なのか

年商100億円を超える企業では、「このプロセスは昔から〇〇さんがやっているから」「なぜかこの業務だけ時間がかかる」「例外処理が多くて標準化できない」という声が日常的に聞かれます。これらの課題の根底にあるのが属人化、手戻り、例外処理という三つの構造的な問題です。

従来のヒアリングベースの業務分析では、現場の認識と実際の業務フローにギャップが生じることが多く、「理想の業務フロー」は描けても「実際に何が起きているか」を正確に把握することは困難でした。

このような背景から注目されるのが「プロセスマイニング」です。これは、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分析し、実際の業務プロセスを可視化する技術です。データドリブン経営の基盤となる戦略的なソリューションとして、多くの企業で導入が進んでいます。

プロセスマイニングの詳細については→ プロセスマイニングとは

プロセスマイニングが業務課題を根本解決する仕組み

データ駆動型アプローチによる客観的なプロセス把握

プロセスマイニングの最大の特徴は、システムログという「事実」に基づいて業務プロセスを分析することです。人の記憶や認識に依存せず、システムに記録された膨大なイベントデータから、実際の業務フローを再現します。

例えば、購買承認プロセスにおいて「通常3ステップで完了する」とされていても、実際には特定の条件下で7ステップかかっているケースや、担当者によって異なるルートを通っているケースを客観的に把握できます。これにより、属人化の実態を定量的に明らかにし、標準化への道筋を示すことができます。

プロセス逸脱(デビエーション)の科学的分析

プロセスマイニングでは、理想的なプロセスモデルと実際の業務実績を比較分析し、「なぜ例外処理が発生するのか」「どこで手戻りが起きやすいのか」を科学的に解明できます。従来のBPM(業務プロセス管理)が「あるべき姿」を定義するのに対し、プロセスマイニングは「現実の姿」から出発するため、より実践的で効果的な改善策を導き出せます。

詳細な分析機能については→ プロセス可視化ツール

導入効果とエビデンス

製造業での属人化排除事例

ある大手製造業では、部品調達承認プロセスにプロセスマイニングを適用した結果、担当者による承認タイミングのばらつきが可視化されました。特定の担当者の知見を標準プロセスに組み込むことで、全体の承認リードタイムを30%短縮することに成功しています。

金融業での例外処理最適化事例

金融機関では、融資申請プロセスの分析により、例外処理の大部分が特定の条件パターンで発生していることを発見しました。AIによる予測分析と組み合わせることで、例外対応を約40%削減し、顧客対応時間の大幅な短縮を実現しています。

AI連携による次世代プロセス改善

最新のプロセスマイニングプラットフォームでは、過去のプロセス実行データを学習したAIが、将来のボトルネックや遅延を予測します。これにより、問題が顕在化する前に予防的な対策を講じることが可能になります。

また、特定された反復的な作業や例外処理パターンは、RPAやワークフロー自動化ツールと連携することで、人的介入を最小限に抑えた効率的なプロセスへと進化させることができます。

AI分析機能の詳細については→ AI分析と改善提案

成功する導入アプローチ

スモールスタートによる段階的展開

プロセスマイニングの導入では、影響度が高く効果を測定しやすい特定のプロセスから開始することが重要です。受注から出荷までのプロセスや問い合わせ対応プロセスなど、顧客接点に近い業務から着手することで、早期に成果を実感できます。

データ品質の確保

プロセスマイニングの精度は、分析対象となるシステムログの品質に大きく依存します。導入前の準備段階で、ログの完全性、正確性、一貫性を確保することが成功の鍵となります。

導入の詳細なステップについては→ 導入プロセス

結論:データドリブン経営の実現

属人化、手戻り、例外処理という業務課題は、企業の競争力を左右する戦略的な課題です。プロセスマイニングは、これらの課題を根本から解決し、持続可能な業務改善サイクルを構築するための強力なツールです。

従来の「勘と経験」による改善アプローチから、「データと事実」に基づく科学的なアプローチへの転換は、DX時代における企業の必須要件といえるでしょう。

よくある質問

レガシーシステムでもプロセスマイニングは導入可能ですか?

はい、可能です。イベントログが取得できるシステムであれば、システムの新旧を問わず分析対象とできます。

小規模な部署単位でのスタートは可能ですか?

むしろ推奨しています。特定部署での成功事例を作り、効果を検証してから全社展開するアプローチが最も成功率が高いパターンです。

AI分析機能はどの程度の精度がありますか?

プロセスパターンの予測精度は一般的に85%以上を実現しています。業界や業務の特性により変動するため、実際の精度は導入時の詳細分析で確認いたします。

次のステップ:専門家による無料診断

プロセスマイニングの導入をご検討の企業様に向けて、現在の業務プロセスの課題を専門家が無料で診断するサービスを提供しています。属人化や例外処理でお悩みの方、データドリブンな業務改善を実現したい方は、ぜひお気軽にご相談ください。

短期間での改善効果を実感できる診断については→ ディスカバリーワークショップ