プロセスマイニングで特定する業務の重複作業と改善策
企業における業務の非効率性の多くは、担当者自身が気づかない「無意識な重複作業」によって引き起こされています。たとえば、同じデータを複数のシステムに入力したり、すでに完了した処理を別の部署で繰り返したりといった状況が、日常的に発生しています。こうした冗長な作業は、コストや時間を浪費するだけでなく、品質の低下や従業員のモチベーション低下にも直結します。
このような見えにくい非効率性を可視化し、改善の糸口を与えてくれるのが「プロセスマイニング」です。本記事では、プロセスマイニングを活用して業務に潜む重複作業を特定し、改善につなげる方法について詳しく解説します。
プロセスマイニングによる業務可視化の革新性
プロセスマイニングは、企業の業務システムに蓄積されたログデータ（イベントログ）を基に、実際の業務プロセスを可視化・分析する技術です。これにより、業務の実行状況と理想的なフローとの間にあるギャップを明らかにできます。
従来の業務分析では、ヒアリングや手作業によるデータ収集が中心でしたが、これらの手法には限界がありました。主観が入りやすく、担当者によって認識がバラバラになることや、「こうあるべき」という理想的な業務フローが記録され、実際の業務とは異なることが多々ありました。
一方、プロセスマイニングでは、ERP（基幹業務システム）やCRM（顧客管理システム）などに記録される「いつ、誰が、どの作業を行ったか」といった時系列データから、作業の流れを忠実に再現し、パターン化することが可能です。これにより、業務の実態を客観的かつ定量的に把握できるようになります。
なぜ重複作業が発生するのか：根本原因の分析
業務における重複作業の背景には、主に以下のような原因があります：
システム連携の不備：部署ごとに異なるシステムを使っており、データの二重入力が必要となるケースが典型例です。営業部門ではCRMに顧客情報を入力し、経理部門では別の会計システムに同じ情報を再入力するといった状況が生まれます。
業務プロセスの属人化：個々の担当者がローカルルールで作業を進めており、標準化されていないために重複が発生するケースです。同じ承認プロセスを複数の部署で行ったり、チェック作業が何度も繰り返されたりします。
プロセスの複雑化と放置：企業の成長過程で業務プロセスが複雑化し、本来不要になった作業が温存されているケースです。過去の名残で継続されている手続きや、効率化されないまま残っている作業工程が該当します。
こうした問題は、現場では「仕方ないこと」として見過ごされがちですが、プロセスマイニングを使えば数値的根拠を持ってその実態を明らかにできます。
Celonisを活用した重複作業の特定：実践的アプローチ
Celonisは、プロセスマイニング分野で世界的に高い評価を受けているプラットフォームです。ガートナーの「Magic Quadrant for Process Mining Platforms 2024」で2年連続でリーダーに選出され、特に「Celonis Execution Management System（EMS）」は、実行中の業務フローに介入し、リアルタイムで改善提案を行える点が特長です。
Celonisの強みは、単なる可視化にとどまらず、実際の改善アクションまでをサポートする包括的な機能にあります。たとえば、PQL（Process Query Language）を使えば「同じ請求書番号で2回承認が行われた処理」や「同一顧客データが複数システムに重複入力された件数」などを簡単に抽出でき、意図しない重複作業を可視化できます。
また、Celonisはサプライチェーン、財務、人事など幅広い業務領域に対応しており、業務プロセス内の冗長化（Redundancy）や作業重複（Duplicated Tasks）を定量的に検出する機能を提供しています。リアルタイムデータ連携により、常に最新の業務状況を反映した分析が可能となります。
プロセスマイニング導入による改善効果
業界では、プロセスマイニングの導入により重複作業の削減に成功した事例が数多く報告されています。
製造業における受発注業務の改善事例
製造業では、このような重複作業の改善事例が報告されています。営業部門と生産管理部門で同じ受注情報を別々に入力していたケースでは、プロセスマイニングによる分析により以下のような重複パターンが特定されました：
- 受注データの営業システムから生産管理システムへの手動転記
- 同一案件の進捗状況を複数部署で個別管理
- 顧客情報の更新作業が各部署で独立して実施
このような課題に対し、プロセスマイニングツールを活用した可視化により、API連携による一元化が進み、大幅な工数削減とコスト削減が実現されたという報告があります。
金融業界での審査プロセス効率化事例
金融業界では、審査フローにおける多重確認の是正事例が報告されています。同じ書類が複数部署で繰り返し確認されていたケースでは、プロセスマイニングによってフローを分析し、確認ポイントの整理と権限の見直しを行った結果、このような改善効果が確認されています：
- 重複確認作業の大幅な削減
- 審査時間の短縮
- 顧客満足度の向上（審査結果通知の迅速化）
このような事例は、プロセスマイニングが単なる可視化ツールではなく、具体的な業務改善と成果創出につながる実践的なソリューションであることを示しています。
プロセスマイニング導入の実践的ステップ
プロセスマイニングの導入は以下のステップで進めることが効果的です：
ステップ1：イベントログの抽出と整備 対象となる業務システムからログデータを抽出し、分析に適した形式に整備します。この段階で、データの品質確保と一貫性の担保が重要になります。
ステップ2：プロセスの可視化（As-Is分析） 現状の業務プロセスを可視化し、実際の作業フローとその変動パターンを把握します。ここで重複作業や非効率な工程が明らかになります。
ステップ3：異常検知と改善箇所の特定 AIを活用した分析により、重複作業やボトルネックを自動検出し、改善すべき箇所を優先順位とともに特定します。
ステップ4：改善後のTo-Beプロセス設計 特定された課題に対する改善策を設計し、新しい業務プロセスを構築します。
ステップ5：改善施策の実行とモニタリング 改善策を実行し、その効果をリアルタイムでモニタリングしながら継続的な改善を図ります。
詳細な導入プロセスについては、こちらをご参照ください：プロセスマイニング導入のステップ
データ駆動型改善サイクルの確立
プロセスマイニングの真価は、単発的な改善にとどまらず、継続的な改善サイクルを確立できる点にあります。従来の「勘と経験」に基づく改善アプローチでは、改善効果の測定が困難で、結果として場当たり的な対策になりがちでした。
しかし、プロセスマイニングを活用することで、以下のようなデータ駆動型の改善サイクルが実現できます：
- 客観的な現状把握：システムログに基づく事実ベースの分析
- 定量的な効果測定：改善前後の数値比較による効果の可視化
- 継続的なモニタリング：リアルタイムでの業務状況追跡
- 予測的な改善提案：AIによる将来の課題予測と対策提案
このサイクルにより、組織全体の業務効率化が継続的に推進され、競争優位性の確保につながります。
重複作業削減がもたらす組織への影響
重複作業の削減は、コスト削減だけでなく、組織全体に以下のような好影響をもたらします：
従業員のモチベーション向上：無駄な作業から解放された従業員は、より価値の高い業務に集中でき、仕事への満足度が向上します。
品質の向上：手作業による重複入力の削減により、ヒューマンエラーが減少し、データ品質が向上します。
顧客満足度の向上：効率化された業務プロセスにより、顧客対応の迅速化と品質向上が実現されます。
イノベーションの促進：ルーティンワークから解放されたリソースを、新しい価値創造活動に振り向けることができます。
結論：業務の「無意識な無駄」に目を向ける時代
重複作業は、業務プロセスの中でも最も見落とされがちな課題の一つです。しかし、その累積的な影響は組織の競争力を大きく左右する要因となります。プロセスマイニングは、こうした「気づかれない非効率」をデータからあぶり出し、具体的な改善アクションへと導く力を持っています。
中でもCelonisは、可視化から改善提案、実行支援までを一貫して提供できるプラットフォームとして、多くの企業から高い評価を得ています。単なるツールとしてではなく、組織のデジタル変革を推進する戦略的パートナーとしての役割を果たしています。
業務の無駄を削減し、競争優位性を確保したいと考える企業にとって、プロセスマイニングは今こそ導入すべき有力な手段です。データドリブンな経営判断が求められる現代において、プロセスマイニングは企業の未来を切り開く重要な技術的基盤となることでしょう。
よくある質問（Q&A）
Q1. プロセスマイニングはどの業種に向いていますか？
A1. 製造、金融、物流、小売、公共機関など、定型的な業務プロセスが存在し、システムログが豊富に蓄積される業種に特に適しています。業務の反復性が高く、プロセスが明確であるほど、分析精度が向上し、より大きな改善効果が期待できます。
Q2. 重複作業を検出するにはどのようなデータが必要ですか？
A2. 基本的には、タイムスタンプ、アクティビティ名、実行者、ケースIDなどが含まれるイベントログが必要です。これらの情報により、同一データに対する複数回の処理や、類似作業の重複実行を検出できます。
Q3. Celonis以外にも同様のツールはありますか？
A3. はい、SAP Signavio、UiPath Process Mining、ABBYY Timelineなど複数の競合ツールがありますが、Celonisは機能の幅広さと実行支援機能の充実度において業界をリードしています。
Q4. 導入期間はどのくらいかかりますか？
A4. プロジェクトの規模により異なりますが、PoC（概念実証）であれば約1ヶ月、本格導入の場合は3-6ヶ月程度が一般的です。ディスカバリーワークショップを活用することで、短期間での効果検証が可能です。
Q5. 既存システムへの影響はありますか？
A5. プロセスマイニングは既存システムのログを読み取るだけなので、基本的にシステムへの影響はありません。リアルタイムデータ連携により、業務に支障をきたすことなく分析を継続できます。
無料相談・デモをご希望の方へ
プロセスマイニングの導入にご関心のある方は、ぜひ無料相談をご活用ください。貴社の業務課題に応じた最適な改善アプローチをご提案いたします。経験豊富な専門チームが、導入から運用まで総合的にサポートいたします。
重複作業の削減は、単なるコスト削減以上の価値を組織にもたらします。データに基づいた客観的な分析により、真の業務改善を実現しませんか。まずはお気軽にご相談ください。
無料相談のお申し込みはこちら → https://flr-process.com/support/
