顧客満足と業務効率を両立させるプロセスマイニングの設計法

現代の企業経営において、「顧客満足度の向上」と「業務効率の最適化」を同時に実現することは、もはや経営戦略の中核を成す重要課題となっています。特に年商100億円以上の大規模企業では、業務プロセスの複雑化により、顧客接点での品質向上と内部効率化の両立が困難になっているのが実情です。この課題を解決する革新的手法として注目されているのが「プロセスマイニング」です。

従来の業務改善アプローチとは一線を画し、実際のシステムデータから業務の実態を科学的に分析することで、顧客体験と運営効率の同時最適化を実現します。本記事では、プロセスマイニングによる「顧客効率」の向上手法について、製造業・金融業の実践事例を交えながら詳説します。

プロセスマイニングが切り拓く「真実に基づく」業務改善

データが明かす業務プロセスの実像

プロセスマイニングとは、ERP、CRM、ワークフローシステムなどの基幹システムから抽出されるイベントログデータを分析し、実際の業務プロセスを科学的に発見・評価・改善する先進的な分析手法です。従来の業務改善手法が現場ヒアリングや仮説に依存していたのに対し、プロセスマイニングは実際の業務実行データという「客観的事実」に基づいて分析を行います。

この客観性こそが、プロセスマイニングの最大の価値です。現場では「こうあるべき」と考えられていた業務フローと、実際に行われている業務の間には、往々にして大きな乖離が存在します。プロセスマイニングは、この見えない乖離を可視化し、真の課題を明らかにします。

顧客接点プロセスにおける革新的アプローチ

顧客接点を含むエンドツーエンドのプロセス分析において、プロセスマイニングは特に威力を発揮します。従来のアプローチでは、フロントオフィス（営業、カスタマーサービス）とバックオフィス（事務処理、承認業務）が分断されて管理されがちでした。しかし、顧客体験は部門間を横断したプロセス全体によって決定されます。

プロセスマイニングは、受注から出荷まで、申込から契約完了まで、といった顧客起点の一連のプロセスを統合的に分析できるため、真の顧客体験向上につながる改善ポイントを特定できます。

顧客効率を実現するプロセス設計の新パラダイム

顧客効率とは何か

「顧客効率」とは、顧客満足度の向上と業務効率の最適化を同時に実現する経営概念です。具体的には、顧客との接点において処理スピードの向上、手続きの簡素化、エラー率の低減、対応品質の標準化を図りながら、企業側の運営コストを最適化することを指します。

この概念の背景には、顧客体験と内部効率が対立関係にあるという従来の固定観念からの脱却があります。適切なプロセス設計により、顧客の利便性向上が企業の効率改善につながるという好循環を生み出すことが可能になります。

AI駆動によるリアルタイム改善システム

Celonisのような先進的なプロセスマイニングプラットフォームでは、AI分析機能を活用したリアルタイム監視と自動改善提案が実装されています。これにより、顧客体験に影響を与える問題を即座に検出し、自動的に対処することが可能になります。

例えば、オンライン申込プロセスにおいて離脱率が急上昇した場合、システムが自動的にボトルネックを特定し、関係者にアラートを送信するとともに、過去の類似事例から最適な対処法を提案します。さらに、実行管理機能により、改善アクションの自動実行まで行えます。

リアルタイムデータ連携による継続的最適化

リアルタイムデータ連携技術により、プロセスマイニングシステムは常に最新の業務状況を監視し、継続的な改善を実現します。これは従来の定期的な業務改善活動とは本質的に異なるアプローチです。

従来手法では、四半期や年次でのプロセス見直しが一般的でしたが、リアルタイム連携により、市場環境の変化や顧客行動の変化に対してリアルタイムでプロセスを適応させることが可能になります。

業界別実践事例：製造業・金融業におけるプロセスマイニング活用

製造業における受発注プロセス最適化事例

大手製造企業A社では、顧客からの受注から製品出荷までのリードタイム短縮が急務となっていました。従来の分析では、各部門個別の改善にとどまっていましたが、プロセスマイニングによる全体分析により、真の課題が明らかになりました。

分析の結果、納期遅延の主因は生産工程ではなく、設計変更承認プロセスにあることが判明しました。特定の承認者に業務が集中し、その承認待ちが全体のボトルネックとなっていたのです。この発見に基づき、承認権限の分散化と並行承認フローの導入を実施した結果、平均リードタイムを35％短縮するとともに、顧客からの問い合わせ対応時間も大幅に改善されました。

金融業における顧客接点プロセス改革事例

国内大手金融機関B社では、新規口座開設プロセスにおける離脱率の高さが課題となっていました。従来の分析では、Webサイトのユーザビリティに焦点が当てられていましたが、プロセスマイニングによる詳細分析により、異なる課題が浮き彫りになりました。

分析結果によると、離脱の主因は本人確認書類のアップロード段階にありましたが、技術的な問題ではなく、承認プロセスの複雑さが原因でした。複数の確認段階で同じ情報を重複して求めていたため、顧客の負担が過大になっていたのです。プロセスの統合化と自動化により、確認ステップを半減させた結果、口座開設完了率が18％向上し、同時に審査業務の効率も向上しました。

学術的裏付けと専門家見解

プロセスマイニング分野の創始者であるWil van der Aalst教授（アーヘン工科大学）は、プロセスマイニングについて「オペレーショナルプロセスの現状を客観的に理解し、コンプライアンスやパフォーマンスの課題に対して科学的根拠に基づく改善策を提示できる技術」と定義しています。

近年の研究では、プロセスマイニングの実用化を支援するフレームワークも開発されています。特に、業界固有の課題に対応したユースケース開発手法が確立され、製造業や金融業での実証研究が進んでいます。これらの学術的成果により、プロセスマイニングは単なる分析ツールを超えた、戦略的経営手法として位置づけられています。

導入成功のための実践的指針

段階的導入アプローチ

プロセスマイニングの効果的な導入には、段階的なアプローチが重要です。まず、ディスカバリーワークショップにより、現状の業務プロセスを可視化し、改善機会を特定します。次に、パイロットプロジェクトで具体的な改善効果を実証し、組織全体への展開につなげます。

この段階的アプローチにより、投資リスクを最小化しながら、確実な効果を積み上げることが可能になります。

組織的成功要因

プロセスマイニング導入の成功には、技術的要素以上に組織的要因が重要です。経営層の強いコミットメント、部門間の連携体制、データ品質の確保、継続的な改善文化の醸成などが成功の鍵となります。

特に、従来の部門別最適から全社最適への思考転換が必要であり、これには時間と継続的な取り組みが求められます。

結論

プロセスマイニングは、顧客満足と業務効率の両立という現代企業の最重要課題に対する実践的ソリューションです。データドリブンなアプローチにより、従来の経験や直感に頼った改善手法の限界を突破し、科学的根拠に基づく継続的改善を実現します。

製造業・金融業での実証事例が示すように、顧客接点を起点とした統合的なプロセス設計により、顧客体験の向上と運営効率の改善を同時に達成することが可能です。AI技術の進歩により、リアルタイム監視と自動改善の実現により、これまで不可能だった継続的最適化が現実のものとなっています。

今後は、プロセスマイニングが単なる分析ツールから、企業の競争優位性を支える戦略的インフラへと進化していくことが予想されます。

プロセスマイニング導入のステップについてはこちら → https://flr-process.com/celonis/process/

よくある質問

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