製造業のCelonisプロセスマイニング活用
こちらでは、実際にプロセスマイニングを導入した製造業の事例をもとに、代表的なユースケースをご紹介します。
導入効果サマリー
- 業務可視化による改善スピードの加速
工程・部門をまたぐ複雑な業務を可視化し、リードタイムや品質への影響要因を迅速に特定。 - コスト削減と業務効率化の両立
重複処理や再作業、誤操作を抑制し、人的・時間的リソースの最適化を実現。 - 監査・品質対応のリアルタイム化
グローバル展開下でも統一されたモニタリングと例外検知により、ガバナンスと対応速度を強化。 - プロセス改善の現場内製化
分析・アクションが属人化せず、部門主導の継続的改善体制を確立。
導入と活用
製造業では、生産、購買、物流、顧客サービス、財務など多岐にわたる業務が、複数のシステムとサプライチェーン全体にまたがって運用されています。そのため、プロセスの可視化と改善が困難で、属人的な対応に依存していました。
Celonisは、初期は購買やアカウント支払（AP）領域で導入され、重複請求や支払遅延の防止に活用されました。続いてITサービス、カスタマーサポート、生産管理、営業プロセス（Order to Cash）など、デジタルログが取得可能な業務全般に展開。システム間のデータを統合し、処理の遅延やボトルネックの予測・是正が可能となりました。各業務でKPIダッシュボードやアクションエンジンを通じたフィードバックループを構築し、継続的な改善に活かされています。
導入前の課題
1. 複雑な業務構造とプロセスの全体像の不透明性
製造業では、生産から調達、納品、アフターサービスに至るまで多数の部門や拠点、システムが関与し、業務全体像の把握が困難でした。業務フローの断片化により、どこで非効率やミスが生じているのかが明確にならず、改善に時間を要していました。
2. 手作業・例外処理の多さによる品質と工数の悪化
標準化されていない業務や紙・手入力に依存するプロセスが多く、再処理（Rework）や誤入力、チェックミスが頻発。特に受発注処理、請求、在庫管理などで人的工数とミス率が高く、全体のパフォーマンスを低下させていました。
3. システム間連携の乏しさによる情報の断絶
ERPやMES、CRMなど複数のシステムが導入されているものの、情報が分断され、部門間の連携が非効率でした。例：発注部門と物流部門の在庫状況が同期されず、過剰在庫や欠品が発生するケースもありました。
4. 改善活動の属人化と実行力の欠如
各現場で改善活動は行われていたものの、勘や経験に依存しており、定量的な根拠や全社的な標準手順に基づく取り組みが困難でした。経営層への報告も属人的で、改善の持続性や汎用性が乏しいという課題がありました。
Celonisの役割
1. 業務全体の可視化による最適化支援
複数部門・拠点・システムにまたがるプロセスを一元的に可視化し、部門間の連携ロスや重複作業を特定。特に、調達〜生産〜納品のリードタイム短縮に向けた全体最適を支援します。
2. 異常検知とリアルタイムな改善サイクルの構築
異常な処理パターン（例：不自然な返品、遅延対応、未処理受注など）を自動検出し、アクションエンジンによってリアルタイム通知・対応を促進。改善の即時性を高め、現場対応力を強化します。
3. 重複・再作業の削減支援
Celonisの分析機能を活用し、重複支払・誤入力・再処理などの無駄を定量的に特定。実際に数百万件単位の手作業を削減した事例もあり、RPAやEDIとの連携による自動化も進められました。
4. KPIドリブンな継続改善とレポートの自動化
KPIに基づくダッシュボード運用とアクションログ蓄積により、「どこで何が改善されたか」を可視化し、部門横断的な改善の定着を支援。経営報告や監査レポートの自動生成にも応用されています。
導入効果
1. プロセス再作業の大幅削減とリードタイム短縮
文書処理や受注の再入力といった再作業を10％以上削減。納期遵守率やカスタマー要求との一致率も20％超改善し、信頼性ある供給体制を実現。
2. 顧客対応の迅速化と信頼性向上
注文〜請求における遅延パターンを排除し、応答時間・処理速度が大幅改善。顧客満足度や契約更新率の向上に直結。
3. オペレーションコストの削減
支払処理や在庫管理の重複・ミスを防ぎ、間接コスト削減を実現。自動化率の向上と人的作業の削減にも貢献。
4. 継続改善文化の定着と部門横断連携の強化
分析ツールの民主化により、部門ごとに改善提案が自発的に行われるように。経営層から現場までが同一の指標と事実に基づき連携し、全社的な業務変革が加速。
