業務のボトルネックは「勘」ではなく「データ」で見つける時代

業務改善に取り組む際、多くの企業では「この業務を効率化すれば良さそうだ」「この作業が遅れているから、ここを改善すべきだ」といった経験や感覚に頼った判断がなされがちです。しかし、その方法では、本当に改善すべき部分を見逃してしまう可能性が高く、実際に改善を進めたにもかかわらず、期待した効果が得られないケースが少なくありません。

データなしで業務改善を進めると、こんな失敗が起こる

業務改善を感覚に頼って行うと、以下のような問題が生じることがあります。

• 不要な業務を残したままシステムを導入し、逆に非効率が増加する
• 特定の業務だけを最適化し、全体の流れが悪化する（部分最適化の罠）
• 業務改善の効果を測定できず、改善が一時的なものになってしまう

たとえば、ある企業が業務の効率化を目的に、新しいERPシステムを導入したケースを考えてみましょう。

システムを導入することで、情報共有や業務フローの自動化が進むと期待されていました。しかし、結果として、新しいシステムの操作が煩雑で現場の業務負担が増加し、以前よりも処理時間が長くなってしまったのです。

この問題の原因を探ると、システム導入前に業務プロセスの見直しを行っておらず、そもそも業務自体にムダが多かったことが判明しました。つまり、**「非効率な業務をそのままデジタル化しただけ」**だったのです。

このような失敗を防ぐためには、まずは現状の業務をデータで可視化し、どこにボトルネックがあるのかを明確にすることが不可欠です。

データなしで業務改善を進めると、こんな失敗が起こる

プロセスマイニングとは、企業の業務データ（システムのログや作業記録）を分析し、実際の業務フローを可視化する手法です。

これにより、次のようなことが明らかになります。

• 実際の業務プロセスと、想定していた業務プロセスの違い
• 処理に時間がかかっているステップ（ボトルネック）の特定
• 特定の担当者に業務が集中し、負荷がかかっている部分の発見
• 承認フローの遅れや、手戻り作業が発生している箇所の特定

プロセスマイニングは、これまでの業務改善とは異なり、「データ」に基づいて改善策を立案できる点が大きな特徴です。

プロセスマイニングの活用で分かること

実際にプロセスマイニングを活用すると、業務のどの部分に改善の余地があるのかが明確になります。

たとえば、ある企業が**「営業からの見積もり承認プロセスに時間がかかる」という課題**を抱えていたケースを考えてみましょう。

プロセスマイニングで業務データを分析したところ、以下のような事実が判明しました。

• 1回の見積もりに対し、平均4.5回の修正作業が発生していた
• 承認の待機時間が全体のプロセスの70%以上を占めていた
• 本来不要な二重チェックが行われており、処理時間が増加していた

これらの分析結果をもとに、修正回数を減らすためのフォーマット統一や、承認フローの簡素化を実施した結果、見積もり承認にかかる時間を40%短縮することに成功しました。

このように、プロセスマイニングを活用することで、業務の非効率をデータで証明し、的確な改善策を講じることが可能になります。