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DXと業務プロセス自動化の本質

可視化から得る「洞察」をどう業務改善に用いるか

ジェイ ヤマモト (Blue Prism)

2022-08-02 06:00

 近年一部の企業においては、データ活用から洞察(インサイト)を得ることで、ビジネスの新たな方向性を模索しようとする取り組みが始まっている。今回は、これを業務フローに適用して改善に役立てることについて解説する。

マイニング

 業務の効率化や改善の場面で「プロセスマイニング」や「タスクマイニング」というキーワードを見聞きするようになった方は、多いのではないだろうか。 プロセスマイニングは、欧州で始まった考え方であり、紙ベースで行われていた業務フローについて、「どの業務に、どれくらい時間を要しているか」や「業務を可視化してより効率的な方法を探る」という学問的な観点から研究対象となったことに始まる。

 当初は、作業者の背後に観察者を配置し、時間をかけて実行内容を記録していたが、最近ではそれぞれの作業者のPCに特別なプログラムを組み入れ、実行内容を自動的に記録するようになった。これにより、業務の途中で判断が入った場合の分岐や差し戻しなどの細かな実行内容に渡って全体の可視化ができるようになっている。業務全体の流れをデータとして捉えることにより可視化をし、洞察を得ることをプロセスマイニングと呼ぶ。

データの流れを可視化する

 プロセスマイニングによる業務の可視化で得られるのはデータであり、その扱われ方の数である。一定以上のサンプル数を抽出して可視化することで、全体の流れと、それぞれの処理時間や判断基準などから最も効率的なパターンを見出すことができる。

 例えば、受注時に顧客情報がそろっておらず、連絡先に不備があると差し戻しがされ、電話やメールで連絡先を確認するという行為も可視化される。一つの工程が完了するまでの間に手間や工数が発生していることを可視化するだけでなく、それらによる機会損失や、顧客満足度を向上するための改善点を見つけることもできる。

 プロセスマイニングは、今まで当たり前とされて改善活動の対象にされていなかったことまでもが全て可視化されるという点で評価され、改善意識の高い企業では、納期の短縮や在庫の調整、流通の改善などの場面において、既に導入され始めている。

 この他にも、時間がかかっている工程や処理、曖昧な判断、費やされた時間などのデータも可視化できるようになるので、無駄の排除や事前に間違いを防ぐなどの業務最適化の仕組み作りにも使えることは言うまでもない。

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