プロセスマイニングを通じて運用の卓越性を達成するための8つのステップ

運用の卓越性は、ビジネスの回復力と収益の成長を向上させる鍵となりますが、今日のプロセス所有者は、急速な変化のペースに対応するのに苦労することが多く、効果的な意思決定に必要なプロセス インテリジェンスとモデリング ツールの可視性が不足しています。さらに複雑な問題は、その変化の自然な流れです。ビジネス プロセスが進化するにつれて、プロセスは整理されなくなり、無駄、不要な手順、無関係な制御、重複したリソース、手動の回避策などが溢れるようになりますが、その多くは目に見えません。

プロセス マイニングは、プロセス検出における重要なステップを自動化することで、運用の卓越性を達成するための従来のアプローチを強化することが示されています。定義上、プロセス マイニングは、情報システムから抽出されたイベント データを使用してビジネス プロセスを分析するためのデータ駆動型手法のセットです。これにより、ビジネス ユーザーは、プロセス内のボトルネック、逸脱、無駄の原因、またはやり直しを特定できます。発見されたモデルを基にして、改善への道筋はより簡単、より正確、よりリスクが少なく、より速くなります。

ここでは、ビジネス リーダーが 8 つのステップで運用の卓越性を達成し、自動化されたプロセス検出と継続的な改善の基盤を築く方法を説明します。

ステップ1: 非生産的な仕事をやめる

課題: 作業の多くは習慣によって行われることが多いです。たとえば、あるチームが別のチームのニーズを満たさなくなったプロセスに従う場合があります。付加価値のない作業を排除することは、迅速かつ簡単に実行でき、すぐにメリットが得られます。

プロセス マイニングがどのように役立つか: 発見されたプロセス モデルにより、ボトルネック、やり直し、プロセス停滞領域の特定が容易になるだけでなく、メリットの定量化も容易になります。増分分析でベストプラクティスと既存のモデル間のギャップを分析することにより、ビジネス上の意思決定者は、無駄を排除し、リスクを軽減し、運用効率を向上させ、より優れた顧客エクスペリエンスを提供する機会を模索できます。

ステップ2: 統合

時間の経過とともに、大規模で成熟した企業では、運用モデルが変化し、既存の製品が変更され、新しい製品が導入されます。その結果、複数のチームにまたがるプロセスが断片化されることがよくあります。運用の卓越性を達成するための重要なステップは、類似のプロセス、アクティビティ、チームを統合することです。しかし、統合にはリスクがないわけではありません。

プロセス マイニングがどのように役立つか: プロセス マイニングのバリエーション分析機能を使用すると、ユーザーは同じプロセスの異なるパスまたはワークフローを比較できます。この観点から、ビジネス、オペレーション、リスクの専門家は、それぞれの違いとその影響に焦点を当てることができます。これにより、統合の機会と、それに伴う可能性のある利点とリスクが強調されます。このレベルの透明性により、リソースの使用状況、需要プロファイル、ボトルネックなどの移行をサポートするデータも提供されるため、統合作業のリスクが大幅に軽減されます。

ステップ3: 標準化

低い運用コストで一貫した顧客体験を提供することは、デジタル大手とスタートアップ企業の両方に共通する特徴です。 2 つの異なるチームがプロセスを実行する方法を比較すると、作業がプラスまたはマイナス、計画されたまたは計画外の結果にどのように影響するかについて貴重な洞察が得られます。チーム内でヒントやチェックリストを共有することはできますが、リモートワークやハイブリッドワークのモデルではこれがますます難しくなります。その結果、プロセスはすぐに標準から逸脱し、品質とコンプライアンスが予測不可能になります。

プロセス マイニングがどのように役立つか: プロセス変数をプロセス マイニングと比較してパスを理解し、アクティビティの実行と待機時間に関する洞察を得て、ボトルネック、異常、リソースの使用状況、その他のプロセスを特定し、標準化の機会を迅速に明らかにします。

ステップ4: 簡素化

時間の経過とともに、ビジネス プロセスは必然的に進化し、不要な手順、無関係な制御、重複したリソース、手動の回避策が含まれるようになります。問題が発生すると、多くの場合、反射的な反応として別の制御を追加したり、持続不可能でエラーが発生しやすい一連の手動プロセスを導入したりします。

プロセス マイニングがどのように役立つか: プロセス マイニングによって発見されたプロセス モデルの可視性、透明性、使いやすさ、およびプロセスの正確な表現と実際のプロセス メトリックにより、アナリストは無駄を迅速に特定できます。プロセスを遅くするトランザクション タイプ、重複する制御、付加価値のないステップ、中断または遅い切り替え、やり直しループ、異常を簡単に識別できます。これらの無駄を排除することで、コストが直接削減され、品質が向上し、より良い結果をより早く顧客に提供できるようになります。

ステップ5: ビジネスプロセスリエンジニアリング

プロセスが統合、標準化、簡素化されると、次のステップは多くの場合、再設計の機会を特定することです。これを成功させるには、関連するチャネルのすべての「現状の」プロセス（その背後にある詳細なプロセス メトリックを含む）を理解するだけでなく、考えられるすべての例外を詳細に理解することも必要です。

プロセス マイニングがどのように役立つか: 隠れたタスクを理解し、不適切な引き継ぎ、やり直し、十分に活用されていないリソースや過度に活用されているリソースを特定して、プロセスの改善についてデータに基づいた意思決定を行います。反復性が高く、手動でエラーが発生しやすい自動化ルーチンを特定します。プロセス マイニングにより、配送時間と品質に影響し、収益の損失につながるサプライ チェーンやワークフローの一般的な遅延の根本原因を明らかにすることができます。

ステップ6: 戦術的自動化

プロセスの自動化は多くの企業にとって焦点となっています。完全な変革が進行中ですが、その間に何らかのメリットを得るには、戦術的な自動化が一般的なアプローチです。これには、ビジネス ルールの変更、ロボットによるプロセス自動化、機械学習モデルの実装などが含まれる場合があります。同じテクノロジー スタック上に構築された再設計されたプロセスであっても、基礎となる複雑さのために、エンドツーエンドで戦術的に自動化することが困難な場合があります。

プロセス マイニングがどのように役立つか: 自動化が最大の効果を発揮できるプロセス内の正確なステップを特定するには、タスク時間、リソース使用率、リソース コストを徹底的に理解する必要があります。プロセス マイニングを使用したプロセス モデリングは、戦術的な自動化の取り組みの優先順位付けに役立ちます。また、投資収益が得られない可能性のあるプロセスの一部を自動化することで時間を無駄にすることがなくなります。プロセス マイニングは、タスクまたはプロセス レベルで自動化の機会を特定し、ハード データに基づいて自動化の影響を定量的に評価することで、従来のアプローチを強化します。

ステップ7: アウトソーシング/オフショアリング

派遣チームに関わる人数を数えるだけで、必要な人数を見積もるのは簡単そうです。ただし、これは未払いの残業時間や期待と完了の差を反映していない可能性があります。また、長年にわたって蓄積された経験や知識、それに伴う生産性の向上も考慮されていません。

重要なビジネス プロセスをある場所から別の場所へ、またはある企業から別の企業へ移動することはリスクを伴い、多くの場合、従業員が質問したり、作業の進め方を伝えたりする能力に依存します。

プロセス マイニングがどのように役立つか: カットオーバー前に自動プロセス検出演習を実行すると、送信チームと受信チームが連携し、すべての例外とその背後にあるリソース計算を完全に認識できるようになります。

ステップ8: 変換

デジタル化により、業務運営とプロセスが合理化され、企業は業務モデルを変革してビジネス成果を向上させることができます。しかし、デジタル化は、単に既存のサービスをデジタル形式で置き換えたり、より多くのテクノロジーを導入したりすることではありません。より多くのメリットを得るには、自動化とデジタル化の前にプロセスを理解し、理想的には最適化する必要がありますが、これは数万のプロセスと例外を抱える企業にとってはかなりの課題です。

プロセス マイニングがどのように役立つか: プロセス マイニングにより、ビジネスの運営方法の透明性が向上し、変革リーダーは、どこに重点を置くべきか、何を優先すべきか、そして持続的な運用の卓越性を達成するために主要なプロセスをどのように変革するかを理解できるようになります。変革の前に、「現状の」プロセスを理解し、ボトルネックが発生する場所と最も労力がかかるアクティビティを把握し、将来のプロセス モデルと変更をテストして予測することが不可欠です。必要な変更、予想される結果、そして顧客がそれに対してどのように反応するかについて明確なビジョンを確立することが重要です。

プロセスマイニングはプロセスの成熟度をサポートします

多くの企業では、プロセスの成熟度を達成するまでにまだ長い道のりが残っています。主な課題は、チームが現在のプロセスがどのように機能しているかを詳細に理解するのに役立つ透明性とプロセス データが不足していることです。プロセス マイニングによって提供される可視性と洞察は、企業のプロセスがどのように機能するかについて多くの学習を促すことができる、進歩の現実的なベースラインです。既存のイベント ログをシミュレーションの基礎として使用することで、チームは洞察を加速し、より早く結論に到達することができました。

プロセス マイニングは、プロセス検出における重要なステップを自動化することで、運用の卓越性を達成するための従来のアプローチを強化します。結果として得られるマップとモデルはビジネスの現実を反映しており、不足していることが多い運用データによってサポートされています。発見されたモデルを基盤として、改善への道はより簡単、より正確、よりリスクが少なく、より速くなります。