プロセスマイニングの導入事例とは?業務可視化が進んでいるのは海外だけではなかった!

プロセスマイニングは、日本ではまだ認知度の低い手法ですが、海外では「自動化の先をいき、業務の根本的な改善を行う」というスタイルが注目されています。

プロセスマイニングの海外事例が多いのはその為です。海外では既にプロセスマイニングが活躍しており、大きな業務コストの削減を成功している企業も多く存在します。

現段階でプロセスマイニングの導入を検討する多くの企業は、RPAなどの自動化ツールの導入経験があり、業務を改善することに意欲的なことが多いです。しかし、プロセスマイニングの導入は、ニューノーマルな生活様式に合わせて業務の改善を行っていきたい企業にも向いています。

今回は、はじめてプロセスマイニングを導入する企業でも導入後のイメージがしやすいように、どのような事例があるのか業種ごとに解説していきます。

この記事でプロセスマイニングが実際にどのように役に立っているのか、少しでも知っていただけたら嬉しいです。

プロセスマイニングに関する詳細はこちらの記事からご覧ください!

プロセスマイニングとは?5分でわかる徹底解説


製造業での事例

プロセスマイニングの導入事例として最も多いのが製造業です。

製造業の業務は、効率化するとコストカットに繋がりやすい業務が多く結果としても現れやすいことから導入する企業が増えてきています。

それでは、実際の事例を見ていきましょう。


BMWの事例

BMWは、乗用車の販売や製造をメインの事業として行っている会社です。

公式サイト→https://www.bmw.co.jp/ja/index.html

BMWは、2016年にプロセスマイニングを導入しました。結果として、時間とコストの削減、業務プロセスの可視化、サービス品質の向上が達成されました。

BMWは「ドライブの楽しさと、素晴らしいドライブ体験のお客さまへの提供」を企業理念に掲げており、実現するためには世界トップクラスの業務プロセスが必要だと考えていました。

そのためにプロセスマイニングを導入して従業員ひとりひとりがプロセスマイニングで可視化されたデータをもとに、業務のプロセスを判断していくべきだと考えたのです。

導入にあたりまずはじめに2017年に塗装工場にプロセスマイニングを導入しました。

プロセスマイニングを使うこと自体がはじめてだったため、ツールの使い方、KPI設定の仕方などの運用に必要な基礎的な知識を身につけることからはじまります。

この現場で数週間後には成果が明確になったため、全社に展開していくことになります。

現在では40以上の業務で使用されており、約850人がデータの解析や業務改善に役立てています。

結果的には、コスト削減は勿論ですがユーザー対応、関税、商品品質の向上などの業務で成果がありました。


SIEMENSの事例

SIEMENSは、さまざまなジャンルでの製造を行っている世界最大級の製造会社です。電化製品から医療製品まで幅広く製造を行い、システム・ソリューション事業なども手掛けています。

SIEMENSはプロセスマイニングを導入し、社内自動化率を24%増やし、年間換算1000万回の手作業を削減しました。他にも年間150万点を超える商品の納期厳守に貢献しました。

世界最大級の製造会社としてSIEMENSはこれまでも、市場のリーダーとしての地位を確立するために積極的に新しい業務システムや手法を取り入れてきました。プロセスマイニングを導入したのも、業務を継続的に可視化・改善することでさらなるIT化の浸透と働き方を良いものにしていくためでした。

SIEMENSほどの大企業となると、業務プロセスがとても複雑で把握しずらいという問題が発生していました。2011年に当時には、監査プロセスを完全に可視化できる方法を探すこともを目的としてプロセスマイニングの試用を行い、そこで成功したため全社に展開していきます。現在では、世界で6,000人ものユーザーがプロセスマイニングを導入しています。

SIEMENSは結果として、営業部門での手戻り削減や社内自動化率24%の増加を達成しています。


ABBの事例

ABBは、電力関連や重工業をメインの事業とし、100カ国以上の国に進出している企業です。

ABBはプロセスマイニングの導入を行ったことで、購入から支払いまでのフローにいくつも重複があることを可視化することに成功しました。計画した業務と実際に行う業務とでは業務フローも異なってくるので可視化できた事は大きな成果だったと思います。

そもそもABBは、多くのテクノロジー製品を扱っているためより精度の高さが求められていました。特にプロセスの処理をいかに適切に行えるかが重要ポイントでした。具体的には、短納期、低コスト、高品質、後は在庫を少なくすることです。他にも世界100カ国以上でビジネスを行っていたので、業務プロセスも大規模なものとなり非常に複雑でした。ABBはこういった複雑な業務を可視化するためにもプロセスマイニングを導入しました。

最初は、購入と支払いのフローの分析を行いました。そこで成功し一気に全社展開へと広めていきます。現在ではABBは、社内すべての工場でプロセスマイニングを使用しています。ABB社は、プロセスマイニングを導入することですべての工場の進捗を確認することができるだけでなく他の会社とのベンチマークの可能性なども調べられると述べました。

結果的にABBではプロセスマイニングを導入して、本来目的としていた短納期、低コスト、高品質、低在庫の実現しました。


ボッシュの事例

ボッシュは1886年に設立された、自動車部品や電動工具などを扱っている世界的な大手企業です。約400,000人の従業員を抱え、世界60カ国以上でビジネスの展開をしています。

ボッシュは、さまざまな事業部門でプロセスマイニングを導入しています。その事例についてお話していきます。

ボッシュはプロセスマイニングの導入で、プロセス全体の非効率性の除去とそれに伴う手戻りの減少を達成しました。

さらに、業務全体の可視化をもとに自動化できる業務の特定まで可能になりました。

グローバルな企業であるボッシュには、さまざまな業務部門があります。

さまざまな部門がそれぞれ活躍していたため、多くの業務プロセスが存在していました。

グローバル事業を更に展開していくには、全ての業務プロセスに一貫性をもたせ、伝統的な紙でのやりとりを効率化していく必要がありました。

ボッシュは2017年から経理、物流、ITサービス、生産、販売などの部門で導入を開始します。

ビジネスプロセスの可視化と自動化を見据えた主導プロセス棚卸しを実現するために、社内のコンサルティング担当とIT部門関連するビジネス部門チームが導入を進めていきました。

メンバーの大半が社内の人間だったので、コミュニケーションが取りやすく、導入の際の問題は通常より少なかったといいます。

導入を進めていく中で、複数の事業運営によりイベントログデータが多い、プロセスが複雑で承認プロセスに無駄が発生しているなどの問題が見つかりました。

これらの問題がプロセスマイニングによる可視化で解消され、無駄な業務の削減と効率化の可能性を知ることが可能になりました。

結果的にボッシュは、プロセスマイニングの導入で社内の業務プロセスに一貫性がもたらされたことで、グローバル事業の拡大に成功しました。


バイエルの事例

バイエルは、医療用の薬品やヘルスケア商品の提供を行う会社です。日本の大阪に本社を構える日本の製薬会社で、国内のさまざまな地域にオフィスを構えています。

プロセスマイニングの導入後、バイエルは手作業で行っていた業務の自動化に効率化に成功しています。

バイエルの主な導入目的は「システムの安定性」でした。監査組織でプロセスマイニングの導入を行いますが、本来監査組織はプロセスマイニングのような技術を使用することはほとんどありません。

しかし、バイエルには他の監査組織と異なっていた点があり、それが理由でプロセスマイニングが目的達成に最も近いツールだということが判明し導入されました。

2012年にプロセスマイニングの導入を開始しますが、その当初の製品には現在のような能力はありませんでした。グローバルに運用されていたSAPシステムと向かい合うことで、業務の複雑さを解消したいという若手社員の想いがあり、2017年半ばには高度なシステムの安定性を達成し、新しい能力を獲得することに成功します。

他にも、手動発注でプロセスマイニングを導入し、もともとは自動で処理されていたにもかかわらず、その後手動で処理が行われていた注文を特定しました。

結果的にバイエルは、プロセスマイニングの導入でデジタルトランスフォーメーションの実現に成功しました。


IT企業での事例


athenahelthの事例

athenahelthは、主にクラウドオフィスのソフトウェアによるバックオフィス業務を提供している会社です。具体的には、入院している患者の身体データや診療記録の管理、医療費請求、ケアの調整などのサービスを取り扱っています。

athenahelthは、プロセスマイニングを導入して顧客の経験向上、顧客の業務に更に価値をもたらせることに成功しました。

athenahelthは、もともと新しいサービスと昔のサービスの両方をつなぐワークフローをより把握するためのテクノロジーツールを作ることを目指していました。

新しいサービスでは新規の開発が多かったため、プロセスの変更が多く行われていました。

そのためathenahelthは、明確なプロセスの理解を深めるためのツールとしてプロセスマイニングを導入しました。

ここでは具体的なの事例を紹介します。

最初のプロセスマイニングの導入対象に選んだのが医療提供者、支払者、内部のオペレーションチーム間の相互作用に焦点を当てているサービスラインでした。

理由はこのサービスラインが患者がタイムリーに必要な治療を受けるための業務だったからです。この業務が最初の導入に適していた理由はいくつかあります。

1つは根本的な原因を特定して改善するシステムを必要としていたこと、2つ目はプロセスマイニングを導入できる機会を提供していたこと、最後に3つ目は製品側とオペレーション側の意思決定に必要だったからです。

導入チームは、導入していく中で問題点に気づき将来の実装で適応できる位強固な運用モデルを作成することが必要だと判断しました。

一部の人間だけが導入できても意味がないため、実際のエンドユーザーに参加してもらいプロセスマイニングがどのような効果をもたらすのか実感してもらいました。

結果的にプロセスマイニングを導入して、経営層が頻繁に利用するプロセスヘルスダッシュボードを作成できたことが1番大きな成果でした。

経営層がいつでもログインができ、サービスラインのシステムが正常に作動しているかチェックできるになりました。

これによりathenahelthはコストを削減して、顧客に関わる成果を向上させる業務を特定することに成功しました。


Uberの事例


Uberは、自動車配車ウェブサイトおよび配車アプリを提供している会社です。

Uberは、プロセスマイニングを導入することで6大陸65カ国、700以上の都市にまたがる業務の網羅に成功しました。

結果的にUberは、カスタマーサポートでの業務のばらつきを可視化で見つけ、数百万ドルの大規模コスト削減を達成出来るようにまでなりました。

事業の急速な成長が原因で、業務プロセスがバラバラになっており一貫性がありませんでした。

それにより業務プロセスに無駄が多く発生し、最終的に対応時間にかかるコストが増え、顧客に一貫して優れたサービスを提供することが難しくなっていました。

すべての業務プロセスをしかし、無駄な変化を見つけることができればより少ない労力で迅速に顧客の問題を処理することができると考えプロセスマイニングの導入を決めました。

具体的には、カスタマーサポートのコンタクト処理プロセスを改善できる業務を特定し、レスポンスを早くすることで調和のとれたプロセスを作ることで、レスポンスエラーや手戻りを減らす取り組みを行いました。

試行錯誤しながら導入していき、サポートプロセス全体でより深く業務を把握しいかに早く獲得することができるかと言う課題をほとんど全て解消することに成功します。

プロセスマイニングを導入して、思わぬ非効率な業務が見つかったことで改善を行い、顧客サービス管理システムから膨大な量のデータの抽出を可能にしました。

顧客からの問い合わせチケットの解決時間の大幅な短縮に成功します。現在では、地域、都市、サービスセンター間でチケットの流れとスループット時間を比較する際にプロセスマイニングを用いています。


結果的にUberは、手動でデータ収集をしていた分のコスト削減、サービスのスピードアップに成功し、本来の目的である多くの顧客に対して一貫性のあるサービスを提供することに成功しました。


サービス業での事例


EDPの事例

EDPは、1976年に設立されたポルトガルに拠点を持つ電力会社です。御社をリスボンに置き、発電、配電、情報技術分野を中心に事業を展開しています。

EDPは、プロセスマイニングを導入することで業務の可視化と分析を行い、ボトルネックとなる根本的な原因を特定し最適化したことで、100万件以上の顧客対応業務を効率化することに成功しました。

販売から債務までのすべてのプロセスで業務を把握をするために、プロセスマイニングの利用を開始しました。

特に営業活動において、業務プロセスは顧客の受注、請求、回収、債務管理などの業務ををスムーズに行うために大変重要だったのです。

最初の導入では、BtoCの請求から債務にあたる業務プロセスの価値確認のために導入を行いました。

この導入で、請求書の送信から債権回収までの顧客のやりとりを可視化することに成功します。

次の導入で、プロセスパフォーマンスの分析や管理、最適化できるプロセスの特定、自動化の促進が可能になりました。

結果的にEDPは、プロセスマイニングの導入で多くの成果を挙げましたが、特に業務改善に必要な時間を短縮することにも成功しました。

これにより、業務の変化に柔軟に対応していける力が向上しました。


ドイツテレコムの事例


ドイツテレコムは、ドイツに拠点を構える電気通信事業をメイン事業とする会社です。

具体的には、ドイツにある固定ネットワークとモバイル事業を含むドイツ事業、米国市場におけるモバイル活動を含む米国事業を行っています。

ドイツテレコムはプロセスマイニングを導入したことで、6,600万ユーロ以上のコスト削減を実現しました。

なぜこんなにも膨大なコストの削減が行えたのかについて解説していきます。

ドイツテレコムがプロセスマイニングを導入したきっかけは、社内での重要な業務プロセスの分析能力を向上させるためでした。

当時社内で起きていた問題の一部がこちらです↓

・ベンダーへの支払い重複による多額の現金損失が発生していた
・支払いが滞り、現金割引の最大化ができていなかった
・納期が遅れることが多々あり、納品ペナルティが発生していた

また、プロセスの品質向上を重視した際に、さらなる効率化を測るにはプロセスマイニングが大きな効果をもたらすとドイツテレコムは考えたのです。


具体的には、リードタイムの削減と複雑な業務プロセスを可視化することが目的でした。

導入初期の段階から主要な目的の1つとして「外部のサポートなしでより良いプロセス設定が可能となるように内部の能力を高めたい」という目的がありました。

そこで、外部からのサポートを最小限に抑え、自分たちでプロジェクトを運営していくことにします。時間はかかりましたが、3年後には外部の力をほとんど借りずに、10以上のソースシステムからデータを接続し、プロセスフローの可視化に成功します。
他にも、新しいKPIの定義だけでなく、KPIの起動から業務プロセスが外れたときに警告がなるよう開発することにまで成功しました。

導入後に達成した成果の一部がこちらです。
・96%の現金割引率を達成し年間4,000万ユーロを節約
・90%以上の期日内支払い率
・自動化の促進で1,200万ユーロの節約
・重複払いの回避で300万ユーロを節約
・契約上の違約金の執行で約160万ユーロの違約金を受け取る

ドイツテレコムがここまで成果を挙げたのは、導入があくまで自分たちの課題であり、他人に任せないと改善できない状況にしてはいけないという高い意識があったからだと思います。


ルフトハンザの事例

 


ルフトハンザは、ケルンに本社を構え、世界各国約550の子会社や関連会社からなる航空事業グループです。

日本では、2020年現在東京国際空港、関西国際空港、中部国際空港の3箇所に就航しています。

プロセスマイニングを導入し、燃料補給、ケータリング、搭乗などの業務プロセスを可視化することに成功しました。

可視化した業務を最適化したことで、フライトが定刻から遅れてしまう問題を解決しました。

そもそもルフトハンザがプロセスマイニングを導入したのは、顧客満足度の向上を向上させるためです。

顧客にとって、自分の乗る飛行機が定刻通りフライトすることが最も重要視するポイントです。

しかしルフトハンザは、燃料補給や搭乗でのプロセスが原因でフライト時刻が遅れてしまうことが多々ありました。顧客の満足度を上げるためにこの問題を解決し、無駄な業務を改善していくことが導入の目的でした。

ルフトハンザでは、フライトに関わる業務で無駄なプロセスが多い事自体は認知できていました。しかし、実際にどのように改善していけば良いのかが明確にならず、デジタル化に踏み切れなかったと言います。

プロセスマイニングを導入したことで、ボトルネックとなっている具体的な業務と解決策を知ったことで、効率的にプロセスが実行できるようになります。

プロセスマイニングが提示した施策を実行しフライト時刻に関わる業務の効率化に成功します。


もしプロセスマイニングがなかったら、コンサルタントのように世界中を回って可視化を行わなければなりませんでしたと担当者は述べています。

このように全国で業務を行っているような企業が自ら可視化をおこなうというのは気が遠くなるような作業です。

しかし、プロセスマイニングを導入することで人の手では不可能だった業務の可視化と分析を可能にしました。

流通業での事例


Schukatの事例

Schukatは電子部品の製造や販売を行う会社です。Schukatでは、高い競争率の中で技術革新を活用して競争力を維持していくことが求められていました。

卸売業者として高い地位を確立していくためには業務効率が重要でした。そこで実際に行われる業務プロセスを可視化し、理解を深めるためにプロセスマイニングが導入されます。

最初にプロセスマイニングを導入したのは、受注・発送処理の業務でした。

この業務プロセスを把握するために膨大な時間をかけてダッシュボードを作成しましたが、十分に業務プロセスを理解できるレベルまでは可視化出来ませんでした。

更に、このダッシュボードでボトルネックとなる業務や誤った設定などの確認も出来ませんでした。

そこで別の方法で導入を進めていきます。主に下記の3つの方法で導入していきました。

  • ボトムアップ…分析を優先
  • トップダウン…設計を優先
  • アクションの考察…トリガーライブアクション

この導入が成功し、業務プロセスの改善をおこなったことで大きな成果を得ます。

まず、人手を介さず直接納品できる受注率が20%以下から60%以上に上昇しました。プロセスマイニングは改善を継続し続けるので、上昇傾向も継続しています。

また、配送処理時間も半分以下に削減されました。全ての顧客に平等に当日または顧客の希望時間に発送することに成功します。

プロセスマイニングが継続的に成果を挙げ続けた事例になります。1度改善したら終わりではなく、改善を続けて成果を出し続けることができるのはプロセスマイニングならではですよね。

まとめ

以上がプロセスマイニングの事例になります。

多種多様な業種での事例を紹介しましたが、業種によっては大きな効果を発揮するものもあれば、導入に向かない業務も存在します。この記事で紹介したプロセスマイニングの導入成功例に共通していたことがあります。

みなさんはわかりましたか?

全ての事例に共通していたことは、目的設定が明確でブレなかったことです。

目的設定がしっかりとされていたため、成果が中々でなくても諦めず改善を続けることで大きな成果を挙げた事例が多くあることはお分かりいただけたと思います。

みなさんも、プロセスマイニングを導入する際には是非この事例を参考に検討、導入してみて下さい。

最後までお読みいただきありがとうございました。