最適化の効果を事前に知ることができる
プロセスマイニングは、業務を最適化すると結果的にどのようになるのかを事前に知ることができます。
例えば、コストはどのくらい減るのか、業務にかかっていた工数はどのくらい削減できるのかなどが事前に分かるのです。
最適化の効果を事前に知ることが必要な理由
最適化の効果を事前に知ることが必要な理由は3つあります。
そのうちの1つ目は、自動化の優先順位がつけやすくなるためです。
業務改善を行うとき、誰もが失敗したくないと思いますし、なるべく効率的に、スムーズに進めたいと考えますよね。
プロセスマイニングを導入する大きなメリットの1つが、提示された施策で業務の最適化を行うとどのような効果があるのかまで事前に知れる点です。
事前に成果が分かることで、どの業務から効率化すると目的達成に向けて効果が出るのかをもとに効率化の順位付けをすることが可能になります。
理由の2つ目は、経営層や社員にも納得のいく結果を提示することができるためです。
業務自動化を進めていくにあたって、自動化ツールの導入が経営層や社員から反対されてしまうというのはよく耳にする話です。
プロセスマイニングで自動化するとどうなるのかを具体的に提示することが出来れば、周りの自動化に対する偏見が薄れていく可能性がありますよね。
自動化を反対している人は、変化が怖かったり、結果的に自分の仕事がなくなるのではないかと思っていることが多いです。
なぜ業務改善が必要で、結果的にどのような状態になるのかを明確に提示することができる、業務自動化の救世主とも言える存在がプロセスマイニングなのです。
理由の3つ目は、どのように改善を行っていけばいいかが明確にわかるためです。
プロセスマイニングは、可視化と分析を行うことで最適化の施策を提示するツールです。
そのため、可視化や分析は勿論ですが、最適化の施策の考案までも自動で行います。（ツールによってはこの機能に若干の差がでることもあるので注意して下さい。）
人の手で分析を行った場合の、問題点は見つかっても結局どうしたら改善できるか分からないといった問題を解決することができます。
最適化の効果を事前に知らないと起こり得る問題
①優先度の高くない業務に着手していることに気が付かず、業務改善に失敗する
もし、最適化の効果を知らずに改善を行った場合、効率化の優先順位を間違えてしまう可能性があります。
具体的にどういうことかというと、例えば、コストの削減が目的なのに、AとBの業務でBの業務のほうが工数が大きいから効率化をしたら、思ったよりコストが削減できなかったなどがそれにあたります。
②経営層や社員の理解が得られず導入が進まなくなる
みなさんも自動化ツールに限らず、なにか商品を購入するときはどのくらい効果が出るのか、コスパは良いのかなどを気にしますよね。
業務改善もそれと同じです。業務を改善するとどのようなメリットがあるのかを具体的に提示し、それが会社や社員のメリットになるならば導入への理解は得やすくなります。
逆に、導入してどうなるのかと聞かれて「具体的にはわかりませんが、とにかく良くなるんです！」と言われてもイメージが湧きません。
プロセスマイニングを導入しなかった場合、業務自動化のメリットは比較検証をして証明していくしかなくなってしまうのです。
③無駄な人員やコスト割いてしまったり、逆に人員が足りずうまく行かない。
プロセスマイニングの最適化の効果はコストだけに限らず、どれくらい人員を減らせるのかなども見ることができます。
逆に、新たに着手するプロジェクトにどのくらいの人員が必要か、どのくらいのコストがかかるのかなども導き出してくれるのです。
つまり、プロセスマイニング導入しなかった場合、新たなプロジェクトを進めるときに無駄な人員やコストを割いてしまったり、逆に人員が足りず途中で断念することになってしまう可能性もあるのです。
まとめると、最適化した際のコストを事前に把握することは、業務改善を成功させるための重要なポイントであるということです。
人手不足を改善する
少子高齢化社会となり、今後採用できる人の数は現在に比べてどんどん減っていきます。さらに労働時間の減少傾向により、現在働いている社員の勤務時間も短くなると言われています。つまり、どんどん働ける人の数は減ってくるのです。一方で、企業が成長していけば業務も増えていき、業務量が増えるのに対応できる人は減っていくと言う現象が起きます。
そんな中でもプロセスマイニングを効果を発揮します。ここからは、人手不足においてプロセスマイニングが活躍する3つの理由について解説していきます。
人手不足を改善することができる理由
1つ目の理由は、プロセスマイニングの最適化施策をもとに改善していくことで、既存の工数を削減できるためです。
業務改善目的が人手不足解消の場合、既存の人員でも業務を回していくために、業務を効率化していく必要があります。
プロセスマイニングでは、より多くの業務を自動化で対応できるプロセスを見つけることができます。
そのため、既存の人員で業務の量が多く対応が追いつかない場合でも、プロセスマイニングの最適化政策に則って効率よく自動化していくことで人員不足に対応していくことが可能です。
2つ目の理由は、継続的に最適化を行うので、変化する状況にも柔軟に対応していけるためです。
プロセスマイニングでは、いちど最適化したら終わりではなく継続的に最適化を続けていきます。
そのため急に勤務状況が変化したり、イレギュラーな事態が起こった時でも柔軟に対応していくことが可能です。
例えば何らかの原因で発注数が通常の10倍になってしまった時、プロセスマイニングが既存の人員で対応できる方法を模索します。
それに従って効率化することでイレギュラーな事態でも対応することが可能です。
人手不足を改善できないと起こり得る問題
①工数削減ばかりに目がいき、サービス品質や成果に支障が出る
例えば急激に人員が足りなくなってしまったとき、あなたならどうしますか?
工数を削減するしか方法がない場合、工数を削減する事にばかり目がいってしまいサービス品質や業務の成果に支障が出てしまうことがあります。
本来ならどうしようもなくなる前に自動かなり効率化で手を打つべきなのですが、どうしても不可能な場合プロセスマイニングを導入していないと打つ手が全くなくなってしまいます。
②社員の負担ばかり増えていく
人手不足を解消するための手段の1つとして、社員の勤務時間を伸ばすと言う方法もあると思います。
例えば先ほどお話ししたように、通常の10倍ほどの発注数がある場合、社員の負担を増やして対応するしかなくなってしまいます。
しかし、この時に既にプロセスマイニングが導入できていて、自動化や効率化を進められる準備が整っていたら社員の負担を増やすことなく業務に対応できるのです。
③そもそも業務改善に目を向ける余裕がなくなる
一番厳しい状況が業務改善に目を向ける余裕がなくなるほどに人員が不足することです。
本当に手のつけられない状況なってしまうと、業務改善をする位なら既存のたまっている業務を回そうと言う考えになると思います。
プロセスマイニングは即効性のあるツールではないため、ここまで状況が悪化してしまうと改善することがすごく難しくなってしまうのです。
人員不足は不足してから対応しても、十分な工数が割けず成果は出にくいです。目先の効果だけにとらわれるのではなく、3年後、5年後、10年後の業務状況を予想して、早めに業務改革を検討しましょう。