ビジネスプロセスの工程を定量化して分析・改善を進める手順

1.変革対象の業務プロセスを選定（主要なアクティビティを特定）

ビジネスプロセスマップから変革対象のプロセスを選定する

2.現状の業務データを収集

(1) 時間計測とログ分析

アクティビティごとの 作業時間・労力・ムダ を測定し、ボトルネックを特定する

① ストップウォッチ計測（手動）

• メリット：簡単に実施できる
• デメリット：人による誤差が生じやすい

方法

• 各業務担当者がストップウォッチを使い、業務開始から完了までの時間を記録する
• ExcelやGoogleスプレッドシートに作業内容と時間を入力し、分析できるようにする
• 例えば、「受注処理1件にどれくらいの時間がかかるのか？」 を「受付→入力→承認→出荷指示」など、流れに沿って手動で測定する

ポイント

• 記録対象を明確にし、複数回計測することで平均時間を算出する
• 各工程の 「待ち時間」「手戻り時間」 も記録し、ムダの特定に活用する

② システムログ分析（自動）

• メリット：客観的なデータが取得できる
• デメリット：ログ取得できない業務には適用できない

手順

• 業務システム（ERP・CRM・SFAなど）の操作ログを活用し、業務の所要時間を自動計測する
• 例えば、Salesforceの「営業活動履歴」から、1回の商談にかかる平均時間を分析※SAPなどのERPシステムでは、業務プロセスごとの処理時間をレポート化することも可能
  
  

ポイント

• 手作業と異なり、人為的な記録ミスが発生しない
• システムが対応していない業務には適用できないため、補完が必要

③ RPAツールで作業時間を記録

• メリット：自動計測で人為的ミスを防げる
• デメリット：導入コストがかかる

方法

• UiPath, Power Automate, WinActor などのRPAツールを使い、作業の流れと所要時間を記録する。
• 例えば、「請求書処理のクリック数・入力時間をRPAで測定し、非効率な動作を可視化」 する。

ポイント

• 手作業の細かい動作（クリック数や入力回数）までデータ化可能。
• 導入にコストがかかるため、頻繁に実行される業務に適用すると効果的。

(2) 作業ボリュームの測定

アクティビティごとの業務負荷を数値化する。

① 処理件数の測定

方法

• 1日・1週間・1か月あたりの作業件数を記録し、業務負荷を定量化。
• 例えば、「1人の営業担当が1日10件の商談を実施」「受注処理の平均件数が50件/日」など。

ポイント

• 処理件数が多い業務は、効率化の余地がある可能性が高い。
• システムから自動取得できる場合は、日次・月次レポートで継続監視。

② エラー率・手戻り率

方法

• 各業務のエラー発生件数を記録し、手戻り率を算出。
• 例えば、「見積書作成のうち、30%が修正対応が必要」なら、手戻り率30%。

ポイント

• 手戻りが多い業務は、ルールの明確化や標準化で改善可能。
• 「なぜエラーが発生するのか？」 の原因分析も併せて行う。

③ リードタイム測定

方法

• 業務プロセス全体のリードタイム（開始から完了までの総時間）を測定。
• 例えば、「契約書の承認プロセスに平均3日かかる」「社内決裁プロセスに5営業日要する」など。

ポイント

• 業務の停滞要因（ボトルネック）がどこにあるのかを特定しやすい。
• 承認待ちや確認作業にかかる時間を削減することで、全体の生産性を向上可能。

3. 工数や無駄の定量化

(1) 無駄（ムダ）の洗い出し

作業の中で発生する 不要な時間やリソースの消費 を特定する。

① ECRS分析（Eliminate, Combine, Rearrange, Simplify）

• Eliminate（排除）：不要な作業をなくせるか？
• Combine（結合）：複数の作業をまとめられないか？
• Rearrange（順序変更）：作業の順番を最適化できないか？
• Simplify（単純化）：作業を簡略化できないか？

例：見積書作成プロセス

• Eliminate：上長のダブルチェックを不要に
• Combine：見積作成と発注書作成を一元化
• Rearrange：営業と経理の確認順序を変更
• Simplify：テンプレートを標準化し入力項目を削減

ポイント

• 既存プロセスをそのまま改善するのではなく、抜本的な変更を検討する。
• 例：「承認プロセスのステップを減らす」「入力作業を自動化する」など。

② 7つのムダ分析

1. 手待ちのムダ（承認待ち時間）
2. 過剰処理のムダ（不要な手順）
3. 移動のムダ（情報が複数部門を行き来）
4. 在庫のムダ（不要なデータや書類の蓄積）
5. 動作のムダ（非効率な画面操作）
6. 作りすぎのムダ（過剰な資料作成）
7. 欠陥のムダ（エラーによる修正作業）

例：経費精算

• 「承認待ちのムダ」を削減 → 自動承認ルールを設定
• 「移動のムダ」を削減 → モバイルアプリで入力可能に

ポイント:

• 「なぜこのムダが発生しているのか？」の 根本原因 を分析する。
• 「ムダがなければ、どれだけの時間が削減できるか？」 を定量化する。

4. 期待価値の定量化

対象プロセス箇所の合理化や改善することで、どのような価値が期待できるかを試算する

(1) 収益貢献度の定量化

売上への影響を数値で示し、成約率・単価・工数削減をKPIにする。

■ 売上貢献度

アクティビティ（営業活動・受注処理など）が売上に与える影響を数値で測る

• 例1：営業支援ツール導入前後の 成約率の変化（例：20% → 25%）
• 例2：リードの 商談化率の向上（例：商談化率10% → 15%）
• 例3：平均受注単価の変化（例：150万円 → 170万円）
• 例4：営業1人あたりの月間売上高の増減

測定方法：

1. 導入前後の売上データを収集
2. 「アクティビティ実施あり」と「実施なし」グループの売上を比較
3. 営業プロセスごとの影響を細かく分析（商談件数、成約率、平均単価など）

ポイント：

• アクティビティが「どのフェーズで」「どの程度」売上に影響を与えたか分解する
• 売上貢献が間接的な場合（例：マーケティング施策）もあるため、相関関係を把握する

■ コスト削減額

効率化によって削減できるコスト

• 例1：業務時間の短縮（例：営業資料作成が1回3時間 → 1時間に短縮）
• 例2：人的リソース削減（例：月10時間の工数削減 × 100名 = 1,000時間削減）
• 例3：システム導入による紙・郵送コストの削減

測定方法：

1. 現在の業務コストを算出（作業時間 × 時給）
2. 施策導入後のコストを算出
3. 差分を計算し、年間のインパクトを見積もる

ポイント：

• 時間削減だけでなく、削減した時間をどう活用できるかを明確にする
• コスト削減効果が長期にわたるか、単発のものかを区別する

(2) 顧客満足度への影響

■ NPS（ネットプロモータースコア）

KPI例：顧客満足度の変化

• 例1：NPSスコア（-10 → +5へ改善）
• 例2：推奨者（スコア9～10）の割合向上

測定方法：

1. 施策導入前後でNPSアンケートを実施
2. 「推奨者（9-10）」「中立者（7-8）」「批判者（0-6）」の割合を分析
3. 改善点を特定し、次のアクションに活かす

ポイント：

• スコアだけでなく、顧客の具体的なコメントも分析する
• 「なぜスコアが向上/低下したか」を明確にし、改善サイクルを回す

■ クレーム件数の変化

KPI例：クレーム数の減少

• 例1：月間クレーム件数が20件 → 10件へ減少
• 例2：対応時間が短縮（例：平均対応時間1時間 → 30分）

測定方法：

1. クレーム件数をカテゴリ別に記録（品質・納期・対応など）
2. 施策導入前後で変化を分析
3. クレーム原因を特定し、対策を実施

ポイント：

• 件数だけでなく、クレームの種類別の傾向を分析する
• 「クレーム件数減少＝満足度向上」とは限らないため、他の指標と併用する

(3) 内部価値（従業員の業務満足度）

■ 従業員アンケート（業務負荷・ストレスレベル）

業務満足度・ストレスレベルの変化

• 例1：「業務負荷が高い」と感じる割合 60% → 30%へ改善
• 例2：業務時間の短縮（例：残業時間 40h/月 → 20h/月）

測定方法：

1. 施策導入前後で業務満足度アンケートを実施
2. 「業務負荷・ストレス」「業務効率」「成長実感」などの項目を評価
3. 結果を部門別・職種別に分析

ポイント：

• 具体的な課題と改善点をアンケート結果から抽出する
• 数値だけでなく、フリーコメントの内容も分析する

■ エンゲージメントスコア

従業員のモチベーション・組織貢献度

• 例1：エンゲージメントスコア 60 → 75へ改善
• 例2：離職率の低下（例：5% → 3%）

測定方法：

1. エンゲージメント調査ツール（ex. モチベーションクラウド）を活用
2. 各項目のスコアを記録し、傾向を分析
3. 改善施策を打ち、継続的にモニタリング

ポイント：

• エンゲージメント向上には「業務効率」「キャリア成長」「職場環境」の3軸で施策を考える
• 数値が向上した要因を特定し、成功事例を横展開する

5. プロセス改善施策の実行

プロセス改善を効果的に進めるためには、KPIデータを基に課題を特定し、具体的な改善施策を計画・実行する。

① 課題の特定と改善施策の計画

方法:

• KPIデータや現場のフィードバックをもとに、業務プロセスの課題を分析
• 改善施策を策定し、効果検証が可能な形で計画を立案（具体的な数値目標を設定）

例：

• 営業成約率が低い → 商談プロセスの見直し（トークスクリプトの改善・提案資料の最適化）
• 顧客満足度が低下 → フォローアップの仕組み強化（定期チェックインの導入・カスタマーサクセスの拡充）
• 従業員の業務負担が大きい → 業務自動化（ワークフローシステムの導入・RPA活用）

② 施策の実行と現場への適用

方法:

• 計画した施策を段階的に実行し、影響範囲を見極めながら導入
• 小規模な試験導入（PoC）を実施し、効果を確認
• 必要に応じて、現場のオペレーションやマニュアルを更新

例：

• 新トークスクリプトを一部の営業チームでテスト
• フォローアップ施策を特定の顧客セグメントに限定して導入
• RPAを一部業務に適用し、効果を測定

6. KPIをモニタリングし、改善サイクルを回す（継続的な最適化）

プロセス改善施策を実行した後は、その効果を測定し、継続的に最適化する必要がある。「測定→分析→施策の調整」を繰り返す仕組みを確立することで、改善を継続する。

① KPIのモニタリングとデータ分析

方法:

• KPIをリアルタイムで監視し、定期的に進捗を確認
• BIツールやダッシュボードを活用し、データを可視化

ポイント：

• 成約率や商談成功率の推移を確認
• 顧客満足度（NPS、クレーム件数）の変化を分析
• 従業員アンケートを継続的に実施し、業務負荷や満足度を評価

② PDCAサイクルを実施し、継続的に最適化

方法:

• Plan（計画）： モニタリング結果をもとに、新たな改善施策を計画
• Do（実行）： 施策を試験的に実施
• Check（評価）： KPIの変化を確認し、効果を評価
• Act（改善）： 効果があった施策は本格導入、効果が限定的な場合は別のアプローチを検討

ポイント：

• トークスクリプトの変更後、成約率のデータを分析し、さらなる調整を実施
• フォローアップ施策のNPSへの影響を確認し、改善ポイントを特定
• 自動化ツールの導入後の業務時間削減効果を測定し、対象業務を拡大

③ モニタリングと改善を定着させる仕組みづくり

方法:

• 定期的なレビュー会議を設定し、KPIの進捗をチェック
• 各部門がデータを活用できる環境を整備（BIツール導入、レポート共有）
• 組織全体でPDCAを回す文化を醸成する