Optpathでは「業務のどこに問題があるのか？」がより分かりやすくなるように、課題発見をサポートするための「ファクトファインダー」という機能があります。先ほどはファクトファインダーの概要画面を使って基本的なデータを参照しましたが、ここからは「時間がかかっている業務」や「無駄な手戻り」を見つけてみましょう。

ファクトファインダーの画面上部にある2つ目のタブ「時間分析」を開くと、ファクトファインダーの時間分析機能を使うことができます。

時間分析画面の基本的な見方は下記を参照してください。

ファクトファインダー 時間分析画面

時間分析で重要な観点は「時間がかかっていて」かつ「発生頻度の高い」業務を探すことにあります。

例えば「とにかく時間がかかっているから自動化しよう」と、RPAを導入しても、あまり行われない業務であれば効果は薄いですよね。いくら時間のかかる業務でもあまり発生頻度が高くなければ「改善してもあまり効果がなかった」という結果になってしまうことがあるため、発生頻度にも注目してみましょう。

かかっている時間 × 発生頻度 = 見込める改善効果の高さ

時間分析画面ではかかっている時間 × 発生頻度 の値が大きいほど、大きな円がプロットされます。この値が最も大きなアクティビティは「請求情報登録」なので、請求情報の登録業務は改善の優先順位が高いことがわかります。

とは言っても、他のアクティビティも似たり寄ったりなので、改善の優先順位にはまだ検討の余地がありそうです。

次は時間分析画面のプロットをアクティビティから属性データの”region”に変更してみましょう。

regionに切り替えると、アクティビティよりもばらつきがあることがわかります。

特に右側にある最も大きなプロットは千葉県であり、千葉県の業務は発生頻度が比較的高く、かつ平均スループットタイムが大きいことがわかります。

ファクトファインダーの画面上部にある3つ目のタブ「手戻り分析」を開くと、ファクトファインダーの手戻り分析機能を使うことができます。

時間分析画面の基本的な見方は下記を参照してください。

ファクトファインダー 手戻り分析画面

Optpathで検出される手戻りの定義は下記です。

定義: 同じアクティビティが1ケースに2回以上存在しているケースを「手戻りを含むケース」とする。

手戻り分析で重要なのは、「本当に業務に悪影響を与えている手戻り」を見つけ出すことです。 手戻りの中には、たとえばシステムの仕様によって同じ作業が2回記録されているだけのものや、もともと業務の標準手順として同じ作業を2回行うことになっている場合もあります。 このような手戻りは問題ではないため、分析では「無駄な手戻り」を見極めることがポイントになります。

遅延時間指標の活用

Optpathの手戻り分析画面には「遅延時間」という指標があります。この指標は、手戻り1回の発生につき、業務が完了するまでの時間がどれくらい増えるかを指しています。

遅延時間: 当該アクティビティの手戻りを含むケースの平均時間 - 当該アクティビティを含む全てのケースの平均時間

つまり、「遅延時間」が大きくて「手戻り回数」が多いアクティビティほど、手戻りが業務に与える影響が大きくなります。

ここで、手戻り分析画面のグラフを見てみましょう。

「契約書作成」は遅延時間と手戻り回数がいずれも高く、無駄の多いリワークであることがわかります。

ここで、契約書作成をクリックすると、画面下部に詳細が表示されます。

この画面では下記のような分析ができます。