コールセンターの業務改善や顧客満足度向上にお悩みではありませんか？本記事では、プロセスマイニングを活用したコールセンターの業務効率化と顧客満足度アップの秘策をご紹介します。具体的な導入成功ポイントや代表的なツール、実際にコールセンターが抱えるお悩みとその解決策まで、ケーススタディを踏まえながら解説します。業務プロセスの可視化とデータ分析がもたらす大きな効果をぜひご覧ください。

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今、なぜコールセンターにプロセスマイニングが必要なのか

コールセンターは企業と顧客をつなぐ重要な窓口であり、その業務品質が企業価値に直結します。しかし、人手不足や離職率の高さなど、現場は多くの課題を抱えています。ここでは、コールセンター業務にプロセスマイニングが必要な理由について解説します。

【参考】プロセスマイニングとは？

コールセンター業務の現状と課題

コールセンターは、顧客からの問い合わせやクレーム対応、各種手続きなど多岐にわたる業務を担っています。労働人口の減少や人材不足が深刻化する中、スタッフの確保や定着が大きな課題となっています。離職率の高さも依然として問題であり、残ったスタッフへの負担が増大し、さらなる離職を招く悪循環に陥っています。

また、顧客満足度の向上と業務効率化の両立が求められる中、RPAやチャットボットなどのデジタルツール導入も進んでいますが、これらだけでは業務の複雑さや例外処理、現場特有の課題には十分に対応できません。根本的な課題解決には、業務プロセスの可視化とデータドリブンな改善が不可欠です。

コールセンターの課題

• 慢性的な人材不足と高い離職率：求められるスキルが増え、オペレーターの定着が難しい
• 対応品質のばらつきと研修コストの高さ：教育体制の不備やコスト負担が課題
• 業務の複雑化と多チャネル対応：問い合わせチャネルの多様化でオペレーターの負担増
• コスト削減と生産性向上の両立：効率化と顧客満足度維持のバランスが求められる

プロセスマイニングとは何か

プロセスマイニングは、ERP（基幹業務システム）やCRM（顧客関係管理システム）などのシステムが蓄積したイベントログデータを活用し、業務プロセスの流れを時系列で可視化する手法です。これにより、業務のボトルネックや例外処理、非効率なルーティン、ルール逸脱などを具体的に特定し、データに基づいて改善策を立案できます。
プロセスマイニングとタスクマイニングはしばしば比較されますが、タスクマイニングは従業員一人ひとりのパソコン操作ログからタスクレベルの実態を把握する手法です。プロセスマイニングは業務プロセス全体を俯瞰し、システム間の連携やプロセスの流れ、例外処理の発生などを可視化する点が異なります。両者を組み合わせることで、より詳細かつ広範な業務改善が実現します。

プロセスマイニングによる業務効率化の実践ポイント

プロセスマイニングを活用した業務効率化には、いくつかの実践的なポイントがあります。まず、コールセンターの業務プロセスをプロセス図として可視化し、現状を客観的に把握することが重要です。プロセスマイニングによって、どのような手順で顧客対応が行われているのか、どこで時間がかかっているのか、例外処理がどの程度発生しているのかを一目で把握できます。
次に，可視化されたプロセスからボトルネックや非効率な箇所を抽出し、改善施策を立案します。たとえば、顧客からの問い合わせが複数のオペレーターを経由する場合、引き継ぎや情報共有のタイミングで遅延が発生していないか、無駄な手順や重複作業がないかなどを分析できます。さらに、KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）として平均対応時間、一次解決率、顧客満足度などを設定し、プロセスマイニングによってこれらの指標を可視化・分析することで、具体的な改善策の効果を測定できます。

ポイント

• 業務プロセスの可視化：現状の業務フローをプロセス図で把握し、ボトルネックや無駄を特定
• ボトルネックや非効率な箇所の抽出：遅延や重複、例外処理が多いポイントをデータで発見
• KPIの設定と分析：平均対応時間、一次解決率、顧客満足度などで改善効果を可視化
• 改善施策の立案と効果測定：抽出した課題に対して具体的なアクションを実施し、効果を検証

プロセスマイニングが顧客満足度向上につながる理由

プロセスマイニングは、コールセンター業務の効率化だけでなく、顧客満足度（CS）の向上にも大きく寄与します。プロセスマイニングによって業務プロセスのボトルネックや無駄を特定し、改善を進めることで、顧客対応のスピードと精度が向上します。これにより、問い合わせへの迅速な対応や一次解決率の向上が実現し、顧客のストレスや不満を軽減できます。

また、プロセスマイニングは従業員の長時間労働や負担の軽減にもつながるため、オペレーターのモチベーションやサービスの質も向上します。顧客と従業員の双方の満足度が高まることで、企業ブランドの信頼性やリピート率向上にもつながります。

さらに、プロセスマイニングによる業務の標準化やナレッジ共有の促進により、拠点や担当者によるサービスのばらつきが減少し、すべての顧客に一貫した高水準なサービスを提供できるようになります。データに基づく意思決定や最適な業務プロセスの確立によって、顧客満足度を継続的に高める基盤が整います。

ポイント

• 対応スピード・精度の向上：ボトルネック解消で顧客対応が迅速・正確になり、不満を減らす
• オペレーターの負担軽減：業務効率化で長時間労働やストレスが減少し、サービスの質が向上
• サービスの標準化：プロセス標準化とナレッジ共有により、サービスのばらつきを抑制
• データドリブンな改善：KPIやイベントログに基づく継続的なプロセス改善で顧客満足度を高める

ケーススタディ：総合通販会社の場合

ここまで、コールセンター業務の課題解決と顧客満足度向上のためにプロセスマイニングが注目されている背景を解説しました。ここでは、実際にプロセスマイニングを導入し、コールセンター業務を抜本的に改革した総合通販会社の事例を紹介します。データに基づく業務改善の実践プロセスと、現場にどのような変化がもたらされたのか、その流れを詳しく見ていきます。

大手総合通販会社の悩み

総合通販会社A社は、多様な商品ラインナップと年間数千万件に及ぶ取引を誇る大手企業です。インターネット通販事業を中心に事業を拡大し，家電，日用品，食品，サービスなど幅広い分野で顧客からの高い支持を得ています。しかし，事業規模の拡大に伴い，コールセンターには毎日膨大な数の問い合わせが寄せられるようになり，業務の複雑化やオペレーター的負担増加が深刻な課題となっていました。

A社の課題

• 複雑な問い合わせフローと対応時間の長期化：問い合わせが複数の部署やオペレーターを経由し，引き継ぎや情報共有に時間がかかる。
• 新人オペレーターの離職率と教育コストの高さ：業務内容の多さや対応の難しさから，新人の定着が困難で，教育コストが膨らんでいる。
• 多チャネル対応における連携不全：電話，メール，チャットなど複数の問い合わせチャネルがあるものの，チャネル間の情報共有が不十分。

プロセスマイニング導入と実践の流れ

これらの課題を解決するため，A社コールセンター部門の責任者は外部コンサルタントの助言を受けつつ，プロセスマイニングツールを用いて業務フローを可視化しました。

その結果，以下のような問題が明確になりました。

• 特定の問い合わせ案件で二次対応やエスカレーションが多発していること
• 引き継ぎや情報共有のタイミングで無駄な時間が発生していること
• 新人教育プロセスの非効率な部分や躓きやすいポイントが存在すること
• チャネル間の情報連携が不十分で，顧客対応履歴が共有されていないこと

こうした分析結果を基に，A社はFAQの拡充やトークスクリプトの最適化，新人教育プロセスの再設計，チャネル間の情報共有体制の強化など，具体的な改善策を立案・実施しました。

複雑な問い合わせフローの見直し

プロセスマイニングによる業務フローの可視化により，特定の問い合わせ案件で二次対応やエスカレーションが多発していることが明らかになりました。これまでは，問い合わせ内容によって対応ルートが複雑に分岐し，担当者間で情報のやり取りが頻発していました。しかし，業務フローを全体として俯瞰できたことで，無駄な引き継ぎや情報共有が発生している箇所を特定し，マニュアルやFAQの見直し，トークスクリプトの最適化を行うことができました。

その結果，オペレーターはより迷うことなく対応できるようになり，顧客からの問い合わせが一次対応で解決されるケースが増加しました。また，二次対応やエスカレーションの発生率が減少し，現場全体の業務効率が向上しました。問い合わせのやり取りがスムーズになることで，顧客の待ち時間も自然と短縮され，顧客満足度の向上につながる傾向が見られました。

新人オペレーターの早期戦力化と離職率低減

プロセスマイニングによって，新人教育プロセスの非効率な部分や躓きやすいポイントが明らかになりました。これまでは，新人が業務を覚えるまでに時間がかかり，現場の負担も大きくなっていました。しかし，実際の業務データを基に，新人がどの場面でつまずきやすいのか，どのような質問が多く寄せられているのかを可視化。これにより，実践的なOJTプログラムを再設計し，現場でのトレーニングを強化しました。

その結果，新人オペレーターは早期から現場の動きを理解し，自信を持って顧客対応できるようになりました。また，教育担当者も新人がどこで困っているのかを把握しやすくなり，必要なサポートをタイミングよく提供できるようになりました。このような取り組みにより，新人の定着率が向上し，教育期間の長期化や現場の負担増加も緩和され，全体として人材育成の効率が高まりました。

多チャネル対応の全体最適化と顧客対応の一貫性確保

プロセスマイニングを用いて，電話・メール・チャットなど各チャネル横断の業務フローを分析した結果，チャネル間の情報連携が不十分で，顧客対応履歴が共有されていないことが課題として浮き彫りになりました。これまでは，同じ顧客が異なるチャネルで問い合わせた場合，対応履歴が引き継がれず，顧客が何度も同じ説明を求められることもありました。

そこで，チャネル間の情報共有体制を強化し，顧客対応履歴を一元管理できるシステムを導入しました。これにより，どのチャネルで問い合わせがあっても，過去の対応内容をすぐに確認できるようになりました。その結果，顧客対応の一貫性が確保され，顧客のストレスや不満が軽減されました。また，オペレーターも情報を共有しやすくなり，業務全体の効率が向上する傾向が見られました。

AI技術の導入検討

プロセスマイニングによる業務改善は，単なる効率化にとどまらず，AIエージェントやボイスボットといった先進的なツール導入の検討にもつながりました。業務プロセスを可視化し，データに基づいてボトルネックを特定したことで，AIや自動化技術の活用ポイントが明確になったのです。今後は，プロセスマイニングで得られた知見を活かし，コールセンターのさらなる自動化と顧客満足度向上を目指す取り組みが進められます。

たとえば，問い合わせの分類や一次対応の自動化，顧客情報の自動取得など，AI技術の活用範囲が具体的に見えてきました。これらの取り組みにより，オペレーターはより高度な案件に集中できるようになり，顧客対応の質のさらなる向上が期待されています。

プロセスマイニングの導入により，A社はコールセンター業務の課題を可視化し，データに基づいた改善を実現しました。この取り組みが，AI技術の活用を含むさらなる業務革新の基盤となっています。今後も，プロセスマイニングを起点とした継続的な改善が，顧客満足度の向上と業務効率化を両立する原動力となるでしょう。

プロセスマイニング導入成功のポイントと今後の展望

ここまで見てきたケーススタディを踏まえ、プロセスマイニング導入の成功のポイントと今後の展望についてまとめます。プロセスマイニングは、コールセンターをはじめとする業務プロセス改善に大きな効果をもたらし、AIエージェントやボイスボットなど高度なツールとの連携も進んでいます。

導入を成功させるためのポイント

プロセスマイニングを成功させるためのポイントは以下の3点です。

• 目的・KPIの明確化
• 現場との連携・継続的改善文化の醸成
• データ活用人材・スキルアップの必要性

目的・KPIの明確化

プロセスマイニングを導入する際には、まず何のために導入するのか、どの業務プロセスを改善したいのかを明確にすることが不可欠です。分析対象や改善範囲をしっかりと定め、KPI（重要業績評価指標）を設定することで、プロジェクトの方向性がぶれず、効果的な分析と施策立案が可能になります。

現場との連携・継続的改善文化の醸成

現場の声を丁寧にヒアリングし、データ分析結果と現場の課題感を結びつけることが重要です。現場スタッフやマネージャーと協力しながら、継続的にデータを分析し、改善サイクルを回すことで、実践的な改善策が生まれます。こうした文化の醸成が、プロセスマイニングの成果を大きく左右します。

データ活用人材・スキルアップの必要性

プロセスマイニングの導入には、データ分析や業務プロセスの理解、改善施策の立案など多様なスキルを持った人材が必要です。データ活用人材の育成やスキルアップ体制の整備が、導入成功の鍵となります。必要に応じて外部専門家の協力も検討しましょう。

プロセスマイニングの可能性

プロセスマイニングは、コールセンターだけでなく、バックオフィスやサプライチェーン、製造、金融、医療など多様な業種・プロセスで活用が進んでいます。業務プロセスが複雑化している分野ほど、プロセスマイニングによる可視化やボトルネックの特定が大きな効果をもたらします。また、クラウド型のツールや自動分析機能の進化により、導入ハードルが大きく低下し、より多くの企業がプロセスマイニングを活用できるようになっています。

プロセスマイニングの代表的なツール

プロセスマイニングの分野では、多くのツールが存在しますが、代表的な3つを紹介します。

• Celonis
  世界で最も広く使われているプロセスマイニングツールの一つ。業務プロセスの可視化やボトルネックの特定、継続的な改善活動を強力にサポートします。直感的なUIと豊富な分析機能が特徴です。
• Microsoft Power Automate Process Mining（旧ProcessGold）
  Microsoftのエコシステムに組み込まれており、業務プロセスの可視化や自動化をシームレスに連携できます。他ツールとの親和性が高く、導入しやすい点が魅力です。
• UiPath Process Mining
  ロボティックプロセスオートメーション（RPA）大手のUiPathが提供するプロセスマイニングツール。RPAとの連携が強みで、業務改善から自動化まで一気通貫で取り組めます。

プロセスマイニングは、明確な目的と現場連携、データ活用人材の育成を軸に導入を進めることで、コールセンターをはじめ多様な業務プロセスの改善に大きな効果をもたらします。今後も、先進的なツールと連携しながら、持続的な業務革新の原動力となることが期待されます。

こんなお悩みありませんか？

コールセンター運営で、以下のようなお悩みはありませんか？

• 問い合わせ対応に時間がかかり、顧客満足度が上がらない
• 新人オペレーターの育成・定着が難しく、教育コストが高い
• 業務フローが複雑で、無駄や非効率な部分が見えづらい
• 多チャネル対応（電話・メール・チャット）で情報共有がうまくいかない
• 現場の課題が可視化できず、改善策が打ちにくい
• データ分析や業務改善のノウハウが社内に少ない

これらのお悩みは、プロセスマイニングによって改善が期待できます。
コールセンターの課題解決や業務効率化にお悩みの際は、ぜひプロセスマイニング導入をご検討ください。