手動の反復タスクが予算を食いつぶす 7 つの理由

反復的なタスクは、ビジネスをデジタル変革するための多くの戦略のターゲットです。

意思決定者がデジタル ソリューションを実装するためのオプションについて話し合うとき、通常は生産性と競争力の向上が中心になります。

これを実現するために、自動化を実装することができます。また、自動化テクノロジーの手頃な価格の向上により、SMB による採用がはるかに容易になっています。

マッキンゼーは、職業の 60% で、構成要素の活動の少なくとも 3 分の 1 を自動化できると推定しています。

ほとんどの SMB の意思決定者は、部門を合理化し、コストを最小限に抑えようとする手間に精通しているため、自動化は今日のビジネス環境に不可欠なツールです。

自動化を検討しているが、それがどのように役立つか確信が持てない場合は、このブログが最適です。

ビジネスを自動化しないことのコスト

今日は、中小企業にとって反復的なタスクがいかにお金を浪費するか、そして自動化がリソースをより有効に活用するのにどのように役立つかを見ていきます。

会計アプリの代わりにスプレッドシートを使用するなど、一般的な手動プロセス。 紙ベースのシステムを使用する。 手書きのデータは、かなりの費用がかかる可能性があります。

「壊れていなければ直す必要はない」という考え方が原因で、意思決定者が問題を解決しないまま放置されることがよくあります。 おそらくプロセスは壊れていませんが、大幅に改善できるのでしょうか? 絶対。

調査によると、従業員の時間の 22% が反復作業に費やされていることがわかりました。 労働者が現在自動化されている手作業に時間を費やすことで、1 年間にどれだけのお金が浪費されるかを想像してみてください。

反復的なタスクを気にする必要があるのはなぜですか?

組織が Impact のようなサービス プロバイダーとの自動化イニシアチブを追求する場合、コンサルタントはしばしば「簡単に達成できる成果」を目標とするようアドバイスします。

これにより、彼らは、会社の業務内に自動化できるプロセスがあるかどうかを確認することができます.

ほとんどの場合、これらは単純で反復的なタスクを伴うため、ソフトウェア ボットを実装してジョブを実行する代替手段よりも多くの時間と費用が組織に費やされます。

上で述べたように、これらの仕事は通常、従業員の時間を非効率的に使用する手動の単調な作業です。

なぜ今は違うのですか？

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) などのソリューションによる自動化は、多くの要因 (主にコストと可用性) により、中小企業にとってより実行可能になっています。

以前は、プロセスの自動化は SMB の手の届かないイニシアチブと見なされていましたが、現在では、比較的簡単に採用、展開、拡張できるものになっています。費用対効果の観点。

さらに、全国の企業は、自動化の利点を、データの活用方法における効率と有効性の向上という点で、際立った競争上の優位性と見なしています。

2020 年、デロイトの調査では、組織の 78% がすでに RPA を導入しており、16% がその後 3 年間で導入する予定です。

このため、あらゆる業界や分野の企業は、自動化がたとえわずかであっても、あると便利なだけでなく、現代の組織が競争できるようにするために必要な立場に置かれています。

1.ヒューマンエラー

好むと好まざるとにかかわらず、ビジネス プロセスではヒューマン エラーが確実に発生します。 どんなに優秀な社員であっても、ミスは必ずあります。

データの一部を読み間違えたり、キーを間違って打ったりする可能性があります。

たとえば、完全に自動化された配送システムを実装することで、ラベルの印刷ミスや、解決に費用がかかる可能性のある問題が発生する可能性を大幅に減らすことができます。

人為的ミスの場合、それを修正するために失われた時間も考慮に入れる必要があります。 自動化により、防止可能なミスを最小限に抑え、収益を大幅に改善することができます。

ビジネス プロセスのなんと 50% が、現在の約 30% と比較して、2022 年までに完全に自動化される

知っておくべきヒューマンエラーの統計

• 二重キー データの精度は、99.963 ～ 99.995% です。 単一キーのデータの場合、精度は 96% に低下します。 これにより、10,000 エントリあたり 400 のエラー率が発生します。これは、大量のデータを処理する企業にとって重大でコストのかかる問題です。
• ヒューマン エラーは永続的な問題です。調査によると、目視チェックなどの一般的な検証方法では、二重入力よりも 2958% 多いエラーが発生することが示されています。 自動化により、エラー数が実質的にゼロに減少します。
• 単純なスプレッドシートに手動でデータを入力する場合、人的エラーの確率は 18% から 40% でした。

2. 生産性の低下

簡単に言えば、従業員が簡単に自動化できる仕事に時間を費やしている場合、今日の世界ではお金が無駄になっています。

あなたはフルタイムの従業員にスプレッドシートにデータを入力するように支払っていますが、競合他社はすでにそのプロセスを自動化し、全体的なコストを削減して迅速に完了しています。

反復的な仕事に費やす時間は、労働者が必要とされるより複雑なタスクに費やすほうがよいでしょう。

たとえば、人事担当者は、従業員の福利厚生データを手動で入力するために 1 日を費やしている可能性があります。

自動化により、このような退屈な仕事が軽減され、代わりに人事スタッフは、従業員のトレーニングや教育など、必要とされるより熟練した労働にエネルギーを集中させることができます.

知っておくべき生産性の統計

• ServiceNow による 6,000 人以上のナレッジ ワーカーの調査では、BPA が生産性だけでなく満足度も高めることが示されています。
• 最も自動化された企業の従業員の 74% は、自動化によって仕事の満足度が向上すると述べていますが、手作業の多い企業では 53% です。
• 専門家は、文書を手動で見つけるのに平均 18 分かかり、時間の 20% から 40% を占め、時間の 50% を情報の検索に費やしています。

3. 人件費の増加

これは、多くの中小企業にとってナンバーワンです。

簡単に自動化できる仕事があり、それを完了するためにスタッフにお金を払っている場合、お金と時間を無駄にしています.

これは、間違いが発生する可能性があり、また発生する可能性があることを考えると、さらに適切です。つまり、スタッフは戻って、すでに時間を費やしたタスクをやり直さなければならない可能性があります。

自動化により、特定のタスクに必要なスタッフを削減し、コストを削減して収益性を向上させることができます。

その後、解放されたスタッフを使用して、時間をより有効に活用できることを行うことができます。

たとえば、デバイスのプロビジョニングを考えてみましょう。 IT スタッフがラップトップや PC の準備とプロビジョニングに膨大な時間を費やしている場合、それは簡単に自動化できるタスクに費やされている時間です。

知っておくべき手動タスクの人件費統計

• 低レベルの自動化可能なタスクは、IT 部門の時間の 30% を占めています。
• AP プロフェッショナルの 47% は、手作業によるデータ入力と、その後の非効率的なプロセスのコストが最大の課題であると考えています。
• 自動化されたタイムシートと給与処理により、1.5 名の常勤従業員の必要性が削減され、企業は従業員をデータ入力からより戦略的な役割に再配置することができます。 従業員のスケジュールの作成と管理にかかる時間を 75% 削減でき、コストのかかる残業時間の支払いの問題は、自動警告によりほぼ解消されます。

4. 予測不可能なワークフロー

ワークフローを自動化することで、ビジネス内に明確な構造と日常的な感覚が生まれ、説明責任が確立されます。

もちろん、手動の報告プロセスは過去に機能していましたが、SMB、特に中規模企業の場合、これを長期にわたって監視するのは困難であり、いずれにせよ、手動の報告は非常に時間がかかる可能性があります。

ワークフローをデジタル化すると、プロジェクト マネージャーはソフトウェアを使用して、チーム内での割り当ての優先順位をはるかに迅速に設定できます。

従業員は、作業中のプロジェクトの更新を即座に報告したり、ソフトウェア レポートを自動的に作成したりできます。 いずれにせよ、ワークフローが高速化され、以前よりもはるかに優れた洞察が得られます。

知っておくべきワークフロー自動化統計

• 市場調査会社の IDC によると、非効率的なプロセスが原因で、組織は毎年収益の 20 ～ 30% を失っているとのことです。
• CEO は、運用データの分析やステータス レポートの確認など、自動化できる作業に時間の約 20% を費やしています。
• ワークフロー自動化市場は 2016 年に 42.6 億ドルと評価され、2017 年から 2023 年までの CAGR が 23.56% で、2023 年までに 184.5 億ドルに達すると予想されています。

5. コンプライアンスリスク

これは通常、ヒューマン エラーを排除するためのデジタル ソリューションの実装の一部と見なされますが、コンプライアンスは SMB にとって非常に大きな問題であるため、言及する価値があります。

ビジネス オーナーなら誰でも知っていることですが、多額の罰金を回避するには、コンプライアンスを順守することが重要です。

これは特に、医療や金融など、規制を遵守することが絶対的に重要な特定の業界に当てはまります。

手作業をなくし、自動化を利用することで、従業員が業界標準に準拠した手順に従い、コンプライアンスのニーズを危険にさらさないことを知って安心できます。

知っておくべきコンプライアンス統計

• 現在ガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC) テクノロジーを使用している組織の 61% が、今後 3 年間で GRC プラットフォームへの支出を増やす予定です。
• テクノロジーを利用してコンプライアンス プログラムをサポートしている企業はわずか 69% です。
• リスクを軽減する最も効果的な方法であるにもかかわらず、IT リスク データの収集と報告のプロセスを自動化している組織は 18% にすぎません。

6. ビジネスの俊敏性

ビジネスの俊敏性は、デジタル トランスフォーメーションの世界で少し解読が必要な多くのバズワードの 1 つです。

本質的に、私たちが話しているのは、スタッフが能力を最大限に発揮して仕事を完了するために必要なツールを提供することです. さらに、部門や従業員の能力を高めるための手段と代理店を彼らに与えることが、ビジネスの俊敏性のすべてです。

これはいくつかの形で現れます。 最も顕著なのはロボティック プロセス オートメーション (RPA) です。これは多くの SMB で使用されており、通常は次のもので構成されています。

• RPA ロボット:特定のタスクを実行する単一のソフトウェア
• RPA管理ソフトウェア： RPAボット（ロボットを管理するロボット）を指揮するソフトウェア
• RPA 開発ツール: RPA 開発者がロボットの設計に使用するソフトウェア コンポーネント

知っておくべきビジネス アジリティ オートメーションの統計

• ビジネスの俊敏性が向上した結果、コストが 20 ～ 30% 削減されると推定されています。
• Business Agility Institute の調査によると、ビジネス アジリティの成熟度が高いと見なされる企業はわずか 27% です。
• 労働者の 74% は、雇用主が彼らの仕事をより効果的かつ効率的に行うのに役立つ最新のテクノロジへのアクセスを与えていないと述べています。

関連記事: SMB が知っておくべき 25 のアジャイル ビジネス統計

7. プロセスへの可視性の欠如

最後に、今日のビジネスの最も重要な側面の 1 つである可視性の欠如があります。

今日、世界には非常に多くのデータがあり、SMB は、プロセスを改善するための実用的な洞察を得るために、現在のデータを活用できるようにしたいと考えることがよくあります。

簡単に言えば、労働者が奴隷としてやっている手動の反復作業です。 従業員の生産性を損なうだけでなく、追跡するのも非常に困難です。 これが実際に意味することは、マネージャーがプロセスの明確な概要とそれらを改善する方法を把握することは非常に難しいということです。

また、データを使用して顧客体験を改善する方法を決定することができなくても、顧客により良いサービスを提供する能力を考慮してください。

手作業のプロセスがデジタル化されればされるほど、プロファイルを構築し、特定の行動について理解を深めることができます。 顧客サービスを例にとってみましょう。 自動化されたチケットベースのシステムを使用している場合は、特定のトピックの量と、顧客が頻繁に提起している懸念事項を評価できます。

このデータを分析することで、将来的に顧客サービスをより適切に処理する方法に関する決定を通知できます。

お持ち帰り

• 手作業は時間とコストがかかります。 自動化された場合、スタッフは他のより高度なスキルを備えた仕事をより有効に活用できます。
• これらのタスクの報告は難しく、手動プロセスに関するデータはまばらであるため、意思決定者が壊れた作業プロセスを正確に評価して修正することは非常に困難です
• ヒューマン エラーはコストのかかる手動タスクの避けられない側面です。つまり、コンプライアンス規制に違反する可能性が大幅に増加します。

Impact Networking は、20 年以上にわたり、中小規模の組織がビジネス目標を達成するのを支援してきました。 私たちのクライアントと私たち自身の両方のために多くの成功したデジタル化プロジェクトを経験してきた私たちは、あなたのような中小企業を支援するために国内で最も優れた組織であると信じています. デジタルイニシアチブに対する当社のアプローチと、当社がお客様をどのように支援できるかをご覧ください。