自然言語で質問するだけのプロセス分析 生成AI×プロセスマイニング入門

はじめに

「どこで業務が滞っているのか分からない」「ダッシュボードはあるのに次の打ち手が決まらない」。こうした悩みは、DXが進んだ企業でも珍しくありません。部門ごとにKPIは見えていても、実際の業務フローがどう流れ、どこでボトルネックや手戻りが起きているかは見えにくいからです。担当者が原因を探ろうとしても、システムごとに散らばったデータをつなぎ合わせる作業だけで膨大な時間が消費されることも少なくありません。

そこで注目されるのが、プロセスマイニングと生成AIを組み合わせた新しい分析アプローチです。

専門的なプログラムを書かなくても、「承認待ちが長い案件はどれか」「O2C（受注から入金）でSLA逸脱が多い条件は何か」と質問するだけで、業務部門が自らプロセス分析を進めやすくなります。

本記事では、現場の担当者が自ら分析できる環境づくりという観点から、その価値と業務での進め方を整理します。

現状課題の深掘り

ダッシュボードだけでは全体像がつかみにくい

多くの企業では、表計算ソフトやBIのダッシュボードを活用して、業務の状況を把握しています。ダッシュボードでは、リードタイムや処理件数などのKPIは把握できます。

しかし、業務がどの手順で処理されているのか、どの部門で滞留が発生しているのか、どのような業務ルート（バリアント）が生じているのかといった、プロセス全体の流れまでは把握できません。

特に、P2P（購買から支払）やO2C（受注から入金）、在庫管理、請求、サプライチェーンのように複数のシステムをまたぐ業務では、各部門や各システムがそれぞれ効率化されていても、部門間の引き継ぎに時間がかかったり、必要な情報が次の工程にうまく伝わらなかったりすることがあります。こうした問題が積み重なることで、業務全体の遅延やキャッシュフローの悪化につながることがあります。

また、集計済みの数値だけを見ていると、遅延が特定の承認者に集中しているのか、あるいは特定の取引条件で発生しているのかといった、根本的な原因を見落としやすい点にも注意が必要です。

プロセスマイニングの解決価値

実際の流れをイベントログから再現できる

プロセスマイニングは、ERP(基幹業務システム)やCRM(顧客管理システム)などに残るイベントログから、実際の業務の流れを可視化する手法です。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプを軸に、どの手順で処理されたか、どこで待ち時間が発生したか、どの業務ルートが多いかを把握できます。

これにより、フロー図やダッシュボードだけでは分からなかった業務の実態を把握できます。例えば、「どこで処理が止まっているのか」「どこで差戻しが多く発生しているのか」「本来とは異なる手順で処理されている案件はどれくらいあるのか」といったことを、データを基に客観的に確認できます。

また、理想的な業務フローと実際の流れを比較することで、改善が必要な工程を明確にし、優先順位を付けながら業務改善を進められます。特定の部門や条件に偏って発生している遅延や例外処理を特定できれば、場当たり的な対策ではなく、根本原因に基づいた改善に着手しやすくなります。

生成AIがプロセス分析を身近にする

ただし、プロセスマイニングを用いた分析を行うには、対象データの選定や分析条件の設定など専門的な知識が必要になるため、従来はシステム部門やデータ分析担当が主体となって進めるのが一般的でした。

こうした専門知識の壁を下げるのが、生成AIとの組み合わせです。

プロセスマイニングと生成AIを組み合わせることで、「承認待ちが長い案件はどれか」「納期遅延が発生しやすい条件は何か」といったように、普段の会話と同じ感覚で質問するだけで、必要な分析結果を確認できるようになります。たとえば、最初の質問で遅延案件が見つかった後、「その中で承認者が特定の担当者に偏っていないか」のように、条件を絞り込んだ追加の質問を続けて行うことも簡単にできます。

分析条件を一つひとつ設定する代わりに、知りたい内容を自然な言葉で伝えられるため、専門知識がなくても現場の担当者自身が分析を進めやすくなります。分析の担い手が特定の部署に限られなくなります。

その結果、分析担当者へ依頼して結果を待つ必要が減り、疑問が生じたその場で原因を確認したり、部門や拠点ごとの違いを比較したりしながら、データに基づいた意思決定を迅速に進められるようになります。会議の場で出た疑問をその場で確認し、次のアクションまで話し合える点も、現場にとっては大きな変化です。

業務で活用するためのポイント

まずは対象業務と質問を絞る

成功の第一歩は、広く始めすぎないことです。最初は頻度が高く、改善効果を測定しやすく、データが取りやすい業務から着手するのが現実的です。具体的には、O2C、P2P、経費精算、出荷、請求などが候補になります。そのうえで「何を改善したいか」を質問文の形で定義します。

たとえば、「どの承認経路で停滞するのか」「どの顧客属性で再処理が増えるのか」といった問いを明確にしておくことで、生成AIを活用したプロセス分析をより効果的に進められます。

まずは対象業務を一つに絞って効果を確認し、その成果を基に他の業務へ展開していく進め方がおすすめです。小さく成功事例を積み重ねることで、社内の理解や協力も得やすくなります。

定着の鍵は現場解釈と数値設計

次に重要なのは、業務部門とシステム部門が同じ指標を見ることです。

リードタイム、処理件数、再作業率、SLA逸脱率、在庫回転、キャッシュフロー影響などを整理し、ダッシュボードで見える数字と現場感覚を一致させます。ROIは、削減時間、人件費、逸失利益、在庫圧縮、不正抑止などを積み上げて考えると現実的です。

ProcessFlareの全体像は https://p-flare.com/ で確認できます。導入の流れは https://p-flare.com/#flow で紹介されています。活用イメージは https://p-flare.com/use-case/ も参考になります。自然言語とプロセスマイニング、生成AIを現場で活用していくには、質問しやすい環境を整えることと、得られた分析結果を実際の業務改善につなげる仕組みの両方が欠かせません。

よくある質問

業務部門だけでも使えますか？

はい。対話型分析が前提であれば、専門的なプログラムを知らなくてもお使いいただけます。ただし、最初のイベントログ設計やKPI定義は、システム部門や分析担当との連携が重要です。

生成AIだけで業務改善の判断はできますか？

生成AIは、改善のヒントや着眼点を提示することは得意ですが、それだけで業務改善の判断を行うものではありません。分析結果や業務の状況と照らし合わせながら活用することで、より効果的な意思決定につながります。

単一プロセスで始めても効果は出ますか？

出ます。むしろ最初は、頻度が高く改善余地の大きい単一プロセスから始める方が成功しやすいです。効果が見えた後に対象を広げると、標準化やDXの推進に繋がります。

まとめと次のステップ

自然言語で質問しながら進めるプロセスマイニングは、生成AIによって現場に近い分析基盤へ進化しています。専門家だけのものだったプロセス分析を、現場の担当者が自ら活用できるものへ広げることが、これからのプロセス分析に求められる姿です。まずは対象業務を一つ決め、見たいKPIと知りたい問いを言語化してみてください。 ProcessFlareに関するご相談や導入をご検討の方は、お問い合わせフォームよりお気軽にお問い合わせください。