DX担当者が知っておきたい AIとプロセスマイニングの導入順序
はじめに
なぜ順序が問われるのか
DX推進の現場では、まずAIを入れれば業務が最適化される、と期待されがちです。しかし実際には、業務がどのような手順で処理されているかが可視化されていない状態でAIを導入しても、判断の土台となる情報が整理されていないため、得られる効果は限定的です。
例外処理の発生によって業務の流れが複雑化している、承認に時間がかかる、同じ作業をやり直す手戻りが多い、といった課題が残ったままでは、AIはその乱れた業務データや非効率なルールをそのまま学習することになります。結果として、期待したような改善にはつながりません。
そこで重要になってくるのが、適正処理と例外処理の分析（プロセスマイニングによる手順の見える化）とAIを組み合わせた業務の改善という考え方です。
本記事では、なぜ先に業務可視化が必要なのか、どの段階でAIを組み合わせると成果が出やすいのかを、DX推進、システム活用、データ整備、実行計画の観点から整理します。
現状課題の深掘り
AI先行で起こりやすい失敗
AI活用を先に進めると、多くの企業では「何を最適化すべきか」が明確にならないまま、PoC（概念実証）が始まってしまいます。たとえば、受注から入金までを対象とするO2Cや、購買から支払までを対象とするP2Pは、ERP上ではあらかじめ定められた手順に沿って業務が進む仕組みになっています。しかし、実際の現場では例外処理や差し戻し、二重入力、担当者ごとの判断などが日常的に発生しており、想定した手順どおりの流れで処理が進むとは限りません。このような状態でAIによる予測や自動化を導入すると、どこを改善すべきかという基準が曖昧なままとなり、期待した効果を得ることは難しくなります。
また、手作業による業務の可視化にも限界があります。表計算ソフトや文書を用いた整理では、プロセス分析に欠かせない時系列の情報が抜け落ちやすく、改善対象の優先順位が担当者の感覚に左右されがちです。さらに、担当者へのヒアリングだけを基に改善を進めると、声の大きい部署や関係者の意見が優先され、実際の処理件数や滞留時間とは異なる基準で改善予算が配分されるケースも少なくありません。
ある調査では、業務プロセスを可視化している企業は過半数を占める一方、未実施の理由として、人材や時間の不足、業務可視化の必要性が十分に認識されていないこと、導入・運用にかかるコストへの懸念などが挙げられています。業務可視化が十分に進んでいない状態でAI活用を優先すると、現状のどこに課題があるのかを把握できないまま施策を進めることになり、AIを導入する目的や改善対象が曖昧になるおそれがあります。
この違いは、A社とB社を比較するとわかりやすくなります。A社では、まず業務プロセスを可視化し、ボトルネックや例外処理の実態を数値で把握したうえで、AIによる遅延予測を導入しました。一方、B社では現場の業務フローを十分に整理しないままAIの予測モデルを導入したため、例外処理が多い案件を正確に予測できず、AIの予測結果が現場で十分に活用されるまでに時間を要しました。この差は、AIそのものの性能や技術力ではなく、導入の順序によって生まれたものです。
AIとプロセスマイニングの導入順序を誤ると、改善すべきテーマの設定自体がずれ、十分な成果につながりにくくなります。
プロセスマイニングの解決価値
先に見える化する意味
プロセスマイニングは、イベントログをもとに、実際の業務がどう流れているかを可視化するアプローチです。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプという基本要素を起点に、KPI、適合性チェック、統計分析、パフォーマンス分析を通じて、現場の実態を客観的に把握できます。ここで重要なのは、「あるべき業務」ではなく「実際に起きた業務」を見る点です。会議で共有される想定フローと、日々の運用で発生する例外との差が明確になります。
まずプロセスマイニングで業務を可視化し、どの工程で待ち時間が長いのか、どの条件で手戻りが増えるのか、どの部門で処理のばらつきが大きいのかを把握します。こうして業務の実態や課題を明らかにした上で、AIによる異常兆候の検知、問い合わせ傾向の分析、改善案の提示、将来の遅延予測などへと活用を広げていきます。業務課題を起点にAIの活用方法を検討することで、AIをどこで、どのように活用すべきかを判断しやすく、改善効果も確認しやすくなります。
また、ProcessFlareのように、業務プロセス可視化、KPI把握、ボトルネック分析、バリアント分析、条件フィルタリング、AIによる対話型分析を一体で進められる環境であれば、現場と経営の会話が揃いやすくなります。
活用を進める業務設計
小さく始めて広げる進め方
業務改善では、最初から全社横断で取り組むのではなく、データを取得しやすく、改善効果が期待できる業務から始めるのが現実的です。例えば、受注管理、請求処理、購買依頼、出荷、在庫更新などは、サプライチェーンやキャッシュフローへの影響を把握しやすく、改善効果も示しやすい領域です。ProcessFlareを前提とする場合は、まず分析対象となる業務を決定し、次にアクティビティを定義します。その後、データ結合を設計し、最後にケース属性を定義します。このように、データ整備に関する論点を先に整理することが、AIを効果的に活用するためのプロセスマイニング導入の基本的な進め方となります。
成功のポイントは、大きく三つあります。
第一に、イベントログとして必要な条件を満たすことです。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプの3つは、業務プロセスの流れを可視化・分析するために必要な情報です。
第二に、現場の有識者を巻き込み、例外処理や日々の運用ルールを確認することです。現場を理解している担当者と認識を合わせることで、可視化した業務プロセスが実際の運用と合っているかを確認できます。
第三に、KPIをあらかじめ設定することです。リードタイムの短縮、自動化率の向上、SLA順守率の改善、在庫の適正化、不正や業務逸脱の検知強化など、目標を数値で定めることで、AIを活用すべきポイントも明確になります。
AIとプロセスマイニングを適切な順序で導入している企業ほど、実行計画に一貫性が生まれ、改善活動も着実に進めやすくなります。
よくある質問
AIはどのタイミングで活用すべきですか？
AIは、プロセスマイニングによって業務の実態や改善すべきポイントを把握した後に活用するのが効果的です。AIを先に導入するのではなく、まずはプロセスマイニングでボトルネックや例外処理などの課題を明らかにし、その分析結果をもとにAIを活用することで、より高い効果が期待できます。
データが整っていなくても進められますか？
最初から完璧である必要はありません。ただし、最低限のイベントログ設計は必要です。複数システムにまたがる場合でも、ユニークキーで追跡できる範囲から始めれば十分です。むしろ初期段階でデータ品質、マスタ結合、抽出条件を整理すること自体が、DX推進における重要な前進です。
導入から効果が見えるまでどれくらいかかりますか？
対象業務の規模にもよりますが、可視化の初期分析だけであれば数週間単位で傾向をつかめるケースが多いです。ボトルネックや例外パターンが明らかになった段階で改善施策を試し、その効果を再びプロセスマイニングで確認する、という短いサイクルを回すことが重要です。AIを使うのは、このサイクルが安定してからでも遅くありません。焦って全工程を一度にAI化しようとするより、効果が見えやすい一部の業務から着手し、成功体験を社内に広げていくほうが、結果的に定着のスピードも速まります。AIとプロセスマイニングの導入順序を意識すると、システム活用とデータ整備が分断されにくくなります。
まとめと次の一手
まず着手したいアクション
DXを早く実現したいほど、AIの導入を先に進めたくなりがちです。しかし、成果を左右するのは、業務の実態を事実に基づいて正確に把握できているかどうかです。
まずはプロセスマイニングによってイベントログを整備し、ボトルネックや業務ルートパターン、適合性、KPIを可視化します。その上でAIを活用することで、より効果的な改善につなげることができます。この順序こそが、導入時の失敗を防ぎながら、着実に業務改善を進めるための基本的なアプローチです。
自社の業務にどこから着手すべきか整理したい場合は、優先度の高いプロセスと実行計画を具体化することをおすすめします。導入前の全体像を短時間で把握したい方には、「動画で見るプロセスフレアのDX支援」もあわせてご覧ください。
AIの効果を最大限に引き出すためにも、まずは自社の業務プロセスを正しく把握することから始めてみてはいかがでしょうか。
