顧客問い合わせ対応はどこで詰まるのか AIとプロセスマイニングで顧客対応を改善する
はじめに 見えにくい停滞はどこで生まれるのか 顧客問い合わせ対応の業務改善が難しい理由は、回答のわかりやすさや対応スピード、担当者ごとの対応のばらつきといった応対品質の課題が、コールセンターやサポート部門だけで完結しない […]
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- ROIと費用対効果
AI時代の業務改革はなぜプロセスマイニングから始めるべきなのか
AIを入れる前に、問うべき問いがある AI時代の業務改革で最初に問われるのは、「AIを何に使うか」ではありません。「どの業務が、どこで、なぜ滞っているのか」を正確に捉えられているか、という問いです。多くの企業ではDX戦略 […]
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- プロセスマイニングとDX
購買業務の異常をどう見つけるか｜AIとプロセスマイニングで捉えるリスクの兆候
はじめに｜見えにくいリスクが購買に溜まる理由 購買から支払までの流れ（P2P）は、基幹業務システム（ERP）上で複数の担当者や部門、取引先をまたいで進むため、個別の帳票や週次レポートだけでは業務全体の流れを把握しにくいと […]
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- プロセスマイニング × ERP活用術
プロセスマイニングとAIエージェント、業務で成果を出すために必要なこと
はじめに 業務改善の現場では、プロセスを可視化できても、その先の判断と実行が進まないという課題に直面することがあります。フロー図を作成し、KPIを確認し、会議で課題を整理しても、どの部門が何から優先すべきかが定まらず、改 […]
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- トレンドと技術動向
AIによるボトルネック検出とプロセスマイニングの違いとは
はじめに 業務改善の現場では、「どこが滞っているのか」を正確に把握することが重要です。特に年商100億円を超える企業では、受注から納品までのプロセスが複雑化し、リードタイム短縮の優先順位が曖昧になりやすい状況に陥ります。 […]
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- AI活用と業務分析
プロセスマイニング×予測AIで実現する業務遅延の先読み管理
はじめに：遅延は発生後ではなく、発生前に見る時代へ 納期管理やSLA（サービス品質合意）の運用において、遅延が顕在化してから原因を探る後追い型の対応が、いまだ多くの企業で常態化しています。しかし実際の業務遅延は、突然発生 […]
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- AI活用と業務分析
生成AIでプロセスマイニング分析はどこまで変わるのか
はじめに：勘と経験に頼る分析から脱却する 業務改善の現場では、意思決定を遅延させる大きな要因が「現状把握に費やす時間」です。営業会議では「承認待ちが長い」「例外処理が多い」という課題が語られても、具体的にどの案件で、どの […]
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初心者向けプロセスマイニング入門｜業務改善をデータで見える化する3つの活用法
はじめに 経営層や業務改善の責任者の皆様の中には、こんなお悩みを抱えていないでしょうか。 「会議では課題について語られるけど、実際のボトルネックがどこなのかはっきり証拠が示せない」 「営業所ごと、担当者ごとに処理のばらつ […]
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- 業務改善の実践知識
業務プロセスをデータで語れる組織文化の作り方
はじめに DXを推進しているはずなのに、会議室での発言は今も「たぶん」「現場感では」「以前もそうでした」という言葉で埋まっていないでしょうか。多くの企業が直面している本質的な問題は、データの不足ではありません。業務プロセ […]
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