AI活用の効果が出ない本当の理由 プロセスマイニングで見える「業務の現実」
はじめに AIを導入したものの、「PoCから先に進まない」「現場でうまく活用されない」「期待したほど成果につながらない」。こうした悩みを抱える経営者や業務改善責任者は少なくありません。 その原因として、AIの性能や社員の […]
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- プロセスマイニングとDX
プロセスマイニング×AIで業務改善 問題を早期に発見する方法
はじめに 日々の業務では、処理の遅延や承認待ち、差し戻しなどの問題が発生していても、業務への影響が大きくなってから気づくケースがあります。問題の発見が遅れると、対応に時間がかかるだけでなく、手戻りの増加や納期の遅れなど、 […]
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- 業務改善の実践知識
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 […]
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- プロセスマイニングとDX
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 […]
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- AI活用と業務分析
プロセスマイニングで得たデータをAIに学習させると何がわかるのか
はじめに 業務改善では、何を根拠に課題を見つけていますか？ 業務改善を進めようとしても、データがたくさんあるだけでは問題の原因は見えてきません。表計算ソフトで数字を集計したり、担当者から話を聞いたりするだけでは、「どこで […]
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- AI活用と業務分析
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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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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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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