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、「どこで処理が止まっているのか」「なぜ手戻りが発生しているのか」「どの業務に時間がかかっているのか」といった業務全体の流れを把握することが難しいためです。
そこで役立つのがプロセスマイニングです。プロセスマイニングは、業務システムに残されたデータをもとに、実際の業務の流れを可視化し、遅延やムダが発生している工程を明らかにする技術です。最近では、過去の業務を分析するだけでなく、進行中の案件で起こりそうな問題を予測し、改善につなげる活用にも広がってきています。
さらに、プロセスマイニングで得られたデータをAIと組み合わせることで、「どのような案件で遅延が起こりやすいのか」「どの業務パターンで手戻りが多いのか」「どこから改善すれば効果が大きいのか」といった傾向を分析し、問題が大きくなる前に対策を考えやすくなります。
現状課題の深掘り
手作業の可視化では見えないもの
多くの企業では、業務の流れを会議や業務マニュアルで整理しています。しかし、それだけでは実際にどのような手順で処理が行われているのか、どこで待ち時間が発生しているのか、どのような例外対応が起きているのかまでは把握できません。
例えば、「承認に時間がかかっている」という問題があっても、どの部署で止まっているのか、どのような案件で遅れやすいのかまでは見えないことが少なくありません。
また、表計算ソフトで集計したデータだけでは、業務が時間の流れに沿ってどのように進んだのかを追いかけることが難しく、工程間同士のつながりも見えにくくなります。
その結果、本来は一つの業務の流れの中で起きている問題を個別のトラブルとして捉えてしまい、改善につながりにくくなってしまいます。
AIは「整理された業務データ」で力を発揮する
AIを活用するには、大量のデータがあればよいわけではありません。「誰の」「どの案件が」「いつ」「どのような手順で処理されたか」が分かる形でデータを整理することが重要です。
例えば、受注処理であれば、
- どの受注（ケースID）
- どの作業を行ったか（アクティビティ）
- いつ実施したか（タイムスタンプ）
という情報が基本になります。
さらに、担当部署や担当者、受注金額、顧客区分などの情報を組み合わせることで、「どのような条件の案件で遅れやすいのか」「どの業務パターンで手戻りが多いのか」といった傾向まで分析できるようになります。
このように業務データを整理しておくことで、AIは単なる数字の集まりではなく、業務の流れや問題が発生するパターンを学習し、改善につながるヒントを見つけやすくなります。
プロセスマイニングの解決価値
AIが未来のトラブルを予測する
プロセスマイニングは、業務の流れを可視化するだけでなく、そのデータを活用してこれから起こりそうな問題を予測することにも役立ちます。
例えば、「この案件は承認に時間がかかりそう」「このまま進むと納期に間に合わない可能性がある」といった兆候を早い段階で把握できれば、問題が大きくなる前に対策を取ることができます。これは、過去の業務データから「どのような案件で遅延や手戻りが発生しやすかったか」という傾向をAIが学習し、進行中の案件と照らし合わせて判断するためです。
例えば、
- 受注から入金までの業務では、特定の顧客や受注内容で納期遅延が起こりやすい
- 購買から支払までの業務では、特定の承認ルートを通る案件ほど処理が滞りやすい
- サプライチェーンでは、例外対応が増えた案件ほど、その後の在庫管理や請求処理にも影響が出やすい
といった傾向を見つけ出し、「この案件も同じような問題が起こる可能性がある」と予測できるようになります。
プロセスマイニングによって業務の流れを時系列で把握できるからこそ、AIは単なる集計では見つけられないパターンを分析し、改善につながる判断を支援できるのです。
見えるのは原因だけでなく改善方法まで
プロセスマイニングとAIを組み合わせることで、問題を見つけるだけでなく、その改善方法まで考えやすくなります。
例えば、「承認に時間がかかっている」「手戻りが多い」といった問題が見つかった場合、AIは過去のデータをもとに、どの工程を見直すべきか、どの案件を優先して対応すべきかといった改善のヒントを提示できます。
また、業務の流れや進捗状況を確認しながら、AIに自然な言葉で質問できる環境があれば、専門知識がなくても分析結果を活用しやすくなります。例えば、「どの工程で最も時間がかかっているのか」「遅延が多い案件にはどのような共通点があるのか」「まず改善するならどこから着手すべきか」といった疑問にも、分析結果をもとに分かりやすく回答や改善案を得られます。
このように、プロセス分析は専門部門だけが行うものではなく、現場の担当者が日々の業務改善や意思決定に活用できるものへと変わりつつあります。
AI活用を成果につなげる実務
まず何を学習対象にするべきか
AIの活用を成功させるには、最初からAIありきで考えないことが大切です。まずは、自社にとって重要な業務か、改善の余地があるか、必要なデータを取得できるか、継続して運用できる体制があるかという視点から対象業務を絞り込みます。
なかでも、繰り返し発生し、決まった手順で進み、案件ごとの履歴や処理日時を確認できる業務は、AIの学習対象に適しています。
実務では、受注管理、購買依頼、出荷、請求処理、問い合わせ対応など、成果を数値で確認しやすい業務から始めるのがおすすめです。
処理回数、手戻りの回数、待ち時間、担当者の変更回数、金額帯、拠点、顧客区分などの情報を学習させることで、「どの案件が遅れそうか」だけでなく、「どのような条件で遅延が起こりやすいか」まで分析できるようになります。
成果を測る視点
効果を確認する際は、AIの予測精度だけを見るのでは不十分です。重要なのは、実際に業務改善やコスト削減につながったかどうかです。リードタイムの短縮、サービス水準の遵守、手戻りの削減、在庫回転やキャッシュフローの改善、監査対応の迅速化、自動化できる業務の発見などもあわせて確認する必要があります。
また、AIを活用するには、データを適切に管理することも欠かせません。入力データの品質が低いと、一見正しそうでも誤った分析結果が示される可能性があります。そのため、データの正確性や分かりやすさに加え、機密情報を適切に管理できる環境を整えることが大切です。こうした環境があることで、現場も分析結果を信頼し、継続して活用しやすくなります。
ProcessFlareが提供するプロセスフロー分析やAIによる対話型の支援は、こうした視点を踏まえて設計されています。詳しくは「選ばれる理由」で紹介しています。
よくある質問
AIに学習させれば自動で正解が出ますか？
出ません。AIは万能な答えを出す装置ではなく、良質なイベントログと適切な特徴量があって初めて有効に機能します。基本要素が欠けていたり、業務上の意味づけが曖昧だったりすると、予測や提案の信頼性は下がります。
専門知識がなくても活用できますか？
はい。AIに自然な言葉で質問しながら分析できるため、専門知識がなくても業務の流れや課題を把握しやすくなっています。
どのような業務に向いていますか。
高頻度で繰り返され、基幹システムや顧客管理システムなどにログが残る業務に向いています。受注、購買、出荷、請求、問い合わせ対応、監査関連の業務が代表的です。標準化の余地があり、業務パターンやボトルネックが成果に直結しやすい領域ほど効果が出やすいといえます。
まとめと次の一手
蓄積したプロセスマイニングのデータをAIに学習させることで、企業は過去業務の可視化にとどまらず、遅延の予兆、異常の検知、根本原因の仮説、改善の優先順位、さらには自動化候補まで把握できるようになります。重要なのは、イベントログを整え、業務の文脈に沿った特徴量を設計し、成果指標と結びつけながら継続的に取り組みを回していくことです。
まずは一つの対象業務を決め、どのようなログが取得できるか、どの指標を改善したいのかを明確にすることが第一歩です。業務フローの可視化からAIによる分析支援までを一気通貫で進められる環境を選べば、小さく始めて成果を積み上げていくことができます。ProcessFlareの全体像は「TOPページ」、具体的な業務での活用イメージは「ユースケース一覧」でも紹介していますので、あわせてご覧ください。
自社のデータで何が見えるのか、まずは現状を整理するところから始めてみませんか。ご不明な点やデータの状況に応じたご相談は、「お問い合わせ」から気軽にお寄せください。
