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、さらに別の問題につながる可能性もあります。

こうした問題を早い段階で把握し、影響が広がる前に対応する方法として注目されているのが、プロセスマイニングとAIの組み合わせです。 プロセスマイニングによって、システムに蓄積されたイベントログから実際の業務の流れを可視化し、どこで処理が滞っているのか、どのような差し戻しや例外処理が発生しているのかを把握できます。さらにAIを組み合わせることで、データの変化や傾向を分析し、問題につながる可能性のある兆候を早期に捉えることができます。

本記事では、プロセスマイニングとAIを活用して業務上の問題を早期に把握する方法や、従来の業務可視化との違い、実際の業務で活用するための進め方についてわかりやすく解説します。

なぜ業務上の問題は発見が遅れやすいのか

表計算やヒアリングでは実態がつかめない

多くの現場では、表計算ソフトで集計したデータや、会議での報告をもとに業務改善を進めています。

しかし、こうした方法では個別の数値や結果を確認できても、業務全体がどのような手順で進み、どこで時間がかかっているのか、どのような場合に通常とは異なる処理が発生しているのかまでは把握しにくいという課題があります。

たとえば受注から入金までの業務では、出荷が遅れていることは分かっても、その原因が与信確認、在庫の引当、請求処理のどこにあるのかまでは簡単に判断できません。購買から支払いまでの業務でも、承認に時間がかかっていたり、差し戻しや通常とは異なる処理が発生していたりするため、業務の実態を十分に把握できないことがあります。

属人化と例外処理が業務を複雑にする

中堅から大企業では、基幹システムや顧客管理システム、ワークフロー、RPAなど、複数のシステムやツールを利用しています。そのため、業務で蓄積したデータが部門やシステムごとに分かれ、業務全体の状況を把握しにくくなりがちです。

業務全体が見えにくいと、問題に気づくタイミングが担当者によって異なり、対応も個人の経験や判断に頼りやすくなります。その結果、問題への対応が遅れ、同じような問題が繰り返されることもあります。

また、通常とは異なる処理への対応が担当者によって異なると、業務の進め方にもばらつきが生まれます。こうした状態が続くと処理パターンが増え、業務の標準化が難しくなるだけでなく、現場の負担も大きくなります。

プロセスマイニングとAIで業務の問題を早期に把握する

実データで業務の流れを再現する

プロセスマイニングは、システム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。ケースを識別するID、実施されたアクティビティ、タイムスタンプの情報をもとに、実際の処理手順や待ち時間、ボトルネック、通常とは異なる処理などを確認できます。

さらにAIを組み合わせることで、業務データの変化や傾向を分析し、問題につながる可能性のある兆候を早期に把握できます。これにより、過去の業務を振り返るだけでなく、問題が大きくなる前に対応し、業務改善につなげることができます。

AIで業務の変化や傾向を捉える

プロセスマイニングとAIを組み合わせることで、プロセスマイニングで可視化した業務データから、問題につながる変化や傾向を見つけやすくなります。たとえば、特定の条件で遅延が増えている、特定の承認手順で処理に時間がかかっているといった傾向を把握できます。

さらに、受注、出荷、請求、入金など一連の業務を確認することで、個別の工程だけでなく、業務全体を見ながら改善すべき箇所を検討できます。

プロセスマイニングとAIを組み合わせることで、問題が発生してから対応するだけでなく、変化を早期に把握し、問題が深刻化する前に対策を講じることができます。

従来の業務可視化との違い

従来の業務可視化では、フロー図の作成や現場へのヒアリングをもとに業務の流れを整理します。しかし、担当者の記憶や経験に頼るため、実際の業務との間にずれが生じることがあります。また、発生頻度の低い処理や、部門をまたぐ待ち時間などは把握しにくいという課題もあります。

一方、プロセスマイニングでは、システムに残るイベントログから、実際に行われた業務の流れを可視化できます。どの工程で時間がかかっているのか、どのような条件で遅延や通常とは異なる処理が発生しているのかを確認できます。

さらに、処理時間や発生頻度などを数値で確認できるため、部門や条件ごとの違いを比較し、改善すべき箇所を見つけやすくなります。

現場で成果につなげる進め方

対象プロセスを絞り込む

最初から全社の業務を対象にする必要はありません。まずは、発生頻度が高く、必要なデータが取得でき、改善効果を確認しやすい業務から始めることが重要です。たとえば、受注管理、購買、出荷、請求処理などが対象として考えられます。

プロセスマイニングを活用する際は、分析する業務や確認したいKPIを明確にし、必要なデータを整理することが大切です。ProcessFlareの導入を検討されている方は、ProcessFlareが選ばれる理由や導入の流れもあわせてご覧ください。

小さく始めて、効果を測る

プロセスマイニングを導入する際は、まず「処理の遅延を減らす」「承認時間を短縮する」など、改善したい課題を一つに絞ります。次に、リードタイムや手戻り率、再処理件数など、効果を確認するためのKPIを設定します。

分析では、業務の流れや問題が発生している箇所を確認し、AIも活用しながら原因や傾向を調べます。改善後は、処理時間や作業工数の変化を確認することで、取り組みの効果を把握できます。

実際の活用方法は、ProcessFlareの活用事例をご覧ください。製品の概要や操作イメージは、紹介動画でもご確認いただけます。

よくある質問

データが十分に整っていなくても始められますか。
はい。プロセスマイニングでは、基本的にケースを識別するID、アクティビティ、タイムスタンプの三つの情報が必要です。まずは必要なデータが取得できる業務から分析を始め、目的に応じてデータを追加・整理していくことで、段階的に活用の幅を広げられます。

AIさえ導入すれば自動で改善できますか。
AIを導入するだけで業務が改善されるわけではありません。AIによる分析結果をもとに課題を把握し、業務の進め方やルールの見直しなど、実際の改善につなげることが重要です。継続的に活用しながら、改善を進められる仕組みを整えることが成果につながります。

どのような業務に向いていますか。
受注、購買、在庫、請求、顧客対応など、同じような処理が繰り返され、システムにデータが蓄積される業務に適しています。特に、処理の遅延や手戻り、通常とは異なる処理が発生しやすい業務では、問題が発生している箇所や原因を把握し、改善につなげることができます。

どのくらいの規模の企業から始められますか。
プロセスマイニングは、大企業だけを対象としたものではありません。企業規模にかかわらず、対象とする業務を絞って始めることができます。まずは改善したい業務を一つ選び、効果を確認しながら対象範囲を広げていくことで、段階的に活用を進められます。

まとめ 次の一歩を踏み出すために

プロセスマイニングを活用することで、システムに蓄積されたデータから実際の業務の流れを可視化し、遅延や手戻りなどの問題を把握できます。さらにAIを組み合わせることで、業務データの変化や傾向を分析し、問題が大きくなる前の対応につなげることができます。

まずは改善したい業務を一つ選び、どのような問題が発生しているのかを把握することから始めることが大切です。小さな範囲から分析と改善を進め、効果を確認しながら対象を広げていくことで、継続的な業務改善につなげられます。

ProcessFlareでは、プロセスマイニングとAIを活用し、業務の可視化から分析までを支援します。詳しい機能や活用方法については、ProcessFlareのご紹介をご覧ください。導入や活用についてのご相談は、お問い合わせからお気軽にご連絡ください。