もはやフロッピーディスクにデータを入れて持ち運んだり、上司に損益計算書（P&L）の更新を送るためにFAXを使ったりはしないでしょう。しかし、今日でも、一部の企業がペンと付箋を使って関係者の印象をマッピングすることで、ビジネスプロセスを理解し改善しようとしているのを目にするかもしれません。
従来型のプロセスマッピング手法が完全に消滅したわけではありませんが、多くの企業は、自社の業務環境に潜む複雑性を捉えることはできないという点を理解しています。企業がグローバルに事業を拡大し、オペレーションがデジタルトランスフォーメーションの時代へと移行する中で、データはクラウドへ移行し、技術スタックは膨張し、情報はあらゆるタイムゾーンにまたがる分断されたシステムやチームに散在するようになりました。
そして、プロセスマイニングが登場し、静的で不正確、かつ単一時点のスナップショットに依存した従来の業務プロセス把握に代わる方法が生まれました。プロセスマイニングは、基幹システム内のイベントログ（請求書の送付や注文の出荷など）からタイムスタンプ付きデータを抽出し、タスク、ステップ、および相互作用を特徴とするプロセスモデルとして構築することで、ビジネス運営の客観的かつ正確なビューを提供します。
かなり強力なものです。しかし、プロセスマイニングのような高度なプロセス改善手法でさえ、進歩の歩みを免れることはできません。
AIの台頭により、プロセスマイニングは、モデル化および統合するデータを予測分析、インサイト、推奨事項で充実させる技術へと進化しました。AIがプロセスマイニングにもたらすものを詳しく見ていきましょう。
プロセスマイニングとAI強化型プロセスマイニングの違いは何ですか？
従来のプロセスマイニング手法は、非効率がどこに潜んでいるのかを把握する上で有益な洞察を提供し、企業がプロセス改善の取り組みを開始するための優れた手段であり続けています。この技術は主としてプロセスの発見とモデリングに焦点を当てており、組織に対して実際のプロセスの有効性をリアルタイムで可視化する重要な手段を提供します。
しかし、プロセスマイニングの目的は、単なる再整理や再設計を楽しむことではありません。根本原因の段階で、課題箇所やボトルネックを明確化し、解消するためのものです。その内容は、定時配送率の最適化や顧客満足度の向上をはじめ、サプライチェーンリスクの低減、運転資本の改善、運用コストの最小化、自動化の推進、顧客離脱の抑制など、多岐にわたります。
システムに依存しないプロセスマイニングプラットフォームを使用すれば、技術が自社のビジネスプロセスデータをすべて抽出できるかどうかを心配する必要はありません。APIや既成コネクタがその役割を果たしてくれるため、プロセスマイニングは自社の技術スタックを自在に分析し、洞察の抽出に専念できます。
しかし、標準的なプロセスマイニングの話はこのくらいにしましょう。AIで強化されたプロセスマイニングは、プロセスデータを理解し可視化するだけの段階から大きく進化した存在です。この技術は、リアルタイムでデータ駆動型評価を行うことで、プロセス効率をどのように高めるべきか、既存のプロセスでどのようにより良い意思決定を行うべきかを明らかにし、業務チームの負担を軽減します。
言い換えれば、AIで強化されたプロセスマイニングは、既存のプロセスの状態を精密に調べるための高性能な拡大鏡を提供するだけではありません。目の前のデータの意味を読み解き、プロセスを阻害している要因の手がかりを見つけ、それらのコンテキストを結びつけて推奨される解決策を導き出すという点で、まさに「あなた専属のシャーロック・ホームズ」のような役割も果たします。