2026年1月14日（水）に開催された「日本生産管理学会・関東支部研究会」にて、Celonis株式会社は、プロセスインテリジェンス（PI）と最新AI技術がどのようにこの課題を解決し、自律的な企業を実現するのかについての講演を行いました。本稿では、その内容の一部をご紹介します。
製造業が目指す究極の姿「インダストリー4.0」。しかし、多くの企業がそのビジョンと現実の間の「実行のギャップ」に悩まされています。2026年1月14日（水）に開催された日本生産管理学会・関東支部研究会にて、Celonis株式会社の渡井より、プロセスインテリジェンス（PI）と最新AI技術がどのようにこの課題を解決し、自律的な企業（オートノマス・エンタープライズ）を実現するのか、その最前線が語られました。
【概要】
日時：2026年1月14日（水）
議論テーマ：インダストリー4.0の「実行ギャップ」を埋めるCelonisプロセスインテリジェンス(PI)とAI
参加者：30人（オンライン含む）
場所：法政大学大学院 新一口坂校舎
本講演では、ドイツ発の国家ビジョン「Industrie 4.0」の現在地と、その実現を阻害する課題について掘り下げました。現在、多くの企業がデジタル化を進める一方で、依然として「ビジョン（理想）」と「実行（現実）」の間には深い溝があります。
Celonisは、これらを埋めるための「共通言語」としてプロセスインテリジェンス（PI）を提唱。単なるデータの可視化にとどまらず、業務の裏側に隠れた「真のプロセス」をデジタル上で再現し、改善へと繋げる重要性が語られました。
従来のプロセスマイニングは、1つの対象（例：注文）を追うだけでした。しかし、実際の業務は「受注」「製造」「配送」といった複数のプロセスが複雑に絡み合っています。
最新の 「オブジェクト中心プロセスマイニング（OCPM）」 では、これらを同時に表現。例えば、部品不足が製造を遅らせ、それが配送にどう影響するかといった「裏側で起きている真実」を深掘りできます。
さらに、AIがボトルネックを自動特定し、改善をリコメンドします。ドイツ企業らしく、全ての非効率を「定量化（金額換算）」して示すのがCelonis流です。
渡井は、Celonisが提供するAIには3つの層があると説明します。
これにより、例えば与信管理では「過去の支払い履歴に基づき、この顧客の受注を止めるべきか」といった高度な判断をAIが支援・代行できるようになります。
世界中のトップ企業が、どのようにAIとPIを組み合わせて成果を出しているかが紹介されました。
デモについてはCelonis株式会社の松本から実施。最初のデモでは、受注から入金（Quote-to-Cash）プロセスにおける「与信ブロック」の停滞を解消するシナリオが紹介されました 。
Demo 1： アノテーションビルダー（Annotation Builder）
従来のタスク自動化レベルを超え、企業全体の業務構造をリアルタイムかつ動的に統合管理する。オーケストレーションエンジンは、自律的企業の実現に向けた最も重要な要素であると語られました。
Demo 2：オーケストレーションエンジン（Orchestration Engine）
続いて、発注プロセスを例に、AIが自律的に動き、不足事態を解決する「オーケストレーションエンジン」のデモが行われました 。
最後に触れられたのが、業務監査への応用です。従来の監査は一部のデータを抜き出す「サンプリング」でしたが、Celonisを使えば「全数テスト」が可能になります。
不正検知：深夜1時に行われた不自然な入金消し込みなどを自動発見。
J-SOX対応：業務手順の逆流（請求前の入金確認など）を検知。
継続的監査：期末だけでなく、毎日リアルタイムでリスクをモニタリング。
これにより、監査コストの削減だけでなく、企業経営の透明性と信頼性を劇的に高めることができます。
QAセッションでは、日本の製造現場特有の課題や、監査対応における証跡管理のあり方について、活発な議論が行われました。
Celonisが目指すのは、単にLLM（大規模言語モデル）で検索することではありません。企業の深い業務データ（プロセスインテリジェンス）をAIが理解できる形式に変換し、具体的な改善アクションに繋げることです。
インダストリー4.0という理想を、データとAIの力で現実のものにする。Celonisの挑戦は、日本の製造業にとっても大きなヒントに満ちています。
