ルノーグループ + Celonis

ルノーグループとCelonisのパートナーシップは、最初の12ヶ月で1,500万ユーロの収益を生み出すなど、一気に加速しました。これは主に適切に構築されたCenter of Excellence（CoE）のおかげです。買掛金(AP)で早期の成果を上げた後、ルノーグループはCelonisの活用を調達から支払い（Procure-to-Pay：P2P）全体へ広げています。CoEのビジョンは、経営幹部がすべての主要な業務プロセスをリアルタイムで把握し、戦略的意思決定を強化できるコントロールタワーを構築することです。

背景: 次世代自動車産業への変革

ルノーグループは、125年にわたる誇りある歴史を基盤に、モビリティ分野の進歩を牽引しています。36か国で9万8,000人以上の従業員を擁するルノーグループは、2024年に226.5万台を販売しました。ルノーグループはP2Pのプロセス最適化を進めるためにProcess Intelligenceを活用し、今後は他の業務プロセスにも広げていく考えです。

課題: 短期的な成果と長期的な変革の両立

ルノーグループのProcess Intelligence CoE戦略は、Lean Six SigmaのDMAIC（Define：定義、Measure：測定、Analyze：分析、Improve：改善、Control：管理）フレームワークで主要業務プロセスを最適化することです。ルノーグループのProcess Intelligence担当IS/ITドメインリーダー、Julien Nauroy氏はこう語ります。「私たちはプロセスに存在する問題の根本原因を特定し、単に管理し続けるのではなく、実際に修正したいのです。」

ただし、根本原因を特定し、成果を測定するには時間がかかります。そこでNauroy氏のチームは、長期的な最適化を推進しながら、同時に短期的な成果を得ながら即時の価値を生み、早期ROIを確保する二軸戦略を採用しました。

買掛金プロセスで潜在価値を示したPoCを経て、ルノーグループはこれらの短期的な成果を生み出し、かつ長期的な改善戦略のサポートするためにCelonis を選択しました。Nauroy氏はこう述べています。「競合他社も評価しましたが、実測の速さ、チームの生産性、プラットフォームの拡張性、そして迅速に価値を生み出すのに役立つアプリがそろうマーケットプレイスを理由にCelonisを選びました。」

解決策: 症状を解消し、根本原因を見つける二段階アプローチ

ルノーグループはまずCelonisを使い、支払遅延や過払いなど、P2P内のプロセスの非効率性に対処することから取り組み始めました。このアプローチは即時のキャッシュリカバリーを確保すると同時に、長期的なプロセス高度化に向けた構造的な改善領域も明らかにしました。これは主に、クレジットメモや重複請求書の追跡などにCelonisマーケットプレイスのアプリを活用して実現しました。

Nauroy氏はこう語ります。「創出した価値は1ユーロ単位で、関連する請求書や納品書まで追跡できます。こうして初日からプラスのROIを実証することができました。」ルノーグループはCelonis Process Intelligence Platformの導入から3か月で最初の100万ユーロを価値創出しました。最初の12か月で、チームは1,500万ユーロの価値を創出しました。

Nauroy氏は、この成功の要因として独自の協業エコシステムを挙げています。CoE自体が、IT専門家とLean/DMAICの方法論担当者を組み合わせたハイブリッド体制です。このチームは、価値創出と事業優先事項の推進を担う財務のビジネス領域専門家と緊密に連携しています。技術、方法論、財務の連携により、同グループは変革を技術面、構造面、財務面のすべてから捉え、非常に速いスピードで価値を生み出せます。

Celonis Platformは、ルノーグループのDMAICによる長期的なプロセス改善も支えています。Nauroy氏は、Celonis のプロセスインテリジェンスの価値を次のように説明しています。現場の専門家から得られた定性的な知見に対して、Celonis はデータに基づいた定量的な情報を提供します。この二つを組み合わせることで、DMAIC フレームワークの「測定」と「分析」段階において、より正確で根拠のあるプロセス改善を実現できるのです。これにより、チームは場当たり的な対処を超え、持続的な成果に向けてプロセス工程を再構築することができます。

この二段階アプローチの一例として、ルノーグループのチームはCelonisにより、支払遅延の可能性が高いサプライヤーの請求書を特定し、期限どおりの支払いを確実にしています。同時に、ルノーグループとCelonisは支払遅延を予測して先回りし、問題を恒久的に解決するAIソリューションを共同開発しています。

ルノーグループはすでに、Machine Learning WorkbenchやPrediction Builderを含むCelonisのさまざまなAIソリューションを活用しています。さらにProcess Copilotも活用し、エンドユーザーはCelonis Platformの仕組みを深く理解していなくても、AIに自然な言葉で話しかけ、Celonisのデータセットやナレッジモデルと直接やり取りできます。

展望: 経営層の意思決定を支えるコントロールタワー

CoEの長期的なビジョンは、Celonisでコントロールタワーを構築し、経営層が全社の業務プロセス全体を見渡し、その動きを把握し、リアルタイムデータに基づいて意思決定できるようにすることです。

ルノーグループのチームは、Celonisによる開発スピードを高く評価しています。特に、全員が単一のナレッジモデルを基に連携できるため、新しいアプリやダッシュボードを数時間で導入できる点を評価しています。Nauroy氏はこう振り返ります。「社内で使うどのデータプラットフォームでも、結果が出るまで何週間も待つのが当たり前でした。ですが今回は、話し合いながらライブでデモを行うだけで、1時間足らずで課題を解決できたという声が事業部門から上がりました。」

Nauroy氏はまた、Process Intelligenceが同グループのCoEのAI戦略で重要な要素になると期待しています。同氏はこう述べています。「AIを活用するには、適切に構造化された良質なデータが必要です。そこでProcess IntelligenceとCelonisが力を発揮します。オブジェクト中心のプロセスマイニングを使えば、元のシステムにあるデータを、AIにとって妥当な構造化モデルへと変換できます。その結果、より正確な回答を返せるようになります。最終的に、AIとProcess Intelligenceの組み合わせが、当社のコアプロセスを進化させ、より俊敏でレジリエント（強靭）なものへと変革するための推進力となるでしょう。」