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多くのフォーチュン500企業が、order-to-cash、procure-to-pay、クレーム対応などの大規模プロセスで数億円規模のコスト削減を実現。
最適化部門で**10〜25%**のコスト削減を実現。
グローバルロジスティクス企業が受発注管理を効率化し、年間800万ドル削減。
非準拠行動の**90〜95%**を早期発見・修正。
銀行・保険分野で10万ドル〜100万ドル超の罰金や損失を防止。
実データでビジネスケース精度を**20〜40%**向上。
通信会社で不要なプロセス再設計による300万ドル投資を回避。
オンボーディング時間を**25〜60%**短縮。
CVR**15%アップ・リテンション20%増・CLV25%**向上に寄与。
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プロセスモデリング
プロセス文書化をわかりやすく簡単に
AI搭載モデリングとClarity Engineレイアウトでプロセス文書を自動生成。Compliance・情報共有もスムーズに。モデル更新も素早く簡単です。
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プロセスマイニング
データ投入でプロセスの全体像を把握
ProcessMindの高度なプロセスマイニング機能で、業務への理解を一段上のレベルへ。データをモデルに統合してdashboardを作成し、ムダの排除や非効率な箇所の特定、パターン認識を実現。データ主導のプロセスインテリジェンスを活用して、オペレーションを最適化します。
プロセスの発見 や プロセスdashboard について詳しくはこちら。
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ProcessMindのsimulation機能なら、将来のシナリオを見据えて計画できます。さまざまな結果を比較し、仮説を検証し、代替案を試すことで、プロセスを最大限の効率と効果に最適化できます。実環境で試すリスクはありません。
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ProcessMind は、あらゆる規模のチームにプロセスマイニング、モデリング、simulationを統合して提供します。余計な複雑さやコストなしで、高度なインサイト、生産性、そしてコントロールを実現。ProcessMind が成果に結びつける理由をご紹介します。
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ProcessMindの仕組みや独自機能をセクションごとにわかりやすく紹介。業務改善をサポート。
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セルフサービス・プロセスインテリジェンス ― 共同分析・改善
ProcessMindで各チームが手軽にプロセスのモデリング・マイニング・simulation。使いやすいプラットフォームで、気づきと成果を一括獲得。
誰もがプロセスマイニングを使える世界へ
私たちの原点
データ分析、プロセス最適化、起業の分野で20年以上の実績。私たちの使命は一貫して、あらゆる人にビジネス改善を開かれたものにすることです。先駆者として、ProcessGold (2019年にUiPathが買収) を牽引し、プロセスマイニングとデータ分析の初期の姿を形作ってきました。
私たちは、誰もがプロセスマイニング、モデリング、simulationを活用できるよう障壁を取り払い民主化するために、PROCESSMIND を立ち上げました。ビジョンはシンプルです。規模や専門性に関わらず、すべての組織がプロセスの気づきを解き放ち、オペレーショナル・エクセレンスを推進し、継続的に改善できるよう力を与えること。
プロセスマイニングをかんたん・手頃・効果的にするための、私たちの歩みとコミットメントをご覧ください。
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ProcessMindはプロセスモデリング・Mining・Simulationの強みを融合し業務を効率化。明快な可視化と隠れたインサイト発見、リスクなしの実験でより良い意思決定をサポート。各手法の利点と課題をバランスよく活かし、自社に合ったworkflowを最適化できます。今すぐ賢いプロセスマネジメントでビジネスを進化させましょう!
プロセスモデリング
- 誰にでも分かりやすい明確な構造を提供
- 親しみやすくビジュアル、導入も簡単
- 非デジタルも含めて全てのprocess活動を記録
- 低コストでコラボにも最適
- モデルがすぐ古くなりやすい
- バリエーションや例外を見落としがち
- 定量的なインサイトが不足
- モデル作成が手動・主観的
プロセスマイニング
- データドリブンなプロセスモデルを作成
- 隠れたバリエーションや例外を明らかに
- 実際の複雑さやbottleneckを可視化
- 改善の経過を時系列でトラッキング
- プロセスの可視化が複雑になりやすい
- 業務背景の情報が足りない場合がある
- データ専門知識やトレーニングが必要
- 従来ツールでは価値実感まで時間がかかる
プロセスsimulation
- リスクなしでシナリオ検証や実験が可能
- ビジネス成果を予測し意思決定を最適化
- チーム間のコミュニケーション・協業を促進
- データ精度や依存関係が不十分な場合がある
- 現実的なシナリオの再現が難しい
- 誤解を招く可能性がある
- 前提情報が不足する場合あり
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