プロセスの現状を把握し、改善につなげる

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プロセスの現状を把握し、改善につなげる

利用できる機能

すべてのアーキテクチャ機能に、インテリジェンスと最適化を追加

この段階では、組織はデータとAIを使ってパフォーマンスを把握、予測し、継続的に改善します。これを支える機能として、**プロセスマイニングで実際の業務を把握し、プロセスシミュレーションで変更を試し、ダッシュボードとKPI**で重要業績評価指標(KPI)をリアルタイムに追跡できます。

実際の業務を把握する

既存システムのデータを使って、プロセスの実際の進み方を明らかにします。

  • 複数の高度なマイニングエンジンが、並行処理、ループ、隠れたパターンを検出します。
  • イベントログからプロセスを自動で検出します。
  • ERP、CRM、データベース、CSV、Excelなど、あらゆるデータソースに接続できます。
  • AIがデータ構造を検出し、フィールドをマッピングします。マッピングの信頼度を含むデータ品質チェックも行います。
  • 複数のデータセットを色分けして重ねて表示できます。データが変わった場合も、ワンクリックで再分析できます。
プロセスを自動で発見
プロセスを自動で発見

AIによる最適化支援

AIで改善の機会を見つけ、改善案を提示します。

  • AIが業務に関するインサイトと最適化の改善提案を提示します。
  • 分析、モデリング、文書化に使えるAIアシスタントを標準搭載しています。
  • 200種類以上のデータテンプレートに基づくインサイトを、すぐに確認できます。
  • 異常を検出し、自動化の機会を特定します。
  • 独自の計算属性を定義できるデータ表現言語を備えています。
AIによるインサイト
AIによるインサイト

実態と設計を比較する

設計したプロセスと、実際の業務の進み方を比較します。

  • 適合性チェックで逸脱やコンプライアンス上のギャップを特定します。
  • ボトルネックとバリアントの分析で非効率を明らかにします。
  • プロセスアニメーションで、業務の推移を再生します。
  • 手戻り、逸脱、処理量の問題を特定します。
実際の業務とプロセス設計を比較
実際の業務とプロセス設計を比較
プロセスのバリエーションを比較
プロセスのバリエーションを比較

導入前に試す

業界標準のシミュレーションで、将来の業務シナリオを検討できます。

  • 人員配置や業務量を想定したリソースとキャパシティのモデリング。
  • マイニングデータからAIがシミュレーション設定を作成します。
  • 安定したシナリオ比較に役立つ日付範囲とウォームアップ期間の設定。
  • シミュレーション結果を実績と比較し、改善を検証します。
  • 業務にリスクを与えずに、仮説シナリオを検討できます。
シミュレーションと実績を比較
シミュレーションと実績を比較
シミュレーション要素と設定
シミュレーション要素と設定

重要な指標を追跡する

業務の重要業績評価指標(KPI)を追跡し、プロセスのパフォーマンスをモニタリングします。

  • 処理量、サイクルタイム、SLA違反、業務量、手戻りを追跡します。
  • 組織に合わせて、独自のKPIとグラフを設定できます。
  • グラフから個別のケースまでドリルダウンできます。
  • 高度なフィルターで、分析対象を重要なセグメントに絞り込めます。
  • 作成したカスタムダッシュボードを複製し、PNG形式でエクスポートできます。
  • 炭素排出量や環境に関するKPIのサステナビリティ指標を確認できます。
  • パフォーマンスをリアルタイムにモニタリングし、継続的な改善に役立てられます。
業務ダッシュボード
業務ダッシュボード
プロセス効率ダッシュボード
プロセス効率ダッシュボード
効率改善の推奨事項
効率改善の推奨事項
手戻りフローダッシュボード
手戻りフローダッシュボード
プロセスの円滑さを確認するダッシュボード
プロセスの円滑さを確認するダッシュボード

システムを接続する

ProcessMindをエンタープライズシステムに接続できます。

  • すべてのプランでREST APIとData APIを利用できます。利用量に応じた課金で、プロセスやデータにプログラムからアクセスできます。
  • Process Intelligence以上では、イベントデータを自動で取り込むデータ取り込みAPIを利用できます。
  • シナリオをプログラムから実行するシミュレーションAPIを利用できます。
  • SAP、Salesforce、ServiceNowなどに対応したガイドとデータテンプレートを用意しています。
REST APIと連携機能
REST APIと連携機能

リーダー向け:ビジネスケースを作成する

プロセスのインサイトを、経営層に提示できる意思決定材料にします。

  • 実際のプロセスデータを根拠に、効率、コスト、サイクルタイムへの影響を数値化します。
  • 予算を確保する前に、シミュレーションで選択肢を比較します。
  • 関係者や意思決定者に、明確な成果を共有します。
  • 投資対効果計算ツールで期待収益を見積もり、投資を見込まれる価値と結び付けます。
経営判断に役立つビジネスケースのインサイト
経営判断に役立つビジネスケースのインサイト
経営層向けのプロセス指標
経営層向けのプロセス指標
優先度を付けた改善機会
優先度を付けた改善機会
プロセスをより良く設計し、つながりのあるアーキテクチャを構築して、管理を続けましょう。

継続的なプロセスエクセレンスへ

静的な文書化にとどまらず、データに基づくプロセス管理へ進みましょう。プロセスマイニングで業務の流れやボトルネックを把握できます。変更を実施する前にシミュレーションし、結果を評価してリスクを抑えます。AIでインサイトや推奨事項を見つけ、業務上の問題に早期に対処できます。
成熟度レベル1

プロセス基盤

プロセスをモデル化して文書化し、チームの理解を深め、共通認識を築きます。

ビジネスアナリスト プロセス文書とBPMNモデルを作成、更新します。
プロセスオーナー 業務の進め方を定め、プロセスの標準化を推進します。
成熟度レベル2

プロセスアーキテクチャ

プロセス全体像を定義、管理し、業務を戦略やコンプライアンスに沿わせます。

プロセスアーキテクト 全社のプロセス全体像、ガバナンス体制、責任モデルを設計します。
変革マネージャー プロセスを戦略、コンプライアンス要件、事業変革の取り組みに沿わせます。
成熟度レベル3

プロセスインテリジェンス

データとAIでパフォーマンスを把握し、結果を予測しながら継続的に改善します。

オペレーショナルエクセレンスマネージャー データからボトルネックを特定し、重要業績評価指標(KPI)を監視して、継続的な改善を推進します。
プロセスマイニングアナリスト 実際のプロセス実行状況を分析し、非効率な点を見つけ、改善の効果を検証します。

分析、設計、シミュレーション、比較、実施。

インテリジェンスの改善サイクル

データ、インサイト、アクションを継続的なサイクルでつなぎ、より良いプロセスの意思決定と、確かな変革を支援します。

Step 1

分析

過去のデータで現在のパフォーマンスを把握し、イベントデータでプロセスの実際の進み方を明らかにします。

プロセスインテリジェンス

インテリジェンスのギャップ

業務の可視性がない状態

プロセスで実際に何が起きているのか、把握できていません。事実が見えないまま、推測に基づいて意思決定しています。

プロセスマイニングは、既存システムのデータを使って、実際の業務の進み方を明らかにします。

見えにくいボトルネック

パフォーマンスの問題は、影響が出るまで気づかないことがあります。その時点では、影響を防ぐには遅すぎるかもしれません。

ダッシュボードを使えば、顧客に影響が及ぶ前にボトルネックを見つけられます。

リスクを伴う変更

変更後に何が起きるかわからないまま、プロセスを変更しています。失敗すれば、大きなコストにつながる可能性があります。

シミュレーションで、リソースを投入する前に変更を試せます。

データが多すぎる

データはあちこちにあるのに、役立つインサイトはほとんど得られません。レポートを見ても、重要な疑問への答えが見つかりません。

AIによる分析で、データから具体的な改善提案を導き出します。

改善に時間がかかる

改善のサイクルに何か月もかかります。変更を実施する頃には、要件が変わっているかもしれません。

継続的にモニタリングすることで、素早く改善を重ね、早い段階でフィードバックを得られます。

そのコスト

プロセスインテリジェンスを導入していない組織では、防げる非効率によって業務処理能力の25%が失われています。

対象を絞ってプロセスを改善し、自社のデータで投資対効果を測定できます。
プロセスをより良く設計し、つながりのあるアーキテクチャを構築して、管理を続けましょう。

違い

ProcessMindと従来のプロセス分析の比較

従来の方法

手作業による分析に数週間

複数のツールからデータを集め、分析するのに時間がかかります。

ProcessMind

自動検出なら数分

データを自動で抽出・分析し、数分でプロセスのインサイトを明らかにします。

従来の方法

インタビューと推測に基づく

不完全または不正確な可能性がある、主観的な情報に頼ります。

ProcessMind

実際のシステムデータに基づく

実際のイベントデータを使って、プロセスの進み方を把握します。

従来の方法

導入して、結果を待つ

影響を把握しないまま、変更を実施します。

ProcessMind

導入前にシミュレーション

実行に移す前に、シミュレーション環境で変更を試し、検証します。

従来の方法

汎用的なベストプラクティス

状況に合わない可能性のある、汎用的な改善案を適用します。

ProcessMind

AIがコンテキストに応じて提示

プロセスに合わせた改善提案を受け取れます。

従来の方法

投資対効果の測定に時間がかかることも

手作業が多く、状況が見えにくいため、結果が出るまで時間がかかります。

ProcessMind

価値を実感するまでの期間はデータと範囲次第

自動化と継続的なインサイトで、より早く成果を得られます。

成熟度レベル

成熟度の最終段階に到達

プロセスマイニング、ダッシュボード、シミュレーション、AIによるインサイトなど、プロセスインテリジェンスの専門知識を築いてきました。次は、これらの機能を日々の業務に取り入れましょう。継続的な改善は、終了日が決まったプロジェクトではありません。組織の業務に定着させるものです。築いてきた基盤を使って、モニタリング、予測、適応を続けましょう。データを意思決定に役立て、見落としがちな機会をAIで見つけます。取り組みは続きます。ProcessMindは、その歩みを支えるツールを提供します。

よくある質問

ProcessMindでは、SAP、Oracle、Microsoft DynamicsなどのERP、SalesforceなどのCRM、データベースからエクスポートしたイベントデータを利用できます。CSV、Excel、XES、Parquet、ORC、JSONLなどの標準ファイル形式にも対応しています。コネクターをインストールする必要はありません。普段お使いのツールでデータをエクスポートまたはクエリし、アップロードしてください。後からREST APIを使ってデータ転送を自動化することもできます。

多くの組織では、データセットをアップロードしてから数時間以内に、最初のプロセスインサイトを確認できます。投資効果がどのくらい早く表れるかは、最初の改善提案をいつ実施するかによって異なります。

いいえ。ProcessMindはデータサイエンティストではなく、業務チーム向けに設計されています。AIが複雑な分析を行い、自然言語でインサイトを提示します。実行に移せる具体的な改善提案も受け取れます。

ProcessMindの離散イベントシミュレーションは、実際のプロセスデータを使って現実に即したモデルを作成します。シミュレーションの品質は、過去のデータの網羅性と品質によって異なります。プロセスデータを使ってモデルを調整すると、より信頼性の高い結果が得られます。

効率化の効果は、プロセスの内容や分析結果の実施方法によって異なります。投資対効果計算ツールに自社の数値とプロセスの特性を入力し、結果を見積もることができます。

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