AIでプロセス管理を効率化

AIは、プロセス管理に関する特定の作業を支援できます。文章による説明からBPMNモデルを作成したり、ソースデータをプロセスの概念に対応付ける方法を提案したり、プロセスのパフォーマンスに見られる傾向を要約したりできます。エンタープライズでは、MCPを通じてプロセスのコンテキストを対応する外部AIツールに提供することもできます。

これらの機能は作業を支援するものであり、判断を代行するものではありません。作成されたモデルを確認し、対応付けを検証し、提案内容を評価してから実行に移してください。

自然言語でプロセスを説明すると、確認用のBPMN 2.0モデルを作成できます。たとえば、請求書の受領から承認、支払いまでの流れを説明してください。下書きには、タスク、ゲートウェイ、フローを含めることができます。

ドラッグ＆ドロップのツールでモデルを編集するか、組み込みのAIアシスタントに要素や式の追加、変更、説明を依頼できます。作成したモデルを文書化やプロセス設計の出発点として使い、実際の業務の進め方と照らし合わせて確認してください。

作成ワークフローの詳細は、AIによるプロセス作成の文書をご覧ください。

AIは、元データの項目とプロセス上の概念との対応関係を提案できます。たとえば、イベントログを準備する際に、どの列がケースID、アクティビティ、タイムスタンプに当たるかを特定する手助けをします。

マッピングを適用する前に、提案内容を元データと照らし合わせて確認してください。マッピングによって、その後の分析でProcessMindがデータをどう解釈するかが決まります。結果を参照する前に、対応関係に誤りがあれば修正してください。AIデータに関する提案のガイドもご覧いただけます。

AIは、プロセスデータから得られた結果を要約し、調査すべき領域を提案できます。たとえば、分析で遅延や手戻りの繰り返しが見つかった場合、そうした傾向の説明や、改善策の候補を示します。

提案は自動的な判断ではなく、検討材料として扱ってください。元データを確認し、業務の状況を踏まえたうえで、どの変更が適切かを判断します。分析結果とあわせて、プロセスダッシュボードと重要業績評価指標（KPI）でパフォーマンスを確認してください。

MCP（Model Context Protocol）はエンタープライズプランで利用でき、対応する外部AIツールにプロセスのコンテキストを提供する仕組みです。付与するアクセス権に応じて、プロセスの説明、BPMNモデル、文書、ロール、重要業績評価指標（KPI）、プロセスマイニングのインサイトなどを含められます。

アクセスにはMCPガイドに記載されたセキュリティ対策が適用されます。外部ツールは提供されたコンテキストを利用できますが、AIが作成した回答や判断を確認する責任は利用者にあります。

MCPでAIにプロセスのコンテキストを提供する方法

AIを活用したプロセス管理は、プロセスデータから調査すべき課題を見つける手助けになります。プロセスマイニングでフロー、ボトルネック、バリアントを分析してください。AIが作成した要約や提案を確認し、プロセスに関する知識をもとに、何を検証するか、変更するかを判断します。

ProcessMindは、プロセスモデリングとシミュレーションにも対応しています。シミュレーションでは想定シナリオを検討できますが、業務上の変更を実行するものではありません。プラットフォームの全体像については、プロセスインテリジェンスプラットフォームをご覧ください。

作成されたモデルが、文書化する予定のプロセスと一致しているか確認してください。データマッピングはソースシステムのデータと照合して検証します。分析や推奨事項については、根拠となるデータを調べ、データに含まれていないコンテキストも考慮してください。

AIはプロセス情報の準備や解釈を支援できます。モデルやマッピングを承認し、改善提案を実行に移すかどうかを判断する責任は利用者にあります。