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買掛金の支払処理を改善する

Microsoft Dynamics 365を最適化する6つのステップ
買掛金の支払処理を改善する
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Microsoft Dynamics 365

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259 プロセス
課題 (12) 目標 (12) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (4)

Microsoft Dynamics 365で買掛金の支払処理を改善

支払処理では、承認の遅れや手作業によるミスが発生しやすく、コスト増につながります。このソリューションでは、こうした滞りを可視化し、ワークフローがどこで止まっているのかを特定できます。見えにくいボトルネックに対処することで、処理を迅速化し、支払債務をより適切に管理できます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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買掛金プロセスを見直す戦略的な意義

買掛金の支払処理は、単なる事務作業と見なされがちですが、組織の資金繰りを管理し、取引先からの信頼を保つうえで重要な役割を担います。処理が遅れたり、状況が見えにくくなったりすると、その影響は財務部門だけにとどまりません。支払遅延は主要な仕入先との関係を損ない、与信条件の悪化やサプライチェーンの混乱につながるおそれがあります。また、処理の非効率は請求書1件あたりのコストを押し上げ、事業全体の利益率を低下させます。Microsoft Dynamics 365上のプロセスを改善すれば、買掛金業務をコストセンターから、キャッシュフローを守り、早期支払割引を確実に得るための戦略的な機能へと変えられます。

プロセスマイニングで実態を明らかにする

Microsoft Dynamics 365は財務管理の基盤を提供しますが、日々の実務におけるシステムの使われ方は、標準手順と異なることがあります。プロセスマイニングは、買掛金の支払処理をデジタルX線のように可視化します。GeneralJournalやLedgerEntryなどのエンティティからイベントログを抽出し、請求書ごとの実際の処理経路を描き出します。支払が遅れる理由を伝聞に頼るのではなく、ボトルネックが発生している箇所を正確に確認できます。データに基づく分析により、請求書が部門間を行き来する承認のループや、データ入力ミスによって手作業が必要になるケースを特定できます。処理経路を可視化することで、問題が起きてから対応するのではなく、先回りして管理できるようになり、実際の業務が意図した業務ルールに沿っているかを確認できます。

Microsoft Dynamics 365で主な非効率を特定する

買掛金のワークフローを改善するには、時間がかかっている具体的なアクティビティを詳しく確認する必要があります。改善の主な対象の1つが照合プロセスです。請求書、発注書、入庫記録の不一致があると、手作業での調査が必要になり、支払が何日も滞ることがあります。プロセスマイニングを使えば、不一致が頻繁に起きる取引先や製品カテゴリを特定し、マスターデータの不正確さや入庫処理のばらつきといった根本原因に対処できます。承認ワークフローも、よく滞りが発生する箇所です。承認レベルごとのサイクルタイムを分析すれば、基準額が低すぎるために、件数が多くリスクの低い請求書まで役員の承認待ちになっていないかを確認できます。こうした構造的な遅れをなくすことで、支払スケジュールの予測可能性を高め、資金管理の方針に沿った運用ができます。

コンプライアンスと処理速度の向上を測る

プロセス改善の最終的な目標は、無駄がなく、透明性が高く、コンプライアンスを確保できる支払サイクルの実現です。全体のサイクルタイム短縮は、成果をすぐに確認できる指標です。請求書の受領から支払実行までの期間が短くなれば、資金をいつ支払うかを柔軟に決められます。財務チームは運転資金をより効果的に管理し、割引を得るために早期に支払うか、支払期日まで資金を確保するかを判断できます。処理速度の向上に加え、プロセスマイニングはコンプライアンスの強化にも役立ちます。発注書に対応しない支払や、十分な文書化がないまま支払ブロックを手動で解除したケースなど、標準手順からの逸脱を簡単に検出できます。こうしたインサイトは、内部監査や、すべての会社コードと事業部門で財務統制が一貫して守られているかを確認するうえで役立ちます。

オペレーショナルエクセレンスを継続的に高める

買掛金の支払処理の改善は、一度きりのプロジェクトではなく、継続的な見直しの取り組みです。事業の成長や取引先との関係の変化に応じて、プロセスも増大する複雑さや処理量に対応する必要があります。Microsoft Dynamics 365のデータから得たインサイトを使えば、パフォーマンスのベースラインを設定し、現実的な改善目標を立てられます。手作業を介さない請求書の割合を高める場合も、二重支払のリスクをなくす場合も、プロセスマイニングで状況を明確にすることで、効果が最も大きい領域に取り組みを集中できます。まずは現在の処理経路を確認し、主な課題を特定したうえで、データに基づく改善を進め、組織全体の財務健全性を高めましょう。

買掛金の支払処理 請求書ワークフロー 取引先への支払 請求書の承認 キャッシュフローの最適化 支払コンプライアンス 買掛金部門 請求書管理 買掛金の自動化 支払サイクル 調達から支払いまで

よくある問題と課題

影響している課題を特定

請求書の承認に時間がかかると、支払遅延や取引先との関係悪化につながります。忙しい管理職の承認を待つ請求書が滞留すると、部門はキャッシュフローを計画的に管理できなくなり、利益に直接影響する延滞料が発生するおそれもあります。その結果、通常のワークフローよりも緊急の依頼を優先せざるを得ない状況が生じます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の買掛金の支払処理を最初から最後まで分析し、遅延が発生している箇所を特定します。承認レベルごとの所要時間を可視化することで、ボトルネックとなっている部門やロールを見つけられます。データに基づいて承認限度額を見直したり、標準的な承認を自動化したりすることで、支払サイクル全体を短縮できます。

請求書の照合に手作業が必要な場合、調達部門と財務部門の連携が取れていない可能性があります。価格や数量の不一致でシステムの自動照合が失敗すると、担当者が手作業で問題を解決しなければならず、時間がかかるうえ、人的ミスの可能性も高まります。こうした手作業の背景には、取引先データや購買行動に関する根本的な問題が隠れていることがあります。

Microsoft Dynamics 365のデータをプロセスマイニングで分析すると、手動修正の頻度と根本原因が明らかになります。手作業での照合が繰り返し必要になる取引先や製品カテゴリを特定できます。パターンを把握することで、不一致の原因に対処し、より効率的で手作業を介さない買掛金の支払処理を目指せます。

早期支払割引を逃すと、大きなコスト削減の機会を失います。処理が非効率だと、請求書の確認と承認が終わる頃には割引の適用期間が過ぎていることがあります。これは本来得られるはずの割引を逃すことであり、組織が購入する商品やサービスの総コストを押し上げます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365に登録された割引条件と照らし合わせて、買掛金の支払処理にかかる時間を追跡します。プロセスのどの段階で時間が失われ、請求書が期限内に支払段階へ進めないのかを明らかにします。得られたインサイトをもとに、割引額の大きい請求書を優先し、受領から支払開始までの流れを効率化できます。

請求書と発注書または入庫記録が一致しない場合、解決までのプロセスが滞り、生産性が損なわれることがあります。担当が明確でないまま請求書が部門間を行き来し、長期間処理されないケースもあります。買掛金の支払処理が止まると、取引先への支払が遅れ、月末決算時に対応しにくい未処理案件が積み上がります。

ProcessMindは、異議のある請求書の処理経路をマッピングし、Microsoft Dynamics 365内で解決までの状況を可視化します。不一致の状態がどれくらい続いているか、どのアクティビティが遅延の主な原因かを確認できます。これにより、明確なエスカレーション経路を整備し、価格や数量の不一致をより迅速に解決できます。

支払ブロックは安全対策として設定されることがありますが、問題の解決後も速やかに解除されないと、不要な支払遅延を招きます。ブロックがシステム内に蓄積すると、問題が解消済みの請求書まで明確な理由なく保留され、支払処理が分断されることがあります。状況が見えないため、買掛金チームは取引先に正確な進捗を伝えにくくなります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365での支払ブロックの設定と解除を分析します。原因となった問題が解決した後も、ブロックが有効なまま残っているケースを特定します。買掛金の支払処理におけるこの部分を改善すれば、コンプライアンス要件を満たした後、支払を実行段階へスムーズに進められます。

請求書の重複登録は、重大な財務リスクとなり、回収にも多くの時間がかかります。重複データは異なる経路からシステムに取り込まれたり、わずかな違いを加えて入力されたりするため、標準的なシステム検証では見つけにくいことがあります。同じ請求書を二重に処理して支払うと、手元資金に直接影響し、取引先との調整にも多くの手間がかかります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のイベントログを分析し、買掛金の支払処理における重複処理の兆候を検出します。属性が似ており、同じ処理経路をたどる請求書を特定して、最終的な支払の前に重複の可能性を知らせます。この先回りした分析により、運転資金を守り、支払後の監査にかかる負担を減らせます。

プロセスの初期段階で財務コードを誤ると、後の工程で大幅なやり直しが発生します。請求書を誤った総勘定元帳の勘定科目や財務ディメンションに割り当てると、取り消して再入力する必要があり、買掛金チームの作業量が倍増します。こうした非効率は最終転記を遅らせ、部門別の財務報告に誤りを生じさせるおそれがあります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でのコード変更や再転記の頻度を特定します。修正が多い取引先や請求書タイプを分析することで、コード入力ミスの根本原因に対処できます。最初のデータ入力の正確性を高めれば、買掛金の支払処理が効率化し、組織の財務データの信頼性も向上します。

支払処理の実行タイミングや頻度が適切でないと、キャッシュフローが不安定になったり、期限に間に合わなかったりすることがあります。支払を週1回しか実行しない場合、実行直後に承認された請求書は数日間処理されずに残る可能性があります。こうした柔軟性のないスケジュールでは、支払期日より十分前に承認された請求書でも、支払が遅れることがあります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で支払承認から実際の支払実行までの期間を調べます。現在の支払実行頻度が、平均的な処理速度に合っているかを確認できます。買掛金の支払処理の枠組みでスケジュールを見直すことで、資金をより安定して運用し、取引先との支払条件を守りやすくなります。

支払を早めようとして、担当者が標準の承認ワークフローを省略することがあります。これはコンプライアンスや監査に大きなリスクをもたらします。こうした例外的な処理では必要な監督が行われず、承認されていない支出につながるおそれがあります。実際の承認経路が見えなければ、経営層は内部統制が守られているかを確認できません。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で請求書が実際にたどった経路を可視化し、定められた社内方針と比較します。承認ステップの省略や権限のない承認など、買掛金の支払処理における標準経路からの逸脱を明らかにします。状況を透明化することで、コンプライアンスの徹底と監査への確実な備えにつながります。

請求書の受領からデータ入力までにかかる時間は、見過ごされがちなプロセスの一部です。請求書が受信トレイや机の上に数日間置かれ、システムへの入力が遅れると、支払サイクル全体が最初から不利になります。初期段階の状況が見えないため、財務部門の責任者は今後必要となる資金を正確に予測できません。

ProcessMindは、最初の受領アクティビティからMicrosoft Dynamics 365へのデータ抽出までの時間を追跡し、見えにくい遅延を明らかにします。買掛金の支払処理の入り口で生じる遅れを減らせば、承認や照合に使える時間が増え、チーム全体の負担を大きく軽減できます。

請求書の承認と支払準備が完了していても、実際に資金が振り込まれるまで予想以上に時間がかかることがあります。手動での支払開始、銀行との接続に関する技術的な問題、事務処理のボトルネックなどが原因として考えられます。取引先にとって、支払が期日どおりかどうかは、社内で承認された時点ではなく、資金を受け取った時点で決まります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で買掛金の支払処理の最終段階を監視し、最終承認から支払実行までの時間を測定します。この遅れを特定することで、財務システムと銀行との連携を改善できます。遅延を最小限に抑え、契約上の義務を果たし、仕入先からの信用を維持しましょう。

複数通貨で支払を処理すると、複雑さが増し、誤りや遅延につながることがあります。為替レートの不一致や外貨建て請求書の手動調整により、支払の流れが大幅に遅れる場合があります。こうした処理には専門知識が必要なことも多く、知識を持つ担当者がボトルネックになると、海外への支払が何日も滞るおそれがあります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で買掛金の支払処理のパフォーマンスを通貨や取引先の所在地ごとに分類します。外貨建て請求書の処理経路が、国内の請求書より大幅に遅いか、誤りが多いかを確認できます。得られたインサイトをもとに為替差異への対応を標準化し、プロセスの非効率によって海外の取引先との関係が損なわれないようにできます。

一般的な目標

成功の基準を定義

承認を迅速化することは、取引先からの信頼を保ち、延滞料を避けるうえで欠かせません。担当が明確でないことや、多層的な承認階層によってワークフローが滞り、遅延が生じることがあります。承認サイクルを短縮すれば、債務を速やかに処理でき、組織の信用力とキャッシュフロー管理の向上につながります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で請求書が滞留している段階を特定し、遅れの原因となっているユーザーや部門を明らかにします。「請求書受領」から「支払承認済み」までの経路を可視化することで、対象を絞ったトレーニングやワークフローの見直しを行い、承認時間を最大40％短縮できます。社内のサービスレベル合意に照らして、改善の成果を簡単に追跡できます。

手作業を介さない照合の割合が高まると、請求書は受領から支払まで人手を介さずに進みます。財務チームの事務負担が減り、請求書1件あたりの処理コストも下がります。取引量が増えても買掛金の支払処理を拡大しやすくなり、担当者はより戦略的な業務に時間を割けます。

プロセスマイニングを使うと、Microsoft Dynamics 365で特定の請求書が自動照合に失敗する理由を特定できます。単価の不一致や入庫記録の不足など、ProcessMindが根本原因を明らかにするため、照合ルールを見直し、自動処理の完了率を大幅に高められます。処理量全体の85％を超える場合もあります。

利用可能な割引を確実に得ることは、利益の向上と取引先との関係強化に直結します。社内プロセスが遅く、取引先の期限に間に合わないために、毎月多額の割引を逃している組織も少なくありません。処理を効率化すれば、買掛金部門を単なるコストセンターではなく、利益に貢献する部門へと変えられます。

ProcessMindは、処理する請求書ごとに割引期限までの残り時間を追跡します。Microsoft Dynamics 365の過去のデータを分析し、条件の良い取引先や、期限に間に合わないことが多いプロセスの箇所を特定します。割引額の大きい請求書を優先し、割引の取りこぼしを防ぎながら、運転資金の効果を高められます。

請求書と発注書の不一致は、支払処理全体を止め、未処理案件を増やすことがあります。事務処理の滞りを防ぎ、長引く問題によって取引先との関係が損なわれないようにするには、迅速な解決が欠かせません。解決までの時間を短縮すれば、支出の予測可能性が高まり、組織全体のデータの正確性も向上します。

ProcessMindは、処理経路を詳しく分析し、請求書が調達部門と買掛金部門の間を行き来するループを明らかにします。Microsoft Dynamics 365で価格や数量の不一致など、よくある原因を特定することで、より明確な手順を整備し、解決までの時間を半分に短縮して、手動修正の必要性を減らせます。

支払ブロックは安全対策として設定されることがありますが、常態化したり、誤って設定されたりすると、大きなボトルネックになります。根拠のないブロックを解除すれば、支払スケジュールを滞りなく進められ、正当な請求書が事務手続きによって遅れるのを防げます。手作業が減り、取引先の不満も抑えられます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で発生したすべての「支払ブロック設定」アクティビティを可視化します。ブロックに関連する属性を分析し、必要なリスク対策と非効率な手動修正を区別できます。特定の条件を満たした時点でブロックを自動解除するようにし、最終的な支払実行を早められます。

同じ請求書を二重に支払うと、重大な財務リスクが生じ、事後の回収にも多大な手間がかかります。請求書番号ごとに重複のない処理経路を確保することは、財務統制とコンプライアンスの維持に欠かせません。重複をなくすことで運転資金を守り、取引先との不要な連絡を減らし、監査証跡の質を高められます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で同じ取引先に対して複数のケースIDや金額の似た請求書が処理されるパターンを検出します。過去の監査データからこうした異常を明らかにすることで、重複を見逃す原因となる複数の入力経路など、プロセス上の不備を特定できます。これにより、財務リスクを効果的に抑え、部門内の説明責任を高められます。

正確な財務コードを設定すると、経費を適切な部門やプロジェクトに割り当てられ、正確なレポートを作成できます。コード設定のやり直しが多いと、時間を浪費するだけでなく、月末に修正が必要な財務諸表の誤りにもつながります。プロセスの早い段階で精度を高めれば、後工程での修正を防ぎ、会計ワークフロー全体を簡素化できます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「Invoice Coded」アクティビティを分析し、手作業での修正が頻繁に発生する仕入先や請求書の種類を特定します。このインサイトをもとに、既定のコード設定ルールを見直したり、担当者に対象を絞ったトレーニングを実施したりできます。これにより、やり直しを大幅に減らし、GeneralJournalおよびLedgerEntryの記録の信頼性を高められます。

支払い処理をいつ、どのくらいの頻度で行うかは、キャッシュフローと業務効率のバランスを取るうえで重要です。支払い処理の頻度が一定でなかったり、過剰に多かったりすると、取引コストが増え、資金管理も分散しやすくなります。スケジュールを標準化すれば、流動性を計画しやすくなり、財務チームの業務負荷も適切に管理できます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「Payment Processed」アクティビティの一括処理状況を分析します。現在の支払い処理が仕入先の支払期日や社内のリソース状況に合っているかを把握できます。この可視性をもとに、支払いをより効率的なサイクルにまとめ、支払い実行に必要な手作業を減らし、銀行手数料を抑えられます。

地域や部門によって承認経路が異なると、コンプライアンス上のリスクが高まり、処理時間も予測しにくくなります。ワークフローを標準化すれば、すべての請求書があらかじめ定められた適合性のある経路を通るため、監査が容易になり、ガバナンスも強化できます。こうした統一により、買掛金の支払い処理を大規模に管理しやすくなります。

ProcessMindは適合性チェックを通じて、Microsoft Dynamics 365で請求書が実際にたどった経路を、想定したプロセスモデルと比較します。統制を迂回する標準外の承認経路を明らかにし、規制要件を満たしながら、現代の業務に必要なスピードを保てる統一プロセスの実現を支援します。

請求書がシステムに入力されるまでの待ち時間は、組織が債務の状況を把握できない期間です。この時間を短縮することは、正確な財務予測を行い、できるだけ早く承認プロセスを開始するうえで重要です。この段階の可視性が高まれば、経営層は実際の資金支出予定をリアルタイムで把握しやすくなります。

ProcessMindは、請求書番号を識別子としてタイムラインを追跡し、「Invoice Received」から「Invoice Data Extracted」までの時間を測定します。Microsoft Dynamics 365の買掛金支払い処理の初期段階にあるボトルネックを特定することで、遅延の原因が郵便物の処理滞留なのか、手入力の待ち行列なのかを把握し、適切な対策を講じられます。

請求書の承認が完了した後、最終的な支払い実行が遅れると、事務処理に時間がかかり、支払い遅延につながるおそれがあります。承認から支払い決済への移行をスムーズにすることは、高い業務パフォーマンスを維持するうえで欠かせません。ここはプロセスの最終段階であり、仕入先との取引を円滑にするためにも、できるだけ迅速に進める必要があります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「Invoice Approved for Payment」から「Payment Executed」までの所要時間を監視します。請求書が最終処理の待ち行列に滞留しているのか、振込処理が過度に手作業に依存しているのかを明らかにします。この最終段階を効率化すれば、全体のリードタイムを数日短縮し、予定どおりに支払いを行えるようになります。

グローバルに事業を展開する組織では、為替変動への対応が統一されていないと、総勘定元帳に差異が生じたり、支払いが遅れたりすることがあります。為替差額の計算方法と承認方法を標準化すれば、財務データの正確性を高め、照合作業の手間を減らせます。複数の法人にわたって正確な財務記録を維持するには、こうした統一が欠かせません。

ProcessMindは、外貨建て請求書に関連するFinancialDimensionおよびLedgerEntryのデータを調べ、為替差額がプロセス逸脱につながる箇所を特定します。このインサイトをもとに、Microsoft Dynamics 365で少額の差額を自動処理できます。重要な差異だけを手作業で確認する運用にすることで、グローバルな支払いの流れを迅速化できます。

買掛金改善の6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善策を実施
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Microsoft Dynamics 365 Financeの元帳および仕訳帳エンティティ向けに設計されたExcelテンプレートを入手します。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
重要な理由

あらかじめ項目を対応付けた構成を使うことで、財務データを正しい形式に整え、すぐにプロセスを発見できます。

期待される結果

請求書データを入力できる標準データテンプレート。

インサイト

買掛金ワークフローの全体像を把握する

ProcessMindは、請求書の入力から最終決済まで、買掛金業務の実際のパフォーマンスを可視化します。支払遅延の根本原因を明らかにし、キャッシュフローを改善する方法を見つけられます。
  • 支払ライフサイクル全体を可視化
  • 承認プロセスのボトルネックを特定
  • 早期支払割引の機会を発見
  • すべての支払で規制要件への準拠を確認
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

実証された成果

買掛金業務の効率向上

Microsoft Dynamics 365の環境にプロセスマイニングを適用すると、請求書の承認サイクルや支払い実行におけるボトルネックを特定できます。ここに示す指標は、手作業中心の買掛金ワークフローを、データに基づく効率的な業務へと変えた成果を表しています。

~ 0 %
サイクルタイムを短縮

処理全体の所要時間を短縮

承認ワークフローの最適化とデータ入力の自動化により、請求書の受領から最終的な支払い決済までの時間を短縮できます。
~ 0 %
早期支払い割引を拡大

割引適用率の向上

承認経路の遅延を特定すれば、財務チームは早期支払い割引をより多く受けられ、直接的な財務効果が得られます。
0 %
重複を防止

支払いエラーを削減

支払い実行前に請求書番号や仕入先情報の重複を検出することで、金銭的損失を防ぎ、買掛金処理を保護できます。
0 % increase
手作業なしで処理

初回照合率

発注書との同期プロセスを見直すことで、手作業を介さずに処理できる請求書の数を増やせます。
0 %
仕入先との関係を改善

期日どおりの支払い率

支払期日を継続して守ることで、遅延手数料や与信停止を避け、調達パートナーの満足度を高められます。

結果は、プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。これらの数値は、さまざまな請求書処理へのプロセスマイニング導入で一般的に確認された改善を示しています。

推奨データ

まずは、次の主要な属性を使ってプロセスの状況を把握しましょう。
イベントログを初めて作成する方はこちら： プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

仕入先請求書に割り当てられた一意の識別子。

重要な理由

分散した買掛金アクティビティを1つのプロセスインスタンスにまとめるための基本キーです。

発生した具体的なタスクまたはステータス変更。

重要な理由

プロセスマップにおけるプロセスの流れとイベントの順序を定義します。

アクティビティが発生した時刻。

重要な理由

サイクルタイムやリードタイムの計算、ボトルネックの特定に欠かせません。

仕入先に割り当てられた一意の勘定番号。

重要な理由

仕入先ごとにプロセスのパフォーマンスを分類できます。

法人または子会社を識別するコード。

重要な理由

異なる事業部門や国を比較できます。

請求書の合計金額。

重要な理由

支出額と財務リスクの分析に欠かせません。

請求書の支払い期限。

重要な理由

期日どおりの支払い実績を測定するための基準です。

関連する発注書の参照番号です。

重要な理由

調達から支払いまでの照合率を分析するうえで欠かせません。

アクティビティを実行したユーザーの識別子です。

重要な理由

担当者の行動や職務分掌を分析できます。

仕入先組織の名称です。

重要な理由

仕入先アカウント番号の内容を把握するための情報です。

請求書に記載された文書の日付です。

重要な理由

請求書の経過期間を測定する起点となる日付です。

費用を負担する部門です。

重要な理由

組織内の詳細な分析や説明責任の確認に役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

システムに未処理の仕入先請求書レコードを新規作成します。手動入力またはデータエンティティのインポートにより、請求書がDynamics 365のワークフローに登録されたことを示します。

重要な理由

プロセスのリードタイムを計算する際の開始時刻になります。請求書が処理または転記されるまで、システム内にどのくらい滞留しているかを測定できます。

システムが請求書明細を発注書または製品受領書に正常に紐付けます。このアクティビティは、調達注文に対する請求書の検証を示します。

重要な理由

初回発注書照合率の重要業績評価指標（KPI）に欠かせません。手作業なしで処理できた請求書と、手動対応が必要な請求書を区別できます。

未処理の請求書に関するワークフローのインスタンスが完了または承認の状態になります。請求書は元帳に転記できる状態です。

重要な理由

平均承認リードタイムを計算します。この段階での遅延は、早期支払い割引を受けられるかどうかに直接影響します。

請求書を総勘定元帳に転記し、システムに債務を記録します。レコードは未処理テーブルから転記済み取引テーブルに移動します。

重要な理由

債務を財務上認識したことを示す重要な節目です。このアクティビティの後、請求書を支払い対象として選択できます。

請求書を選択し、支払い仕訳帳の明細に追加します。支払いの意思を示し、通常は支払い確認ワークフローを開始します。

重要な理由

債務処理から現金支払い処理への移行を示します。支払い実行のリードタイム測定に使用します。

システムが支払いファイル（EFT、ISO20022）を作成するか、小切手を印刷します。仕訳帳明細の支払いステータスはSentまたはGeneratedに更新されます。

重要な理由

承認から実行までの遅延時間を示す重要業績評価指標（KPI）に役立ちます。支払い指示が作成されたことを確認できます。

支払い仕訳帳を総勘定元帳に転記し、請求書を決済して仕入先残高を消し込みます。これで財務処理が完了します。

重要な理由

請求書から支払いまでの平均サイクルタイムを測定する際の最終アクティビティです。現金減少に関する会計仕訳が確定したことを示します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングを使うと、請求書の受領から最終決済まで、支払いプロセス全体を可視化できます。承認の遅れや手動での上書き処理の多発など、処理を遅らせる具体的なボトルネックを特定できます。こうした非効率な箇所を可視化することで、チームは対象を絞った改善策を実施し、生産性を高められます。

通常、データ抽出では基盤となるSQLデータベースに接続するか、ODataサービスを使ってイベントログを取得します。仕入先取引、発注書、元帳仕訳に関連するテーブルをエクスポートし、請求書番号を主要なケース識別子として使用します。多くの最新のプロセスマイニングツールには、Dynamics 365との連携を簡素化する事前構築済みコネクタが用意されています。

はい。割引期限を過ぎる前に、請求書が承認経路のどこで滞留しているかを正確に把握できます。請求書の入力から最終承認までのリードタイムを分析し、支払い処理のタイミングが適切かを確認できます。この可視性により、財務効果の高い請求書を優先して処理できます。

多くの組織では、最初のデータ抽出が完了してから2～4週間で、初めてのプロセスマップを確認できます。Dynamics 365のデータをイベントログ形式に対応付けると、ソフトウェアが自動で可視化します。短期間で結果を確認できるため、チームはすぐにボトルネックやコンプライアンス上の問題への対応を始められます。

プロセスマイニングを使うと、承認が組織の標準的な統制を迂回する例外的なプロセスを見つけられます。実際のプロセスの流れを想定した設計と比較すれば、手動での上書きが発生した箇所をすべて特定できます。監査に必要な可視性を確保することで、規制への準拠を徹底し、不正のリスクを抑えられます。

いいえ。プロセスマイニングは、既存の自動化システムやERPと併用する診断ツールです。自動化ソフトウェアがタスクを実行する一方で、プロセスマイニングはその実行状況を評価します。自動化がうまく機能していない箇所や、新たに自動化すると効果が高い箇所を特定できます。

正確なプロセスマップを作成するには、ケースIDとなる請求書番号、「Invoice Received」や「Payment Executed」などのアクティビティ名、各イベントの正確なタイムスタンプが必要です。仕入先名、請求金額、部門コードなどの補足データも追加できます。こうしたコンテキストがあれば、より詳細な絞り込みや根本原因の分析が可能になります。

プロセスマイニングでは、請求書番号ごとの履歴を追跡し、同じ番号が複数回現れる一連の処理を検出できます。Dynamics 365のデータ入力と検証の手順を分析すれば、重複の原因がシステムエラーなのか、手入力ミスなのかを特定できます。このインサイトをもとに検証ルールを見直し、将来の金銭的損失を防げます。

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