買掛業務の自動化は大幅な効率化につながりますが、見えにくいボトルネックが進捗を妨げることもあります。当プラットフォームは、請求書の受領から最終支払まで、遅延がどこで発生しているかを可視化します。非効率の原因を特定し、的を絞った改善を行うことで、業務をスリム化し、キャッシュフローの改善につなげられます。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

なぜ買掛金の請求書処理を最適化するのか

買掛金（AP）の請求書処理は、どの企業でも欠かせない一方で、手間がかかりやすい領域です。特に Microsoft Dynamics 365 のような高度な ERP で大量の取引を扱う組織では、複雑さが増し、現場の負荷も大きくなります。プロセスが非効率だと、早期支払い割引の取り逃しや延滞金といった目に見えるコストに加え、手作業対応やエラー修正による運用コストが膨らみ、財務面でのロスが発生します。さらに、処理が遅かったりミスが多かったりすると、仕入先（ベンダー）との関係は悪化し、企業の信用にも傷がつき、コンプライアンスリスクにも直結します。請求書の受領から支払いまでのエンドツーエンドのリードタイムを正しく把握し、どこで滞留しているかを見極めることが、健全な財務基盤と高い運用力につながります。Dynamics 365 内で請求書のライフサイクル全体を可視化できなければ、非効率の原因の特定が難しく、結果として効果的に買掛金の請求書処理を改善することに取り組めません。

Process Mining が AP ワークフローにもたらす効果

Process Mining は、買掛金の請求書処理を見える化し、実態に基づいて改善へ導く強力なアプローチです。Microsoft Dynamics 365 Finance の GL（総勘定元帳）モジュールからイベントログを直接抽出し（GeneralJournal、LedgerEntry、FinancialDimension などのエンティティを活用）、各請求書が辿った実際のプロセスを再構築します。思い込みや現場観察に頼るのではなく、すべてのプロセスバリエーションを可視化し、標準フローからの逸脱や真の非効率がどこにあるかを明らかにします。たとえば、特定の承認ステップが恒常的な遅延要因になっている、あるいは手戻りが多い作業がある、といったクリティカルなボトルネックを特定できます。PO（購買発注）との照合が必要な請求書が頻繁に滞留している、特定の承認者だけ承認リードタイムが極端に長い、といった発見もよくあります。これらの分析は、買掛金の請求書処理を改善する方法を検討するうえで不可欠な客観的エビデンスです。個々の請求書単位までドリルダウンし、数分で処理できたものと数週間かかったもののその差の要因を突き止め、すぐに手を打てる示唆が得られます。

Dynamics 365 における主な改善ポイント

Process Mining によるプロセス最適化のインサイトを活用すれば、Microsoft Dynamics 365 環境の中で重点改善領域を明確にできます。代表的なテーマは次のとおりです。

請求書リードタイムの短縮: 初期のデータ取り込み、検証、特定の承認ステップなど、滞留時間が長い工程を特定します。どこで止まっているかを把握し、対策を講じることで、買掛金の請求書処理のリードタイム短縮を実現できます。
コンプライアンスと統制の強化: 支払い条件、社内の承認階層、関連法規への準拠状況を常時モニタリング。適切な承認なしで支払われている、支払い条件が守られていない、といった事象を洗い出し、不要な延滞金や割引取り逃しを防ぎます。
手作業タスクの自動化: Dynamics 365 上で自動化できる反復作業を特定。請求書と PO・検収の自動照合、条件ベースの承認ルーティングなどを推進します。
リソース配分の最適化: 過負荷や遊休が発生している箇所を可視化。特定のチームや担当者が常にボトルネックになっている場合は、教育、業務再配分、プロセス簡素化の必要性を示唆します。
仕入先との関係改善: 期日どおり、正確に支払うことは仕入先満足度に直結。AP プロセスを効率化することで、安定した信頼関係を築き、取引基盤を強化します。

期待できる成果と測定可能な効果

Process Mining で得たプロセス最適化の施策を Microsoft Dynamics 365 の買掛金請求書処理に適用すると、次のような明確な効果が見込めます。

大幅なコスト削減: 延滞金の最小化、早期支払い割引の獲得拡大に加え、手作業処理、エラー修正、差異解消や問い合わせ対応にかかる人件費を削減します。
請求書処理の高速化: 受領から最終支払いまでの時間を大幅に短縮し、キャッシュフローの見通しと業務の俊敏性を高めます。
コンプライアンス強化とリスク低減: 支払いポリシー、内部統制、規制要件を一貫して遵守し、財務面と信用面のリスクを抑制します。
業務効率の向上: ワークフローを簡素化して再作業を削減。AP チームを日々の取引対応の火消しから、より戦略的な業務へシフトさせます。
仕入先との関係強化: 期日どおりの安定した支払いで信頼を醸成し、交渉力の向上にもつながります。

これらの取り組みにより、財務オペレーションは一段と強靭で効率的、かつコンプライアンスに強い姿へ。最終的には、収益性と事業の競争力を直接押し上げます。

AP 向け Process Mining の始め方

買掛金の請求書処理を最適化する取り組みは、Process Mining の専門知識がなくても始められます。本ソリューションは、Microsoft Dynamics 365 のデータを活用して非効率を洗い出し、実行可能な変革へつなげる道筋を示します。構造化された進め方により、データ抽出から実行可能なインサイトの創出までをスピーディに進められます。AP 業務をムダのない、効率的でコンプライアンスに強い体制へと変革します。Dynamics 365 に眠る可能性を掘り起こし、今日からプロセス最適化を始めましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

承認キューで請求書が滞留し、支払期限を逃して延滞料が発生することがあります。これはベンダーとの関係を損ない、不要に運転資本を拘束します。重要な承認ステップの遅延は、買掛金の請求書処理全体に連鎖的な影響を及ぼします。
ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 上で、どこで滞留が起き、誰がボトルネックになり、なぜ遅れるのかを可視化します。承認ルートと所要時間を見える化し、リードタイムを長期化させている特定の承認者やステップを突き止め、的確なプロセス最適化につなげます。

請求書の受領から支払い完了までの処理時間にばらつきが大きく、予見性が低くキャッシュフロー予測が難しくなっています。これにより、取引先の不満、早期支払割引の取り逃し、APチーム全体での業務標準化の停滞を招きます。
ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365における買掛金請求書処理の全体像を可視化し、平均サイクルタイム、逸脱、変動の原因を明らかにします。仕入先、請求書タイプ、承認者などでセグメント分析でき、処理時間の安定化と最適化に直結する実行可能な示唆を提供します。

発注・入荷・請求書の照合に多くの手作業が必要で、AP チームの時間を奪い、エラーリスクを高め、買掛金の請求書処理全体を遅らせます。多数の請求書で 3 点照合（3-way matching）を自動化できないことが、運用コスト増の要因です。
ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 における手動照合アクティビティの頻度や所要時間、差異発生の傾向を分析し、自動化やプロセス標準化で負荷を下げられる具体箇所を特定します。よく起きる照合不一致を可視化し、調達・受入プロセスの事前是正を後押しします。

請求書データの取り込みや検証でのミスは、例外処理や手戻りを生み、処理時間を長引かせます。誤ったデータは誤支払や消込の不整合、コンプライアンスリスクを招き、最終的にはサプライヤーや社内関係者との信頼を損ねます。
ProcessMind は、Microsoft Dynamics 365 の買掛金請求書処理における再入力や重複検証など、エラーが発生・解消される典型的なポイントを可視化します。これにより、教育の重点化、データ取り込み手法の改善、システム設定の最適化など、原因箇所に的を絞った対策が可能となり、源流でデータの不整合を減らせます。

請求書処理の遅れにより、企業は仕入先が提供する早期支払割引を取り逃しがちです。これは収益性を直撃し、商品の調達コストやサービスの総コストを押し上げる、見過ごせない機会損失です。
ProcessMind は、Microsoft Dynamics 365 上で『Invoice Due Date』と『Payment Executed』のイベントを追跡し、早期支払条件を満たせなかった請求書を可視化します。どの工程で遅延が発生したのかを特定し、AP チームが対象請求書の優先度付けやボトルネック解消に集中できるよう支援します。

ベンダーと合意した支払条件が守られず、支払い遅延によるペナルティやサプライヤーとの関係悪化を招くことがあります。信用力や将来の交渉力にも影響し、法的・財務リスクにつながるおそれもあります。
ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 の「Invoice Due Date」と「Payment Executed」の日付を照合し、「Payment Terms」への準拠状況を監視します。承認の遅れや処理のボトルネックなど、非準拠の原因を特定し、買掛金の請求書処理全体のコンプライアンス向上を支援します。

請求書件数が多いほど、発注書・検収・初期請求データとの不整合により手戻りが増えがちです。これが過剰なリソース消費を招き、買掛金の請求処理全体のサイクルを延ばし、担当者のモチベーションにも悪影響を及ぼします。
ProcessMindは Microsoft Dynamics 365 上の 'Discrepancy Resolved' アクティビティの経路を可視化し、リワークループを定量化します。主要な不整合の発生源を特定して予防策に結びつけます。どこで・なぜ手戻りが起きるのかを把握することで、上流プロセスでの是正につなげられます。

AP チームは特定請求書のリアルタイムな状況を伝えられず、仕入先や社内からの問い合わせ対応に追われがちです。この見える化不足は、迅速な問合せ解決や支払いリスクの先回りを妨げます。
ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 上で各請求書の流れを end-to-end で可視化し、現在のステータスや進行中の遅延を即座に把握可能にします。可視性の向上により、AP スタッフは問い合わせに素早く回答し、例外を主体的に管理できます。

支払条件の活用や支払いの集約など、キャッシュフロー最適化の視点を欠いたまま請求書を支払うと、運転資本の使い方が非効率になり、流動性を戦略的に管理する機会を逃します。
ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 の「Invoice Due Date」「Payment Terms」と実際の支払スケジュールの傾向を分析し、買掛金の請求書処理で支払い時期を戦略的に計画する余地を洗い出します。ペナルティなく手元資金を確保できる遅延可能な支払いも明らかにします。

非効率な工程、手作業の介入、手戻りにより、請求書1件あたりの処理コストが高止まりしています。これが財務業務全体の収益性と効率を損ない、過大なコストなしにはスケールしにくくします。
ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365上の買掛金請求書処理workflowを丸ごと分解し、コストを押し上げる逸脱や冗長な活動、長いサイクルタイムを特定します。分析結果から、コスト削減やプロセス自動化の的を絞り込めます。

重要な承認や調整が Microsoft Dynamics 365 の外で行われると、公式なプロセスフローに死角が生まれ、監査も複雑になります。デジタルフットプリントが不完全なため、コンプライアンスリスクが高まり、プロセス全体の分析も難しくなります。
ProcessMind は、買掛の請求書処理における記録済みアクティビティ間の抜けや異常に長い経過時間を特定し、デジタル化や Microsoft Dynamics 365 への統合が必要なシステム外作業の存在を示します。隠れたプロセスステップを可視化し、正式な管理と統制のもとに置くことを支援します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

このゴールは、承認準備が整ってから最終承認に至るまでのリードタイムを短縮することです。承認の遅れは支払の遅延、仕入先との関係悪化、早期支払い割引の取り逃しにつながります。解消すれば、業務効率と財務健全性が向上します。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365上の実際の承認経路を可視化し、遅延を生むボトルネックや特定の承認者を正確に特定します。標準ワークフローからの逸脱を明らかにし、各承認段階の滞留時間を定量化することで、ピンポイントな施策によりサイクルタイムを30〜50%短縮できます。

目的は、早期支払割引の適用条件内で支払える請求書の比率を高めることです。こうした機会を逃すと利益に直結して影響し、組織の財・サービスの実質的な調達コストが上がります。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365上の買掛金請求書処理フロー全体を分析し、割引適用の妨げとなる遅延箇所を特定します。割引対象なのに非効率に処理されている請求書を洗い出し、失われている割引ポテンシャルの5〜10%を回復します。

この目標は、請求書と発注書（PO）、入荷（GR）の照合作業にかかる手作業を減らすことに重点を置いています。手作業が多いと処理が遅れ、ミスが増え、買掛金（AP）業務のコストが膨らみます。ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 での照合アクティビティを可視化し、例外や手作業介入の箇所を明らかにします。2-way／3-way マッチの達成率を高めるなど自動化の余地を特定し、手作業の照合工数を20〜40%削減できる見込みがあります。

狙いは、請求書の受領から支払までに要する時間のばらつきを抑えること。処理時間が安定すれば、支出の見通しが立ち、資金計画が改善し、買掛金業務における取引先からの信頼も高まります。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365のすべてのプロセスバリアントを可視化し、経路ごとのリードタイムを定量化します。遅延やばらつきの根本原因を特定し、プロセス再設計や明確なSLAの設定へつなげます。これによりリードタイムのばらつきを最大で25%削減できます。

この目標は、合意した支払条件どおりに請求書を支払い、延滞金を避け、サプライヤーとの良好な関係を保つことです。遵守されないと追加コストが発生し、AP 業務の信頼性も損なわれます。ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 内で定義された支払条件と請求書の期日に対する支払実行を監視し、条件に沿っていない支払いを検知して、背後にあるプロセスの非効率を特定します。これにより遅延支払いを15〜30%削減し、関連手数料の発生を抑えられます。

目標は、請求書の手入力や取り込み時に混入するエラーを最小化し、可能であれば排除することです。データの不整合は手戻り、支払い遅延、照合作業の混乱、そして買掛金の請求書処理におけるコスト増につながります。ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 のイベントログを分析し、データエラーの発生源を特定します。エラーが起きやすいアクティビティやユーザーグループを示し、教育や自動化の導入を的確に行うことで、データ入力ミスを 50％以上削減します。

このゴールは、請求書1件あたりの処理コスト（受領から最終支払いまで）を削減することです。運用コストが高いと収益性を損ない、買掛金（AP）部門の非効率を示唆します。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365における買掛金の請求書処理全体で、リソース消費とアクティビティの所要時間を詳細に可視化します。不要な工程、手戻りループ、過度な手作業を洗い出し、1件あたりの処理コストを10〜20%削減します。

目的は、請求書の支払い時期を見通しやすくし、キャッシュフロー予測の精度を高めることです。支払サイクルの不確実性は資金計画を難しくし、運転資本の管理にも悪影響を及ぼします。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365における過去の処理時間や支払パターンを解析し、将来の支払日をより高精度に予測します。処理のばらつきを抑えることで、財務（資金）チームが資金流出をより確度高く予測できるようになり、キャッシュフロー管理を15〜25%改善します。

この目標は、不一致や不備で請求書処理をやり直したり差し戻したりする回数を減らすことです。過度な手戻りは貴重なリソースを消費し、処理時間を引き延ばし、AP 担当者と取引先双方の不満につながります。ProcessMind は Microsoft Dynamics 365 上で発生する不一致の種類と発生源（例：PO と GR の不一致、数量差異）を特定し、解消までに辿る具体的な経路や活動を可視化します。これを基にプロセスを見直すことで、手戻りを20〜35%削減できます。

このゴールは、買掛金プロセスのどの時点でも、すべての請求書の状況を最新かつ明確に関係者へ伝えることを目指します。可視性が低いと、問い合わせの増加、不確実性の拡大、仕入先の期待値を管理しにくくなるといった問題が生じます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365上で各請求書の実際の軌跡を再構築し、現在のステータスと履歴の全体像を提供します。この透明性により、問い合わせ対応時間を10〜20%短縮し、請求書ライフサイクルのプロアクティブな管理を可能にします。

目的は、すべての請求書承認を追跡可能なシステムに集約し、Microsoft Dynamics 365 の外で行われる「見えない承認フロー（ダークプロセス）」をなくすことです。追跡されない承認はコンプライアンスリスクとなり、処理遅延や監査証跡の欠落を招きます。ProcessMindは、標準からの逸脱やシステム外で起きるものも含め、実際の承認経路を発見・可視化します。追跡外の活動を明らかにすることで、システムベースの承認徹底に必要な根拠を提示し、システム外ルートの90%を検出してコンプライアンスを向上させます。

買掛金の請求書処理を改善する 6 ステップ

テンプレートをダウンロード

データをエクスポート

データセットをアップロード

プロセスを分析

改善を実行

プロセスを監視

テンプレートをダウンロード

実施すること

Microsoft Dynamics 365 のデータエクスポートと互換性のある、買掛金の請求書処理向け事前定義の 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

その重要性

標準化されたテンプレートを使えば、分析に適した正しい形式でデータを準備でき、エラーを防ぎ、初期セットアップをスピードアップできます。

期待される成果

Microsoft Dynamics 365の買掛金プロセス向けに用意した、記入するだけのExcelテンプレート。

提供内容

インサイトで Dynamics 365 の AP を効率化

ProcessMind は、買掛金（Accounts Payable）の請求書プロセス全体を、わかりやすいプロセスマップで可視化し、すべての手順とやり取りを明らかにします。Dynamics 365 環境に潜むムダやコンプライアンスの抜け漏れ、自動化の機会を発見できます。

AP 請求書のエンドツーエンド workflow を可視化
プロセスのボトルネックと手戻りループを特定
請求書サイクルタイムと遅延支払いを可視化・追跡
プロセスのバリアントを比較し、ベストプラクティスを抽出

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

想定される成果

買掛金で実現する具体的な価値

これらの成果は、Microsoft Dynamics 365 などのシステム上で Process Mining を活用し、買掛金の請求書処理を最適化した組織が達成した定量的な改善を示しています。ボトルネックや非効率を見極めることで、業務改善とコスト削減を大きく促進できます。

0 % faster

請求書承認をスピードアップ

承認工程のボトルネックを解消

請求書承認ワークフローの滞留を洗い出して解消し、承認から支払い準備までの時間を大幅に短縮します。サプライヤーとの関係が向上し、延滞金も回避できます。

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早期支払割引の獲得率向上

早期支払いによるコスト削減を最大化

請求書をより速く処理できるポイントを特定し、早期支払割引の獲得率を高めて大きなコスト削減につなげます。

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初回照合率の向上

請求書処理を自動化

不一致の根本原因を特定し、自動照合の精度を高めます。手作業や手戻りなく処理できる請求書の割合が増え、業務効率が向上し、運用コストも削減できます。

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支払条件遵守の向上

支払条件の遵守

支払条件に基づき、期限内（または期限前）に支払われる請求書の割合を高めます。延滞金の発生を抑え、サプライヤーとの信頼を強化し、財務リスクを低減します。

0 % faster

全体のサイクルタイム短縮

受領から支払まで

請求から支払いまでの end-to-end を可視化し、ボトルネックを解消してプロセスをスリム化。請求書受領から最終支払いまでの時間を短縮し、キャッシュフローと業務スピードを高めます。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織の事情によって異なります。ここでの数値は、同様の買掛金プロセスにおける Process Mining 導入で一般的に見られる改善幅を示しています。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。

イベントログについて初めての方へ：プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

各ベンダー請求書ドキュメントの一意の識別子。

その重要性

請求書のライフサイクル全体を追跡するための中核キーであり、AP におけるあらゆる Process Mining 分析の土台となります。

そのアクティビティを実行したユーザー。

その重要性

作業を担当者ごとに紐づけることで、業務負荷やパフォーマンスの分析、教育・トレーニング機会の特定が可能になります。

請求書の発行元である仕入先／ベンダー名。

その重要性

仕入先別にプロセスを分け、頻発する不一致や支払遅延などの仕入先特有の課題を特定できます。

請求書の合計金額。

その重要性

金額に基づくプロセス挙動の分析を可能にする財務的な文脈を付与します。たとえば高額請求書が異なる流れで処理されていないかを見極めるのに使えます。

支払条件に基づいて算出された、請求書の支払期日。

その重要性

期日内の支払達成度を測定し、仕入先との関係を適切に管理し、延滞手数料を回避するうえで不可欠です。

仕入先と合意した請求書の支払条件。

その重要性

支払期限や割引適用の可否を定義し、キャッシュフロー管理やコスト削減に直結します。

請求書に関連付けられた発注書（PO）の一意の識別子。

その重要性

PO あり／なしの請求書を区別します。プロセスが異なるため、照合効率の分析に不可欠です。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

請求書レコードがシステムに初期登録された時点を示します。手入力、OCR 取込、EDI（電子データ交換）などの経路があり、請求書処理ライフサイクルの起点です。

その重要性

このアクティビティがプロセスの主要な開始イベントです。ここから支払いまでの時間を分析すると、重要指標である請求書の総サイクルタイムが把握できます。

請求書は、承認権限者によるレビューと承認のために、正式に workflow に投入されます。ここから承認サイクルが始まります。

その重要性

請求書承認のリードタイム計測を開始する重要なマイルストーンです。データ入力／照合にかかる時間と、承認待ちによる遅延を切り分けるのに役立ちます。

workflow における最終承認を表します。これにより請求書は支払いのために計上可能となります。支払い工程に進む直前の重要なマイルストーンです。

その重要性

承認サイクルの終了を示します。「Submitted for Approval」から本アクティビティまでの時間は、承認ボトルネックや長期化した workflow を見極める重要なKPIです。

承認済みの請求書が総勘定元帳に正式計上され、負債が発生します。多くの場合、取り消しが難しい重要な会計トランザクションです。

その重要性

計上は、支払い可能な状態になる重要なマイルストーンです。すべての検証と承認が完了し、債務が認識されたことを意味します。

payment journalを計上することで、正式に支払いが実行されます。この取引で、計上済み請求書により発生した負債が清算されます。

その重要性

これはプロセスの主要な終端イベントです。支払条件遵守率の算出、遅延支払いの特定、エンドツーエンドのサイクルタイムの測定に利用します。

よくある質問

Microsoft Dynamics 365 の買掛金請求書処理は、Process Mining でどのように最適化できますか？

Process mining は Dynamics 365 のイベントログを解析し、AP 請求書の実際の流れを復元します。ボトルネックや標準プロセスからの逸脱、手作業が多い領域を特定します。これにより、workflow をスリム化し、承認時間を短縮し、コンプライアンスを強化できます。

買掛金（AP）のProcess Miningには、Microsoft Dynamics 365からどのようなデータが必要ですか？

一般的には、ケースID（例：請求書番号）、アクティビティ（例：「請求書受領」「承認開始」）、各イベントのタイムスタンプを含むイベントログが必要です。さらに「承認者」「請求金額」「仕入先」などの属性があると、分析の精度が上がります。これらのデータにより、請求書処理の全体の流れを再現できます。

AP に Process Mining を適用すると、どんな成果が期待できますか？

請求書承認のリードタイム短縮や早期支払割引の獲得率向上など、定量的な改善が期待できます。Process Miningにより、照合の自動化、手戻りの排除、支払条件の遵守強化といった機会が明らかになります。さらに、AP業務をリアルタイムに可視化できます。

AP 向けの Process Mining は、セットアップから初期インサイトの取得まで、通常どれくらい時間がかかりますか？

初期のデータ抽出とモデル構築は、データの入手性や複雑さにもよりますが、通常は数週間ほどかかります。モデルができあがれば、ボトルネックや逸脱の示唆は数日で得られます。以降は継続的にモニタリングし、絶えず最適化の機会を見いだせます。

Process mining のために Microsoft Dynamics 365 からデータを抽出するには、技術的な専門知識が必要ですか？

基本的なSQLやDynamics 365のレポート知識があると役立ちますが、多くのProcess Miningツールには主要ERP向けのコネクタやテンプレートがあります。必要なのは、基盤となるデータベースまたは関連データエンティティへのアクセスです。IT部門と連携すれば、効率的かつ正確にデータ抽出を進められます。

AP プロセスにおけるシステム外の承認や手作業のワークアラウンドを、Process Mining で検出できますか？

はい。発見されたプロセスマップを想定される標準プロセスと照合することで、Dynamics 365外で行われる手作業の迂回や承認といった逸脱を可視化できます。隠れた業務を見える化し、データ整合性の向上につながります。未追跡の活動は、遅延やコンプライアンスリスクの原因になりがちです。

Process Miningは、既存のMicrosoft Dynamics 365環境と連携できますか？

Process Mining は通常、Dynamics 365 とリアルタイムに直接トランザクション連携しません。代わりに、Dynamics 365 から抽出した過去のイベントデータを取り込みます。Process Mining で得た洞察は、既存の Dynamics 365 の設定やプロセス変更・最適化に反映します。

AP で Process Mining を始める際のよくある課題は？

よくある課題には、データ品質の確保、さまざまなシステム上のアクティビティを適切にプロセス手順へマッピングすること、大規模データセットの管理があります。明確なスコープ設定と業務ドメインの有識者へのアクセスが成功の鍵です。これらに先手を打って対処することで、プロジェクトをスムーズに進められます。

重複支払いをゼロに。AP 請求書処理を最適化。

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