> 継続的なプロセス改善 > 購買から支払いまで 請求書処理 > Microsoft Dynamics 365

購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理を改善する

Dynamics 365における請求書処理の最適化：6つのステップガイド。
データテンプレートをダウンロード
購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理を改善する
課題 (11) 目標 (11) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (5)

より迅速な支払いのためにDynamics 365での請求書処理を最適化

請求書処理は、運用に大幅な遅延、コンプライアンスリスク、およびリソースの浪費をもたらす可能性があります。当社のプラットフォームは明確な洞察を提供し、ワークフロー内の隠れた非効率性を特定するのに役立ちます。ボトルネックを容易に発見し、プロセスを変革してより迅速で正確な実行を実現します。これにより、財務統制と運用効率が向上します。

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

購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理を最適化する理由

効率的な請求書処理は、健全な購入から支払いまで（P2P）サイクルの要です。Microsoft Dynamics 365を活用している組織にとって、請求書の受領から最終支払いまでの流れを管理することは複雑になりがちです。この重要なプロセスにおける非効率性は、運用コストの増加、支払い遅延ペナルティ、早期支払い割引の逸失、ベンダーとの関係悪化など、具体的なビジネス上の課題を引き起こします。手作業による介入、承認におけるボトルネック、コンプライアンス違反は、キャッシュフローを滞らせるだけでなく、重大なリスクをもたらし、運転資金を蝕みます。

設計されたパスだけでなく、Microsoft Dynamics 365環境内で請求書が実際にたどる経路を正確に理解することは、効果的なプロセス最適化にとって不可欠です。この明確な洞察がなければ、承認時間の長期化や繰り返される支払いブロックなど、遅延の根本原因を特定することはほぼ不可能です。その結果、体系的な問題に対処できず、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理における非効率性のサイクルを永続させる対症療法的な問題解決に陥りがちです。

プロセスマイニングが請求書処理分析を強化する方法

プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365内の購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理を分析し、理解するための強力なデータ駆動型アプローチを提供します。システムから直接イベントログを抽出することにより、プロセスマイニングは、すべての請求書ジャーニーの正確で客観的なマップを構築します。請求書番号を中央のケース識別子として使用することで、「請求書受領」から「支払い実行」までの完全なライフサイクルを、「請求書コード化済み」、「承認のために請求書送信済み」、「マッチング不一致処理済み」といったすべての中間アクティビティを含めて視覚化できます。

この分析的視点により、仮定にとらわれず、実際のプロセスフローを発見することができます。請求書が標準から逸脱している場所を特定し、予期せぬ再作業を識別し、各アクティビティに費やされた正確な時間や次のステップを待つ時間を定量化できます。これにより、承認ワークフローの比類なき明確さが提供され、コンプライアンスのギャップが特定され、効率的な処理を妨げるボトルネックが明らかになります。これらすべてが、既存のMicrosoft Dynamics 365のセットアップ内で実現されます。

プロセスマイニングによって明らかになる主要な改善分野

購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理にプロセスマイニングを適用すると、多くの場合、改善の余地があるいくつかの共通領域が浮き彫りになります。

  • 承認ワークフローの最適化: 承認ステップにおける隠れた遅延を発見したり、どの承認者が一貫してボトルネックを生み出しているかを特定したり、請求書が誤った部門や個人にルーティングされているインスタンスを明らかにしたりします。この洞察により、Microsoft Dynamics 365の承認設定を的を絞って調整することが可能になります。
  • マッチング不一致の解決: 「マッチング不一致処理済み」のようなアクティビティの頻度と期間を分析します。不一致が発生する理由と場所を理解することで、購買発注書（PO）の作成、商品受領プロセス、または請求書データキャプチャの改善につながり、手動での調整を減らすことができます。
  • 支払いブロック管理: 「支払いブロック設定済み」や「支払いブロック解除済み」を含む支払いブロックのライフサイクルを追跡します。ブロックの再発する理由を特定し、それらを防止するための戦略を策定することで、請求書が期日通りに不要な遅延なく支払われるようにします。
  • 自動化の機会: 相当なリソースを消費し、自動化の候補となる手動ステップや反復タスクを特定します。Microsoft Dynamics 365内でこれらのアクティビティを合理化することで、処理時間とコストを劇的に削減できます。

プロセス最適化の期待される成果

購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理にプロセスマイニングを適用することで、実質的で測定可能な改善を達成できます。

  • サイクルタイムの短縮: 請求書の受領から支払いまでの平均処理時間を大幅に短縮します。これは運転資金に直接影響を与え、財務の俊敏性を向上させます。
  • コスト削減: 手動作業を最小限に抑え、再作業を減らし、支払い遅延ペナルティを回避することで、運用コストの大幅な削減につながります。
  • コンプライアンスの強化: プロセスの逸脱を識別して修正することにより、社内ポリシーおよび外部規制への順守を確保し、Microsoft Dynamics 365内の統制環境を強化します。
  • ベンダー関係の改善: より迅速かつ正確な支払いは、サプライヤーとのより強力な関係を促進し、より良い支払い条件や割引の可能性を開きます。
  • 運転資金の最適化: 請求書の支払いを迅速化し、処理コストを削減することで、他の戦略的投資のために資金を解放します。

請求書処理改善の旅を始める

Microsoft Dynamics 365における購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理を制御することは、現状を理解することから始まります。プロセスマイニングによって強化されたこの詳細な分析アプローチは、的を絞った影響力のある改善を推進するために必要な洞察を提供します。今日から隠れたボトルネックと非効率性を発見し始め、請求書ワークフローを変革し、より迅速で正確な処理結果を達成することができます。

購買から支払いまで - 請求書処理 請求書の自動化 買掛金 P2Pプロセス 請求書承認 `ベンダー`支払 キャッシュフローの最適化 三点照合 Compliance

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

請求書が承認ワークフローで滞留しやすく、支払いの遅延、遅延損害金の発生、ベンダー関係の悪化につながるケースが頻繁にあります。これは運転資金や全体の業務効率に直接影響を与え、社内外の関係者にストレスをもたらします。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内での「購買から支払いまで」の請求書処理サイクルにおけるすべての承認経路を可視化し、承認の停滞を引き起こす特定の承認者やステップを特定します。非標準的な経路を浮き彫りにし、データに基づいたインサイトを提供することで、承認プロセスを効率化し、より迅速でコンプライアンスに準拠した請求書処理を実現します。

請求書データのマニュアルでの取り込み、検証、コーディングは非常に時間がかかり、人的ミスが発生しやすい作業です。これが頻繁な手戻り、調整問題、運用コストの増加につながり、「購買から支払いまで」の請求書処理サイクル全体を遅らせる原因となります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における「Invoice Data Captured」アクティビティとその後のステップをマッピングし、手動作業の量とエラー発生箇所を特定します。自動化とデータ整合性向上の機会を明らかにし、請求書処理の効率を大幅に高め、コストのかかるミスを削減します。

請求書、購買発注書、商品受領間の不一致により、請求書は無期限に保留され、広範な手動調査と解決が必要となります。これは直接的に支払い遅延、管理オーバーヘッドの増加、およびP2Pプロセス内の潜在的なコンプライアンス問題につながります。
ProcessMindは、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理における「請求書が購買発注書に一致」および「マッチング不一致処理済み」アクティビティを分析し、Microsoft Dynamics 365における不一致の根本原因を特定します。特定のサプライヤー、部署、またはプロセスステップがこれらの問題に寄与しているかを特定し、プロアクティブな解決とより円滑な請求書フローを可能にします。

請求書の受領から最終支払いまでにかかる全体的な時間は、しばしば過度に長く、キャッシュフローの問題や早期支払い割引の逸失につながります。この長期化したサイクルは、遅延損害金やベンダーの不満も引き起こす可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における「購買から支払いまで」の請求書処理サイクルにおけるエンドツーエンドのビューを提供し、すべてのアクティビティ間の正確な期間を示します。サイクルを長引かせるボトルネックや非効率なシーケンスを特定し、データ駆動型のインサイトを提供することで、処理を加速し、運転資金を最適化します。

請求書は合意された支払い条件の外で頻繁に支払われ、重要なベンダー関係を損ない、潜在的にペナルティを発生させ、組織が貴重な早期支払い割引を見逃す原因となります。これは財務健全性と評判に影響を与えます。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理における「支払い期日」と「支払い実行」アクティビティを追跡します。支払い遅延のパターンを明らかにし、支払い条件が満たされていないケースにフラグを立て、コンプライアンスを確保し、キャッシュフロー管理を最適化するのに役立ちます。

承認プロセス中に、データの誤り、情報の不足、またはポリシー違反のために多くの請求書が却下されます。これにより、買掛金チームに多大な再作業が発生し、重要なベンダーへの支払いが遅延します。
ProcessMindは、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理における「請求書却下」イベントを分析し、Microsoft Dynamics 365のワークフロー内で発生する一般的な却下理由と特定のポイントを識別します。この洞察は、根本原因に対処し、将来の請求書却下を大幅に削減し、プロセス効率を向上させるのに役立ちます。

一貫性のない、または不正確な総勘定元帳勘定コーディング、および請求書の転記の遅延は、不正確な財務報告、複雑な調整課題、および月次締めプロセスの遅延につながる可能性があります。これは財務データの整合性を損ないます。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理における「請求書コード化済み」と「請求書転記済み」アクティビティを精査し、それらを「総勘定元帳勘定」属性と関連付けます。コーディングにおける変動やエラーを明らかにし、財務精度を向上させるための転記プロセスを合理化します。

請求書は多くの理由で支払いブロックの対象となることがあり、調査と解除のために手動介入が必要となります。これは支払いスケジュールを中断させ、管理負担を増加させ、支払い遅延につながる可能性があります。
ProcessMindは、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理における「支払いブロック設定済み」と「支払いブロック解除済み」のインスタンスを追跡し、Microsoft Dynamics 365における関連する「支払いブロック理由」属性を分析します。再発するブロック理由と解除プロセスにおけるボトルネックを特定し、プロアクティブな軽減を可能にします。

ステークホルダーは、「購買から支払いまで」のプロセスにおける請求書の現在のステータスと正確な所在について、リアルタイムの透明性を欠いていることがよくあります。これが頻繁な問い合わせ、内部の不満、そして正確なキャッシュアウトフローの予測やベンダーの期待管理ができないことにつながります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における「購買から支払いまで」の請求書処理における各請求書のジャーニー（「請求書受領」から「支払い実行済み」まで）の包括的な可視化を提供します。ステータスの明確なリアルタイムオーバービューを提供し、問題の予測と部門間のコミュニケーション改善に役立ちます。

請求書の承認が標準ルートを外れ、明文化されていない場当たり的な経路で行われるケースは少なくありません。これは重大なコンプライアンスリスクとなり、監査対応を困難にするだけでなく、支出管理やプロセス遵守の徹底を妨げる要因となります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「購買から支払い（P2P）：請求書処理」における「請求書承認依頼」と「請求書承認済み」のアクティビティ間の全データを解析し、実際に辿ったすべての経路を自動的に可視化します。標準プロセスからの逸脱を浮き彫りにすることで、コンプライアンスの強化と業務の標準化を強力にサポートします。

請求書、注文書、入荷伝票間で照合の不一致が生じた際、その解決に要する時間が過剰になるケースが頻繁に見受けられます。これは請求書処理に大きな、そして回避可能な遅延を引き起こし、ベンダーへのタイムリーな支払いを直接的に妨げる要因となります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の「購買から支払いまで - 請求書処理」における「請求書と注文書の照合」から「照合不一致処理済み」までのアクティビティにかかる期間を測定します。これにより、解決に時間がかかっている特定のステップやチームを特定し、不一致管理の的を絞った改善を実現します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

請求書承認のボトルネックは支払いを大幅に遅延させ、潜在的な遅延料金やベンダー関係の悪化につながります。より迅速な承認サイクルを達成することは、運転資金管理を改善し、財務の信用を強化します。購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理におけるこの重要なステップを合理化することで、組織は実質的な運用上の利益とコスト削減を実現できます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の承認ワークフローに関する詳細な可視性を提供し、正確なチョークポイントと遅い承認者を特定します。平均承認時間を測定し、最適な経路からの逸脱を強調します。これにより、サイクルタイムを20-30%削減するための的を絞った介入が可能になり、より迅速な支払いと改善されたキャッシュフローにつながります。

「購買から支払いまで」の請求書処理における手動データ入力は、エラーの主な原因であり、手戻り、支払い遅延、調整問題を引き起こします。これらのエラーを排除することで、最初からデータの正確性が保証され、下流での問題を防ぎ、財務報告の信頼性を高めます。これはMicrosoft Dynamics 365内の効率とコンプライアンスに直接影響を与えます。ProcessMindは、請求書処理フローで手動エラーがどこでどのように発生するかを明らかにし、特定のアクティビティやユーザーグループと関連付けます。イベントログを分析することで、不正確さにつながるパターンを明らかにし、自動化および検証ステップの実装を支援します。これにより、手戻り作業を15〜25%削減し、全体のデータ品質を向上させることができます。

頻繁なマッチング不一致、特に3-Wayマッチングのシナリオでは、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理において大幅な再作業と支払い遅延が発生します。これらの不一致を減らすことで、検証プロセスを合理化し、請求書が購買発注書と商品受領に正しく一致するようにします。これにより、財務統制が強化され、支払い準備が加速されます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の完全なマッチングプロセスをマッピングし、データ入力エラーやPO/GRの不整合などの不一致の根本原因を特定します。不一致に頻繁につながるアクティビティを識別し、サイクルタイムとコストへの影響を定量化します。ProcessMindは、マッチング例外を10-20%削減するのに役立ち、より円滑な処理を現実化します。

長い請求書処理サイクルタイムは、運用コストの増加、早期支払い割引の逸失、遅延支払いのリスク上昇につながります。エンドツーエンドの「購買から支払いまで」の請求書処理サイクルを短縮することは、効率改善、運転資金の最適化、適時な財務業務の確保に不可欠です。この目標は、P2Pプロセス全体に影響を与えます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における請求書ライフサイクル全体（受領から支払いまで）の包括的なビューを提供します。延長されたサイクルタイムの原因となる最も長い経路、ボトルネック、手戻りループを特定します。アクティビティの期間と引き渡しを分析することで、総処理時間を15〜20%削減し、リソース利用を最適化できます。

支払条件のコンプライアンスを怠ると、ベンダーとの関係を損ない、遅延損害金を発生させ、企業の評判を傷つける可能性があります。コンプライアンスを向上させることで、合意された条件に従って請求書が期日通りに支払われるようになり、信頼を育み、将来的に有利な支払い条件を確保できる可能性があります。これは「購買から支払いまで」の請求書処理における強固な財務健全性のために不可欠です。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内で支払期日が守られなかった、または間一髪で守られた事例を強調しながら、請求書処理の全ジャーニーを分析します。長期化する承認や支払いブロックなど、コンプライアンス違反の支払いに先行する特定の遅延やアクティビティを特定します。これにより、組織は期日内支払い率を10〜15%向上させ、不要なペナルティを回避できるようになります。

請求書却下率が高いことは、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理のフローに根本的な問題があることを示しており、社内チームとベンダーの両方にとって再作業、遅延、不満の原因となります。却下率の低下は、より堅牢で正確なプロセスを意味し、効率を向上させ、再提出に関連する管理負担を軽減します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における請求書却下につながる一般的な理由と失敗のポイントを明らかにするのに役立ちます。特定のベンダー、部署、または承認段階に関連するパターンを識別し、却下につながる要因を特定できます。これらの根本原因を理解することで、ProcessMindは却下率を5～10%削減し、初期処理段階を合理化します。

非効率的な請求書コーディングと総勘定元帳転記は、財務記録の不正確さ、報告の遅延、およびコンプライアンスリスクにつながる可能性があります。これらのステップを最適化することで、費用の正確な配分と総勘定元帳のタイムリーな更新が保証され、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理における正確な財務分析と意思決定に不可欠です。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内のコーディングと転記のシーケンス全体をマッピングし、遅延やエラーが頻繁に発生する場所を特定します。非効率的なルーティング、不必要なレビューステップ、またはコーディングルールの一貫性のない適用を明らかにできます。この分析により、コーディングと転記を最適化するためのプロセス再設計が可能になり、労力を10%削減し、精度を向上させます。

支払いブロックの頻繁な使用は、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理ワークフローに根本的な問題があることを示し、タイムリーな支払いを妨げ、遅延や潜在的なペナルティにつながります。これらの発生を最小限に抑えることで、支払いプロセスが合理化され、円滑な取引と良好なベンダー関係の維持が確保されます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で支払いブロックがいつ、なぜ適用されるかを特定し、先行するアクティビティやデータ不一致に関連付けます。ブロックの期間と解除のプロセスを分析し、非効率性を強調します。これにより、組織は根本原因にプロアクティブに対処でき、支払いブロックの頻度を15-25%削減し、支払いを加速させます。

請求書ステータスの可視性が低いと、不確実性が生じ、重複した問い合わせにつながり、支払いのプロアクティブな管理を妨げます。リアルタイムの請求書可視性を強化することで、関係者は即座に更新情報を受け取り、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理サイクル全体でより良い予測、迅速な問題解決、意思決定の向上を可能にします。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内のすべての請求書のジャーニーの包括的なエンドツーエンドのビューを構築します。請求書の現在のステータス、保留中のアクティビティ、潜在的な遅延に関する即座の洞察を提供します。この強化された透明性により、チームは請求書をプロアクティブに追跡でき、ステータス問い合わせ時間を20%削減し、関係者とのコミュニケーションを改善します。

一貫性のない承認ワークフローは、特に逸脱が発生した場合に、混乱、遅延、およびコンプライアンスリスクを引き起こします。請求書の承認経路を標準化することで、すべての請求書が予測可能で効率的、かつ準拠した経路をたどることを保証し、処理の変動を減らし、購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理における内部統制を強化します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で請求書が実際にたどるすべての承認経路を自動的に発見し、意図されたプロセスからの一般的な逸脱を強調します。これらの変動がサイクルタイムとリソース配分に与える影響を定量化します。これらのフローを視覚化することで、ProcessMindは承認経路の標準化を支援し、プロセス遵守を10-15%向上させ、予測可能性を改善します。

3-Wayマッチング不一致の処理の遅延は主要なボトルネックであり、請求書が支払いのために処理されるのを妨げます。この解決を迅速化することは、効率的な購入から支払いまで（P2P）- 請求書処理を維持し、支払い遅延を回避し、例外の管理に費やされるリソースを最小限に抑えるために重要です。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内で3-Wayマッチング不一致が発生する正確な場所を特定し、完全な解決プロセスを追跡します。解決にかかる平均時間を特定し、遅延の原因となる特定のアクティビティや責任者を強調します。この洞察は、不一致解決時間を15-20%削減し、全体的な請求書処理を加速するのに役立ちます。

購買から支払いまで - 請求書処理のための6段階改善パス

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

改善を実行
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施すること

Microsoft Dynamics 365からの「購買から支払いまで」の請求書処理データに特化した、事前設定済みのExcelテンプレートを入手してください。これにより、貴社のデータがProcessMindの分析構造にアラインすることが保証されます。

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

最初から正しいデータ構造を使用することは、エラーを防ぎ、分析を加速し、請求書ワークフローに関する正確なインサイトのための強固な基盤を築きます。

期待される成果

Microsoft Dynamics 365の請求書処理データを入力できる、構造化されたExcelテンプレート。

貴社の発見

Dynamics 365請求書処理の真実を明らかに

ProcessMindは、Dynamics 365内の請求書の真の経路を明らかにし、非効率性がどこにあるかを正確に示します。明確な可視化とデータ駆動型のインサイトを得て、あらゆるステップを最適化しましょう。
  • 実際の請求書処理パスを可視化。
  • 支払い遅延の原因となるボトルネックを特定。
  • 請求書ワークフローにおけるコンプライアンスリスクを特定します。
  • プロセス改善の影響を定量化。
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

想定される成果

請求書処理における具体的な改善

これらの成果は、組織が「購買から支払いまで」の請求書処理を最適化することで実現する、大きな効率向上とコスト削減を示しています。Microsoft Dynamics 365データのプロセスマイニングを通じて、企業は重要なインサイトを獲得`し、`ボトルネックを特定して解決`する`ことで、オペレーションの合理化を可能にします。

0 %
迅速な請求書処理

エンドツーエンドの所要時間の平均短縮

プロセスマイニングはボトルネックと手戻りを特定し、受領から支払いまでの請求書処理を大幅に高速化します。これにより、業務効率とキャッシュフローが向上します。
0 %
エラー率の削減

請求書却下と不一致の削減

却下およびマッチングの問題の根本原因を特定することで、組織はデータ品質とプロセスステップに対して的を絞った改善を実施し、手動介入の削減と高コストな再作業を減らします。
0 %
処理コストの削減

請求書あたりのコスト削減

エンドツーエンドの請求書フローを最適化し、手戻りを減らし、自動化を向上させることで、各請求書の処理にかかる平均コストを直接削減します。
0 %
支払期日通りの決済の改善

支払い条件の遵守を強化

支払いプロセスにおける遅延を特定し、解決することで、組織はより多くの請求書を期日通りまたは期日前に支払うことができ、ベンダーとの関係を強化し、支払い遅延ペナルティを回避します。
0 %
承認サイクルの高速化

請求書承認時間の短縮

プロセスマイニングは、承認ワークフローにおけるボトルネックや逸脱を明らかにし、企業がプロセスを標準化し、請求書の承認にかかる時間を短縮できるようにします。

結果はプロセス複雑度、データ品質、および特定の組織目標によって異なります。これらの数値は、様々な実装で観察された典型的な改善を示しています。

推奨データ

主要な属性とアクティビティから始め、より深いインサイトのために必要に応じて拡張してください。
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

各仕入先請求書の一意の識別子であり、そのライフサイクルを追跡するための主要なケースIDとして機能します。

その重要性

これは、すべての関連イベントを接続する不可欠なケースIDであり、個々の請求書の全ライフサイクルを分析することを可能にします。

請求書処理ライフサイクル内の特定の時点で発生した特定のビジネスイベントまたはタスクの名称。

その重要性

プロセスマップのステップを定義し、プロセスフローの可視化や、異なるアクティビティ間の移行分析を可能にします。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した正確なタイムスタンプです。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、すべてのサイクルタイムと期間の計算、およびプロセスボトルネックの特定に不可欠です。

請求書を提出したベンダーまたはサプライヤーの一意の識別子。

その重要性

ベンダーごとのフィルターと根本原因分析を可能にし、特定のサプライヤーに関連するパフォーマンス問題やパターンを識別するのに役立ちます。

請求書が関連する購買発注書（PO）の識別子。

その重要性

PO連動の請求書とPO非連動の請求書を区別することで、プロセス変動の主な要因を特定し、マッチング分析に不可欠な情報を提供します。

請求書の合計金額。

その重要性

財務価値に基づく分析を可能にし、高額な請求書に対するプロセス改善の取り組みを優先し、コストドライバーを理解するのに役立ちます。

そのアクティビティを実行した担当者のユーザーIDまたは氏名を示します。

その重要性

ユーザーまたはチームごとのパフォーマンスやワークロードの分析を可能にし、自動化レベルや手戻りの原因特定に役立ちます。

データ抽出時の請求書の現在のステータス。

その重要性

すべての請求書の現在の状態をビューで提供し、運用モニタリング、ワークロード管理、および現在のボトルネックの特定に不可欠です。

合意された支払条件に従い、請求書が支払われるべき期日。

その重要性

これは期日内支払いパフォーマンスを測定するためのベンチマークであり、財務健全性とベンダー関係にとって重要なKPIです。

特定のアクティビティまたはイベントが完了したことを示す正確なタイムスタンプ。

その重要性

アクティビティ処理時間の直接計算を可能にし、プロセス内で最も時間がかかるステップを特定するための基本となります。

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

これはシステムへの請求書の初期入力であり、詳細が完全に処理される前にプレースホルダーレコードを作成します。このアクティビティは、仕入先請求書登録ジャーナルに新しいレコードが作成されたときにキャプチャされます。

その重要性

このアクティビティは、請求書処理ライフサイクルの公式な開始を示します。この時点からの時間を分析することで、総処理期間を測定し、初期段階の遅延を特定するのに役立ちます。

請求書の詳細が購買発注書および品目受領情報と一致する、マッチングプロセスの成功した完了を表します。このイベントは、請求書のマッチングステータスが「合格」に更新されたときに推定されます。

その重要性

成功したマッチングは、PO連動請求書にとって重要なマイルストーンであり、支払い前の請求の有効性を確認します。マッチング効率と自動化率の追跡に不可欠です。

このアクティビティは、レビューと承認のために請求書がワークフローに正式に提出されたことを示します。Dynamics 365のワークフローエンジンは、この提出イベントを明示的に記録します。

その重要性

これは承認サイクル全体を測定するための出発点です。承認プロセスが開始される前に請求書がどれだけ待機するかを特定し、承認関連KPIのトリガーとなります。

ワークフロー内での請求書の最終的かつ成功した承認を表し、記帳と支払いを許可します。これは、ワークフローエンジンが完了時にログに記録する明示的なイベントです。

その重要性

これは承認プロセスを完了させる重要なマイルストーンです。「承認のために請求書が送信されました」からこのイベントまでの時間は、承認効率の主要な測定値であり、ボトルネックを特定するのに役立ちます。

これは、承認された請求書が総勘定元帳に記録され、負債を作成する正式な会計イベントです。これは、システムにおける明示的なトランザクションイベントです。

その重要性

記帳は支払い前の最終ステップであり、重要な財務コントロールポイントです。「請求書承認済み」から「請求書記帳済み」までの時間は、最終的な会計ステップの効率を測定します。

これは最後のアクティビティであり、支払いを作成し、請求書を決済する支払仕訳帳の記帳を表します。これは、請求書ライフサイクルを閉じる明示的なトランザクションイベントです。

その重要性

このアクティビティは、請求書から支払いまでのプロセスの成功した終了を示します。「期日内支払い率」と総エンドツーエンドサイクルタイムを測定するための基礎となります。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、既存のMicrosoft Dynamics 365のイベントログデータを使用して、請求書処理の実際のフローを可視化・分析します。従来のレポートでは見えなかったボトルネック、逸脱、非効率性を明らかにします。この客観的でデータ駆動型のアプローチは、プロセスが実際にどのように機能しているかを理解するのに役立ちます。

Dynamics 365からのイベントログを分析することで、プロセスマイニングは請求書が受領から支払いまでにたどるすべてのステップを再構築します。承認のボトルネック、過剰な手動介入、標準ワークフローからの逸脱などの一般的な問題を強調します。このきめ細かな可視性は、遅延やエラーの根本原因を特定するのに役立ちます。

通常、請求書番号をケース識別子とし、アクティビティ名、各アクションのタイムスタンプを含む、請求書処理に関連するイベントログデータが必要となります。関連するテーブルには、請求書作成、承認、照合、記帳、支払いを追跡するものが多く含まれるでしょう。ユーザーIDやステータスといった特定のフィールドも有用です。

請求書承認サイクルの加速、手作業によるデータ入力エラーの削減、そして全体的な処理サイクル時間の大幅な短縮が期待できます。多くの組織が、支払条件のコンプライアンス向上と請求書却下率の低下を実現しているほか、請求書ステータスに関するリアルタイムでの可視性も向上します。

Microsoft Dynamics 365からの初期セットアップとデータ抽出は、データの可用性と複雑性によりますが、通常数週間かかります。データがロードされると、数日以内に初期のインサイトとプロセス可視化を確認できることがよくあります。より詳細な分析と実用的な推奨事項はその後すぐに提供されます。

Dynamics 365のデータ構造に関する基本的な知識があると役立ちますが、多くのプロセスマイニングツールはデータ抽出のためのコネクタやガイダンスを提供しています。貴社のITチームが、関連するテーブルやフィールドの特定、および必要なイベントログのエクスポートを支援できますのでご安心ください。通常、高度なプログラミングスキルは不要です。

はい、プロセスマイニングを活用することで、実際の請求書処理パスに対してコンプライアンスルールを定義し、監視することが可能です。支払条件が順守されていないケースや、承認ワークフローが確立されたポリシーから逸脱している事例を自動的に特定します。これにより、コンプライアンス違反の行動に対して先手を打って対処できるようになります。

ほとんどのソリューションはクラウドベースであり、Dynamics 365のデータソースに接続するためにインターネットアクセスと権限が必要です（多くの場合APIまたは直接データベースアクセスを介したデータ抽出）。オンプレミスソリューションにはサーバーインフラが必要となります。データストレージと処理能力は、ソリューションとデータ量によって異なります。

プロセスマイニングツールは、トランザクション処理のような意味での「連携」は通常行いませんが、Dynamics 365に接続して必要なイベントログデータを抽出します。この接続によりデータは自動的に更新されるため、貴社のプロセスに関する洞察は常に最新の運用データに基づいていることが保証されます。

プロセスマイニングは、手動での介入が頻繁に発生する箇所や、マッチングの問題によって請求書が滞留する箇所を浮き彫りにします。これらの課題を可視化することで、自動化の機会を特定し、マスターデータの品質を向上させ、マッチングルールを洗練させることができ、それによってエラーや手動作業を削減します。

今すぐ「購買から支払いまで」の請求書処理を最適化しましょう

非効率性を明らかにし、請求書サイクルタイムを30%以上削減します。

無料トライアルを開始

クレジットカードは不要です。数分で開始できます。