買掛金支払い処理を改善

Microsoft Dynamics 365を最適化する6つのステップガイド
買掛金支払い処理を改善
買掛金支払い処理
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Microsoft Dynamics 365で買掛金支払い処理を最適化

支払い処理では、承認の遅れや手作業によるミスが発生しやすく、コスト増加につながります。本ソリューションでは、こうした滞留箇所を明確に可視化し、ワークフローがどこで止まっているのかを正確に特定できます。見えにくいボトルネックに対処することで、処理速度を高め、財務上の支払い義務をより適切に管理できます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務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もご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

買掛金業務を改善する戦略的重要性

買掛金支払い処理は、単なる事務作業と見なされがちです。しかし実際には、組織の流動性を管理し、取引先からの信頼を維持するための重要な役割を担っています。このプロセスが遅く、不透明になると、影響は財務部門だけにとどまりません。支払いの遅延は主要な仕入先との関係を損ない、より不利な信用条件や、場合によってはサプライチェーンの混乱につながります。また、処理が非効率だと請求書1件あたりのコストが増え、事業全体の利益率を圧迫します。Microsoft Dynamics 365上のプロセスを改善することで、買掛金業務をコストセンターから戦略的な機能へと変え、キャッシュフローを守り、利用可能な早期支払い割引を確実に獲得できます。

プロセスマイニングで隠れた実態を明らかにする

Microsoft Dynamics 365は財務管理のための信頼性の高い基盤を提供しますが、日々の業務でユーザーがシステムを操作する方法は、標準業務手順から外れることがあります。プロセスマイニングは買掛金支払い処理をデジタルX線のように可視化し、GeneralJournalやLedgerEntryなどのエンティティからイベントログを抽出して、すべての請求書が実際にたどった経路を示します。支払いが遅れる理由を経験則だけで推測するのではなく、ボトルネックが発生した正確な箇所を確認できます。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。こうした経路を可視化することで、場当たり的な問題対応から先回りした管理へ移行し、システム上の実際の処理が意図した業務ロジックを反映しているかを確認できます。

Microsoft Dynamics 365の主要な非効率要因に対応する

買掛金ワークフローを改善するには、最も時間を要するアクティビティを詳しく分析する必要があります。特に改善効果が大きいのが照合プロセスです。請求書、発注書、入荷記録の不一致があると、手作業による調査が発生し、支払いが数日止まることがあります。プロセスマイニングを使えば、どの取引先や商品カテゴリーで不一致が頻発しているかを特定し、マスターデータの不正確さや入荷処理のばらつきといった根本原因に対応できます。もう1つの典型的な問題は承認ワークフローです。承認レベルごとの処理時間を分析すれば、承認金額のしきい値が低すぎるために、件数が多くリスクの低い請求書まで役員承認を待たされていないかを確認できます。こうした構造的な遅延をなくすことで、支払いスケジュールを予測しやすくし、キャッシュ管理の方針と整合させられます。

コンプライアンスと処理速度の向上で成果を測る

プロセス改善の最終的な目標は、無駄が少なく透明性の高い、コンプライアンスに沿った支払いサイクルを実現することです。全体のサイクル時間を短縮することは、成果を測る最も分かりやすい指標です。請求書の受領から支払い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選べます。財務管理チームは、割引のために早期支払いを行うか、期日まで資金を保持するかを判断し、運転資本をより効果的に管理できます。速度だけでなく、プロセスマイニングはコンプライアンス対応も大きく改善します。発注書に対応しない支払いや、十分な記録がないまま支払い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。これらの分析結果は、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ことの確認に役立ちます。

長期的な業務品質を維持する

買掛金支払い処理の改善は、一度きりのプロジェクトではなく、継続的な改善の取り組みです。事業の成長や取引先との関係の変化に合わせて、プロセスも増加する複雑さと処理量に対応しなければなりません。Microsoft Dynamics 365のデータから得られる分析結果を使えば、パフォーマンスの基準値を設定し、現実的な改善目標を定められます。手作業を伴わない請求書の割合を高める場合でも、重複支払いのリスクをなくす場合でも、プロセスマイニングによる明確な可視化により、効果が最も大きい領域へ取り組みを集中できます。まずは現在のフローを確認し、最も大きな障害を特定してください。そのうえで、データに基づいて意味のある改善を進め、組織全体の財務健全性を支えていきます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

請求書の承認サイクルが長いことは、支払い遅延と取引先との関係悪化を招く主な原因です。多忙な管理職の承認を待つ請求書がキューに滞留すると、部門はキャッシュフローを予測どおりに管理できなくなり、利益に直接影響する遅延損害金が発生するリスクも高まります。この問題により、担当者は通常のワークフローよりも緊急案件を優先せざるを得ない、場当たり的な環境になりがちです。

ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365上の買掛金支払い処理ワークフローを最初から最後まで分析し、遅延が発生している箇所を正確に特定します。承認レベルごとの滞留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役割を見つけられます。データに基づく分析により、承認限度額を見直したり、標準的な承認を自動化したりして、支払いサイクル全体を短縮できます。

請求書照合で手作業が発生するのは、調達部門と財務部門の連携が不十分であることを示しています。価格差や数量差によってシステムの自動照合に失敗すると、担当者が手作業で問題を解決しなければならず、多くの時間がかかるうえ、人為的ミスの可能性も高まります。こうした手作業の多くは、取引先データや購買行動に関する、より深いシステム上の問題を隠しています。

Microsoft Dynamics 365のデータにプロセスマイニングを適用すると、手動上書きの頻度と根本原因が明らかになります。ProcessMindは、どの取引先や商品カテゴリーで手動照合が繰り返し必要になっているかを特定します。こうした傾向を把握することで、不一致の原因に対応し、より効率的で手作業を伴わない買掛金支払い処理へ移行できます。

早期支払い割引を逃すことは、大きなコスト削減の機会を失うことを意味します。処理が非効率だと、請求書の検証と承認が完了した時点で、割引の適用期間がすでに終了していることがあります。これは本来得られたはずの利益を失うことであり、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ながら、買掛金支払い処理の進捗を追跡します。請求書が期限内に支払い段階へ到達できない原因となる、時間の失われた工程を明らかにします。これらの分析結果に基づき、高額な割引が適用される請求書を優先し、受領から支払い開始までの経路を効率化できます。

請求書が発注書や入荷記録と一致しない場合、解決プロセスが生産性を奪うブラックボックスになることがあります。請求書が明確な担当者のないまま部門間を行き来し、長時間処理されないケースも少なくありません。買掛金支払い処理の流れが止まると、取引先への支払いが遅れ、月末締めの時期には管理しにくい滞留案件が積み上がります。

ProcessMindは、係争中の請求書の流れをマッピングし、Microsoft Dynamics 365内での解決ライフサイクルを可視化します。請求書が不一致状態にとどまっている期間や、遅延に最も影響しているアクティビティを確認できます。これにより、より明確なエスカレーション経路を設定し、価格差や数量差を迅速に解消できます。

支払いブロックは安全対策として設定されることが多い一方、問題が解決した後も速やかに解除されないと、不要な支払い遅延を招きます。ブロックがシステム内に蓄積すると、解除済みの請求書まで明確な理由なく保留され、支払い処理が分断されることがあります。透明性が不足すると、買掛金部門は取引先に正確な状況を伝えにくくなります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365での支払い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長期間ブロックが有効なケースを特定します。買掛金支払い処理のこの部分を改善することで、コンプライアンス要件をすべて満たした請求書を、支払い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、回収に多くの時間を要する対応を招きます。重複データは異なる経路からシステムに入ったり、わずかに異なる内容で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。同じ請求書を処理して二重に支払うと、現金残高に直接影響し、取引先との調整にも多くの手作業が必要になります。

ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365のイベントログを分析し、買掛金支払い処理サイクルで重複処理を示すパターンを検出します。類似した属性を持つ請求書が同じプロセス経路をたどっている場合、最終支払いの実行前に重複の可能性を知らせます。先回りした分析により、運転資本を守り、支払い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、後工程で大幅な手戻りが発生します。請求書を誤った元帳勘定や財務ディメンションに割り当てた場合、取り消して再入力する必要があり、買掛金部門の作業量が倍増します。この非効率により最終転記が遅れ、部門別の財務報告にも不正確さが生じる可能性があります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でコード変更や再転記が発生する頻度を特定します。どの取引先や請求書種別で修正が多いかを分析することで、コード入力ミスの根本原因に対応できます。初期データ入力の精度を高めれば、買掛金支払い処理の流れが効率化され、組織の財務データの信頼性も向上します。

支払い処理の実行タイミングや頻度が最適でないと、キャッシュフローの変動や期限超過につながることがあります。支払い実行が週1回だけの場合、実行直後に承認された請求書が数日間処理されない可能性があります。この固定的なスケジュールにより、支払期日より十分前に承認された請求書でも支払いが遅れることがあります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で支払い承認から実際の実行までに生じる間隔を分析します。現在の支払い処理の頻度が、平均処理速度と合っているかを把握できます。買掛金支払い処理の枠組みでスケジュールを最適化することで、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。

支払いを早めるため、担当者が標準の承認ワークフローを回避することがあります。これはコンプライアンスと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には必要な監督が及ばず、承認されていない支出につながる可能性があります。承認が実際にどのように行われているかを把握できなければ、経営層は内部統制が守られていることを保証できません。

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。承認手順のスキップや権限のない承認など、標準的な買掛金支払い処理の経路からの逸脱を明らかにします。この透明性により、コンプライアンスを徹底し、監査にも自信を持って備えられます。

請求書を受領してからデータ入力へ移すまでの時間は、プロセスの中でも見過ごされやすい部分です。請求書が受信トレイや担当者の机の上に数日間置かれたままシステムに入力されないと、支払いサイクル全体が最初から不利な状態になります。初期段階で状況を把握できないため、財務責任者は今後必要となる資金を正確に予測できません。

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することで、ProcessMindはこうした見えにくい遅延を明らかにします。買掛金支払いワークフローの入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、チーム全体への負荷を大きく軽減できます。

請求書の承認と支払い準備が完了した後も、実際に資金が振り込まれるまでに予想以上の遅れが生じることがあります。手動での支払い開始、銀行インターフェースの技術的な問題、事務処理上のボトルネックなどが原因です。取引先にとって支払いが期限どおりかどうかは、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で買掛金支払い処理サイクルの最終段階を監視し、最終承認から支払い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パートナー間の連携を効率化できます。遅延を最小限に抑えれば、契約上の義務を果たし、仕入先からの信用を維持できます。

複数通貨で支払いを処理すると複雑さが増し、エラーや遅延につながることがあります。為替レートの差異や、外貨建て請求書に対する手動調整により、支払いの流れが大幅に遅れる場合があります。こうした問題には専門知識が必要なことが多く、その知識を持つ担当者がボトルネックになると、国際支払いが数日間滞る可能性があります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で買掛金支払い処理のパフォーマンスを通貨と取引先所在地別に分類します。外貨建て請求書が国内の請求書より大幅に遅い経路や、エラーの多い経路をたどっていないか確認できます。分析結果に基づいて通貨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ることを防げます。

一般的な目標

成功の状態を定義

承認を迅速化することは、取引先からの信頼を維持し、遅延損害金を避けるうえで欠かせません。遅延は、担当者が不明確であることや、階層が多くワークフローが滞ることから生じる場合があります。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を直接改善できます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で請求書が滞留している段階を特定し、問題を引き起こし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「支払い承認済み」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調整を行い、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対する成果も簡単に追跡できます。

手作業を伴わない照合率が高いと、請求書は受領から支払いまで人の介入なしに進みます。財務チームの事務負担と請求書1件あたりの処理コストを削減できます。取引量が増えても買掛金支払い処理を拡張しやすくなり、担当者はより戦略的な業務に時間を使えます。

プロセスマイニングにより、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。単価の不一致や入荷記録の欠落など、ProcessMindは根本原因を明らかにします。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。総処理量の85%を超えることもあります。

利用可能な割引をすべて獲得することは、利益に直接貢献し、取引先との関係も改善します。社内プロセスが遅く、取引先の期限に間に合わないため、毎月数千ドル相当の割引を失っている組織もあります。プロセスを効率化すれば、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変えられます。

ProcessMindは、処理中のすべての請求書について、割引の有効期限までの残り時間を追跡します。Microsoft Dynamics 365の履歴データを分析し、条件のよい取引先や、期限に間に合わなくなる箇所を特定します。高額な割引が適用される請求書を優先し、割引の取りこぼしを防ぎながら運転資本の効果を高められます。

請求書と発注書の不一致は、支払いの流れ全体を止め、滞留案件を生む可能性があります。管理上の摩擦を減らし、長期化した係争によって取引先との関係が悪化するのを防ぐには、問題を効率よく解決する必要があります。解決サイクルが短くなれば、資金流出を予測しやすくなり、組織全体のデータ整合性も高まります。

ProcessMindは詳細な経路分析を通じて、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。価格差や数量差など、Microsoft Dynamics 365で不一致が発生する主な理由を特定することで、より明確な手順を定め、解決時間を半分に短縮し、手動上書きの必要性を減らせます。

支払いブロックは安全対策として設定されることが多い一方、標準設定になったり誤って適用されたりすると、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、支払いスケジュールを滞りなく保ち、正当な請求書が事務的な障害で遅れるのを防げます。手作業を減らし、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「支払いブロック設定」アクティビティを透明性の高い形で確認できます。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上書きを区別できます。特定の条件を満たした時点でブロック解除を自動化し、最終的な支払い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、回収にも多大な事務負担がかかります。請求書番号ごとに単一で正確な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。重複をなくせば運転資本を守り、不要な取引先との連絡を減らしながら、監査証跡も改善できます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で同じ取引先に対して複数のケース識別子や類似した請求金額が処理されるパターンを検出します。履歴監査を通じてこうした異常を明らかにし、重複を見逃す原因となる複数の入力経路など、プロセス上の欠陥を特定できます。これにより財務リスクを効果的に減らし、部門の説明責任を高められます。

正確な財務コードにより、経費を適切な部門やプロジェクトに配賦し、正確な報告を行えます。コード入力の手戻り率が高いと、時間を浪費するだけでなく、月末に修正が必要な不正確な財務諸表につながります。プロセスの初期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「請求書コード入力」アクティビティを分析し、Microsoft Dynamics 365でどの取引先や請求書種別に手動修正が頻発しているかを特定します。分析結果を使って、より適切なデフォルトコードルールを作成したり、担当者向けの対象を絞ったトレーニングを実施したりできます。手戻り率を大幅に下げ、GeneralJournalとLedgerEntryの記録におけるデータの信頼性を高められます。

支払処理の実行時期と頻度を管理することは、キャッシュフローと業務効率のバランスを保つうえで重要です。一貫性のない支払処理や、頻度が高すぎる支払処理は、取引コストの増加や資金管理の分断につながります。標準化されたスケジュールを設定することで、流動性をより正確に計画でき、財務チームも業務量を効率的に管理できます。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365におけるPayment Processedアクティビティのバッチ処理状況を分析します。現在の支払処理が仕入先の支払期日や社内リソースの状況に合っているかを把握できます。こうした可視性により、支払いをより効率的なサイクルにまとめ、支払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生じ、処理時間も予測しにくくなります。標準化されたワークフローを確立すれば、すべての請求書があらかじめ定めたコンプライアンスに適合した経路を通るため、監査が容易になり、ガバナンスも向上します。この統一性により、買掛金支払処理を大規模に管理しやすくなります。

ProcessMindは、コンフォーマンスチェックを通じて、Microsoft Dynamics 365で請求書が実際にたどった経路と、想定したプロセスモデルを比較します。統制を回避する標準外の承認経路を明らかにし、規制要件を満たす統一されたプロセスを徹底できます。同時に、現代の業務に必要な処理速度も維持できます。

請求書がシステムに登録されるまでの待機時間は、組織が債務を把握できない空白期間です。この時間を短縮することは、正確な財務予測を行い、承認プロセスをできるだけ早く開始するうえで欠かせません。この段階の可視性が高まると、経営層は実際のキャッシュ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追跡し、Invoice ReceivedからInvoice Data Extractedまでの遅延を測定します。Microsoft Dynamics 365の買掛金支払処理の初期段階にあるボトルネックを特定することで、遅延がメール室の滞留によるものか、手入力待ちによるものかを見極め、適切な対策を講じられます。

請求書の承認が完了した後に最終的な支払実行が遅れると、単なる事務処理上の無駄となり、支払遅延につながる可能性があります。承認から支払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重要です。この段階はプロセスの最後の関門であり、仕入先にとってより良い体験を実現するためにも、できるだけ迅速に処理する必要があります。

ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365におけるInvoice Approved for PaymentからPayment Executedまでの所要時間を監視します。請求書が最終キューで滞留しているのか、振込処理が手作業に偏っているのかを明らかにします。この最終ステップを効率化すれば、全体のリードタイムを数日短縮し、予定どおりに支払義務を履行できます。

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、総勘定元帳の差異や支払遅延につながる可能性があります。為替差額の計算方法と承認方法を標準化することで、財務情報の正確性を高め、照合に伴う手作業を減らせます。複数の法人にまたがって正確な財務記録を維持するには、この統一が欠かせません。

ProcessMindは、外貨建て請求書に関連するFinancialDimensionとLedgerEntryのデータを調べ、為替差額によってプロセスに逸脱が生じている箇所を特定します。Microsoft Dynamics 365で少額の差額処理を自動化し、重要な差異だけを手動確認の対象にできます。これにより、グローバルな支払フロー全体を迅速化できます。

買掛金を改善する6つのステップ

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テンプレートをダウンロード

実施内容

Microsoft Dynamics 365 Financeの元帳エンティティと仕訳エンティティ向けに設計されたExcelテンプレートにアクセスします。

重要な理由

事前にマッピングされた構造を使用することで、財務データがプロセスディスカバリーに適した形式で整えられます。

期待される成果

請求書記録を入力できる、標準化されたデータテンプレートです。

分析結果

買掛金ワークフローを明確に可視化

ProcessMindは、買掛金業務の実際のパフォーマンスを可視化し、請求書の入力から最終決済までの全ステップを表示します。支払い遅延の根本原因を把握し、キャッシュフローを改善するための明確な方法を見つけられます。
  • 支払いライフサイクル全体を可視化
  • 承認における具体的なボトルネックを特定
  • 早期支払い割引の機会を発見
  • すべての支払いで規制上のコンプライアンスを確保
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実行にあるボトルネックを特定できます。これらの指標は、手作業中心の買掛金ワークフローが、効率的でデータに基づく業務へ変わったことを示します。

~ 0 %
サイクル時間を短縮

エンドツーエンドの処理時間を短縮

承認ワークフローを最適化し、データ入力を自動化することで、請求書の受領から最終支払決済までの時間を短縮します。

~ 0 %
早期支払割引を増加

割引取得率を向上

承認経路の遅延を特定することで、財務チームはより多くの早期支払割引を受けられ、直接的な財務効果を得られます。

0 %
重複を排除

支払エラーを削減

支払実行前に重複した請求書番号や仕入先参照情報を検出することで、金銭的損失を防ぎ、買掛金プロセスを保護します。

0 % increase
手作業なしの処理

初回照合率

発注書との同期プロセスを見直すことで、手動介入なしで処理できる請求書の数を増やします。

0 %
仕入先との関係を改善

期日どおりの支払率

支払期限を一貫して守ることで、遅延手数料や取引停止を避け、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、請求書処理にプロセスマイニングを導入したさまざまな事例で確認された一般的な改善値です。

推奨データ

まずは、これらの主要な属性から始めることで、プロセスをすぐに可視化できます。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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です。

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結び付ける基本キーです。

発生した特定のタスクまたはステータス変更です。

重要な理由

プロセスフローとプロセスマップ上のイベント順序を定義します。

アクティビティが発生した時点のタイムスタンプです。

重要な理由

サイクル時間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です。

重要な理由

仕入先別にプロセスパフォーマンスを分類して分析できます。

法人または子会社を識別するコードです。

重要な理由

異なる事業部門や国を比較して分析できます。

請求書の合計金額です。

重要な理由

支出規模と財務リスクを分析するうえで重要です。

請求書の支払期限です。

重要な理由

期日どおりの支払パフォーマンスを測定する基準です。

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

リソースの行動と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

仕入先勘定番号の背景情報を提供します。

請求書に記載された書類日付です。

重要な理由

請求書の経過期間の起点を定義します。

費用を担当する部門です。

重要な理由

組織単位でのドリルダウンと責任の分析を可能にします。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

保留中の仕入先請求書レコードをシステムに初めて作成することです。手動入力またはデータエンティティのインポートによって、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計算における開始時刻を設定します。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行を発注書または入荷記録に正常にリンクした状態です。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

First-Pass PO Matching Rate KPIに欠かせません。手作業なしで処理された請求書と、手動介入が必要な請求書を区別できます。

保留中の請求書に対するワークフローインスタンスが完了または承認済みの状態に達した状態です。請求書は元帳への転記が可能になります。

重要な理由

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

請求書が総勘定元帳に転記され、システムに債務が計上された状態です。レコードは保留テーブルから転記済み取引テーブルへ移動します。

重要な理由

債務を財務上認識したことを示す主要なマイルストーンです。このアクティビティにより、請求書を支払対象として選択できます。

請求書が選択され、支払仕訳行に追加された状態です。支払の意思を示し、通常は支払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出処理へ移行したことを示します。支払実行リードタイムの測定に使用します。

システムが支払ファイル(EFT、ISO20022)を生成するか、小切手を印刷した状態です。仕訳行の支払ステータスがSentまたはGeneratedに更新されます。

重要な理由

Approved-to-Executed Lag Time KPIを支援します。支払指示が生成されたことを確認できます。

支払仕訳が総勘定元帳に転記され、請求書が決済され、仕入先残高が消し込まれた状態です。財務プロセスが完了します。

重要な理由

平均請求書・支払サイクル時間における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確認します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングにより、請求書の受領から最終決済まで、支払ライフサイクル全体を透明性の高い形で把握できます。承認の遅延や頻繁な手動上書きなど、処理を遅らせる具体的なボトルネックを特定できます。こうした非効率を可視化することで、チームは対象を絞った改善を実施し、生産性全体を高められます。

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。Invoice Numberを主要なケース識別子として、仕入先取引、購買注文、元帳仕訳に関するテーブルをエクスポートする必要があります。多くの最新のプロセスマイニングツールには、連携を簡単にするDynamics 365用の事前構築済みコネクターが用意されています。

はい。割引期限を過ぎる前に、承認フローのどこで請求書が滞留しているかを正確に把握できます。請求書の登録から最終承認までのリードタイムを分析し、支払処理のタイミングを最適化できます。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、初回のデータ抽出が完了してから2~4週間以内に、最初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マッピングすると、ソフトウェアが自動的に可視化します。短期間で結果を得られるため、ボトルネックやコンプライアンス上の問題への対応をほぼすぐに開始できます。

プロセスマイニングは、承認が標準的な組織管理を迂回する例外的なプロセスの発見に適しています。実際のプロセスフローを想定した設計と比較することで、手動上書きが発生したすべてのケースを特定できます。監査に備えたこの可視性は、規制要件への適合性を確保し、不正リスクを減らすうえで重要です。

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システム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の実行を担う一方、プロセスマイニングはタスクがどの程度適切に実行されているかを評価します。自動化が機能していない部分や、新たな自動化が最も効果を発揮する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としてのInvoice Number、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含められます。こうした追加のコンテキストにより、より詳細なフィルタリングと根本原因分析が可能になります。

プロセスマイニングでは、すべてのInvoice Numberの履歴を追跡し、複数回現れるシーケンスにフラグを付けられます。Dynamics 365でのデータ入力と検証の手順を分析することで、重複がシステムエラーによるものか、手入力ミスによるも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、将来の資金流出を防げます。

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