AIプロセスマイニングと最適化

受注から入金までのプロセスは平均45日かかりますが、その理由は誰も知りません。一部の注文は2週間で完了しますが、他の注文は数ヶ月間停滞します。チームはプロセスがどのように機能すべきかを説明できますが、それは実際にどのように機能するかを知ることとは同じではありません。

これは、プロセスマイニングが明らかにする目に見えない無駄です。

ほとんどの企業は、プロセスで時間がどこに行くのか本当には知りません。組織図とプロセスマップはありますが、これらは意図されたワークフローを示しており、現実ではありません。AIプロセスマイニングは、システムで実際に何が起こるかを分析して、非効率が隠れている正確な場所を示します。

AIプロダクティビティツールができることを理解することは、現在の状態への可視性から始まります。プロセスマイニングは、データ駆動型最適化のための基盤を提供します。

AIプロセスマイニングとは

プロセスマイニングは、デジタルフットプリントをプロセスマップとパフォーマンスインサイトに変換します。

イベントログ分析は、ビジネスシステムに記録されたすべてのアクションを調査します。誰かが注文を作成し、リクエストを承認し、または支払いを処理すると、そのイベントがタイムスタンプとユーザーとともにログされます。プロセスマイニングは、これらのイベントを接続して実際のプロセスフローを再構築します。

プロセス発見は、仕事が組織をどのように流れるかの視覚的なマップを構築します。プロセスがどのように機能すると思うかを描く代わりに、Softwareは、すべてのバリエーションと例外を含め、トランザクションが取る実際の経路を示します。

適合性チェックは、実際のプロセスを意図されたプロセスと比較します。現実が設計されたワークフローから逸脱する場所を確認し、これらの逸脱が問題を引き起こすか、有効な柔軟性を表すかを理解できます。

パフォーマンス分析は、プロセスステップ間の時間を測定し、ボトルネックを特定し、各バリエーションがどれだけコストをかけるかを計算します。遅延が発生する場所と、どのプロセスパスが最も効率的かについての具体的なデータを取得します。

予測プロセスモニタリングは、過去のパターンを使用して将来のプロセス動作を予測します。AIは、どのケースが期限を逃す可能性があるか、どのトランザクションが手直しを必要とするか、またはどのプロセスがコンプライアンスチェックに失敗する可能性があるかを予測できます。

AIプロセスマイニングの仕組み

プロセスマイニングワークフローは、システムログを実行可能なインサイトに変換します。

システムからのデータ収集は、ビジネスアプリケーションからイベントログを取得します。ほとんどのEnterprise systems(ERP、CRM、チケットシステム)は、すでにプロセスイベントを記録しています。プロセスマイニングツールは、これらのシステムに接続し、関連するデータを抽出します。

プロセスフロー再構築は、イベントを完全なプロセスジャーニーに接続します。注文が月曜日に作成され、火曜日に承認され、金曜日に履行された場合、Softwareはそのシーケンスを再構築し、完全なタイムラインを示します。

ボトルネック識別は、プロセスが遅くなる場所を明らかにします。数千のプロセスインスタンスを分析することにより、AIは、どのステップが一貫して遅延を引き起こし、各ボトルネックがどれだけの時間をコストするかを識別します。

逸脱検出は、プロセスが通常とは異なる経路を取るときを見つけます。Softwareは、必要な承認をスキップし、過度の手直しを経験し、または組織を通じて非効率的なルートをたどるトランザクションにフラグを立てることができます。

最適化推奨は、データが明らかにすることに基づいて特定の改善を提案します。AIは問題を示すだけでなく、不要なステップの排除、手動タスクの自動化、またはプロセスシーケンスの並べ替えなどの具体的な変更を提案します。

主要なプロセスマイニングPlatform

いくつかのPlatformがAI駆動のプロセスマイニング機能を提供します。

Celonisは、Enterpriseのプロセスマイニングのパイオニアであり、市場リーダーのままです。Celonisは、深い分析機能と主要なERPシステムとの統合を提供します。Celonisは大規模なEnterprise展開に優れていますが、かなりの投資と専門知識が必要です。

UiPath Process Miningは、プロセス発見とRobotic Process Automationを組み合わせています。UiPath組織は、プロセスマイニングを通じて自動化機会を特定し、同じPlatform内でそれらの自動化を実行するBotを構築できます。

Microsoft Process Advisorは、Power Platform エコシステム内でアクセス可能なプロセスマイニングを提供します。Microsoft Process Advisorは、すでにMicrosoftツールを使用している組織が、主要な新しいPlatform投資なしでプロセスマイニングを開始したい場合に理想的です。

SAP Signavioは、プロセスマイニングをプロセスモデリングとコラボレーションツールと統合します。SAPを実行している企業は、ERPプロセスへの深い可視性を獲得し、実装前に改善をModelingできます。

Minit(現在はMicrosoftの一部)は、迅速なインサイトに焦点を当てた使いやすいプロセスマイニングを提供します。広範なカスタマイズよりも迅速な価値実現時間を求める、プロセスマイニングに不慣れなチームに適しています。

ビジネスプロセスアプリケーション

プロセスマイニングは、さまざまな運用領域で価値を提供します。

受注から入金の最適化

受注から入金のサイクルは、営業、運用、財務、カスタマーサービスに触れます。プロセスマイニングは次のことを明らかにします。

  • 一部の注文が他の注文よりも数週間長くかかる理由
  • 手動承認が不必要な遅延を生み出す場所
  • どの顧客セグメントが過度の手直しを必要とするか
  • プロセスのバリエーションが現金回収タイミングにどのように影響するか
  • 自動化が手動タッチポイントを排除できる場所

調達から支払いの改善

調達プロセスは、多くの場合、かなりの無駄とコンプライアンスリスクを隠しています。

  • 要求が承認を実際に待つ時間
  • どのSupplierが一貫して処理遅延を引き起こすか
  • Maverick支出が適切な手順をバイパスする場所
  • どの請求書例外が手動介入を必要とするか
  • 調達ステップ全体でどれだけの重複作業が発生するか

カスタマーサービスワークフロー

Serviceプロセスは、顧客体験と運用コストに直接影響します。

  • 顧客がさまざまな問題タイプに対して経験するタッチポイントの数
  • チケットがチーム間で不必要に転送される場所
  • どのプロセスパスがより速い解決につながるか
  • 同じ問題に対する繰り返しの顧客連絡を引き起こすもの
  • Serviceチャネル全体でワークロードがどのように分散するか

製造オペレーション

生産プロセスは、実際のワークフロー実行への可視性から恩恵を受けます。

  • 生産フローで仕掛品が蓄積する場所
  • どのプロセスシーケンスが切り替え時間を最小限に抑えるか
  • 機器のダウンタイムが生産スケジュールを通じてどのように波及するか
  • どのプロセス段階でどのような品質問題が手直しを必要とするか
  • 生産効率がシフトと施設全体でどのように変化するか

ITサービス管理

ITプロセスは、多くの場合、ハンドオフ遅延と不明確な所有権に苦しんでいます。

  • チケットが状態変更間を実際に待つ時間
  • どのタイプのリクエストが最も多くのやり取りを必要とするか
  • 知識ギャップがエスカレーションと遅延を引き起こす場所
  • どの自動化がルーチンServiceリクエストを排除できるか
  • SLA違反が特定のプロセスパターンとどのように相関するか

価値発見フレームワーク

プロセスマイニングは、さまざまなタイプのビジネス価値を明らかにします。

時間の無駄識別は、プロセスが不必要に消費する時間を定量化します。承認を待つ、キューに座る、または手直しを受ける時間を測定できます。無駄の各時間は、改善の機会を表しています。

コスト削減機会は、プロセスの非効率を理解すると浮上します。自動化できる手動ステップ、排除できる重複作業、防止できる例外はすべて、具体的なコスト節約を表しています。

コンプライアンス問題検出は、必要な手順から逸脱するプロセスを見つけます。どのトランザクションが必須の承認をスキップし、どのコントロールがバイパスされ、監査リスクがどこに存在するかを特定できます。

自動化候補識別は、Robotic Process Automationまたはワークフローツールの最良の機会をハイライトします。プロセスマイニングは、どのタスクが非常に反復的で、一貫したパターンに従い、かなりの手動努力を消費するかを示します。

これは、プロセスマイニングが何を自動化するかを識別し、自動化が展開された後のインパクトを測定するAIワークフロー自動化に直接接続します。

プロセス最適化サイクル

プロセスマイニングは、構造化されたサイクルを通じて継続的改善を可能にします。

発見と分析は、現在の状態を理解することから始まります。仮定や先入観なしに、今日実際に何が起こるかを見るためにプロセスをマイニングします。

根本原因識別は、非効率が存在する理由を掘り下げます。注文承認に3日かかることを知るだけでなく、それが承認者が過負荷であるため、通知が機能していないため、または承認基準が不明確であるためかどうかを理解します。

最適化設計は、根本原因に基づいて特定の改善を開発します。仮定された問題ではなく、実際の問題に対処するターゲットを絞ったソリューションを作成します。

実装は、プロセス再設計、自動化、ポリシー変更、またはシステム変更を通じて変更を実践します。

継続的モニタリングは、改善が期待される結果を提供するかどうかを追跡し、新しい最適化機会を特定します。プロセスマイニングは一度きりのプロジェクトではなく、継続的な実践です。

プロセスマイニングからのROI

実際の企業は、プロセスマイニングを通じて測定可能な結果を達成しています。

通信会社は、プロセスマイニングを使用してServiceアクティベーションプロセスを分析しました。顧客データの不完全さにより、アクティベーションの30%が手動介入を必要とすることを発見しました。データ収集ステップを修正することにより、アクティベーション時間を14日から3日に短縮し、手動作業の40%を排除しました。

製造会社は調達プロセスをマイニングし、$5,000未満の小規模購入が$100,000を超える大規模購入と同じ承認チェーンを通過することを発見しました。小規模購入の自動承認を実装し、ルーチン注文の調達サイクル時間を60%削減しました。

医療提供者は患者オンボーディングを分析し、登録の45%が不足している情報を収集するためにフォローアップ電話を必要とすることを発見しました。どの質問が最も頻繁に不完全であったかに基づいて最初の摂取フォームを再設計し、登録エラーを70%削減しました。

保険会社は、プロセスマイニングを使用して請求処理を理解しました。不明確な割り当てルールのために、請求の20%が査定人間で複数回バウンスすることを発見しました。ルーティングロジックを修正することで、平均請求処理時間を5日短縮しました。

プロセスマイニングの開始

目に見える問題を引き起こしている影響の大きいプロセスから始めます。最も複雑なプロセスから始めないでください。非効率が明白で、データが容易に利用できるプロセスを選択してください。

詳細なイベントログにアクセスできることを確認します。プロセスマイニングには、誰がいつ何をしたかを示すタイムスタンプ付きのイベントデータが必要です。Platformにコミットする前に、システムがこの情報をキャプチャすることを確認してください。

最適化の前に発見から始めます。すぐにソリューションにジャンプしたい衝動に抵抗します。プロセスが実際にどのように見えるか、問題が本当にどこに存在するかを理解するのに時間を費やします。

分析にプロセス所有者とフロントラインワーカーを関与させます。彼らはデータが示すものを解釈し、インサイトが運用上の現実と一致するかどうかを検証するのに役立ちます。彼らはまた、改善を実装するために重要になります。

変更を加える前にベースラインパフォーマンスを測定します。最適化後の改善を定量化できるように、サイクル時間、例外率、プロセスコストの明確な指標が必要です。

プロセスマイニングインサイトをAIツール実装ロードマップに接続します。発見するボトルネックは、どのAIツールが最高のROIを提供するかをガイドします。

プロセスマイニングは、ビジネスプロセスに隠れている目に見えない無駄を明らかにします。時間がどこに行くか、何が遅延を引き起こすか、どのバリエーションが最もうまく機能するかを正確に見ることができれば、測定可能な結果を提供するターゲットを絞った改善を行うことができます。

プロセス最適化で勝利している企業は、理想的なワークフローを文書化するだけではありません。実際のプロセスデータをマイニングして、実際の非効率を見つけて修正しています。

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