現在の競争が激しいビジネス環境において、ビジネスプロセスの効率化と最適化は、組織の成功と長期的な優位性のために不可欠です。しかし、デジタルトランスフォーメーションの謳い文句があふれる中、プロセスマイニングやタスクマイニングツール単体では、プロセス関連のすべての課題を解決するという約束を果たせないことが多くあります。このような第1世代のソリューションの限界から、包括的なプロセスインテリジェンスプラットフォームが登場しました。このプラットフォームは、これらの要求を完全に満たし、表面的な問題を超えていくように設計されています。真のプロセスインテリジェンスソリューションは、プロセス変革への包括的アプローチに不可欠な 5 つの主要な柱を完全にサポートする必要があります。
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プロセスインテリジェンスとは？
プロセスインテリジェンスのメリットとは？
ユースケース
プロセスインテリジェンスとIPAの組み合わせ
よくある質問
プロセスインテリジェンスとは？
プロセスインテリジェンスは、ビジネスオペレーションの分析と強化に特化した、データ主導型の機能の組み合わせです。 企業独自の情報システムからのデータを使用して、新たな業務効率化への道を指し示すパターンとインサイトを明確に示します。持続可能なプロセスインテリジェンスに不可欠な5つの柱は、プロセスディスカバリー、プロセス分析、プロセスモニタリング、プロセス予測、プロセスシミュレーションです。 組織はこれらのインサイトを利用して、プロセスの発見、理解、実行管理をより効果的に行うことができます。
プロセスインテリジェンスの5つの柱
1. プロセスディスカバリー
プロセスディスカバリーは、プロセスが実際にどのように運用されているかを理解するための基礎的なステップであり、プロセスマイニングとタスクマイニングで構成されています。プロセスマイニングはログに記録されたイベントからプロセスを再構築するために使用され、タスクマイニングはユーザーのデスクトップ操作履歴を分析することでプロセスのを補完します。
例えば、医療提供者は、電子カルテ（EHR）システムのイベントログを分析することによって、患者の入院プロセスを再構築するためにプロセスマイニングを使用することができます。
同時に、タスクマイニングを使用して、管理スタッフのデスクトップ上のアクションを観察・分析し、イベントログで捕捉されなかったプロセスのギャップを埋めることができます。この包括的なアプローチは、ボトルネック（処理の滞り）、冗長な作業、逸脱（本来のプロセスから外れること）などを特定する上で不可欠です。最終的には、業務効率の向上と患者満足度の向上が見込めます。
2. プロセス分析
プロセス分析とは、専用のツールを使ってプロセスデータを可視化・分析し、業務フローを改善するための手法です。例えば、保険会社はプロセス分析ツールを活用して、保険金請求処理システムにおけるボトルネック (処理の滞り) や非効率な部分を特定することができます。プロセス分析ツールの利点は、技術者だけでなく、一般のユーザーも利用しやすい点にあります。これにより、全ての関係者が分析や意思決定のプロセスに参加することが可能になります。参加者が増えることで、継続的な改善とアカウンタビリティー (説明責任) を促す文化が醸成されます。その結果、保険金請求処理の迅速化、運営コストの削減、そして顧客満足度の向上が実現できます。
3. プロセスモニタリング
プロセスモニタリングでは、ユーザーが特定のプロセスパターンを定義することができ、それが発生したとき、またはそのパターンから逸脱したときに検出することが可能です。その際、組織にアラートを発するか、あるいは別のシステムでアクションをトリガーして自動的に対応します。例えば、銀行が融資を承認する際に従わなければならない一連の手順を定義することができます。プロセスモニタリングツールは、この順序が守られていない場合、それを自動的に検出します。それにより、銀行は逸脱を迅速に特定して対処することが可能になります。このプロアクティブなアプローチにより、コンプライアンス違反に関連するリスクを最小限に抑え、処理時間を短縮し、一貫した高品質の顧客体験を確保することができます。
4. プロセス予測
プロセス予測は、過去の実行パターンを使用して人工知能（AI）エンジンをトレーニングし、プロセスの可能性の高い結果を非常に早い段階で予測します。例えば、保険会社は、過去のデータに基づいて保険金請求の結果を予測するために、このアプローチを使用することができます。このプロアクティブなアプローチにより、企業は潜在的な問題に早期に対処することができ、クレーム解決の迅速化、コスト削減、顧客満足度の向上を実現することができます。
5. プロセスシミュレーション
プロセスシミュレーションは、過去のプロセス履歴を活用して自動的にシミュレーションを構築する手法です。このモデルは、プロセス自体やリソースの割り当てを変更した場合の影響を実際に導入する前に把握できるようにするため、提案された変更に合わせて調整することができます。例えば、銀行はこのアプローチを使って、融資承認部門の人員配置レベルを変更した場合の影響を理解することができます。これにより、リーダーはリソース配分やプロセス変更に関する情報に基づいた意思決定を行うことができ、最終的には業務効率の最適化と顧客満足度の向上につながります。
プロセスインテリジェンスのメリットとは？
従来のビジネスプロセス改善手法は、手作業による観察、インタビュー、調査に大きく依存していました。これらはいずれも主観的になりやすく、また時間がかかってしまうという課題がありました。これに対して、プロセスインテリジェンスは、企業が保有するシステムからのデータにアクセスしてプロセス最適化を推進し、継続的な改善を可能にするためのモニタリングを自動化します。
プロセスインテリジェンスを活用することで、組織はさまざまなメリットを得ることができます。その例は以下の通りです。
- 効率と生産性の向上: プロセスインテリジェンスは、組織がボトルネックや、非効率、重複したステップを特定するのに役立ちます。これらのインサイトを活用してプロセスを最適化することで、企業は業務を合理化し、手作業を減らし、全体的な効率性と生産性を高めることができます。
- データに基づいた意思決定: プロセスインテリジェンスは、データに基づいた意思決定を可能にします。各プロセス実行パターンと特定の成果との関連性について貴重な知見を提供することで、企業はリアルタイムデータと過去のデータに基づいた情報に基づいた選択を行うことができます。
- コンプライアンスとリスク管理の強化: プロセスインテリジェンスは、コンプライアンス違反を早期に発見し、問題を修正するためのツールを提供することで、罰則や法的結果のリスクを軽減します。
- 継続的なプロセス改善: プロセスのモニタリングと分析により、組織は継続的にプロセスを監視し、改善すべき領域を特定することができます。この反復的なアプローチにより、継続的な最適化とビジネス状況の変化への適応が可能になります。
- コスト削減: プロセスインテリジェンスは、企業がコスト削減を実現する強力な手段です。具体的には、非効率なプロセスを特定・排除することで、運用コストを削減することができます。費用対効果の高いリソースの割り当てを可能にし、手作業による介入やエラーに伴う不必要な出費を回避するのにも役立ちます。
プロセスインテリジェンスの使用例
どのような業界でも、デジタルトランスフォーメーション戦略にプロセスインテリジェンスを組み込むことで、組織は提案された変更の将来的な影響を評価し、より効果的に移行を管理し、実装された自動化ステップのパフォーマンスを確保し、継続的な改善のためのフィードバックループを確保することができます。業界を問わず、企業はプロセスインテリジェンスを活用し、さまざまなユースケースで成果を上げています。
医療機関
病院やその他の医療機関は、プロセスインテリジェンスを活用することで、患者体験と臨床効果を改善し、品質基準を維持し、コンプライアンスリスクを回避することができます。臨床業務をリアルタイムで監視し、プロトコルが守られていない場合やプロセスの逸脱が検出された場合には積極的にスタッフにアラートを発しながら、コンプライアンスの遵守をサポートしてくれます。
銀行
プロセスインテリジェンスは、銀行をはじめとする金融機関がデジタルトランスフォーメーションを推進し、リスク管理および規制遵守の優先事項をサポートします。金融機関は、ほぼリアルタイムで取引データを分析することにより、顧客サービスの向上、報告精度の向上、コストのかかるエラーのリスク低減を実現できます。プロセスモニタリングは、サービスレベル合意 (SLA)、コンプライアンス要件、法令順守を確実に維持するのに役立ち、見落とされがちなコストのかかるミス防止に貢献します。
保険
保険会社は、プロセスインテリジェンスを活用することで、リスク評価、リスク選別、引受決定をより効率的に行うことができます。また、自動化されたモニタリングと修復によりコンプライアンスを強化し、データのストレートスルー処理を可能にすることで生産性を向上させることもできます。プロセス分析は、社内スタッフだけでなく、契約アジャスター、外部サポート組織、その他のパートナーにもビジネス上の価値を提供します。
プロセスインテリジェンスとインテリジェントプロセスオートメーションの組み合わせ
デジタルトランスフォーメーションとは、事業のあらゆる分野にデジタル技術を統合し、事業の運営方法や顧客への価値の提供方法を根本的に変えることを意味しています。DX を成功させるには、テクノロジー、人材、プロセスをどのように活用するかについて組織全体で抜本的な見直しを行う必要があります。インテリジェントプロセスオートメーション（IPA） は、この変革の中心にあります。人工知能（AI）と自動化を組み合わせたIPAは、状況に合わせて適応・進化するスマートな業務プロセスを実現します。
業務効率と顧客満足度を向上させるために、あるグローバル製造企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組んだ実例を挙げてみましょう。同社は、受注から現金化までのプロセスを改善すべき重要な領域として特定しました。
自動化を導入する前に、同社はプロセスマイニングツールを使用して、受注から現金化までのプロセスの現状を分析しました。分析の結果、受注から現金化プロセスには、手入力によるデータ入力、チーム間での複数回の引き継ぎ、タスク実行の標準化不足など、いくつかのボトルネックと非効率性が存在することが明らかになりました。
この実データに基づくインサイトは、実際の業務内容を反映しており、以下のようなプロセス改善を可能にしました。
- 不必要なステップの排除
- 重複したやり取りの削減
- 業務遂行の標準化
これらの最適化を実施した後、同社はインテリジェント・プロセス・オートメーション・ソリューションを導入しました。このソリューションには、データ入力と抽出のためのロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ボット、意思決定のためのAIアルゴリズム、エンドツーエンドのプロセスを編成するためのワークフロー自動化のほか、自動化されたプロセスのパフォーマンスを監視し、さらなる改善点を特定するためのプロセスインテリジェンスツールが含まれていました。
プロセスインテリジェンスへの総合的アプローチ
多くのプロセスマイニングやタスクマイニングツールは、包括的なソリューションを提供しているとうたうものも多く存在しますが、実際の業務の複雑さや微妙な差異に対応しきれないことがよくあります。真に効果的なソリューションとは、先ほど説明した 5 つの柱をすべて完全にサポートするものでなければなりません。これらのすべての要素を網羅した包括的なアプローチを採用することによってのみ、組織は意味のある持続可能なプロセス変革を達成できることを期待できます。
世界中の組織が、時間のかかる定型的なビジネスプロセスを自動化すれば、スタッフは収益の拡大に繋がる、より重要な仕事に集中できるようになります。ABBYYのプロセスインテリジェンスプラットフォームであるABBYY Timelineを使えば、未来の仕事を改善することができます。プロセスマイニングの基礎を築き、高度な分析でプロセスを理解し、機械学習を活用してプロセスを改善・最適化します。他のどのソリューションも、ABBYY が提供するような包括的なプロセスインサイトと分析機能を単一のプラットフォームで提供することはできません。
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