プロセス予測

過去に自分のプロセスで何が起こったかを理解することは基本的なことであり、今この瞬間に何が起こっているかを理解することはそれよりもさらに重要なことです。しかし、何よりも重要なのは、プロセスの未来、つまり物事が進む方向や、実際に起こる前にプロセスで何が起ころうとしているのかを理解する能力です。これこそ、プロセス予測が提供するものです。そこで提供される事実に基づいたデータは、先々の事態を軽減したり、より良い準備をしたりするために必要なものです。

従来のプロセスマイニングは、過去のデータを見ることに重点を置いていました。そうしたアプローチは、何がうまくいき、何がうまくいかなかったかについての貴重なインサイトを提供することはできますが、現在および将来の反復のための解決策を提供することにおいては十分だとは言えません。

予測分析は、潜在的な結果を決定するためにデータを活用することによって、企業がより賢く、より戦略的で、事実に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

予測分析データはリスク管理をサポートし、企業が事象、結果、行動を予測し、潜在的リスクに対するリスク軽減戦略を策定することを可能にします。

予測分析は顧客体験の指標を定める情報を提供し、マーケティングやその他のチームが行動を起こせるような顧客行動に関するインサイトを提供します。

予測分析は、過去の出来事の結果に基づいて将来のリソースを生み出すことで、業務効率を向上させます。

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）エンジンを学習させ、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、保険会社は潜在的な問題への早期対処、保険金請求処理の迅速化、コストの削減、顧客満足度の向上を図ることができます。

ビジネスプロセスの予測は過去のデータに基づいているため、予測の精度はデータの質に左右されます。AIベースの予測分析は、新しいデータが利用可能になるにつれて、その精度を高めることができます。リアルタイムの予測分析によって、企業は、継続的に入ってくる最新のデータに基づいて結果を予測することができます。

市場に出回っているプロセスインテリジェンスツールがすべて同じとは限りません。旧来のプロセスマイニングツールは、多くの場合、包括的なプロセスインテリジェンス ソリューションに対する今日の企業の期待に十分応えることができません。企業は、今日の要求を完全に満たし、表面的な問題にとどまらないように設計された最新のツールを探す必要があります。プロセス予測は、プロセスディスカバリー、プロセス分析、プロセス予測、プロセスシミュレーションからなる完全なソリューションの一部として効果的に実装することができます。