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プロセス マイニングでは、データ、機械学習、最新の意思決定ビジネス インテリジェンス テクノロジーを使用して、ビジネスプロセス IT システムを監視し、トラブルシューティングを行って改善を図ります
プロセス マイニングは、データ サイエンスとプロセス分析手法を使用して、ビジネスプロセスのパフォーマンスを改善、監視、計測するための簡単で手頃な方法です。情報に基づいてより的確な決定を下し、リアルタイムで調整し、人間がほぼ介入することなく結果を監視できます。ビジネスプロセス管理に自動化や人工知能を取り入れるのは比較的新しい手法ですが、プロセス マイニングの概念は以前からあります。
これまで、企業は問題の特定に必要な情報を得るためにドキュメントを手動でスキャンしていました。このため、担当者の数千という時間を失ってきました。担当者は、その後、最適なソリューションは何か、根本原因は何か、どのように変更を取り入れるべきかを推測し、最終的にすべてを手動で監視して結果を評価する必要がありました。それでも、これで問題が解決していました。ただし、意思決定プロセス中に推測が存在することも確かです。目の前で見ているものがビジネス システムを正確に表しているとは限らないのです。プロセス マイニングの技法とアルゴリズムは、これとまったく同じ手順をとるデジタルトランスフォーメーションです。
現在、自動化されたプロセス マイニング テクノロジーでは、精巧なコードや、データ、プロセス分析を使用し、プロセス フローのマッピングや最適化に直接関与することなく、イベント ログ生成システムの実際のプロセス パフォーマンスを正確に可視化します。これらには、顧客関係管理 (CRM) システムや財務業務から、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) まで、あらゆるものが含まれます。では、プロセスマイニング ツールはどのような仕組みになっているのでしょうか?
ビジネス システムは、ログ データを通じてデジタル ペーパー トレイル (行動の記録) を作成します。プロセスマイニング ツールは、このデータからモデルを生成し、プロセス マップを作成します。その後、人工知能 (AI) などの他のプログラムがモデルを評価し、イベントの順序、組織、処理時間などの特徴を把握します。そこから、検出された問題に関連するコストを判断し、考えられるソリューションのメリットをまとめ、データに基づき、確信を持って決定を下すことができます。その後も、プロセスマイニング アルゴリズムがさまざまなシステムの監視を継続するため、導入したソリューションの成功レベルの測定に役立ちます。
プロセスの自動化は、あらゆるビジネス、グループ、組織に大きなメリットを瞬時にもたらします。これらのメリットは、システム内での効率向上から始まりますが、ほかの領域にも拡大していきます。
従業員トレーニングの効果を分析し、よくある誤りを特定することが改善につながります。 販売を拡大 する機会を見出したり、新しい
プロジェクトの困難な要求を満たせるベンダーを特定することさえ可能です。自動化が進むほど、これらのメリットはより広範囲に及び
ます。
生産性の向上
ボトルネックをなくし、例外を処理する新たな方法を見つけ、非効率性を排除することで、ビジネスのあらゆる側面においてより短時間でより多くのことを達成できるようになります。他の AI やオートメーションを既存のプロセスマイニングに追加してください。すると、煩雑な業務を自動化できます。スキルの高いチーム メンバーが重要な業務に集中でき、残りの業務はプロセスマイニング情報システムが監視するようになります。
リスクの削減
何も変わらない間は極めて優れたシステムでも、例外が発生したときに破滅的な結果になる場合があります。手順が忘れ去られ、見落としや誤りが生じます。自分の主観で状況を判断してシステムを最適化すると、予期せぬ状況が考慮されず、問題がさらに悪化する危険性があります。プロセスマイニングはこのようなリスクを低減するため、確信を持って決定を下すことができます。
従業員満足度の向上
一見、エンドツーエンドのプロセスマイニングはビジネスにのみメリットをもたらすように感じますが、それは間違っています。従業員やチーム メンバーが、使用しているシステムを信頼でき、雑務や反復的な作業に携わる必要がなくなれば、違いを生み出したり、価値を高めたりしたいと思うようになります。また、物事を先延ばしにする傾向もなくなります。
精度の向上
プロセスマイニングは、理想化されたシステム コンセプトから始まるのではなく、周囲の状況に関係なく明確なシステム像を提供するものです。したがって、失敗の余地が少なくなります。その一方で、プロセスマイニングには一貫性もあり、単純なタスクほど同じプロセスに従って処理されます。
コストの削減
プロセスマイニングは、対処すべき誤りの数を減らし、時間の浪費を削減します。また、必要な情報をさらに多く提供し、売上と顧客満足度の向上につながる業務に専心できる柔軟性をもたらします。多数の事例が蓄積されており、ほぼすべての業種に対し、非効率性を解消する方法を示すことができます。
開かれた機会
プロセスマイニングはイベント ログを作成するあらゆるシステムと連携するため、以前は気づかなかった機会を簡単に見出すことができます。ニーズをより的確に満たせるベンダーの特定や、十分に活用されていない職務や従業員の判断、改善の余地のあるパートナーの明確化が可能になります。プロセス ディスカバリーとロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) を組み合わせれば、可能性は無限です。
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製品をお客様に届ける、完璧な財務サービスを提供する、あるいは高品質な教育製品を供給するなど、どのような目的であっても、ビジネス全体でプロセスマイニングのメリットを享受できます。シンプルな Bot が裏方として稼働し、プロセス内の問題領域を特定して、高い精度でそれらを監視します。Bot は手頃で、拡張性と柔軟性に優れているため、会社に変革をもたらします。プロセスマイニングには、以下のような用途があります。
電子商取引
プロセスマイニングは、マーケティング チーム、Web 開発チーム、さらには営業チームにも、明白なメリットをもたらします。顧客の行動や購買決定についてより多くのことを把握できるようになるため、固定観念からくる人物像への依存を減らせます。推薦エンジンを改善して、アップセリングの不明点を取り除くことができます。
カスタマー サービス
Salesforce や SAP などの多くの CRM プログラムはイベント ログを作成するため、プロセスマイニングに最適です。この情報を使用して、ライフサイクル追跡を自動化し、改善の余地のある領域を明らかにして、潜在顧客追跡の効率を高めることができます。結果として、利益を生み出す潜在顧客により多くの時間を費やし、期待できない潜在顧客に費やす時間を減らすことができます。
製造
製造で成功を収めるには、サプライ チェーン、CRM、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) などを評価、監視、追跡する必要があります。それにより、無駄の削減、効果的なリソース割り当て、正確で定量化できる生産性の測定値の取得をより的確に行えるようになります。そうなれば、データに裏付けられた提案をし、意思決定を下し、変更の ROI をリアルタイムで確認できます。
教育
より良いコースを提供し、高い学習成果を挙げるには、学生の学習状況と苦戦している点を把握する必要があります。プロセスマイニングを使用すると、学生が時間を費やしている箇所を検出して追跡し、結果を比較して、その情報をコースの内容と照合できます。その結果、すべての学生がより少ない労力でより高いレベルの成功を達成できるようになります。
医療
自動化されたビジネスプロセス管理を通じてプロセスを改善することで、医療業務がわかりやすくなり、主要業績評価指標 (KPI) との照合が容易になります。また、治療プロセスと、それが医療施設、専門家、患者に与える影響について、理解を深めることができます。これにより、患者治療の改善し、ボトルネックの削減、成果の追跡、あらゆる意思決定の精度向上が実現します。
ソフトウェア
ソフトウェア開発は、生産性の高いカオスのように見えることがよくあります。プロセス マップは、すべてがどのように機能しているのか、また、各人材がプロセスのどこに適しているのかを可視化し、誰もが明確に把握できるようにして、このカオス状態に秩序をもたらします。さらに、他の人工知能ソリューションと併せて使用すれば、すべてを追跡してドキュメント化し、すべてを監視して、問題のある状況を瞬時に特定できます。
プロセスマイニング手法には、3 つの基本タイプがあります。
ディスカバリー プロセスマイニング
プロセス モデルを始めて作成する場合に使用します (以前のモデルがない状態)
データはログ データからのみ取得されます
既存の運用プロセスのプロセス マップを作成します
適合性チェック
以前のモデルが存在する場合に使用します
イベント ログ データと既存のモデルを比較します
例外や特異イベントを特定します
強化
現在のモデルを使用します
タイミングやコストなどの特徴から見て、既存モデルの改善方法を探します
プロセスの最適化に適しています
いいえ。プロセスマイニングは、イベント データ ログを生成するシステムでのみ機能するテクノロジーです。業務の多くの領域に、さまざまな手順をマッピングします。各領域の作業プロセスを特定し評価し、知識を抽出して、プロセス内のエンドツーエンドで発生していることについてインサイトを得ます。プロセス ディスカバリーでは、人とビジネスプロセスのやり取りについて学習および分析し、この情報をログ データとともに使用します。
はい。変更後も、プロセスマイニングは引き続き有益なビジネスプロセス管理 (BPM) ツールとなります。システムを継続的に監視し、然るべき成果を得られるようにします。また、完全な監査証跡を取得できるため、コンプライアンスや他のビジネス目的で使用できます。
もちろんです。ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) は、プロセスマイニングと並んで不可欠なツールとなってきました。RPA は、成果が低いのにコストと時間が非常にかかる定型的または反復的タスクを自動化できます。これにより、チームは日常的なタスクの期限に気を取られることなく、スキルと専門知識を活かせるより重大なタスクに専念できます。
ビジネスプロセス管理 (BPM) を最適化するというアイデアは、最初はシンプルに思えます。実際は、プロセスを監視し、ワークフロー内の問題を指摘し、何らかの方法で変更を加え、困難な問題を軽減します。残念ながら、このプロセスを簡素化すると、複雑な手続きを伴う微細な情報をすべて見落とすことになり、システムの実際の機能について誤解が生じることがあります。
すべての人が、手続きのすべての段階に関与しているわけではありません。間違った習慣とエラー回避策が標準的なプラクティスになってしまいます。さらに、何かが変わることで、システムを変更せざるを得なくなる場合もあります。その結果、時間の浪費、ミス、精度の低下、財務上の損失につながり、より重大な問題が発生することさえあります。
ビジネスプロセスのコスト効率、柔軟性、精度を確保すれば、変更に迅速に適応し、新たに得た空き時間を顧客対応や顧客満足度の維持に費やせるようになります。すでに使用しているシステムをさらに活用するだけで、コストが削減され、ROI が増加するのです。
ビジネス情報システムの自動化、最適化、再設計は、システムの理想像ではなく、実際のデータに基づいて行ってこそ効果を発揮します。この最適な足掛かりとなるのが、プロセスマイニングです。導入するには、まず計画を立てる必要があります。
最適な結果を得るため、プロセス全体を通して導いてくれるドキュメントを作成しましょう。ビジネス目標のリストを作成し、各目標に関連する優先度と主要業績評価指標 (KPI) の情報を明らかにします。さまざまなタスクのタイムラインを緻密に計画し、すべての人が大筋で同意するよう、主要な関係者のリストを作成します。最終的に、目標との関係性に視点を置き、潜在的なデータ ソースとそれぞれのメリットが明確になります。
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