プロセスマイニング×予測AIで実現する業務遅延の先読み管理新着!!
はじめに：遅延は発生後ではなく、発生前に見る時代へ 納期管理やSLA（サービス品質合意）の運用において、遅延が顕在化してから原因を探る後追い型の対応が、いまだ多くの企業で常態化しています。しかし実際の業務遅延は、突然発生 […]
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- AI活用と業務分析
生成AIでプロセスマイニング分析はどこまで変わるのか
はじめに：勘と経験に頼る分析から脱却する 業務改善の現場では、意思決定を遅延させる大きな要因が「現状把握に費やす時間」です。営業会議では「承認待ちが長い」「例外処理が多い」という課題が語られても、具体的にどの案件で、どの […]
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- AI活用と業務分析
初心者向けプロセスマイニング入門｜業務改善をデータで見える化する3つの活用法
はじめに 経営層や業務改善の責任者の皆様の中には、こんなお悩みを抱えていないでしょうか。 「会議では課題について語られるけど、実際のボトルネックがどこなのかはっきり証拠が示せない」 「営業所ごと、担当者ごとに処理のばらつ […]
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- 業務改善の実践知識
業務プロセスをデータで語れる組織文化の作り方
はじめに DXを推進しているはずなのに、会議室での発言は今も「たぶん」「現場感では」「以前もそうでした」という言葉で埋まっていないでしょうか。多くの企業が直面している本質的な問題は、データの不足ではありません。業務プロセ […]
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- プロセスマイニングとDX
現場×経営のギャップを埋めた「見せる可視化」事例
はじめに 「現場はボトルネックがどこにあるか感覚でわかっている。でも経営会議では部門ごとの言い分がぶつかり合い、改善施策がなかなか決まらない。」──多くの企業でこうした光景が繰り返されています。現場が肌で感じている実態と […]
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- 製造業・金融業向け活用ガイド
DXを進める上で不可欠な「業務の見える化」の第一歩
はじめに DXを推進しようとしているのに、議論が前に進まない——そんな経験はないでしょうか。改革の必要性は経営層も現場も共有しているはずなのに、「どの業務に問題があるのか」「非効率がどこで発生しているのか」が定量的に示せ […]
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- 製造業・金融業向け活用ガイド
IT部門との分担で導入をスムーズにした成功パターンとは
はじめに プロセスマイニングを導入して成果を出している企業と、ツールを入れたまま活用が止まっている企業。その差はどこにあるのか。本稿ではその問いに対し、「IT部門と業務部門の協業設計」という視点から実践的な答えを示します […]
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- 製造業・金融業向け活用ガイド
DX成功の第一歩は「業務の実態」を知ることから
はじめに 多くの企業がDXを掲げ、AIやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）などの先端技術を導入しています。しかし、期待したROI（投資対効果）が得られない、現場に定着しないといった課題も少なくありません。 […]
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- 製造業・金融業向け活用ガイド
既存データを活かし切れていない企業が始めるべき改善ステップ
はじめに：データの断絶が生む機会損失 「システムにデータは蓄積されているのに、現場の改善に結びつかない」——大企業で業務改善を担う責任者の多くが、この課題に直面しています。会議では報告書と仮説が行き交うものの、実行への明 […]
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- 製造業・金融業向け活用ガイド
本社と現場の業務理解ギャップを埋めるデータ分析のすすめ
はじめに：なぜ「見えているつもり」が危険なのか 会議室で描かれた理想のプロセスと、現場で実際に回っている業務プロセスの間には、しばしば深い溝が存在します。 部署ごとに管理指標の定義が異なり、同じ言葉を使っていても意味が通 […]
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- 製造業・金融業向け活用ガイド
業務の「理想と現実のギャップ」を埋めるデータの力とは
はじめに：見えない損失が経営を圧迫している 業務プロセスにおいて、当初設計した理想的なフローと現場で実際に行われている業務の間には、必ずギャップが生まれます。属人的な判断、システム間の分断、積み重なる例外処理――こうした […]
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データに強くなくても成果を出す部門はここが違う
はじめに｜業務改善を勘と経験からデータと事実へ 業務プロセスの改善において、多くの企業が「どこにボトルネックがあるのか分からない」「改善したはずなのに効果が見えない」という課題を抱えています。特に、IT専門知識を持たない […]
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