DXを推進しなければならないという危機感は多くの企業が共有しています。しかし、実際にはDXの推進に課題を抱える企業も少なくありません。新しいツールを導入しても現場に定着しない、何から手をつけていいかわからない――こうした状況は多くの企業で見られます。
本記事では、プロセスマイニングとAIエージェントを組み合わせることで、DXをどのように段階的かつ計画的に進められるのか、その具体的なアプローチを解説します。
DXが停滞する企業に共通する「現状把握の欠如」
DX推進の名のもとにツールを導入しても、業務プロセスが旧来のまま残っていれば、本質的な変革にはつながりにくい場合があります。「新しいシステムを導入したが、結局以前と同じやり方で使っている」「RPAで一部は自動化したが、前後の業務が手作業のままで全体の効率は大きく変わらない」といったケースも見受けられます。
この停滞の背景には、自社の業務プロセスが実際にどのように流れているかを正確に把握できていないという課題があります。経営層は「業務は標準化されている」と考えていても、現場では部署ごとに異なる運用が定着していることがあります。プロセスマイニングは、業務システムのデータという「事実」に基づいて業務の全体像を可視化することで、このギャップを把握する手段の一つとして活用されています。
プロセスマイニングがDXのファーストステップになる理由
DX推進の成功事例では、現状を把握した上で改善を進めているケースが多く見られます。プロセスマイニングは既存のイベントログを分析することで業務プロセスの可視化を行えるため、新たな大規模システム導入を伴わずに着手できる場合があります。
データに基づいて改善の優先順位を整理し、経営層・情報システム部門・現場担当者の間で共通認識を形成しやすくなることも特徴です。このような共通認識は、DX推進の初期段階における重要な要素の一つといえます。可視化の効果については子ページ①で詳しく解説しています。
AIエージェントとプロセスマイニングを組み合わせた段階的DXの進め方
一度に全社変革を目指すのではなく、以下の「可視化→自動化→効果測定→次の改善」のサイクルを繰り返しながらDXを推進していきます。
- ステップ1：プロセスマイニングによる現状の可視化
イベントログを分析して業務の実態を明らかにし、ボトルネックや例外処理などの課題を特定します。 - ステップ2：AIエージェントによる自動化・改善の実施
特定された課題に対し、効果が期待できる業務から順にAIエージェントの活用を検討します。 - ステップ3：プロセスマイニングによる効果測定
導入前後のデータを比較し、改善状況を定量的に把握します。 - ステップ4：次の改善対象の特定
効果測定の結果をもとに、さらなる改善余地がある領域を特定し、次のサイクルへつなげます。
プロセスマップで業務フローの全体像と各ステップ間の遷移・所要時間を可視化サイクルを回すほど精度が上がる
このサイクルは回を重ねるごとに改善ポイントの把握精度が高まり、最初の成功事例が社内で共有されることで、他部署への展開につながる可能性があります。DXを「上からの指示」だけでなく「現場が必要性を感じる取り組み」として浸透させるためには、初期段階で具体的な成果や改善効果を示すことが重要です。
基幹システムのログをどう活用するか
多くの企業が「データは持っているが活用できていない」
「自社のシステムからデータを取り出せるのか」と不安に感じるかもしれませんが、SAPやOracle、Salesforce、kintoneなど多くの業務システムには操作履歴やイベントログが蓄積されています。これらのログは、取得状況やデータ内容に応じてプロセスマイニングに活用できる場合があります。
レガシーシステムからのデータ抽出
古い基幹システムから取得したデータについても、データの前処理（クレンジング）を行うことで分析に活用できるケースがあります。ログのフォーマットが独自であったり、タイムスタンプ形式が統一されていなかったりする場合でも、データ整備によって分析可能な状態へ整理できることがあります。
【ガバナンス視点】スモールスタートを支えるセキュアなデータ管理
現場のデータを活用する際には、セキュリティとプライバシーへの配慮が重要です。NADJAの提供する環境では、対象部署や対象業務を限定したスモールスタートにも対応できるよう、データの読み取り権限（Read-Only）の管理を行っています。また、必要に応じて従業員の個人名などをマスキング（匿名化）する仕組みを活用することで、コンプライアンスや社内ルールに配慮したデータ活用を支援しています。
中小企業でもスモールスタートできる実践アプローチ
最初から全社的な導入を目指すのではなく、課題感の強い業務を1つ選び、小規模に導入して効果を検証する流れが有効です。「まずは受発注業務だけ」「経費精算のフローだけ」といった形で対象を限定すれば、必要なデータ量や初期コストを抑えながら取り組みやすくなります。
KPIダッシュボードでケース数・平均所要時間・バリアント数を一目で把握対象業務の全体像を把握し、どの作業に時間がかかっているかを特定した上で、AIエージェントの活用ポイントを検討し、その効果をプロセスマイニングで計測する。この一連の流れを短期間で繰り返すことで、改善効果を確認しながらDXを進めることが可能になります。
まとめ
DX推進においては、「まず現状を正確に把握すること」が重要な出発点となります。プロセスマイニングとAIエージェントを組み合わせた段階的なサイクルは、大企業だけでなく中小企業にとってもDX推進の有効なアプローチの一つです。
NADJAでは、プロセスマイニングによる現状分析からAIエージェントの導入検討、効果測定までを一貫して支援しています。「何から始めるべきかわからない」という方は、お気軽にご相談ください。
※本記事は、プロセスマイニングとはの成果を最大化する業務分析手法の全体像の子ページ④です。
▶ 関連記事：プロセスマイニングで業務の「見えないムダ」を可視化し、AIエージェントの導入ポイントを特定する（子ページ①）
▶ 関連記事：AIエージェント導入前の業務分析｜プロセスマイニングで自動化すべきプロセスを正しく見極める（子ページ②）
▶ 関連記事：AIエージェント導入後の効果計測｜プロセスマイニングで改善インパクトを数値で証明する（子ページ③）