Natsuki Dounoshita | 株式会社NADJA

なぜ自社開発のプロセスマイニングツールを使うのか｜ツール選定と内製化の考え方

プロセスマイニングの導入を検討する際、必ず直面するのが「どのツールを使うか」という問題です。大手商用ツール、オープンソース、自社開発――それぞれに特徴と限界があります。本記事では、ツール選定の考え方を整理したうえで、NADJAがなぜ自社開発を選び、AIエージェント導入支援との一体運用をどう実

AIエージェントは業務効率化の強力な手段ですが、導入すれば終わりというわけではありません。とくに経理・財務・人事など内部統制の対象となる領域では、「AIが正しく動いているか」「規定通りの手順で処理されているか」を継続的に確認できる体制が不可欠です。2025年6月に公布された日本初の包括的AI

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DXが順調に進んでいる企業は一部に限られます。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――こうした停滞は広く見られる現象です。本記事では、プロセスマイニングとAIエージェント

「AIエージェントを導入しました」――それだけで社内の評価が得られる時代は、すでに終わりつつあります。経営層が知りたいのは「導入した結果、何がどれだけ良くなったのか」であり、情シス部門やDX推進室に求められるのは、改善効果を数値で証明する力です。しかし実際には、「効果は出ている気がするが、数

「AIエージェントを導入すれば、業務は自動的に効率化される」――そう考えて導入に踏み切ったものの、期待したほどの成果が出ない。問題の多くは、AIエージェントの性能ではなく、「どの業務に導入するか」の見極めが不十分だったことに起因しています。本記事では、プロセスマイニングを使って「自動化すべき

「うちの業務は特に問題なく回っている」「どこを改善すればいいかは、現場が一番わかっている」――こうした声は、業務改善やAIエージェント導入の検討を始めた企業でよく聞かれます。しかし、実際にシステムのデータを分析してみると、現場の誰も気づいていなかったムダが次々と見つかるケースが少なくありませ

「AIエージェントを導入したのに、思ったほど成果が出ない」「そもそも、どの業務から手をつければいいのかわからない」――こうした声は、DXや業務自動化を推進する情報システム部門や管理部門の方から、非常によく聞かれます。その原因の多くは、「自社の業務が実際にどう動いているか」を正確に把握しないま