プロセスマイニングで購買支払プロセスを最適化：効率と精度を向上

人間として、私たちは互いに協力することが本性です。競争することもできますが、心理学者によると、二者択一の場面では協力を選ぶといいます。

職場での協力は非常に重要です。協力なしで働くと、生産性、顧客満足度、収益など、より広範なビジネス成果に悪影響を及ぼす可能性があります。

理論的には、協力は簡単なはずです。特に人間の本性にあるなら。しかし、ほとんどの人間は、職場や日常生活で協力するには、一定の献身が必要だと知っています。

各部門と個人には、非常に異なる目標、ペインポイント、ゴールがあります。悪意はなくても、誰もが自分の領域内で考えがちです。協力が不十分だと、人や部門が独自の改善イニシアチブを実施することになります。分散型のイニシアチブは、他部門に後々悪影響を及ぼすことがあります。

これが最も顕著に表れるのが、購買支払プロセス（P2P）です。

購買支払または調達支払プロセス（P2P）は、多くの部門に関わる財務プロセスです。企業がサプライヤーから商品やサービスを請求する瞬間から、その商品やサービスの代金を支払うまでのすべての活動が含まれます。

P2Pプロセスの効率は、顧客満足度とコストに影響し、企業がより広範なビジネス目標を達成する能力に影響を与えます。

本記事では、企業システム（SAP、Oracleなど）で利用可能なデータとプロセスマイニングを活用してP2Pプロセスを最適化するメリットを説明します。具体的には、UiPath Process Miningが、既存データを包括的なプロセスグラフに展開し、透明性のあるインサイトを提供することで、P2Pプロセスの改善にどう役立つかを紹介します。

P2Pプロセスをより深く理解することで、最適化と自動化を通じた統一的なプロセス改善策を決定でき、効率向上、コスト削減、競争力維持につながります。

購買支払プロセスとは

P2Pプロセスには、企業が行うすべての購買が含まれます。オフィス用品、半完成品（自動車メーカーの自動車エンジンなど）、高価値設備（生産用機械、医療機器など）が対象です。P2Pプロセスの中核タスクには、これらの商品の発注、受領、支払いが含まれます。

P2Pプロセスの主要ステークホルダーは、調達部門または財務部門です。場合によっては資材計画と倉庫管理も関わります。また、営業、カスタマーサポートなどの間接的な影響もあります。

P2Pプロセスの広範で重要な性質は、企業がそれを最適化する大きなインセンティブがあることを意味します。非効率で錆びついたP2Pプロセスは、以下の分野で大きな価値損失をもたらす可能性があります：

• 顧客満足度

• サプライヤー関係

• 従業員の仕事への満足度

• 部門間の協力

• 生産性と収益性

これらはビジネスにとって最も重要な目標の一部です。

UiPath Process Miningで、これらのポイントを改善し、より高いビジネスパフォーマンスに到達できます。

プロセスマイニング初心者はこちらから：プロセスマイニングの価値：あなたのビジネスにとっての意味

プロセスマイニングテクノロジーは強力なインサイトを提供します。機械学習（ML）、人工知能（AI）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）のようなテクノロジーへの入り口です。これらのテクノロジーを組み合わせることで、自動化の力を活用できます。

企業はデータに基づいてRPAで戦略的にプロセスを改善し、結果を追跡して新たな改善アイデアを生み出します。自動化された企業は、プロセス認識と運用効率で市場をリードします。自動化サイクルの一環として、プロセスマイニングはRPAの開始時とさらなる発展の両方で重要な役割を果たします。プロセスマイニングにより、自動化からより多くの価値を得られます。

プロセスマイニングでは、科学に基づいて自動化アイデアを発見・ランキングできます。また、以下のことも可能になります：

• 会社のプロセスの包括的なビューを獲得する

• 自動化に最適なワークフローを発見する

• プロセス目標を戦略目標と整合させる

• プロセスを継続的に監視・改善する

P2Pプロセスを隅々まで知る

購買支払プロセスグラフを見てみましょう。

上記の画像は、マイニングされたP2Pプロセス（生データがプロセスグラフに変換されたもの）を示しています。典型的な購買支払プロセスの5つのコアアクティビティが含まれています：

• 購買依頼

• 発注

• 製品受領

• 請求書受領

• 請求書完了

上記画像は理想的なP2Pプロセスを示しています。

UiPath Process Mining（UiPath Platformで利用可能）を使えば、プロセスをより深く見ることができ、理想的なシナリオからどれだけ離れているかを発見できます。SAPなどのエンタープライズソフトウェアからのイベントログデータを使用して、プロセスマイニングはデータを直感的な分析のためのクリーンなプロセスグラフに変換します。

プロセスグラフを深く掘り下げれば掘り下げるほど、自分が望むプロセスとはどれだけ違うかがわかります。その結果、上記画像のシンプルなプロセスは、実は混沌としていることが判明します：

直感的なプロセス可視化は、プロセスについて知りたいすべてを伝え、チーム全体の「唯一の真実のソース」として機能します。プロセスグラフはプロセスのあいまいさを排除し、アクティビティ、タイミング、コスト、協力、人間とソフトウェアロボットのパフォーマンスなどの統合的な概要をすべての人に提供します。

以前ならP2Pプロセスがどう動いているかを理解するのに時間を費やす必要がありましたが、UiPath Process Miningなら、ERPやCRMシステムの実際のデータを使って瞬時にこれを実現します。

では、これらのデータドリブンなインサイトで何ができるでしょうか？

自動化に最適な購買支払プロセスの部分を特定する

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、プロセスの効率とパフォーマンスを向上させる最も生産的な方法の1つです。DeloitteのグローバルCPO調査によると、調達におけるRPAと高度な分析の需要は高まっています。RPAは経理支払チームの生産性向上に新しいものではありませんが、プロセスマイニングと組み合わせることでさらに発展できます。

プロセスマイニングのインサイトがあれば、あなたのP2Pプロセスが自動化の準備ができているかどうかを判断できます。自動化対応プロセスとは、さらなる生産性を目指す標準化されたプロセスです。UiPath Process Miningは、以下のような自動化準備基準を指摘できます：

• 大量の反復的でルールベースのタスク

• タスクにかかる時間とコストの比較

• 期限の遅れ

• エラーによるプロセスループと再実行の必要性など

設計や実行が不適切なプロセスは、自動化の準備ができていません。そのようなプロセスは、適切な文書化や標準化が欠けており、人が追従するのが困難です。プロセスマイニングで自動化戦略を導くことで、勘ではなくデータに頼れます。

自分のプロセスが自動化の準備ができているかどうかを評価するには、この記事をお読みください。

UiPath Process Miningは、複雑なP2Pプロセスの詳細を検討し、最も投資収益率（ROI）の高いアクティビティを自動化するのに役立ちます。

例を考えてみましょう：あるプロセスをマイニングしたとします。プロセスグラフに基づくと、あるプロセスアクティビティで従業員が時間通りに仕事を完了していないことがわかります。さらに掘り下げると、データ入力のミスにより従業員が頻繁にタスクをやり直しており、納期遅延の原因になっています。このタスクを自動化すれば、届けられる仕事の品質が向上し、従業員の時間が解放されます。チームは、サプライヤー関係の改善によるオンタイムデリバリーの確保など、P2Pプロセス内の他のアクティビティに集中できるようになります。

UiPathソフトウェアロボットが処理できる、P2Pプロセスをスムーズにするその他のタスク例：

• メールボックスをスキャンして注文をSAPに入力する

• 発注書と請求書を照合する

• 購買依頼承認後の発注書生成など

プロセスマイニングでは、改善機会を予見できるだけでなく、RPAプロジェクトからのROIを推定することもできます。これにより、P2Pプロセス最適化の価値を、ビジネスパフォーマンス全体との関係で把握できます。

RPA目標をより広範な戦略目標と整合させる

前述の戦略目標を思い出してください。あらゆる企業の主要な戦略目標は、顧客満足度、サプライヤー関係、従業員の幸福、収益性、生産性を中心に構築されています。

UiPath Process Miningは、戦略目標を特定のKPIとタグにリンクさせるのに役立ちます。P2Pプロセスでサプライヤー関係を改善したい場合、商品のタイムリーな納品と請求書のオンタイム支払いのKPIを設定できます。

このように、プロセスを最適化して、より広範なビジネス目標に巧みに貢献できます。優先順位が変われば、UiPath Process MiningのダッシュボードでKPIとタグを調整できます。これは、長期的なビジネス目標と個々のプロセス成果を整合させるもう1つの重要な要素です。

P2Pの継続的な監視と改善

しかし、プロセスマイニングはそこで終わりません。一度P2Pプロセスを自動化したら、RPAが期待通りに進んでいるかを確認し続ける必要があります。UiPath Process Miningは、プロセスデータのリアルタイムアップデートを提供することで、自動化結果を追跡し続けられます。プロセスを追跡することで、「自動化前と後」のRPA比較が可能です。自動化がどのように実行され、どこが軌道から外れているかを確認できます。

前述のDeloitteによるCPO調査によると、今日の調達における主要課題はデータガバナンスです。収集データの品質保証、データアクセスの管理、そのデータからの価値創出です。

データプライバシーを維持しながらプロセス分析を民主化するために、UiPath Process Miningはガバナンスされたセルフサービス（GSS）アプローチを提供します。GSSデータ管理により、すべてのビジネスユーザーが単一の真実のソースで作業し、プロセスがすべてのステークホルダーにとって明確になります。

その結果、GSSはプロセスを透明化します。なぜなら、企業システムの実際のデータに基づいているからです。事実は議論しにくいものです。透明なプロセスは、前述のより広範なビジネス目標達成の鍵です。

P2Pの継続的な監視と改善

プロセスマイニングは、スムーズなP2Pプロセスに不可欠な社内外の協力の基盤を提供します。UiPath Process Miningを導入すれば、部門間のサイロ化された運営を排除できます。ステークホルダーがプロセスについて同じ理解を持てば、プロセス改善イニシアチブに全体論的なアプローチを取れます。これは社内外のプロセスステークホルダーの両方に有効です。

プロセスマイニングにより、経営幹部は非効率を特定し、プロセス最適化をビジネス戦略と整合させられます。プロセスのステップを実行する従業員も、自分の仕事とそれが組織に与える影響についてインサイトを得られます。

プロセスグラフを使って、サプライヤーや投資家とコミュニケーションすることもできます。プロセスマイニングのインサイトで、議論を切り抜け、改善に向けた建設的な会話を構築できます。

UiPath Process Miningが、Everest Groupの最新PEAK Matrixレポートでプロセスマイニング市場の発展をどうリードしているかをご覧ください。