今日の世界では、企業は毎日何千ものドキュメントを扱っています。請求書、フォーム、メール、契約書などです。
一方で、企業内部では承認、顧客オンボーディング、請求など、さまざまなプロセスが同時に進行しています。
しかし多くの場合、ドキュメントデータと実際のプロセスの流れは一致していません。
この2つは分離されたままであり、重要なデータがドキュメントの中に隠れています。
プロセスはドキュメントの内容を理解しないまま進行し、その結果、ドキュメントデータとプロセス知識の間に大きなギャップが生まれます。
このブログでは、**インテリジェントなドキュメント処理（IDP）とプロセスマイニング（Process Mining）**が、これら2つの側面をどのように結びつけ、ビジネス運営に完全な透明性をもたらすかを見ていきます。
なぜギャップが生まれるのか
たとえば請求書や申請書の処理を考えてみましょう。
ある担当者がそれを受け取り、内容を確認し、システムに入力して承認フローに回します。
ほとんどが手作業で行われ、時間がかかり、エラーも発生しやすいです。
プロセスそのものも同様です。
紙の上では「ステップ1 → ステップ2 → ステップ3」と簡単ですが、現実には手順が省略されたり、遅れたり、重複したりします。
あるケースはすぐに進み、別のケースは何日も滞留します。
これは、ドキュメントデータはPDFやスキャンなど別の場所にあり、プロセスデータはERPやワークフローシステムなど別の場所にあるためです。
両者が連携していないため、企業は全体像を把握できないのです。
この問題を解決するには2つの要素が必要です：
- ドキュメントデータを「読める」形にすること。
- プロセスが実際にどのように動いているかを把握すること。
この2つを実現するのが、IDPとプロセスマイニングです。
インテリジェントなドキュメント処理（IDP）とは？
インテリジェントなドキュメント処理 (Intelligent Document Processing) とは、人工知能（AI）を活用し、人間と同じようにドキュメントを読み取り、理解する技術です。
ただし、人間よりも速く、正確に行います。
簡単なステップで見ると：
- システムがドキュメント（PDF、画像、メールなど）を受け取る。
- ドキュメントの種類（請求書、フォーム、契約書など）を特定する。
- AIとOCR技術でデータを読み取る。
- 請求書番号、金額、顧客名などの有用な情報を抽出する。
- エラーを確認・修正する。
- クリーンなデータを自動的に業務システムへ送信する。
IDPは読み込むドキュメントが増えるほど賢くなり、レイアウトやパターンを学習します。
IDPの主な利点：
- 手動入力の手間を削減し、大幅に時間を節約
- 人的ミスを減らす
- ドキュメント内の隠れた情報を業務で活用可能に
- コンプライアンスとトレーサビリティを向上
要するに、IDPは未整理のドキュメントを、企業全体で使える構造化データに変換します。
プロセスマイニング（Process Mining）とは？
プロセスマイニング (Process Mining) は、あなたのビジネスプロセスが「実際にどう動いているか」をデータから分析する技術です。
たとえば、請求書発行や承認などの業務を行うたびに、システムには小さな「ログ」が記録されます。
プロセスマイニングはそのログをすべて集め、実際のプロセスの流れを再構築します。
分かること：
- 実際の業務ルート
- 作業が遅延・重複している箇所
- ボトルネックの特定
- ステップを飛ばしている、または時間がかかっている箇所
これにより、「問題がどこにあるか」を推測する必要がなく、データを見れば一目でわかるようになります。
プロセスマイニングの利点：
- 実際の業務の可視化
- 遅れや問題箇所を簡単に特定し修正
- プロセスをより迅速・効率的に改善
- 無駄な作業の削減
要するに、プロセスマイニングは企業内部を“見える化”し、リアルな業務状況を明らかにするのです。
IDPとプロセスマイニングの連携
IDPとプロセスマイニングを組み合わせると、非常に強力です。
- IDPはドキュメントからデータを自動的に抽出し、
- そのクリーンなデータを業務システムに取り込み、
- プロセスマイニングがそのデータを分析して、実際のワークフローを可視化します。
この組み合わせにより、ドキュメントデータからプロセスフローまでのエンドツーエンドの可視化が実現します。
たとえば：
- 請求書がいつ受け取られ、いつ承認され、どこで遅れたかを確認できる。
- 遅延の原因が情報不足かどうかを把握できる。
- 人の介入がどの程度必要だったかを測定できる。
これにより、ドキュメントから最終承認までの全サイクルを一目で把握できます。
シンプルな実例
ある企業が月に5,000件の請求書を受け取るとします。
メール、スキャン、手書きなど形式はさまざま。
IDPがない場合、担当者が1枚ずつ内容を読み取り、手入力し、確認します。
膨大な時間がかかり、ミスも発生します。
IDPを導入すると、請求書はスキャンされ、情報が自動抽出され、会計システムに登録されます。
さらにプロセスマイニングで、請求書が受信から支払い完了までにかかる時間を分析します。
多くは4日以内に支払われるが、一部は10日以上かかることが判明。
原因は、不完全な請求書や手動修正の必要があるケースでした。
そこで企業はIDPの設定を見直し、欠落情報を早期に補うように改善。
結果、支払い遅延が激減し、業務全体がスムーズに。
これが、インテリジェントなドキュメント処理（IDP）とプロセスマイニングの連携の力です。
なぜこの仕組みがインド企業に重要なのか
多くのインド企業は依然として紙やメール、手動確認に依存しています。
これらは時間を奪い、混乱を招き、コストを増やします。
IDPとプロセスマイニングを導入することで、単に新しいツールを使うだけでなく、よりスマートで迅速、効率的な働き方が可能になります。
小規模企業でも、以下のように始められます：
- IDPでドキュメントの主要情報を抽出・整理。
- プロセスマイニングで業務の流れを可視化。
この小さな変化が、時間の節約・ミスの削減・意思決定の向上に直結します。
大規模なDXをしなくても、賢い一歩が大きな成果を生むのです。
スタートのための簡単なステップ
- ドキュメントを多く扱う1つのプロセスを選ぶ（例：請求書処理、社員オンボーディングなど）。
- IDPを導入してデータを自動抽出・整理する。
- システムにイベントログ（受信日時・完了日時など）が残るよう設定。
- プロセスマイニングツールで実際のプロセスフローを可視化。
- 両者のデータを統合して、弱点を特定・修正し、成果を測定。
- 成功を確認したら、他のプロセスにも展開。
このサイクルを繰り返すことで、企業は継続的に学習・改善・最適化できます。
よくある失敗と回避策
- ドキュメントの品質が悪い：スキャンや画像が不鮮明だとIDPが正しく読み取れません。
- ログが欠落している：プロセスマイニングはデータログなしでは分析できません。
- 同時に多くを試す：小さく始めて、テストしながら拡張しましょう。
- 人を無視する：チームに変化を説明し、利点を共有することが大切です。
これらを避けることで、両技術を最大限に活用できます。
実際に得られるメリット
IDPとプロセスマイニングを統合することで、企業は次のような成果を得られます：
- より速く、より多くのドキュメントを効率的に処理
- 手入力やミスの排除
- プロセス全体の可視化
- データに基づいた正確な意思決定
- 時間とコストの節約、顧客満足度の向上
- 将来の自動化に向けたデジタル基盤の確立
結論
現在、多くの企業は「情報に満ちたドキュメント」と「活動に満ちたプロセス」を持っています。
しかし、この2つがつながっていなければ、本来の価値は眠ったままです。
**インテリジェントなドキュメント処理（IDP）とプロセスマイニング（Process Mining）**を統合すれば、
両者が連携し、企業の「最初のドキュメントから最終的な意思決定まで」の全ストーリーを把握できます。
すべてを一度に変える必要はありません。
まず1つのプロセスから始めましょう。
IDPでデータを解放し、プロセスマイニングで洞察を得る。
この小さな一歩が、企業をよりスマートでつながった存在に変えるのです。
ドキュメントデータとプロセスインサイトの間のギャップは永遠ではありません。
その橋を築くのが、IDPとプロセスマイニングなのです。
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