AIがその潜在能力を十分に発揮するためには、ビジネスの言語を理解し、業務の流れを把握し、プロセスインテリジェンスを必要とします。
プロセスインテリジェンスは、AIによる事業変革の加速を可能にします。
企業は、プロセスインテリジェンスとAIへの投資を行い、適切な戦略、人材、企業文化を構築しなければなりません。
プロセスは、価値を生み出す最大の手段であり、変化を実現する最も迅速な手段です。プロセスを最適化することで、組織は無駄を排除し、より多くの価値を創出し、顧客を喜ばせ、加速する変化のペースと現在の「ポリクライシス（複合危機）」の局面に、より適切に適応することができます。ポリクライシス（複合危機）。
人工知能（AI）は、プロセスの最適化において、また、人々、企業、そして地球のためにプロセスを機能させる上で、大きな役割を果たすことができます。ただし、それを成功裏かつ安全に実現するには、AIにプロセスインテリジェンスが必要です。
GenAIの普及により、人工知能の採用が急増
過去1年間で、AIは構想段階のアイデアから日常的なツールへと変わりました。生成AI（GenAI）と大規模言語モデル（LLM）は、事業運営や労働力の動向を変革する前例のない機会をもたらしています。あらゆる産業、世界各地、そしてあらゆる階層の企業や個人が、コンテンツの作成、情報の要約、顧客体験の向上、そして技術とより直感的に対話するためにGenAIツールを活用しています。
2023年のマッキンゼー・グローバル・サーベイ（AIに関する調査）では、回答者の3分の1が組織でGenAIを定期的に活用していると回答し、40%が、GenAIの進歩を受けて組織のAI投資を増やす予定だと回答したことが明らかになりました。また、マッキンゼー・アンド・カンパニーは、GenAIが世界経済に2.6兆ドルから4.4兆ドルの年間価値をもたらしうると 試算しています。
IBMビジネス価値研究所による調査では、CEOの69%が、GenAIは自社にとって幅広い価値があると考えていることが明らかになりました。50%はGenAIを製品やサービスに組み込んでおり、43%は戦略的意思決定の材料としてGenAIを活用しています。Celonisの調査では、1,200人以上の世界の企業リーダーのうち、89%が、自社がすでにAIを活用している、または積極的に導入を進めていると回答しました。
GenAIの普及は現実のものであり、減速の兆しもありませんが、依然として障壁は残っています。IBMの調査に回答したCEOの半数超（57%）がデータセキュリティを懸念しており、48%がデータの正確性やバイアスを懸念していました。Celonisの調査回答者のおよそ4分の3（72%）が、プロセス上の不備がAIのさらなる導入を妨げる可能性を懸念していると回答しました。
AIがその潜在能力を十分に発揮するためには、ビジネスの言語を理解し、業務の流れを把握し、さらにプロセスインテリジェンスを必要とします。
プロセスインテリジェンスは、AIによる事業変革の加速を可能にします
プロセスは事業の基盤です。支払われるすべての請求書、承認されるすべての発注書、そして届けられるすべての出荷品がプロセスによって成り立っています。プロセスマイニング技術は、業務が行われるシステム（ERP、CRM、SCMなど）からデータを取得し、エンド・ツー・エンドで、プロセスの生きた、動的なデジタルツインを作成します。事実に基づき、システムに依存しない手法です。そのデジタルツインと、長年培われてきたプロセス改善の知見を組み合わせて強化することで、プロセスインテリジェンスが生まれます。
プロセスインテリジェンスは、企業にとっての結合組織であり、ビジネスの運営方法を共通言語で示すものです。価値が潜んでいる箇所を明らかにし、チームがそれを獲得できるようにします。プロセスインテリジェンスは、自動化された実用的なインサイトの生成、重複するプロセスの迅速な特定と排除、そしてより良い顧客体験を可能にし、排出量の削減とより持続可能なサプライチェーンの実現を後押しします。持続可能なサプライチェーン。
ビジネスリーダーもこの動きに注目しています。CelonisとIBMコンサルティングが委託したHFS Researchによる2023年の調査によると、企業リーダーの88%が、今後12～18か月にわたりプロセスインテリジェンスへの投資を増やす予定であると回答しています。
プロセスインテリジェンスは、人々を自らのプロセスに、またチームを相互に結びつけるだけでなく、GenAIなどの新興技術を事業に結びつけます。CelonisのプロダクトインテリジェンスVPであるChris Monkman氏は、次のように記しています。プロセスインテリジェンスはLLMをより賢くするものであり、次のような効果をもたらすことができます。
・より厳格なコンプライアンス
請求書の支払い遅延など、SLA（サービス水準合意）が違反された場合、（企業ルールに関するLLMに基づく情報を活用した）プロセスインテリジェントAIは、問題を解決し、是正措置を提案することができます。
・プロセス上の障害の減少
プロセスインテリジェンスを組み込んだLLMを基盤とするAIソリューションは、プロセス障害の一般的な原因を把握し、その発生時期を予測し、さらにはその防止策についての助言を提供することもできます。
・反実仮想の活用
企業は、プロセスインテリジェンスとオブジェクト中心のプロセスマイニングを組み合わせることで、「共有サービスセンターの処理能力を増強した場合、自社のSLAはどのように改善されるか？」といった、反実仮想の状況のモデルを作成することができます。
世界経済フォーラムは、人工知能に対するガードレールをどのように構築しているか？
AI卓越性センターは、各分野のリーダーを結びつけ、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に与える影響を理解する支援を行っています。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、情報に基づいた対話を支援しています。
信頼できる場や協働イニシアチブを通じて、センターはパートナーが共通理解を築き、AIのイノベーションと活用に関する責任ある取り組みで協力できるよう支援しています。
上記の事例以外にも、先進的な企業がプロセスインテリジェントAIを活用して変革を推進し、価値を創出しています。
最近の業界イベントにおいて、ある大手多国籍小売企業は、調達から支払いまでのプロセスにおける価格の不一致をより的確に特定するために、プロセスインテリジェンスとGenAIをどのように活用しているかを紹介しました。マスターデータ、発注書（PO）、請求書の間で行う三者照合の代わりに、新たなソリューションにより、数千件の契約書から非構造化データを抽出した四者照合が可能になりました。これを手作業で行うことは、膨大な時間を要するため現実的ではなく、大規模な実施も困難です。さらに、GenAIにより、同社の従業員はデータをより容易に扱い、支払条件や価格が整合していない請求書を見つけ出すことができるようになりました。
AIの潜在能力を最大限に引き出すための組織の「再配線」
あらゆる場所のビジネスリーダーは、より賢く、より持続可能な方法で組織を変革する取り組みを進めています。成功するためには、プロセスインテリジェンスやAIといった適切な技術に投資するだけでなく、適切な戦略、人材、企業文化を構築することが極めて重要です。
企業は、AI導入に明確な目標を設定し、それがビジネス目標と整合していることを確認する必要があります。取り組みを始めたばかりの企業は、上記のような具体的な機会を探すべきです。AI専門家を採用するか、既存の従業員のスキルアップを図り、信頼できるAIベンダーやプロセスの専門家と協力し、組織全体でデータ主導型の文化を育むべきです。また、倫理的なAIの実践を優先するとともに、他のすべての変革の取り組みと同様に、設定された指標に照らしてAIの性能を定期的に評価し、ビジネスニーズを満たしているかを確認し、必要に応じて調整すべきです。
世界の変化のペースは加速しており、組織はAIのような技術を活用して適応しつつあります。プロセスは組織の生命線であるため、その適応には、プロセスインテリジェンスによって可能となる「プロセス優先」のアプローチが求められます。
