人とAIが共存する時代への準備
整理・課題の抽出・改善を“自走”できる状態へ
人とAIで、業務構造化基盤を構築する
私たちは、システム開発や業務改善支援に携わる中で、多くの企業に「改善が進まない本当の理由」があるのではないかと感じ続けてきました。その原因は、業務が構造として共有されていないこと。現場と経営の前提が揃っていなければ、改善は再現されません――。
それが、ProcessPath誕生の原点です。業務構造化基盤づくりに本気で挑む企業と、ともに進みます。
とは
「業務概要からプロセス・手順・業務名称・部署・担当者等を抽出し、業務構造データに変換する業務構造化エンジン。業務を「作業」ではなく「構造」として定義し、現場と経営の判断を揃える基盤を構築します。特許第7509465号
けれど、何がボトルネックなのか言語化できない。
しかし、整理は「作業」止まり。改善への「構造」に変化せず。やがて、取り組みはストップ。
しかし、本質は変わらない。業務改善の「構造」は揃っていない。
それが、競争力低下の本質です…
対応が遅れるほど、非効率コストは増え、時代の変化に取り残されてしまいます。
・業務の全体像を説明できる
・課題の優先順位を決められる
・現場と経営の前提が揃う
・改善着手までのスピードアップ
・改善が単発で終わらなくなる
・属人化が減る
・判断が再現可能になる
・DX投資の成功確率が上がる
・業務構造をデータとして蓄積
・改善ノウハウが資産になる
・AI活用の基盤が整う
・外部依存から脱却できる
業務概要を入力すると、プロセス・手順・担当・関係性をAIが抽出し、構造データとして自動生成します。生成されたプロセスは自由に編集可能。順序の変更や追加・削除も簡単に行えます。短時間で業務の全体像を“構造として”整理できます。
AIエンジン：Azure OpenAI（GPTシリーズ）
「〇〇の手順」などの一言を入力だけでも、AIが業務プロセスや手順の流れを1から自動生成します。担当外の業務を仮で整理する際や、最初の叩き台としても活用できます。
整理された業務構造データをもとに、AIが改善余地・重複・属人化リスクなどを抽出します。「なんとなくの問題提起」ではなく、構造に基づく課題設定が可能になります。
Case.1
推進担当者
各部署の業務を整理し、より効率的で再現可能な手順を確立したい。
部署ごとに手順が異なる
暗黙知が多く標準化できない
整理に時間がかかり改善が止まる
ProcessPathで各部署の業務をプロセスと手順に構造化。属人化から脱却し、再現可能な業務プロセスへの変化。
Case.2
業務設計担当
システム導入や業務改革に伴い、新しい業務フローを設計する必要がある。
既存手順が曖昧
属人化している
現行フローを正確に説明できない
ProcessPathで現行業務を構造化。プロセス・手順・担当の関係性を整理した上で、標準フローの設計へ展開できる。
Case.3
DX推進を行う責任者
チームや部下の業務を把握し、適切に指示・指導したい。
全体像やDX推進の進捗状況が把握できていない。自分のタイミングで進捗を把握したい。
課題の進捗をリアルタイムで管理することで、DX推進が効率化し、経営者も迅速に現状把握が可能になります。
ProcessPathは、生成AIを活用して企業の業務プロセスを業務構造データへ変換する基盤サービスです。
業務概要を入力すると、業務名称・担当部署・担当者・手順・関係性を抽出し、業務一覧・業務フロー・手順書として再利用可能なデータを生成します。
これにより、業務構造データを企業資産として蓄積できます。
特許第7509465号を取得しています。
業務が定義されていないことによる
・属人化
・再現性の欠如
・改善停止
・DXが進まない
といった問題を解決します。
改善が続かない原因は「努力不足」ではなく、「業務構造が共有されていないこと」にあります
規模を問わず、以下のような企業に適しています。
・属人化を解消したい
・DXを進めたいが、現状の整理から始めたい
・経営と現場の判断基準を揃えたい
・RPAやAI導入の前提を整えたい
1業務から開始できます。
業務を構造化すると、次の成果物が得られます。
・業務一覧
・業務フロー図
・手順書
・課題候補リスト
・RPA設計図
・AIエージェント参照用データ（RAG用知識ベース）
業務が「業務構造データ」として蓄積されるため、改善・教育・自動化へ横展開できます。
業務を4段階（L1〜L4）で定義・分類し、再利用可能な業務構造データとして整理することです。
・L1：事業（Business Domain）
・L2：価値の流れ（Value Chain）
・L3：業務プロセス
・L4：手順
この階層で整理することで、業務が属人的な説明ではなく、企業資産として共有できる構造情報に変わります。
可能です。
構造化された業務データをもとに、生成AIが以下を抽出します。
・重複作業
・確認工程の多さ
・属人依存箇所
・非効率な手順
業務の流れや前後の関係性を前提に課題を抽出するため、表面的な改善提案では終わりません。
ProcessPathはMicrosoft Azure上（日本国内リージョン）で稼働しています。
Azure OpenAIを利用しており、入力データは学習に使用されません（データ非学習）。
企業向けクラウド環境で運用しています。
1業務から開始し、段階的に拡張する設計です。
※詳細な料金はプランにより異なるため、個別にご案内します。
※ライセンスは、45,000円～（初期費用が別途必要）。
業務構造化の伴走支援＋ライセンス利用 がお勧めです。
伴走支援は下記を含みます。
・初期設計支援
・L1〜L4業務構造設計
・業務構造データに基づく課題抽出支援
・伴走支援期間中のライセンス料