workflowのイベントと接続システムのデータを自動で活用し、実際のバリアントを再構築、遅延やリスクを発見、実行コストを算出し、承認済みのBPMNモデルと現実を比較します。
従業員はステップを飛ばし、案件を差し戻し、回避策を使い、モデルが想定するよりも長く承認を待ちます。データがなければ、経営層に見えるのは公式のプロセスだけで、会社が実際に動かしているプロセスは見えません。
最低限、case ID、イベント名、イベントのタイムスタンプが必要です。
アルゴリズムがイベントを案件単位につなぎ、実際の経路のマップを作成します。
実際の実行をBPMNモデルと、あるいは部門、期間、バリアント間で比較します。
遅延、手戻り、まれな異常、待ち行列を生むステップを調査します。
得られた知見を新しいプロセスモデルと変更計画に落とし込みます。
BP1.aiは、発見したプロセスをBPMNモデル、ドキュメント、AIによる提言につなぎます。ボトルネック、リスク、コストの漏れは実行可能な改善インサイトになり、承認された変更は新しいプロセスバージョンを生み、そのままworkflow executionへ戻ります。
デモ用のカウンターの代わりに、実際の結果はプロセス名、データの量と期間、見つかった逸脱、そして変更後の測定可能な効果を、データソースと「変更前/変更後」のビューとともに示します。
はい。草案、旧プロセス文書、既存のフローチャート、インタビューの文字起こし、テキスト、音声、PDF、Excel、画像から開始できます。BP1.aiは利用可能な知識をレビュー可能な現行プロセスに変換するため、ゼロから作成する必要はありません。
法人向けパイロットでは、REST API、webhooks、CRM・ERPコネクタ、ファイルのインポート・エクスポートを利用できます。最終的な連携範囲は、対象プロセス、関係システム、セキュリティ要件によって決まります。
パイロットはdiscoveryと重要な1つのプロセスから始まります。期待するビジネス成果を共同で定義し、プロセスを実行可能な状態にします。必須成果物は、合意した運用環境に合わせて設定された、人のタスクとAIエージェントを含む稼働中のワークフローです。
期間はdiscovery後に合意します。プロセスの複雑さ、利用可能な資料、連携範囲、セキュリティ要件、検証や承認に関わる担当者によって異なります。これらを確認する前に固定期間を提示することはありません。