AIが変える業務プロセス改革の本質
Eric Thayer/Getty Images
サマリー：企業は高コストな断続的変革に苦しんできたが、いまや取引コストの削減を可能にする新たな枠組み、すなわち可視化・デジタルツイン・自律型AIにより、改革は企業の持続的な中核能力へ転換できる。多くの企業がAI主導のプロセス再設計に着手し、先進企業は進化的なプロセス運営へ移行している。

業務プロセスを企業の真の強みに変える

　数十年にわたり、企業は苦痛を伴う断続的変革のサイクルに囚われてきた。大規模なリエンジニアリングプロジェクトを立ち上げ、新たなITシステムに投資してきたが、組織の基本的な代謝は依然として鈍い。人員調整、情報管理、複雑な業務間の整合などに関わる膨大な取引コストによって、絶え間ない大がかりな変革には法外なコストと高いリスクが伴った。

　筆者らによる未発表の分析によれば、労働時間の4割以上は、業務プロセスにおけるそのような取引に関連した作業に費やされている。いま、台頭しつつあるリインベンション（業務改革、業務再構築）のための新たな枠組みは、これらのコストを一挙に削減するものである。それは以下の3つの要素を組み合わせることによって可能となる。（1）プロセスの徹底的な可視化（2）デジタルツイン内での低リスク実験（3）自律型AIエージェント主導型の実行。これらが一体となって、プロセス改革は、混乱を招くプロジェクトから、継続的な中核能力へと変えるのである。

　その未来はまさに展開しつつある。アクセンチュアが2025年にCレベルの経営幹部3000人以上を対象に実施した調査では、約9割（87％）が「エージェント型AIがプロセス変革の新時代を導いている」ことに共感を示した。これらのリーダーのうち2割（20％）はすでに自社で「AIを中核に据えたプロセスを再設計している最中」と回答したが、同じく全体の約3割（29％）は漸進的なアプローチを取っており、AIを使って既存のプロセスの段階的改善を図っていた。一方、業界をリードする企業は、絶え間ない業務再構築を実践可能にし、真に進化的なプロセス設計のロードマップを提供する、新たな運営モデルの基盤を構築していた。

徹底的な可視化

　経営陣のプロセスに対するメンタルモデルは、現実を過度に単純化しているものが多い。たとえば、医療費の買掛金処理一つとっても、管理者に把握しえない、数百万ものタッチポイントを伴う場合がある。欠陥のあるモデルに基づく改善策は、必然的に間違った問題を解決することになる。それが従来の変革プログラムの失敗率が高かったゆえんである。だからこそ、プロセス再構築に不可欠な第一歩は、業務を動的で計算可能なモデル、つまりいま業務が実際にどのように行われているかを、リアルタイムの設計図に体系化することである。このレベルのプロセス可視化を達成することが、その後のすべての変革の重要な触媒となり、デジタルツイン構築の基礎を築くのである。

　鉱業大手ボリデン（Boliden）がスウェーデンのアイティック鉱山で、銅粉砕工程の制御最適化に取り組んだ事例を考えてみよう。粉砕は、鉱床から貴金属を抽出するうえで重要な工程であり、同プラントでは依然として大きなボトルネックとなっていた。工程の処理量と安定性がわずかに改善するだけでも、大きな経済的利益につながる。

　同社は多国籍企業ABBとの協業により、極めて精度の高い現状のモデル、つまり実質的な仮想プラントを作成した。ベース制御層のリアルなレプリカとなるよう、カスタムロジックを含む、プラントの実際の分散制御システム（DCS）を直接複製することによって体系化した。

　次に、この制御システムモデルを、物理製錬所のプロセス動特性を再現したプロセスシミュレーションに接続した。解析された「デジタルフットプリント」とは、ベース制御層とプロセスシミュレーション間でデータを共有するリアルタイム通信プロトコルのことであり、物理プラントのデータフローを忠実に反映したものである。このようにプロセスの徹底した可視性を備えた計算可能なモデルは、現状を維持したまま、新たな制御戦略を検証できる稼働を妨げない非破壊的なデジタルツイン環境を提供する。

　新モデルの構築という作業そのものを通して、同社は旧モデルがもはや現行プロセスを正確に再現できないことを認識した。ABBとボリデンの幹部が指摘するように、「現行プロセスを表すシミュレーションを持つことは極めて重要だ。（中略）この種の情報を見つけ実装することは、制御開発のための仮想環境を構築するうえでカギとなる」

デジタルツイン内での絶え間ない実験

　たゆまぬ改善には、たゆまぬ実験が必要だ。たとえば1990年代末のドットコム時代、単純なA/Bテストの登場は意思決定のあり方を変え、経営陣の「勘」は「エビデンス」に取って代わられた。各社はどのデザインが優れているかを推測する代わりに、複数のウェブサイトのデザイン案を無作為抽出したユーザーグループに提示し、クリック数や購入数などの指標で判断した。2012年、あるエンジニアがネット広告の見出しで、2行のテキストをつなぎ合わせて長くするという単純なアイデアを思いついた。経営陣はその提案を却下したが、A/Bテストで収益が12％増加することが証明されると採用した。

　デジタルツイン内での実験は、その考え方を企業の中核的な業務領域にまで適用する。AIエージェントが調整を担うことを前提に、リスクのないシミュレーション環境で、白紙の状態からまったく新しいプロセスのシミュレーションと検証（バリデーション）を行うことができる。この能力が、断続的で高リスクだったプロセス変革を、低リスクで絶え間ない再構築のサイクルに変えるのである。