①生成AIによるアナログ・プロセスマイニング

本屋に行くと「ChatGPT効率化」「コードを自動的に作成」など、「便利さ」を主張する本が並んでいます。これは目的ではなくて、手段ですよね？便利になると、利益は上がるんですか？基本的に便利さは利益を生み出しません。もっと計画的に便利にしないと。

＜結論＞

まだ実践できていないのでフワッとしているのですが…
これが生成AIによるプロセスマイニングなのではないのか？
ターゲット：部門管理者（現場担当者では無いかな…？）
「熟練者から経験則を引き出す（一番難しい）」
　※ここで言う経験則とはスキルそのものよりも、
　　プロセス（つまり順番など）　なんでしょう…
　　やってみないとわからない。
「引き出した、意味不明に見える多量の情報を瞬時に整理する」
「整理した情報を元に、その部署のプロセス図を瞬時に作る」
「プロセス図を元に、ボトルネックを確定して有効な施策を瞬時に考える」
（ここで初めてRPAが御登場するわけで…）
「RPA導入後に管理者がどの様な組織体制にするべきか、決定を補助する」
「その組織体制でどうやれば利益を出せるのか、戦略策定を補助する」
※作業が目に見える物理的な作業改善には「IE」という技術があります。
　事務作業は内容が見えないので、適用が難しい。。。（不可能ではない）

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狭義でのプロセスマイニングの説明例はこれですかね。私は、日本の会社の90％ではこれは使えないと思ってます。そんなに進歩した業務形態をとっていないので。

＜前座＞

過去の実例を上げましょう…　”BOX　コンテナ物語”というコンテナ船が生まれた経緯を描いた本があります。コンテナ船登場前の物流費は港で働く作業者の人件費が40％程を占めており、それが物流費を高騰させていました。クレーンの性能をアップさせても荷物を吊る為の準備がされてないので何も変わりません／どんなに早く船を港につけても港停泊料が上がるだけです。作業者の労働力以上は作業が進みません。コンテナ船は海運のプロセスを分析して、このボトルネックを潰したので画期的でした。

利益を上げる事務部門の効率化という不思議なテーマを15年ほどは考えてきました。その答えがプロセスマイニングです。しかし、共通の情報システムを皆が勤務時間中100％使って業務をこなしているなんていう条件は、まるでクリア出来ません。それでも事務作業の効率化にはそれしか答えが存在しない！そんな不思議なツールは無いものだろうか？と展示会に行っては自問していました。

RPAを導入すると効率的なんですね。わかります。では9-18時で働くA君に適用してみます。なんと午前中で仕事が終わってしまいました！さて彼の追加の仕事は？？？って、皆さん考えずに始めるんですね。そこで管理者は悩み始めます。　どうやって効果を出そう？
・残業費は減らない。（元々無い）
・彼に仕事を与えると、その仕事をやってた人の仕事が無くなる。
・アルバイトや派遣は一人もいない。
・仕事（生産量）が増やせるもんなら、どの会社も倒産しませんよね。
あれ？RPAってこんなに難しいの…　
残業があっても良いですよ。では0化したらRPAはどうするんですか？
次年度は今年と比較します。
「人件費、減ってねえじゃねえか」と上から言われますよね。

私もこの矛盾に苦しみ苦しみ、展示会に行く度にRPAブースの担当者に無茶振り覚悟でぶつけていましたが、誰一人として満足のいく回答は貰えませんでした。

＜本題の前準備＞

困っていると、NTTかな？プロセスマイニングというブースを見つけます。
「これ、面白いですね！ただ、うちの仕事のメインは紙とパソコンで全然連続的ではないんです」
「うーん、パソコンの使用履歴ログを取る仕組みはあるんですが」
「そういうレベルじゃないくらいに、アナログ作業が分断されてます」
二人で話し込んで唸ってしまいました。
ただ、これはアナログ事務には使えないが、不正解ではない！
なんとか変形してやれば使える筈だと確信します。

事務部門は作業が自己完結する事は殆ど無く、必ず前後工程を別の人間もしくは別の部門と繋がっています。多くの場合でボトルネックが自部門ではなく前工程にあり（着手可能時刻が夕方とか）、現状把握も分析も改善も難しいというのが最大の課題です。
※この場合は前工程のメリットを考える訳で、BtoBマーケティングです。

今年行った展示会ではやはりNTTでしたが、もっと進んでました。
”私が昨年言った難題をできる！”　と言うんですね。
喜んだのも束の間で、実施工程を見ると最初は「ヒアリング」から始まってました。これはアウトです。一番難しいんですよ。
「経験豊富な私達が熟練作業者にヒアリングをしますから...」
「無理でしょ？例えば、鋳型工場の事務員にあなたは何を質問しますか？
　基礎的な知識ありますか？眼鏡を作る会社の事務員は？
　その人たちは何も答えてくれませんよ。
　そこで何ヶ月も掛けたんじゃ意味ないんですよ。」
「何のファイルを触っていたかは分かりますから。」
「そうじゃなくて、その作業の中身が分からないと意味が無いんです。
　その書類間の繋がりは？熟練者から引き出せますか？
　その調査だけで何十万円も払えませんよ。」
「…」

私がここまで強気で断るのは、私も日々そんな事をやってるからです。
考えてみてください。自分の全業務（家事でも同様）を着手タイミングまで含めて綺麗に説明できますか？熟練者は体が動いちゃうから、ロジックとか実は理解していないんです。
職人の世界は「見て盗め」と言いますよね。あれは、仕事を感覚でやってるから説明出来ないからです。

実際、私もさる他社さんがうちの事務所に入ってきてあれこれ調べていったのを見てます。何ヶ月も掛かって立派なレポートが出てきました。
「うーん。正解だけど、それでどうしろと？これなら、私だったら知ってる　から一日で書けたなぁ」という内容で、誰も読まなかったし活かされる事もありませんでした。コンサルタントって実地で指導していく過程でお金を稼ぎたい筈だから、現状把握だけ頼む方も悪いんですけどね。

「ここで中間結論」
・経験者（事務部門の場合は特に）の熟練則を聞き出すのは難しい。
　彼らは分かってるから説明できないし、書き出せない。
　（観察して彼らの思考と同一化しようとすると数ヶ月は掛かる…）
・よって部署内でお互いに仕事の内容/手順を知らないことが多い。
・共有化されてないので、量が平準化されてない複数仕事は大変。
・更に着手可能タイミングは前工程が決めており、コントロールできない。
　（最悪の場合、定時後からでないと開始できない）
👉こんなカオスの世界を、速く把握してまとめるツールが欲しい…
　確信は持てないものの、現技術では「生成AIが一番近い」気がします。
　最後はグラフ構造にしたいけれど、いきなり描けないので。

＜参考記事＞

こんな記事も見つけました。前編

後編

＜おまけコーナー　の筈だったのですが＞

試しに、ChatGPTにこんな例文を打ってみたら。

え、マジに…

こんな問題、Pythonでも書けるんですよ。それにはPythonを書けなくてはなりません。生成AIに書かせられるけど、それでもPythonのインストールとか余計な知識は必要になる。
そうではなく日本語で説明すれば答えが出てしまうのは恐ろしい。。。慣れているとは言え、私はPythonのPuLPで書くとデバッグ込みで30分くらいは掛かってしまうので。（私は常にボトルネック工程なので、30分の短縮でも利益に貢献できます）
それどころか、複雑になってくると変数が多すぎてコーディング自体が現実的に不可能になってきます。
（自分で書いたコードを論理的にェックできない）

生成AIにPythonを書かせるのではなく、日本語で直接解けてしまうのが凄い。もう、Pythonすら覚えなくてもいいじゃないか。。。これならば、Pythonを覚えなくても誰でも出来るではないか！

＜例えば、こんな風に使えるのかな＞

割と簡単に答えを出せるケースを強引に考えてみましょう。
これならば人がちょっと考えれば答えが出せますが、実際の世界はもっともっと複雑怪奇です。

想定どおりの答えが返ってきます。
ちょっと…bかな？と思ってしまいますが、問題の根本は勿論、aです。

ちょっと意地悪をしてみましょう。

これが、おそらくは現実的な答えになっていくでしょうね。

こういう問題解決が更に複雑な場面では役に立つでしょうね。
さて、どうでしょう？これをやるのは作業者ではないですね。
勿論、現場の管理職です。スタッフでも良いですが、それでは実効性がありません。答えを管理職が出して、スタッフにサポートを求めるのならば良いと思いますが。