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  • 契約条件でメール送信を自動分岐

    契約条件でメール送信を自動分岐

    顧客への契約更新メールは、契約期間ごとに担当者が送信要否を判断していた。その結果、負担が大きく、抜け漏れが発生しやすい状態に。契約期間で自動分岐する仕組みを導入し、業務効率向上とミス防止を実現した。

    1. 課題:更新確認メールリストの確認負担

    DejiDejiコンサルティング社は、現在、約30社の顧客企業とDX推進支援に関する業務委託契約を締結しています。契約期間は1か月から1年程度で、そのうち約8割の顧客が契約を更新しています。営業部の契約管理担当者は、システムに登録された顧客情報をもとに、契約終了の60日前および30日前に更新意思確認のメールを顧客へ送付しています。

    これらの送信タイミングは、契約終了日を基準にあらかじめ自動で設定されており、担当者は毎日配信リストに誤りがないかを確認したうえで、対象顧客へメールを送付しています。しかし契約期間が短い案件では、契約開始直後に更新確認メールが送付される可能性があり、適切ではありません。

    そのため担当者は、契約終了までの日数に加えて契約期間も確認し、送信対象かどうかを都度判断する必要がありました。この確認作業は日常的に発生するため作業負担が大きく、判断ミスや確認漏れのリスクも生じていました。

    2. 解決策:契約期間に応じた自動分岐

    プロセスオーナーは、更新確認メール送信工程の前に、契約期間を条件とした判定が行われる分岐イベントを組み込みました。

    具体的には、契約期間が2か月未満の場合は60日前メールの送信工程を通らないルートへ分岐させ、契約期間が1か月未満の場合は30日前メールの送信工程も通らないように設定しました。

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    1.顧客登録

    営業担当者が顧客情報を登録します。

    x1.送信予定日時

    登録された顧客情報から契約更新の意思確認メール送信予定予定日時の情報が自動でセットされます。

    2.送信承認60日前

    契約担当者が契約終了60日前に、メールの内容や送信日に誤りがないか確認し、メール送信の承認を行います。

    待機60日前

    プロセスは60日前まで待機します。

    60日前通知メール送信

    顧客にメールを送信します。

    3.送信承認30日前

    契約担当者が契約終了30日前に、メールの内容や送信日に誤りがないか確認し、メール送信の承認を行います。

    待機30日前

    プロセスは30日前まで待機します。

    30日前通知メール送信

    顧客にメールを送信します。

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    1.顧客登録

    営業担当者が顧客情報を登録します。

    x1.送信予定日時

    登録された顧客情報から契約更新の意思確認メール送信予定予定日時の情報が自動でセットされます。

    分岐

    契約期間が2か月以上の場合は「2.送信承認60日前」のルートへ進む。2か月未満の場合は次の分岐ポイントへ進む。

    2.送信承認60日前

    契約担当者が契約終了60日前に、メールの内容や送信日に誤りがないか確認し、メール送信の承認を行います。

    待機60日前

    プロセスは60日前まで待機します。

    60日前通知メール送信

    顧客にメールを送信します。

    分岐

    契約期間が1か月以上の場合は「3.送信承認30日前」のルートへ進む。1か月未満の場合は終了へ進む。

    3.送信承認30日前

    契約担当者が契約終了30日前に、メールの内容や送信日に誤りがないか確認し、メール送信の承認を行います。

    待機30日前

    プロセスは30日前まで待機します。

    30日前通知メール送信

    顧客にメールを送信します。

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    契約管理業務の効率向上

    契約期間の確認と送信可否の判断を自動化したことで、担当者の確認作業が削減され、日々の契約管理業務を効率的に進められるようになりました。

    判断ミスの防止による運用安定化

    メール送信の可否をシステムが判定することで、担当者の経験や判断に依存しない安定した契約管理が実現しました。

    適切なタイミングでの顧客連絡の実現

    契約期間が短い案件への不要な更新確認メールを防ぎ、顧客とのコミュニケーションの適切性が向上しました。

    4. その他の業務への応用

    契約更新通知の自動管理

    契約期間や契約条件に応じて通知対象を自動判定する仕組みを導入することで、契約管理業務全体の効率化が期待できます。

    サブスクリプション契約の更新管理

    更新期限や解約期限をワークフローで管理することで、更新案内や顧客フォロー業務を自動化できます。

    顧客フォロータイミング管理

    契約期間や利用状況に応じてフォロー連絡のタイミングを自動判定することで、営業活動の質と効率の向上につながります。

  • BPM的リーダーシップ論

    BPM的リーダーシップ論

    • “管制塔” が指示を出さなくなったら、空はすぐに事故る。
    • “オーケストラ指揮者” が指揮棒を振らなくなったら、曲は崩れる。
    • “プロジェクトリーダー” がゴールを定めなくなったら、成果は出ない。

    AIは進化する。しかし、意思決定の責任は委譲できない。

    部長課長心得

    チームとしての「成果責任」と向き合おう!

    即応する

    • メンバ Output は1時間以内に目を通す。
    • 当日中にフィードバックし、組織のリズムを止めない。
    • 不備の芽があれば即時に指摘する。

    計測する

    • KGI・KPIを徹底して追う。
    • KPI 以外の指標も積極的/挑戦的に測定してみる。
    • 他部署他部門から見て説明可能な状態を保つ。計測結果は隠さない。

    研鑽する

    • チームの強みと弱み、市場のトレンドと脅威を認識する。
    • その上で、チームとしてのスキルアップに責任を持つ。
    • すべてのレビューが作業時間の10%以内に抑えられるよう、スキルアップを推進する。

    プロセスオーナー心得

    業務プロセスの「風化や劣化」と向き合おう!

    定義する

    • 業務プロセス(ワークフローアプリ)の存在意義を明確にし、必要に応じて再定義する。
    • 業務プロセスの Output 定義は、ニーズや状況に応じて再定義する。
    • 未定義フロー・例外インスタンスを文書化しておく。

    監視する

    • 現状把握と業績集計は、自動化する。チーム全員と共有する。
    • 滞留・逸脱・エラー検知を自動化する。
    • エラー発生をヒトのせいにせず、プロセス改善につなげる。

    改善する

    • 継続的に改善する。「小さな改善」で構わない。
    • 品質向上や時短が見込める時は、躊躇なく改訂する。
    • 悪化させてしまった場合は勇気をもってロールバックする。

    リーダーシップの本質

    部長や課長は「人を率いる」。プロセスオーナーは「仕組みを統治する」。

    人は感情で揺れる。仕組みは放置で劣化する。

    いずれも、

    • 戦略 (目的設計と方針決定)
    • 戦術 (手段構築と資源運用)
    • 作戦 (計画立案と実行統制)

    を明確化して、再現性を高めるべきだ!

  • 自分の申請を自分で承認?

    自分の申請を自分で承認?

    物品購入申請に「課長起案ルート」を追加。課長の自己承認を省略し、部長決裁へ直接進めることで、手続きの停滞防止とリードタイム短縮を図ります。

    1. 課題:課長起案時に発生する自己承認の手間

    SakuSaku商事では、物品購入の稟議に「申請 → 課長承認 → 部長決裁」の階層型承認フローを運用していました。この承認フローでは、課長自身が起案者となる案件においても一律で同じルートを通るため、「課長が自分の申請を自分で承認する」という状況が発生していました。

    このことは、課長にとっては実質的な意味を持たない無駄な手間となっていました。

    2. 解決策:課長用の申請開始ポイントを追加

    プロセスオーナーは、課長が申請を開始できる専用の開始ポイントをワークフローに追加しました。

    プロセスモデルでは、スイムレーン「課長ロールの誰か」を新設し、そのレーンにヒューマンタスク「課長申請」を配置しました。課長が起案する場合は、この工程から申請を開始します。

    「課長申請」から開始された案件は課長承認工程を経由せず、部長決裁へ直接進みます。

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    1. 申請

    社員が物品購入の申請を行います。

    AI診断

    申請内容をAIが診断します。不備や誤記の可能性、課長の承認コメント案・差戻コメント案を提示します。

    2. 課長承認

    課長が申請内容を確認します。差戻の場合は申請者が修正して再申請します。承認された場合は部長決裁へ進みます。

    3. 部長決裁

    部長が最終判断を行います。決裁または否決の結果は申請者にメールで通知されます。

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    1. 申請

    社員が物品購入の申請を行います。

    AI診断

    申請内容をAIが診断します。不備や誤記の可能性、課長の承認コメント案・差戻コメント案を提示します。

    2. 課長承認

    課長が申請内容を確認します。差戻の場合は申請者が修正して再申請します。承認された場合は部長決裁へ進みます。

    1b. 課長申請

    課長自身が起案する場合は、部長決裁へ直接進みます。

    3. 部長決裁

    部長が最終判断を行います。決裁または否決の結果は申請者にメールで通知されます。

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    3. 効果

    申請処理の待ち時間の削減(スピード)

    課長が起案した申請は課長承認工程を経由せずに部長決裁へ進むため、申請から次工程までの待ち時間が発生しません。これにより、申請手続きのリードタイムが短縮されます。

    課長の形式的な承認作業を削減(負荷)

    課長による自己承認が不要となるため、通知確認や承認操作といった形式的な作業がなくなります。これにより、課長の作業負荷が軽減されます。

    申請と承認の役割の明確化(統制)

    課長が起案した申請は課長承認工程を通らないため、課長の業務は「部長への申請」と「部下の申請に対する承認」に分かれます。これにより、申請と承認の責任範囲が明確になります。

    4. その他の業務への応用

    稟議・決裁ワークフロー

    起案者の役職と承認者が重複する場合、開始ポイントや分岐ルートを分けることで、不要な承認工程を回避できます。

    経費精算

    マネージャーが申請者となる場合に、同一人物の承認工程が発生しないよう申請ルートを分けることで、承認フローを整理できます。

    プロジェクト申請

    プロジェクト責任者が起案する場合も、役割ごとに開始ルートを用意することで、承認構造の重複を避けたプロセス設計が可能です。

  • 稟議承認基準のズレはどう埋める?

    稟議承認基準のズレはどう埋める?

    「承認・否決」で完結していた稟議フローに差戻経路を追加。否決で終わる構造を見直し、修正・再提出可能なプロセスへ再設計。差戻理由を記録できるようにし、判断基準を蓄積する循環型プロセスへ転換。

    1. 課題:部長が課長判断にフィードバックできない

    SakuSaku商事では、備品購入の稟議において、申請者から課長を経て部長が最終決裁を行う階層的な承認フローを採用していました。このプロセスには申請内容をチェックする「AI診断」が組み込まれ、形式不備による差戻しは大幅に減少しました。

    しかし運用を続ける中で別の課題が顕在化します。課長が承認した案件が、最終決裁者である部長により「却下(廃案)」とされるケースが繰り返されたのです。部長は「決裁」か「却下」しか選択できず、却下となった案件はその時点で終了します。

    この構造には、次のような問題がありました。

    • 却下となった案件は終了するため、再申請するには最初から作り直す手間が発生する
    • 却下理由が共有されないため、否決の観点が課長および組織全体に蓄積されない

    2. 解決策:差戻経路の追加

    プロセスオーナーは、部長から課長へ案件を戻す「差戻経路」を新たに設計しました。

    この設計により、部長は決裁工程で「決裁」または「差し戻し」を選択できるようになりました。差戻しの際には理由の記載を必須とし、案件は終了せず課長の工程へ戻ります。

    その結果、課長は差戻理由を踏まえて、再提出や申請者へ修正依頼、あるいは取り下げの判断を行えるようになりました。

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    1.申請

    申請者が備品購入の稟議を起票します。申請金額や内容を入力し、承認プロセスを開始します。

    AI診断

    申請内容に対して、AIが記載漏れや形式的な不備の可能性を診断します。あわせて、課長承認時に参考となるコメント案を自動で生成します。

    2.課長承認

    課長が申請内容を確認し、承認または差戻しを判断します。AIが提示するコメント案を参考にしながら、効率的に判断を行います。

    3.部長決裁

    部長が最終的な決裁を行います。決裁または却下を行います。

    結果通知

    決裁結果は、申請者に自動で通知されます。承認・否決いずれの場合も、判断結果が迅速に共有されます

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    1.申請

    申請者が備品購入の稟議を起票します。申請金額や内容を入力し、承認プロセスを開始します。

    AI診断

    申請内容に対して、AIが記載漏れや形式的な不備の可能性を診断します。あわせて、課長承認時に参考となるコメント案を自動で生成します。

    2.課長承認

    課長が申請内容を確認し、承認または差戻しを判断します。AIが提示するコメント案を参考にしながら、効率的に判断を行います。

    3.部長決裁

    部長が最終的な決裁を行います。決裁または差戻しを行います。

    2x.部長差戻に対応

    部長から受けた差し戻し内容を踏まえ、課長が申請者に「再提出を依頼」するか、「再提出」するか、「取り下げ」するかを選択できます。

    結果通知

    決裁結果は、申請者に自動で通知されます。承認・否決いずれの場合も、判断結果が迅速に共有されます

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    判断基準の共有と育成効果

    差戻理由が明示されることで、部長の決裁基準が課長に具体的に共有されます。基準は暗黙知のまま終わらず、徐々に組織内に蓄積されます。

    手戻り工数の削減と納得感向上

    案件を廃案にせず修正再提出できるため、申請者はゼロから作り直す必要がありません。また、否決理由が明確になることで納得感も高まります。

    一次承認責任の明確化

    課長は上申前の段階で部長の基準を意識するようになり、不十分な案件の上申が減少します。

    4. その他の業務への応用

    契約審査プロセスへの応用

    法務責任者が担当者へ差戻しできる経路を設け、修正理由を明示することで、審査観点が共有され、契約品質が向上します。

    投資案件決裁フローへの応用

    最終決裁者が改善点を具体的に返せる設計により、案件を廃案にせず、精度を段階的に高められます。

    人事評価承認フローへの応用

    上位者が評価理由を明示して差し戻せる構造により、評価基準のばらつきを抑制し、納得性を高められます。

  • No-Code Development Platform v17.2 Support for Model Context Protocol

    No-Code Development Platform v17.2 Support for Model Context Protocol

    Kyoto, Japan, Questetra Inc. (CEO: Genichi Imamura) today announced the release of version 17.2 of its cloud-based workflow product, Questetra BPM Suite.

    This update implements server-side functionality for the Model Context Protocol (MCP), an open standard that facilitates seamless communication between AI and applications.This improvement empowers users to leverage external AI clients to understand and interact with business process information within Questetra using natural language.

    What is Questetra BPM Suite?

    With its no-code platform, you can easily create workflow systems for routine business tasks such as approval requests, quotation submissions, and inquiry responses.

    By integrating generative AI, Questetra automates complex intellectual tasks, including automatic document drafting and generating suggested responses.

    Key Enhancements in v17.2

    1. MCP Server Functionality Implemented

    This release includes server functions for the standard MCP protocol. This allows external AI clients (chatgpt.com) to independently access App definitions and status information within Questetra through the Questetra-provided MCPserver.

    • Information Accessible to AI:
      • List of process models
      • Search and detailed views of Process Instances
      • Search for Tasks assigned to the logged-in user, including My Tasks and Offered Tasks
    • Example Usage Scenarios:
      • “Show me my prioritized tasks for this week, sorted by upcoming deadlines.”
      • “Identify processes that are awaiting approval and pinpoint where the bottlenecks are.”
      • “Based on historical data, what is the expected completion date for this process?”

    By enabling natural language dialogue, the system eliminates the need for complex search conditions or intricate screen navigation, providing streamlined access to operational status and facilitating informed decision-making.

    2. SPA-ization of Main Screens and UI Renewal

    Key screens, such as “My Tasks” and “Process Details,” which are frequently used by business users, have been significantly updated.

    • Migration to SPA (Single Page Application) Format:
      The platform has been migrated from a traditional page-transition model to an SPA architecture. This means only the necessary data is retrieved asynchronously, without requiring a full page reload.
    • Adoption of Material Symbols:
      The UI now incorporates Material Symbols provided by Google for its icons.

    By minimizing screen transition latency and using more visually appealing icons, we aim to reduce operational friction for users handling numerous tasks. This eliminates wasted time due to system delays, allowing users to focus on their core responsibilities within a highly efficient work environment.


    3. OAuth 2.1 and CSP Support

    API integration and front-end security are now aligned with the latest standard protocols.

    • Auth 2.1 (PKCE) Support:
      Supports PKCE, a more secure authorization flow for API authentication.
    • CSP (Content Security Policy) Implementation:
      Enforces restrictions by default to mitigate the risk of cross-site scripting attacks in new environments.

    This provides a more secure environment for API integration with external applications and AI clients. By strengthening browser-level defenses, Questetra enhances security governance for enterprise usage.


    4. Extended Data Handling and AI Agent Process

    The release includes enhanced data manipulation features designed for developers and operations personnel.

    • YAML Format Response:
      The API for acquiring process details now supports YAML as a response format.
    • Process Log Acquisition API:
      A new API endpoint (/API/Admin/ProcessLog/listCsv) has been added to output Process logs in CSV format.
    • AI Agent Process Updates:
      Supports the latest AI models: Claude Haiku 4.5 / Sonnet 4.5 / Opus 4.5.

    For more details, please refer to the release notes.

    About Questetra

    Questetra, Inc. is a Kyoto-based SaaS BPM vendor optimizing business processes around the world.

    Corporate Name: Questetra, Inc. (株式会社クエステトラ)
    CEO: IMAMURA Genichi
    Corporate Address: 206 Takamiya-cho Oike Bldg. 4th Fl., Nakagyo-ku, Kyoto 604-0835, Japan
    Capital Stock: 184,057,500 JPY
    Founded: April 1, 2008
    URL: https://questetra.com/

    Inquiries regarding this press release

    pr@questetra.com or 075-205-5007

  • 稟議承認の渋滞、金額分岐で解消

    稟議承認の渋滞、金額分岐で解消

    申請承認フローに申請金額による分岐を設定し、10万円未満は課長承認で完結し、10万円以上は部長決裁に。決裁待ちが減り、部長は高額案件に集中できるようになりました。

    1. 課題:部長への決裁集中

    SakuSaku商事では、備品購入の稟議において、申請者から課長を経て部長が最終決裁を行う階層的な承認フローを採用していました。

    申請内容については、AIによる不備チェックやコメント案の作成が導入され、形式的な不備は減少していました。しかし、承認フロー自体は見直されておらず、最終的な判断は当初から一貫して部長が担っていました。そのため、承認プロセスのボトルネックは構造的に解消されていませんでした。

    金額の大小を問わずすべての案件が部長の決裁対象となるため、案件は常に部長に集中する状態でした。部長は短時間で多数の案件を処理する必要があり、本来であれば慎重な検討が求められる高額案件についても、十分な検討時間を確保しにくい状況が生じていました。

    2. 解決策:金額基準による決裁ルート分岐

    プロセスオーナーは、稟議フローに金額基準の分岐を組み込みました。申請者が入力した申請金額に応じて、承認ルートが自動的に切り替わる仕組みです。

    これにより、申請金額が10万円未満の案件は課長承認で完結し、10万円以上の案件のみが部長決裁へ進むフローとなりました。

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    1.申請

    申請者が備品購入の稟議を起票します。申請金額や内容を入力し、承認プロセスを開始します。

    AI診断

    申請内容に対して、AIが記載漏れや形式的な不備の可能性を診断します。あわせて、課長承認時に参考となるコメント案を自動で生成します。

    2.課長承認

    課長が申請内容を確認し、承認または差戻しを判断します。AIが提示するコメント案を参考にしながら、効率的に判断を行います。

    3.部長決裁

    部長が最終的な決裁を行います。

    結果通知

    決裁結果は、申請者に自動で通知されます。承認・否決いずれの場合も、判断結果が迅速に共有されます。

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    1.申請

    申請者が備品購入の稟議を起票します。申請金額や内容を入力し、承認プロセスを開始します。

    AI診断

    申請内容に対して、AIが記載漏れや形式的な不備の可能性を診断します。あわせて、課長承認時に参考となるコメント案を自動で生成します。

    2.課長承認

    課長が申請内容を確認し、承認または差戻しを判断します。AIが提示するコメント案を参考にしながら、効率的に判断を行います。

    金額基準による分岐

    課長承認後、申請金額をもとに承認ルートを分岐します。10万円未満の申請は課長決裁で完結し、10万円以上の申請のみ部長決裁へ進みます。

    3.部長決裁(10万円以上の場合)

    申請金額が10万円以上の場合に限り、部長が最終的な決裁を行います。高額・例外的な案件に判断を集中できる構成となっています。

    結果通知

    決裁結果は、申請者に自動で通知されます。承認・否決いずれの場合も、判断結果が迅速に共有されます。

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    稟議処理リードタイムの短縮

    少額案件が課長承認で完結することで、申請から決裁までの待ち時間が短くなりました。

    部長判断業務の集中と整理

    部長が確認すべき案件数が絞られ、高額・例外的な案件に目を向けやすい状態になりました。

    課長層の判断関与の明確化

    金額範囲が定義されたことで、課長が判断する領域が明確になりました。

    4. その他の業務への応用

    出張・経費申請の承認フロー

    金額や費目に応じた承認者切り替えにより、決裁経路を整理できます。

    契約書レビューの確認範囲分担

    契約金額やリスク区分によって、確認担当者を分ける運用に応用できます。

    ITアカウント発行申請

    権限レベルに応じて承認ステップを変える設計に展開できます。

  • BPMS のワークフロー案件を「貨物列車」で喩えるなら? ~ BPM の専門用語を【メタファ】で理解する試み ~

    BPMS のワークフロー案件を「貨物列車」で喩えるなら? ~ BPM の専門用語を【メタファ】で理解する試み ~

    1. 序 – プロセスは走り続ける

    プロセスオーナーたちは、[モデリング機能]を用いて、日々さまざまな[ワークフローアプリ]を設計・制作している。

    たとえば「稟議申請プロセス」というワークフローアプリを稼働させると、個々の稟議申請、すなわち[プロセス/案件](プロセス・インスタンス)が、次々と生み出され、流れ始めるのだ。

    本稿では、この一つひとつのプロセスを、【情報を運ぶ貨物列車】に喩えてみたい。そして、このメタファを通じて、BPMの専門用語や設計思想を、直感的に理解できることを目指す。

    2. プロセス=情報を積んだ貨物列車

    「稟議申請プロセス」の中では、【情報を積み込んだ貨物列車】(プロセス)が何本も同時に走っている。

    各列車は、複数の【貨車】(データ項目)を連結している。

    • 1両目:申請者(ユーザ)
    • 2両目:稟議内容(複数行文字列)
    • 3両目:外部支払(数値)
    • 4両目:支払予定日(日付)
    • 5両目:添付資料(ファイル)
    • 6両目:AI指摘事項(複数行文字列)
    • 7両目:課長コメント(複数行文字列)
    • 8両目:部長コメント(複数行文字列)
    • 9両目:稟議ステータス(選択型)

    このとき、[ワークフロー基盤]は、すべての【貨物列車】の運行を一元管理する【管制センター】の役割を果たす。

    すなわち各【貨物列車】(プロセス)は、あらかじめ定義された【路線図】(ワークフロー図)に従って、次の【貨物駅】(工程)へと誘導されていくのだ。

    3. 工程=貨物駅

    【貨物列車】(プロセス)が【貨物駅】(工程)に到着すると、[処理担当者]が、荷物を載せたり、内容を確認したりする。

    その作業を引き受けるのは、あらかじめ設定された[引受候補者]の中の、誰か一人だ。原則、手が空いている者が自発的に引き受ける。([引受候補者]が[処理担当者]になる)。

    この[引受候補者](誰が対応できるのか)も当然、「営業部」といった組織情報や「承認権限保持者」といったロール情報によって定義されている。

    なお重要なのは、[処理担当者]がすべての貨車の中身を見られるわけではないという点だ。荷物を変更できる車両もあれば、荷物を参照できるだけの車両もある。つまり、【貨物駅】(工程)ごとに、権限マトリックスが設定されているのだ。

    4. プロセスオーナーの仕事 – 列車を走らせ続けること

    【貨物列車】(プロセス)を、「事故なく、安価に、素早く」目的地まで走らせること。そのために、

    • 【路線図】は最適な状態になっているか?
      • 追加すべき【貨物駅】(レビュー工程・AI指摘工程)はないか?
      • 無駄な【貨物駅】はないか?
    • どの【貨物駅】で誰を待ち受けさせるべきか?
    • どの【車両】へのアクセスを許可すべきか?

    を、常に問い続けなければならない。

    プロセスオーナーの仕事に「完成」はない。計測結果によっては、以前のやり方に戻す判断も必要だろう。繁忙期・閑散期で設計を変えるべき場合もある。つまり、

    • 戦略の変化に
    • 社会環境の変化に
    • 技術進化に

    それらに順応し続けることが求められる。その前提として、「業務知識」、「チームからの信頼」、そして「改善し続ける気力」は欠かせない。

    理想のプロセスオーナーは、

    • 列車を止めない人
    • 現場と設計の両方を見る人
    • 数値と感覚の両方を信じる人

    なのだと思う。

  • 運用 AI 實現業務流程自動化——與 Azure OpenAI Service 的整合

    運用 AI 實現業務流程自動化——與 Azure OpenAI Service 的整合

    大家好,我是日下,主要在本技術博客中分享與系統整合(System Integration)相關的實務與技術內容。

    近年來,生成式人工智慧(Generative AI)在企業與 IT 業界中受到高度關注。在文本處理領域,雖然 Google Vertex AI PaLM API 等也備受關注,其中,在文本處理與對話式應用領域,ChatGPT 仍是最具代表性的服務之一。

    在 Questetra BPM Suite 的客戶群中,關於生成式 AI 應用的討論亦逐漸增加。其中,關於如何透過 API 將 Azure OpenAI Service 的 ChatGPT 與 Questetra BPM Suite 進行整合的需求明顯增加。

    ※關於 Questetra BPM Suite:
    這是一款雲端業務流程管理系統 (SaaS BPMS),涵蓋了從業務流設計到自動化執行以及進度追蹤的全過程。透過直觀的業務流程視覺化與 API 介面整合,助力企業實現業務效率的顯著提升。

    本文將簡要說明 OpenAI 原生 ChatGPT 與 Azure OpenAI Service 版 ChatGPT 的差異,並介紹 Azure OpenAI Service 與 Questetra BPM Suite 的 API 整合方式。
    (注:本文假設讀者已完成 Azure OpenAI Service 的模型部署,相關設定流程將不在本文中說明。)

    ※本文將使用以下簡稱:
     Azure OpenAI Service → 「AOAI」
     Azure OpenAI Service 的 ChatGPT → 「AOAI ChatGPT」
     OpenAI 官方提供的 ChatGPT → 「原生 ChatGPT」
     Questetra BPM Suite → 「Questetra」

    1: 什麼是 Azure OpenAI Service(AOAI)

    「AOAI」是 Microsoft 推出的一項服務,允許用戶在 Azure 雲端平台上調用包括 ChatGPT 在內的 OpenAI 多種生成式 AI 模型。它也是 Azure Cognitive Services(認知服務) 體系中的一項服務。與直接使用 OpenAI 官方服務相比,在安全性與資料保護方面,更符合企業級應用需求。

    Azure OpenAI Service(微軟官網)

    2: 「原生 ChatGPT」與「AOAI ChatGPT」的區別

    「AOAI ChatGPT」支援多種身分驗證和連線方式,能夠滿足企業對高安全性的需求,因此,通常被認為比「原生 ChatGPT」更適合商業用途。

    此外,關於「原生 ChatGPT」,官方曾提到輸入的數據可能會被用於模型訓練。雖然透過 API 提交的數據不會被用於模型訓練,但一般員工在實際使用時往往難以區分這些差異。這難免會讓系統管理員對數據安全感到擔憂。因此,從資料保護與資訊外洩風險控管的角度來看,「AOAI ChatGPT」在企業級安全性與合規性方面更具優勢。

    什麼是 ChatGPT?通俗易懂地解釋其與 Azure OpenAI Service 的區別(軟銀公司官方部落格)【僅日語版本】
    (引用自對比表「訓練數據」欄):「對於 SaaS 版本,輸入的資訊有可能被用於 ChatGPT 的訓練。」

    ※OpenAI 平台介紹(OpenAI 官網)
    (概覽部分):「在 OpenAI,保護用戶數據是我們的核心使命。我們不會利用透過 API 提交的輸入和輸出數據來訓練模型。更多詳情請參閱 API 數據隱私頁面。」

    關於 Azure OpenAI Service 的常見問題(微軟官網)
    「模型訓練會使用我公司的數據嗎? → Azure OpenAI 不會使用客戶數據來重新訓練模型。」

    3: 「AOAI」的 API 參考指南

    不僅僅是「AOAI」,微軟的文檔通常量非常大,新舊資訊交織在一起,在實際查找特定 API 的最新規格時,往往需要進一步比對不同版本的文件內容。我在研究「AOAI」時也遇到了同樣的情況。
    以下 API 參考指南中似乎一度沒有包含最新資訊……

    Azure OpenAI Service REST API 參考指南

    例如,在實際驗證過程中,一度未能在主要參考文件中確認相關 API 路徑的說明。

    https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions

    的描述,文件中只提到了不帶 /chat/completions 路徑。

    後來我仔細閱讀了下方的 Swagger 專用 JSON 檔案,才找到了 /chat/completions 的相關記載。(這是截至 2023/8 的情況,目前 2023/9/8 的參考文件中已經補充了該內容。)

    Swagger 專用 JSON 檔案 2023-06-01 版

    透過參考這些技術文件,我成功驗證了「AOAI ChatGPT」與「Questetra」之間的 API 介面整合運作情況。

    4: 呼叫「AOAI」API 時的身分驗證

    正如前文提到的 API 參考文件開頭所述,主要有以下兩種驗證方式:

    • API 金鑰驗證
    • Microsoft Entra ID 驗證

    經過多次嘗試,由於 Azure AD 驗證配置較為複雜(截至 2023/9/6 仍未成功)……

    因此,我決定利用 Questetra Ver.15.1 中新增的「HTTP 自訂標頭(支援指定 api-key)」功能,採用 API 金鑰驗證方案。

    5: 如何輕鬆實現「AOAI ChatGPT」與「Questetra」的 API 連動

    經過一番摸索,我終於成功實現了「AOAI ChatGPT」與「Questetra」的整合,並為此準備了Add-on XML(擴充元件 XML)(可在流程設計中使用的擴充組件)!

    該擴充元件基於下方的「原生 ChatGPT」版元件修改而成。考慮到「AOAI ChatGPT」特有的配置項目以及元件 XML 配置項目的數量限制,我對部分功能進行了精簡和優化。

    透過使用上述「AOAI ChatGPT」專用擴充元件,您無需再反覆查閱複雜的微軟 API 文件,即可輕鬆實現系統整合。(關於具體的配置方法,請查看上述連結中的 Notes 說明。)

    關於如何匯入 Questetra 「擴充元件 XML」的方法,請參考以下操作手冊:
    M415: 在業務流程定義中添加可用的自動化步驟

    6: 總結

    Questetra 只需透過下方表格申請,即可立即開啟免費試用!如果您希望在日常業務中引入生成式 AI 的自動化協作,請務必嘗試一下。

    此外,我們還在下方的列表頁面準備了多種業務流程範例,涵蓋了「原生 ChatGPT」、「AOAI ChatGPT」以及其他生成式 AI 的整合案例。歡迎參考!

    OpenAI 相關範例流程及「擴充元件 XML」列表

  • 利用 AI 实现业务流程自动化 ~与 Azure OpenAI Service 的集成~

    利用 AI 实现业务流程自动化 ~与 Azure OpenAI Service 的集成~

    大家好,我是日下,平时会在博客中分享系统集成(System Integration)相关的内容。

    最近,几乎每天都能看到或听到关于生成式人工智能(Generative AI)的讨论。在文本处理领域,虽然 Google Vertex AI PaLM API 等也备受关注,但就目前而言,讨论热度最高的依然是 ChatGPT。

    在使用 Questetra BPM Suite 的客户群体中,生成式 AI 相关的话题也在明显增多。其中,不少客户都在咨询,如何将 Azure OpenAI Service 的 ChatGPT 与 Questetra BPM Suite 进行 API 接口集成。

    ※关于 Questetra BPM Suite:
    这是一款云端业务流程管理系统 (SaaS BPMS),涵盖了从业务流设计到自动化执行以及进度跟踪的全过程。通过直观的业务流程可视化与 API 接口集成,助力企业实现业务效率的显著提升。

    本文将简要阐述 OpenAI 原生 ChatGPT 与 Microsoft 提供的 Azure OpenAI Service 版 ChatGPT 之间的区别,并重点介绍如何实现 Azure OpenAI Service 与 Questetra BPM Suite 的 API 接口集成方法。
    (注:本文假设您已完成 Azure OpenAI Service 的模型部署,将不再赘述其具体操作步骤,敬请谅解。)

    ※本文将使用以下简称:
     Azure OpenAI Service → 「AOAI」
     Azure OpenAI Service 的 ChatGPT → 「AOAI ChatGPT」
     OpenAI 官方提供的 ChatGPT → 「原生 ChatGPT」
     Questetra BPM Suite → 「Questetra」

    1: 什么是 Azure OpenAI Service(AOAI)

    “AOAI”是 Microsoft 推出的一项服务,允许用户在 Azure 云平台上调用包括 ChatGPT 在内的 OpenAI 多种生成式 AI 模型。它也是 Azure Cognitive Services(认知服务) 体系中的一项服务。与直接使用 OpenAI 官方服务相比,它在安全性和数据保护方面更符合企业级使用需求。

    Azure OpenAI Service(微软官网)

    2: 「原生 ChatGPT」与「AOAI ChatGPT」的区别

    「AOAI ChatGPT」支持多种身份验证和连接方式,能够满足企业对高安全性的需求,因此,通常被认为比「原生 ChatGPT」更适合商业用途。

    此外,关于「原生 ChatGPT」,官方曾提到输入的数据可能会被用于模型训练。虽然通过 API 提交的数据不会被用于模型训练,但普通员工在实际使用时往往难以区分这些差异。这难免会让系统管理员对数据安全感到担忧。因此,从数据保护和防泄漏的角度来看,「AOAI ChatGPT」给企业带来的安全感更强。

    什么是 ChatGPT?通俗易懂地解释其与 Azure OpenAI Service 的区别(软银公司官方博客)【仅日语版本】
    (引用自对比表“训练数据”栏):“对于 SaaS 版本,输入的信息有可能被用于 ChatGPT 的训练。”

    ※OpenAI 平台介绍(OpenAI 官网)
    (概览部分):“在 OpenAI,保护用户数据是我们的核心使命。我们不会利用通过 API 提交的输入和输出数据来训练模型。更多详情请参阅 API 数据隐私页面。”

    关于 Azure OpenAI Service 的常见问题(微软官网)
    “模型训练会使用我公司的数据吗? → Azure OpenAI 不会使用客户数据来重新训练模型。”

    3: 「AOAI」的 API 参考指南

    不仅仅是“AOAI”,微软的文档通常量非常大,新旧信息交织在一起,有时很难找到当前最正确的内容。我在研究“AOAI”时也遇到了同样的情况。
    以下 API 参考指南中似乎一度没有包含最新信息……

    Azure OpenAI Service REST API 参考指南

    例如,我曾一度无法找到关于

    https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions

    的描述,文档中只提到了不带 /chat/completions 路径。

    后来我仔细阅读了下方的 Swagger 向け JSON 文件,才找到了 /chat/completions 的相关记载。(这是截至 2023/8 的情况,目前 2023/9/8 的参考文档中已经补充了该内容。)

    Swagger 用 JSON 文件 2023-06-01 版

    通过参考这些技术文档,我成功验证了「AOAI ChatGPT」与「Questetra」之间的 API 接口集成运行情况。

    4: 调用「AOAI」API 时的身份验证

    正如前文提到的 API 参考文档开头所述,主要有以下两种验证方式:

    • API 密钥认证
    • Azure Active Directory(现 Microsoft Entra ID)

    经过多次尝试,由于 Azure AD 认证配置较为复杂(截至 2023/9/6 仍未成功)……

    因此,我决定利用 Questetra Ver.15.1 中新增的“HTTP 自定义标头(支持指定 api-key)”功能,采用 API 密钥认证方案。

    5: 如何轻松实现「AOAI ChatGPT」与「Questetra」的 API 联动

    经过一番摸索,我终于成功实现了「AOAI ChatGPT」与「Questetra」的集成,并为此准备了Add-on XML(插件 XML)(可在流程设计中使用的扩展组件)!

    该插件基于下方的「原生 ChatGPT」版插件修改而成。考虑到「AOAI ChatGPT」特有的配置项以及插件 XML 配置项的数量限制,我对部分功能进行了精简和优化。

    通过使用上述「AOAI ChatGPT」专用插件,您无需再反复查阅复杂的微软 API 文档,即可轻松实现系统集成。(关于具体的配置方法,请查看上述链接中的 Notes 说明。)

    关于如何导入 Questetra 「插件 XML」的方法,请参考以下操作手册:
    M415: 在业务流程定义中添加可用的自动步骤

    6: 总结

    Questetra 只需通过下方表格申请,即可立即开启免费试用!如果您希望在日常业务中引入生成式 AI 的自动化协作,请务必尝试一下。

    此外,我们还在下方的列表页面准备了多种业务流程示例,涵盖了「原生 ChatGPT」、「AOAI ChatGPT」以及其他生成式 AI 的集成案例。欢迎参考!

    OpenAI 相关示例流程及「插件 XML」列表

  • 黒ヤギさんは、なぜ黒いのか(BPM 的考察)

    黒ヤギさんは、なぜ黒いのか(BPM 的考察)

    似て非なる2つのメールイベント

    通称「メール開始イベント」と「メール送信イベント」

    正式名称で言うところの、

     – メッセージ開始イベント(メール)

     – メッセージ送信中間イベント(メール)

    この2つ、”ワークフローアプリ” をモデリングしていると、出会わない日はないほどの常連である。  

    なんてことはナイ、

     – BPMシステムがメールを受信した → メッセージ開始イベント(メール)

     – BPMシステムがメールを送信した → メッセージ送信中間イベント(メール)

    を表現しているに過ぎない。

    BPMNの肝は色にあり

    ただし、国際標準表記の世界(BPMN の世界)は油断ならない。  

    重要となるのが封筒マーカーの「塗りつぶし」だ。

     – 受信(Catch イベント) → 白い封筒(塗りつぶしナシ)

     – 送信(Throw イベント) → 黒い封筒(塗りつぶしアリ)

    白か、黒か。 この違いが、世界を分けている。

    ヤギさんのBPM的考察

    さて、ここで一通のお手紙を思い出してほしい。 〔編注:なんで?〕

    白ヤギさんから お手紙ついた
    黒ヤギさんたら 読まずに食べた

    まず「読まずに食べた」のは、そう、黒ヤギさんである。BPM 的に整理してみよう。 〔編注:だからなんで??〕

    • 黒ヤギさん視点: 白いイベントが発生した(メールを受信した)
    • 白ヤギさん視点: 黒いイベントを発生させた(メールを送信した)

    同じ手紙なのに、見る立場が変わるだけで「白いイベント」にも「黒いイベント」にもなるのだ。…ほら、もう頭がこんがらがってきた。 〔編注:でしょうね〕

    封筒マーカーが黒か白かで迷ったら、黒ヤギさんのキモチを思い出してほしい! 〔編注:ムリ…〕

  • ノーコード開発基盤 v17.2、 Model Context Protocol に対応

    ノーコード開発基盤 v17.2、 Model Context Protocol に対応

    株式会社クエステトラ(京都市、代表執行役 CEO 今村元一)は、クラウド型ワークフロー製品『Questetra BPM Suite』の新バージョン v17.2を公開しました。

    今回のアップデートでは、AIとアプリケーションを接続するオープン標準規格 MCP(Model Context Protocol)サーバ機能を実装しました。これによりユーザは、外部AIクライアントとの対話を通じて、 Questetra 上の業務プロセス情報を自然言語で参照・把握できるようになります。

    Questetra BPM Suite とは

    Questetra BPM Suite は、クラウド型の業務プロセス管理システム (SaaS BPMS) です。ワークフローシステム(ワークフローアプリ)の開発および運用が、Webブラウザだけで完結します。プログラミングの知識(Codingスキル)は必要ありません。業務部門が主体となって、継続的に業務プロセスを改善できます。

    稟議申請や見積提出、問い合わせ対応などの定型業務プロセスを、ワークフローシステムとしてノーコードで作成できます。さらに、生成AIを組み込むことで、「ドラフト文書の自動生成」や「回答案の草案作成」といった知的作業の自動化も実現できます。

    v17.2 の強化ポイント

    1. MCPサーバ機能の実装

    標準仕様 MCP のサーバ機能を実装しました。これにより、外部AIクライアント(chatgpt.com)は、Questetra が提供する MCP サーバを介して、Questetra上のプロセス定義や進捗状況を自律的に参照できるようになります。

    • AIから参照可能な情報善
      • プロセスモデル一覧の取得
      • プロセスインスタンスの検索・詳細参照
      • ログインユーザに紐づくタスクの検索(マイタスクおよび引き受け待ち含む)
    • 活用シーンの例
      • 「今週、私が優先すべきタスクを締め切りが近い順に教えて」
      • 「承認が滞っているプロセスを特定して、どこで止まっているか整理して」
      • 「過去の類似案件の進捗傾向から、今回の完了見込みを確認したい」

    複雑な検索条件や画面操作を行うことなく、自然言語による対話だけで業務状況の把握や判断を支援します。

    2. 主要画面のSPA化とUIの刷新

    業務担当者が日常的に利用する「マイタスク」や「プロセス詳細」などの主要画面において、大幅なアップデートを実施しました。

    • SPA(Single Page Application)形式への移行
      従来のページ遷移型から、ページ全体を再読み込みせずに必要なデータのみを非同期で取得するSPA形式へ移行
    • Material Symbols の採用
      各種アイコン体系に Google が提供するMaterial Symbols を新たに採用

    画面遷移のレイテンシを最小化し、視認性の高いアイコンへの刷新により、大量のタスクを捌く担当者の操作ストレスを解消します。システム待機という「細かなタイムロス」を排除し、ユーザが本来の業務に没頭できる高効率な作業環境を実現します。


    3. OAuth 2.1 および CSP 対応

    API連携およびフロントエンドのセキュリティを最新の標準規格に適合させました。

    • OAuth 2.1 (PKCE) 対応
      API認証において、よりセキュアな認可フローであるPKCEをサポート
    • CSP(Content Security Policy)導入
      新規環境において、クロスサイトスクリプティング等のリスクを低減する制限をデフォルトで有効化

    外部アプリやAIクライアントとのAPI連携をより安全に運用できる環境を提供します。ブラウザレベルでの防御を強化することで、エンタープライズ利用におけるセキュリティガバナンスを向上させます。


    4. データハンドリングとAIエージェント工程の拡張

    開発者および運用担当者向けのデータ操作機能を拡充しました。

    • YAML形式レスポンス
      プロセス詳細取得APIにおいて、レスポンス形式としてYAMLを選択可能
    • プロセスログ取得API
      CSV形式でのログ出力(/API/Admin/ProcessLog/listCsv)を新設
    • AIエージェント工程のアップデート
      最新モデル Claude Haiku 4.5 / Sonnet 4.5 / Opus 4.5 に対応

    詳細については、リリースノートをご参照ください。

    クエステトラ社について

    株式会社クエステトラは京都を拠点とする SaaS BPM ベンダーです。世界中のビジネスプロセスを最適化します。

    商号

    株式会社クエステトラ (Questetra, Inc.)

    代表

    代表執行役CEO 今村 元一

    所在地

    京都市中京区御池通間之町東入高宮町206 御池ビル4階

    設立

    2008年4月

    資本金

    1億8405万7500円

    本プレスリリースに関する問い合わせ

    pr@questetra.com or 075-205-5007

  • 什麼是推動數位轉型(DX)的 SaaS BPMS?

    什麼是推動數位轉型(DX)的 SaaS BPMS?

    文章目錄

    推動數位轉型(DX)面臨的挑戰

    DX 人才短缺

    DX 需要實現業務的數位化。若選擇自行開發或由內部推動,往往需要同時熟悉尖端技術、又能深入理解公司業務的跨域人才。然而,這類 IT 人才相當稀缺,無論招募或培訓,挑戰都不小。

    DX 預算爭取困難

    許多企業的現有系統或服務已佔用大筆既有預算(包含維運與授權成本),因此難以再編列額外經費投入新的系統。

    轉型步驟不明確

    不少企業面臨「不知道從哪裡開始」的困惑。其原因往往在於「DX 的目標和推動路徑不明確」、「缺乏梳理業務流程的方法」以及「不清楚該建立什麼樣的內部體制來推動 DX」。

    什麼是 DX?

    DX(Digital Transformation,數位轉型)是指利用數位技術,推動組織和業務適應外部環境變化(如技術革新)的過程。
    DX 不僅僅是導入工具,更是透過創造新價值(如客戶體驗和機制創新),提升企業競爭力,進而變革社會制度、結構和文化。與 DX 相關的常用術語還包括「數位化(Digitization)」「流程數位化/數位化應用(Digitalization)」

    數位化(Digitization)
    指透過導入數位工具實現電子化、無紙化,將紙本/線下資訊或業務流程轉換為數位格式。

    流程數位化/數位化應用(Digitalization)
    不侷限於公司內部,而是涵蓋客戶、合作夥伴等整個業務流程數位化,包括產品服務提供方式和商業模式的變革。

    Digitization vs Digitalization vs DX

    什麼是 SaaS BPMS?

    SaaS BPMS 是指基於雲端的業務流程管理系統,用於管理業務流程(工作流程/Workflow),涵蓋「定義(建立)」、「執行」和「優化」

    *BPMS (Business Process Management System)
    是一種用於高效管理和改進組織內業務流程的工具。它可以實現任務流轉與處理的自動化,並能記錄、檢索及將業務流程視覺化。部分服務還可以透過 API 與企業已有的雲端服務對接,實現自動化協同處理。

    SaaS BPMS 在 DX 中的關鍵角色

    SaaS BPMS 在推動 DX 過程中發揮著以下關鍵作用:

    業務流程自動化與高效化

    SaaS BPMS 能夠實現業務流程自動化,減少重複任務和手動操作,從而降低人為錯誤並提高效率。這使員工能夠專注於更具創造性的高價值工作,提升整體生產力。作為 DX 的重要組成部分,流程自動化是增強企業競爭力的必要手段。

    更迅速的任務流轉

    SaaS BPMS 自動執行任務分派並使進度視覺化。這縮短了決策週期,使企業能夠更敏捷地應對市場變化。對於現代企業而言,速度是維持競爭優勢的關鍵。

    高擴充性與靈活性

    商業環境瞬息萬變。基於雲端的 SaaS BPMS 可以隨著企業成長輕鬆擴展。無論是添加新流程還是調整現有流程都非常簡便,能迅速適應業務需求。

    SaaS BPMS 的核心優勢

    導入 SaaS BPMS 具有顯著優勢,以下是幾個核心亮點:

    低維運成本

    SaaS 模式消除了高昂的硬體採購、維護成本以及昂貴的軟體永久許可費用。這使得企業能以極小的初始投資啟動項目,並有效控制後期營運成本。

    部署便捷

    由於部署在雲端,SaaS BPMS 可快速上線。與傳統的地端(On-premise)解決方案相比,它所需的實施時間和資源投入要少得多。

    自動更新

    SaaS BPMS 供應商負責系統的升級和維護,使用者隨時都能使用最新功能,並享有持續優化的資安保障。

    可擴展性

    SaaS BPMS 可以隨業務規模擴大而無縫擴展。例如,企業可以先在單個部門試點,見效後再逐步推廣至全公司。這種靈活性對於應對不斷變化的業務需求至關重要。

    什麼是 “Questetra BPM Suite”?

    “Questetra BPM Suite”(簡稱 Questetra)是一款日本原創的 SaaS BPMS。它支持無程式碼開發(No-code)業務系統(工作流應用)。只需在瀏覽器中透過拖放圖示繪製業務流程圖,即可完成業務系統的構建。

    無程式碼開發

    只需拖放流程圖示(節點)即可建立工作流程圖(Workflow)。繪製出的圖形可直接作為業務管理系統運作。透過無程式碼方式,各部門均可自主主導系統的建置與營運。

    Drag and Drop

    提升業務品質與速度

    透過「自動處理工程(流程中的自動化步驟)」,可以實現各種操作的自動化。Questetra 支援與 Microsoft 365, Google Workspace, Slack, Box 等多種雲端服務進行 API 聯動。自動化處理減少了人為失誤,顯著提升了業務品質和處理速度。

    Integration

    無需查閱手冊即可完成業務

    系統嚴格按照流程圖分配任務。每一步都會明確提示所需的輸入或確認操作。因此,任何人都可以隨時按照規範完成相關工作流程,不再需要翻閱厚重的工作手冊。

    No Manual

    業務流程視覺化

    所有的工作內容、輸入數據和處理結果都會被完整記錄。您可以在流程圖上直觀地查看進度和處理情況。系統會自動統計「誰、在何時、處理了哪個步驟、耗時多久」,結果可隨時查閱並用於其他業務分析。

    Visualization

    實現業務持續改進

    Questetra 不僅僅是實現數位化,更支持持續改進(PDCA 循環)。例如,透過自動統計可以發現「哪個環節最耗時(瓶頸)」,進而將瓶頸環節替換為自動化步驟,實現流程優化。

    PDCA

    透過 Questetra 加速 DX 策略

    使用 SaaS BPMS 軟體 Questetra,可以有效解決 DX 推進過程中的主要課題。

    Solving DX Challenges

    解決 DX 人才短缺問題

    Questetra 支持無程式碼建立系統,這意味著業務部門的任何人都可以參與 DX。業務人員自行建置應用,省去了向開發人員解釋業務邏輯的溝通成本。無需額外招聘即可快速啟動 DX,且一線人員能根據回饋即時優化,大大提升改進速度。

    更容易獲得 DX 預算

    Questetra 採用基於用戶數的按需計費模式。企業可以先從小團隊試點開始,驗證效果後再逐步推廣至全公司。這種「小步快跑」的模式讓投資報酬率 (ROI) 清晰可見,更容易獲得預算支持。

    明確 DX 推進步驟

    Workflow Diagram

    對於「不知道如何整理業務」的企業,Questetra 是絕佳的輔助工具。拖放圖示繪製流程圖的過程,本身就是梳理業務邏輯的過程。

    關於「推動機制」,由於無程式碼特性,各部門可獨立完成自身業務的應用開發。如果再指定一名 DX 負責人進行整體協調,轉型過程將更加順暢。

    Questetra 能大幅加速 DX。但需要強調的是,解決「DX 願景不明確」的問題,需要管理層向全公司傳達清晰的方向。DX 活動需要組織層面的支持,確定目標業務和管理體制,最終這仍是管理層不可推卸的責任。

    結語

    作為推動 DX 的核心工具,SaaS BPMS 已成為現代企業不可或缺的一部分。它在自動化、流程梳理和數據應用方面的優勢,能顯著增強企業競爭力及應對市場變化的能力。成功的 DX 需要明確的願景、流程優化、合適的供應商選擇以及持續的監控評估。讓我們利用 SaaS BPMS,開啟數位轉型之路。


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    Questetra, Inc. (株式会社クエステトラ) : https://questetra.com/en/
    客戶成功案例 : https://questetra.com/en-solutions/
    工作流應用範本 : https://support.questetra.com/category/templates/