【完全ガイド】LLMを使ったビジネスプロセス評価の革新｜価値のある作業を見極める方法とは？🚀

論文
目次

1. はじめに｜なぜ今「プロセス評価×LLM」が注目されるのか？

日々の業務改善、タスク効率化、働き方の最適化。

これらに取り組む全ての企業にとって、**「ビジネスプロセスの見直し」**は避けて通れない課題です。

しかし——

何が価値ある仕事で、どこに無駄があるのか？

この判断には、専門家の知見と膨大な時間が必要とされてきました。
従来は人の手に頼らざるを得なかったプロセス評価。

そこに今、大規模言語モデル（LLM）を活用する試みが広がり始めています。

自然言語処理に強みを持つLLMは、単なるチャットボットにとどまらず、
業務活動の意味・背景・価値を文脈付きで解析する能力を備えています。

本記事では、

  • なぜLLMがプロセス評価に有効なのか？

  • どのように「無駄な作業」を自動的に分類できるのか？

  • 実運用において注意すべきポイントとは？

という視点から、最新研究の手法とプロンプト設計まで詳しく解説します。

読み終えるころには、あなたの業務にも「即実装」したくなるはずです。

それでは見ていきましょう。📊✨

https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.06600

2. ビジネスプロセス分析の課題と、LLMによるブレイクスルー

プロセス改善は「やりたくてもできない」現場が多い

プロセス改善の重要性は、もはや語るまでもありません。
しかし、実際にやろうとするとこうなります。

  • 「業務フローはブラックボックス」

  • 「分析できる人がいない」

  • 「属人化していて改善の余地が見えない」

特に中小企業や多拠点展開している組織では、現場とのギャップがネックになりがちです。

ここで登場するのが、自然言語ベースで「意味」や「価値」を読み取れるLLMです。

従来の定量評価とは異なり、LLMは文脈や目的、顧客視点を含めた評価が可能。
これは、**数値では捉えきれなかった非効率の「本質」**を可視化するという点で画期的です。

3. 分析手法｜LLMを使ったビジネスプロセス評価の流れ

活動の「意味」を読み解き、価値を分類する2ステップ構成

LLMを使ったプロセス分析では、主に以下の2ステップで進行します。

Step1｜業務を粒度の細かい「サブステップ」に分解する（活動分解）

たとえば「口座開設」という業務があるとしましょう。
一見単純に見えるこのプロセスも、実際には次のような構成に分解されます。

あなたは業務プロセスマネジメントの専門家です。  
以下の業務活動を、依存関係と成果に注目しながら、具体的なサブステップに分解してください。

業務活動：◯◯◯

必要条件：
- 業務の目的を考慮する
- ステップ間の順序を明確に
- 成果物を出す単位で分解する

🔹 プロンプト例｜価値付加分析

以下の業務ステップを、LEANの7つのムダを意識しながら、  
「直接価値」「間接価値」「無駄」に分類し、その理由を説明してください。

評価対象ステップ：
1. ◯◯◯
2. ◯◯◯
3. ◯◯◯

ステップ分解の次に来るもの——「意味」の評価こそが改善の鍵🔍

業務プロセスの中には、一見して目立たないが、時間・リソース・心理的負荷をかけているステップが多数存在します。

その中で、**「この作業、本当に必要なのか？」**という問いは、業務改善の核心です。

しかしながら、それを判断するには、通常以下の3つの壁が立ちはだかります：

  • 業務内容が属人化しており、判断の基準が人によってバラバラであること

  • 顧客視点・法令遵守・業務の効率性という3つの視点が複雑に絡み合っていること

  • その判断自体が膨大なステップに及び、コストがかかること

そこで今回注目されるのが、**LLMを活用した「価値付加分析の自動化」**というアプローチです。

LLMが担う「価値の三分類」｜VA / BVA / NVAとは何か？

✅ 1. Value Adding（VA：価値を生む活動）

  • 顧客にとって直接的な成果を生む

  • 製品やサービスの生成に欠かせない

  • 最初から正しく行われる必要がある（例：商品発送、処方薬調製）

✅ 2. Business Value Adding（BVA：業務上必要な活動）

  • 法律・社内ルール・監査要件などにより必須

  • 顧客からは見えないが、業務運営には欠かせない（例：記録保管、セキュリティ設定）

✅ 3. Non-Value Adding（NVA：無駄な活動）

  • 顧客にもビジネスにも貢献しない

  • 待機、重複、再入力、承認の遅延などが該当

  • 可能であれば排除・統合・自動化したい

この三分類は、**リーン生産方式（Lean Methodology）**の中核概念に基づきます。

LLMに分類を任せる場合、この考え方を**プロンプトに「注入」**する必要があります。

LLMプロンプト設計｜分類だけでなく「理由付け」まで求める

単に分類ラベル（VA/BVA/NVA）を振るだけでは不十分です。

プロセス改善においては、なぜそのステップが無駄とされたのか、納得できる説明が求められます。

そのため、LLMプロンプトでは以下の出力形式が推奨されます：

classify(分類種別, 活動名, ステップ名, 分類理由)

📌 出力例

classify("VA", "注文処理", "注文内容の入力", "顧客が購入手続きを完了するために必要不可欠な工程であるため")
classify("BVA", "在庫管理", "在庫状況の手動チェック", "業務継続に必要だが、顧客に直接的な価値はない")
classify("NVA", "承認フロー", "上長承認待ち", "待機時間であり、業務や顧客体験に貢献していないため")

このように分類+理由をセットで出力させることにより、

  • 関係者が説明責任を果たしやすい

  • 判断の曖昧さを減らせる

  • 改善施策の議論がスムーズになる

という3つの効果が得られます。

最適なプロンプト構成とは？研究結果から見えた黄金パターン📊

研究チームは複数のプロンプト構成を比較し、分類精度の高いパターンを導出しました。
その結果、以下の構成がもっとも高精度で、特に**「NVA（無駄な作業）」の発見に強み**を示したのです。

項目 最適な選択肢
役割の記述 LEAN Analyst（リーン分析の専門家）
タスクの説明 Waste Identification（無駄の特定）
指針 Lean原則に基づくガイドライン
分類タイプ 文脈に即したContextualised分類
例の種類 Varied Process Examples（複数事例提示）
分類根拠の出力 Include Justifications（理由の明記）

この構成でプロンプトを設計すると、
人間の判断と約70%一致し、特に不要作業の抽出率が極めて高いという結果が得られました。

実用テンプレート｜価値分類プロンプトの雛形（日本語）

あなたはリーン手法に精通したプロセス改善の専門家です。  
以下の業務ステップについて、顧客視点・業務効率・法的要件の観点から分析し、  
次の3分類のいずれかでラベルをつけてください：

- VA（顧客に直接的な価値がある）  
- BVA（業務上必要だが顧客価値とは言えない）  
- NVA（削減・改善可能な無駄な作業）

分類後は、分類理由を簡潔に述べてください。

出力フォーマットは以下を厳守してください：

classify(分類種別, 活動名, ステップ名, 分類理由)

評価対象データ（JSON形式）：
[
  {
    "activity": "顧客対応",
    "step": "問い合わせ内容の手動入力"
  },
  {
    "activity": "内部承認",
    "step": "2段階承認待ち"
  },
  ...
]

このテンプレートを利用すれば、業務単位のバッチ評価や現場ヒアリング結果の検証にも活用可能です。

精度検証｜どこまでLLMに任せられるのか？

実験では、事前に人手で正解分類された50プロセスを用意し、
LLM出力との一致率を「分類精度」「根拠の妥当性」の両面から評価しました。

主な結果は以下のとおりです：

  • VAの分類精度：84%

  • BVAの分類精度：76%

  • NVAの分類精度：93%

また、NVAの「理由付け」精度は特に高く、
たとえば「承認待ち」「再入力」「書類転記」など、
人間でも煩雑と感じる作業をLLMが的確に見抜く傾向が見られました。

一方、VAとBVAの線引きに関しては、文脈や業種に応じたグレーゾーンもあり、
現場のレビューによる補正が推奨されます。

注意点と実務への導入時の留意事項⚠️

LLMによる分類には、以下のようなリスクと対策が必要です：

  • 主観性の排除： 分類基準をプロンプトで明示し、例示と根拠提示を促す

  • 情報漏洩対策： 機密性の高いプロセスは、ローカル実行 or 特化型LLMで実行

  • 分類根拠の説明責任： なぜその判断に至ったかを第三者にも理解できるよう出力を構成

  • 改善案との接続性： 分類だけでなく、その結果をどのような改善施策に繋げるかも設計しておく

結論｜「無駄を自動で見つけるLLM」は、もはや夢ではない

✅ LLMは、業務ステップごとの価値評価を定量・定性の両側面から自動化できる

✅ 特に「NVA」の検出精度は高く、プロセス改善の初動として極めて有効

✅ プロンプト設計次第で、業種横断・組織横断の評価標準が形成可能

感想｜「なぜこの作業をしているのか？」を問い直す力としてのLLM

業務の中に潜む「やらなくていいこと」。
それを見つけるのは簡単ではありません。

しかし、LLMの言語理解と構造化プロンプトの力を借りれば、
“意味”のない作業をデータで可視化できる時代が到来しています。

あなたの組織でも、まずは一つの業務から試してみてください。
「無駄が見える化する」ことのインパクトに、驚かれることでしょう。

次回は、**「プロセス改善の施策立案までをLLMで支援する方法」**をご紹介します！📈✨

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