生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の進化が止まりません。
ChatGPTやClaudeに代表されるLLMは「話し相手」から「業務の改革者」へと進化しつつあり、
いまや業務プロセス評価＝ビジネスのボトルネックを見抜く“眼”としての役割を担い始めています。
本記事では、従来アナリストに依存していた業務プロセスの「価値評価」を、
LLMがどのように置き換え、拡張しうるのか？
その全体像と、実践的なアプローチを徹底的に解説します。
https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.06600
背景｜なぜ今、業務プロセスの「意味」を問う必要があるのか？
日々の業務、あなたはその一つひとつの作業に「価値」があると胸を張って言えるでしょうか？
「ムダを減らしたい」「効率化したい」という声は現場から聞こえてきても、
実際に“どこがムダなのか”を見極める作業は、経験と勘に頼るアナログな作業に留まっていました。
そこで今、注目されているのが**「価値付加分析（Value-Added Analysis）」**です。
各業務ステップを「顧客への価値」「業務上の必要性」の観点から分類し、
“本当に必要な仕事”だけを残す発想が求められています。
そしてその作業こそ、LLMの真骨頂。
自然言語を理解し、背景・文脈をもとに判断を下せるLLMだからこそ、
「見えにくいムダ」を浮き彫りにすることが可能なのです。
活用方法｜LLMによる業務プロセス分析の2ステップ手法
LLMを用いた業務分析は、大きく2つのステップで構成されます。
① 活動の分解（Activity Decomposition）
まずは、業務プロセスを**“粒度の細かいステップ”**へと分解します。
たとえば「口座開設」といった曖昧な業務も、
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本人確認書類の確認
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顧客情報の入力
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利用規約の説明
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初回入金処理
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ログイン情報の発行
…と、具体的かつ実行可能なステップにまで落とし込む必要があります。
この作業を、LLMに「プロセス分解の専門家」としてプロンプト設計し、
Few-shot（複数例）と詳細ガイドラインを与えることで、
主観性の排除と再現性の高い分解が可能になります。
② 価値の分類（Value Contribution Classification）
次に、分解された各ステップに対し、次の3つの視点から分類を行います。
1. VA（Value Adding）
顧客にとって価値がある本質的な作業（例：注文受付、商品の発送）
2. BVA（Business Value Adding）
社内の管理上必要な作業（例：法令対応、監査準備）
3. NVA（Non-Value Adding）
どちらにも該当せず、削減可能なムダ（例：確認のための二重入力、待機時間）
ここでも、単なるラベル付けではなく、なぜその分類になったのか？
という根拠説明を求める設計にすることで、信頼性と透明性を担保します。
方法の紹介｜実際のプロンプト設計と構成のポイント
LLMの性能を最大限に引き出すには、プロンプト構成がすべてです。
以下のような構成を基準に設計すると効果的です。
活動分解プロンプト設計のベストプラクティス
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役割設定：Business Process Expert（プロセス専門家）
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分析視点：依存関係を含めた詳細な分解（Breakdown with Dependencies）
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文脈付与：業種・状況に応じた具体的なビジネス背景を与える
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例の提示：Few-shot（複数の具体例を含む）
実例：
{
"activity_breakdown": [{
"activity_name": "新規口座開設",
"substeps": [
{"step": 1, "description": "顧客の身分証明書を確認する"},
{"step": 2, "description": "システムに顧客情報を入力する"},
{"step": 3, "description": "口座の利用規約を説明する"},
{"step": 4, "description": "初回入金を処理する"},
{"step": 5, "description": "口座番号と初期パスワードを発行する"}
]
}]
}
価値分類プロンプト設計のベストプラクティス
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役割設定：Lean手法に基づく業務改善AIアシスタント
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分類基準：VA / BVA / NVA の3区分
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出力形式：関数形式で分類と根拠を明記
実例：
classify("VA", "新規口座開設", "顧客の身分証明書を確認する", "本人確認はサービス開始に必要な工程であり、法的にも求められているため")
classify("NVA", "新規口座開設", "顧客情報を再入力する", "重複入力はエラー防止以外に意味がなく、業務効率を下げている")
✅ LLMによる業務評価は、「活動の細分化」と「価値の分類」という2段構成で進行する
まず最初に強調したいのは、LLMによるプロセス評価のアプローチは、単なる文章要約や情報検索の延長ではないという点です。
LLMが担うのは、以下の2段階のタスクです。
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活動分解（Activity Decomposition）
→ 大きな業務のまとまりを、実行可能な具体的ステップへと構造的にブレイクダウンする工程。 -
価値分類（Value Contribution Classification）
→ 各ステップが「顧客にとって価値がある（VA）」「社内的に必要な活動（BVA）」「どちらでもないムダ（NVA）」かを判断する工程。
この二段構えにより、**「業務の流れ」と「価値の有無」**を同時に捉えることが可能となります。
それはつまり、「やるべき仕事」と「やめるべき仕事」が、客観的かつ一貫した視点で浮かび上がるということです。
✅ LLMの出力精度は実証済｜無駄な業務の検出率は70％超え
検証では、実際の業務設計モデルをもとに、LLMによる出力と人間専門家の判断との一致度を評価。
その結果、プロンプト設計を工夫することで、以下のような高精度な出力が得られることが明らかになりました。
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作業分解の一致率：約60％（専門家と同等または準同等の出力）
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NVAの分類精度：約70％以上（明確なムダを高精度に抽出）
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分類理由の提示：可読性良好、一定の納得性あり
特に注目すべきは、単なるキーワード抽出やルールベースのフィルタではなく、
業務の背景や文脈を踏まえた判断ができるという点です。
「なぜこの作業が不要なのか」「どのプロセスに価値があるのか」──
そうした“意味の解釈”を伴う評価は、LLMが得意とする自然言語理解の成果であり、従来のツールでは到達できなかった領域です。
✅ プロンプト設計とガイドラインが、LLM活用の肝となる
ただし、LLMを“有能なアナリスト”として機能させるためには、それなりの仕組みづくりが不可欠です。
本記事で紹介したように、以下の構成要素を組み合わせたプロンプトが、最も高いパフォーマンスを示しました。
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役割設定：LEAN手法の専門家 / 業務プロセス分析のプロフェッショナル
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分析観点：無駄の抽出（Waste Identification）
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ガイドライン：LEAN原則に準拠し、文脈を含む詳細な指示付き
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分類タイプ：Contextualised（業務背景を踏まえた分類）
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出力形式：分類理由付きの構造化出力（関数形式等）
これらの要素を丁寧に整備することで、LLMはまるで「業務改善の熟練アドバイザー」のように振る舞い、
組織にとって意味のある提案を自律的に生成してくれます。
✅ LLM導入で得られる3つのメリット
1. 一貫性ある判断が可能に
複数のチームや拠点を横断するプロセス評価でも、共通の指示文と役割設定により、
バラつきの少ない判断が期待できます。
2. 評価の頻度とスピードが向上
従来、専門家が週単位で行っていた業務評価が、数時間～1日で自動化される可能性も。
継続的改善（Kaizen）における“リズム”を加速できます。
3. 文脈を理解した深い分析が可能に
単なる数字やロジックでは捉えきれなかった“業務の意味”に踏み込んだ分析ができるため、
表層的な改善で終わらない深層分析が可能になります。
✅ 導入時に注意すべきポイントも忘れてはならない
一方で、LLM活用には以下の現実的な課題や留意点があることも強調しておきます。
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主観性とのバランス：プロセスの粒度や価値判断は人によって異なるため、完全な正解は存在しない
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プロンプト設計の試行錯誤：目的に応じた設計が不可欠で、即座にベストな出力が得られるわけではない
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専門性の限界：業界特有の知識が必要な場合、追加のチューニングや補助知識の付与が求められる
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情報漏洩リスクの管理：業務プロセスは機密性が高いため、モデルの扱いや出力の利用には慎重さが必要
これらの課題を乗り越えるためには、人間の判断力とLLMの分析力のハイブリッド運用が鍵となります。
ツールとして使い倒すのではなく、“共に考える相棒”として設計することが重要です。
