InforのプロセスマイニングAI、特急配送コストを50%削減 製造業のボトルネックを解明
InforとAmazon Web Services（AWS）は2026年4月のハノーファー・メッセにて、複雑な工場ワークフローを自動化する「Infor Process Mining AI」を搭載した新しい製造・流通向けツールを発表しました。アーカンソー州のボートメーカーであるXpress Boatsは、調達から支払い（Procure-to-Pay）、注文から回収（Order-to-Cash）、需要から製造（Demand-to-Build）の各プロセスに本技術を導入し、1週間足らずで運用上のボトルネックを特定しました。この導入により、特急配送コストが50%削減されたほか、プロセスの課題診断速度が98%向上しました。
製造運用における変化
Infor Process Mining AIは、産業企業に対して生産および履行ワークフロー全体の運用ボトルネックを直接可視化する機能を提供します。実際の運用データを理想的なプロセスフローと照合することで、製造事業者は納期遅延や高額な緊急輸送への依存が生じる前に遅延を察知できます。
Xpress Boatsでの初期導入において、本ツールは特急配送コストを50%削減しました。また、同社はサプライチェーン全体においてプロセスの課題診断速度が98%向上し、返品処理時間を95%削減できたと記録しています。
Xpress Boatsによるプロセス改善の取り組み
アーカンソー州のボート製造企業Xpress Boatsは、自社施設全体のコア運用ワークフローを分析するためにプロセスマイニングソフトウェアを導入しました。システムは調達から支払い、注文から回収、需要から製造までのワークフロー データを評価し、1週間未満で各部門の摩擦点をピンポイントで特定しました。
この結果を受け、Xpress Boatsは発注書、顧客注文、総勘定元帳、買掛金、売掛金向けの追加エージェントのテストを開始しました。プロセスマイニング、自動化、生成知能の組み合わせにより、非効率性の特定、修正の適用、サプライチェーンワークフローの継続的な改善を実現するように設計されています。
InforとAWSの製造向けAIエージェントの機能
新しいInfor AWS製造向けAIエージェントはAWS上でネイティブに動作し、産業ワークフロー内でタスクの計画、推論、実行を行います。カタログは、収益性の高いプロジェクト管理、納期遵守のプロジェクト配送、プロセスマイニングと運用インテリジェンス、在庫フロー、財務運用、品質管理の6つの運用領域をカバーしています。
企業は「Infor Agent Factory」を通じてカスタムエージェントを作成することも可能です。この環境はAmazon Bedrock AgentCore、Amazon Bedrock、Amazon SageMakerと連携しており、エンタープライズ開発者が独自の工場プロセスに合わせた専門モデルを配置できます。
Infor CloudSuite Industrial AIのワークフロー統合
Infor CloudSuite Industrial AIは、マイクロバーティカルな製造要件に基づいた役割ベースのツールに焦点を当てています。Inforでプロダクトマネジメント担当シニア副社長を務めるリック・ライダー（Rick Rider）氏は、産業用AIには一般的なAI能力ではなく、作業現場のデータ、部品表（BOM）、サプライチェーン記録からの直接的なコンテキストが必要であると指摘しています。
Inforは2025年10月以降、AWS上でこれらのツールを拡張してきました。現在、完全なエージェントスイートは限定公開の段階にとどまっており、両社とも一般提供の開始時期をまだ発表していません。
製造業が直面するAI導入の障壁
産業用ソフトウェアベンダーは自動化エージェントを市場に投入していますが、多くの製造業者は依然として基礎的なITインフラに苦戦しています。売上高10億ドル以上の製造企業の最高執行責任者（COO）100人以上を対象とした12月のマッキンゼー（McKinsey）の調査によると、46%がデータやIT/OTシステムの制限を経験しており、半数が組織文化を運用AI導入の大きな障害として挙げました。
競合他社も産業用ツールを拡張しています。SAPは2026年第2四半期および第3四半期に一般提供を予定している製造・サプライチェーン向けエージェントを発表し、Microsoftは自社運用で25以上のサプライチェーンエージェントを運用中で、2026年末までに100以上に増やす計画であると発表しました。
よくある質問
Infor Process Miningはどのように配送コストを削減しますか？
Infor Process Miningは、調達から支払い、注文から回収、需要から製造までのワークフロー全体におけるボトルネックを1週間未満で特定します。構造的な非効率性を浮き彫りにし、プロセス課題の診断速度を98%向上させることで、製造業者は運用の遅延を解消し不必要な緊急輸送を排除できます。これにより、Xpress Boatsは特急配送コストを50%削減しました。
InforとAWSの製造向けAIエージェントの主なメリットは何ですか？
これらのAIエージェントは、在庫フロー、プロジェクト配送、品質管理を含む6つの機能領域でタスクを自動化します。AWS上にネイティブ構築されており、作業現場やサプライチェーンのコンテキストを活用しながら、企業がInfor Agent FactoryとAmazon Bedrock AgentCoreを使用してカスタムエージェントを構築できるようにします。
プロセスマイニングはサプライチェーン運用でどれくらい早く効果を出せますか？
Xpress Boatsにおいて、プロセスマイニングは1週間足らずでサプライチェーンワークフロー全体の運用ボトルネックを特定しました。この導入により、課題診断速度が即座に98%向上し、返品処理時間が95%削減されました。
MOZGIIの視点
私たちならこう作ります
工場部門向けのプロセスマイニングシステムを構築するにあたり、私たちがまず着手するのは、基幹企業データソースとの直接的な統合でしょう。このシステムは、調達から支払い、受注から回収、需要から製造に至るワークフローの運用記録を取り込むでしょう。業務上のボトルネックを検出するため、基準となるプロセスフローとリアルタイムの在庫・出荷ログを照合するでしょう。自動化エージェントは、配送チームが高額な急行便に頼る前に、注文処理の遅延に警告を発するでしょう。
人間の監視は、設計の中心に位置づけられるでしょう。サプライチェーン管理者は、変更が実行される前に、発注書や生産調整に関する自動提案をレビューするでしょう。最大の失敗要因となり得るのは、不完全な現場データや分断されたレガシー在庫データベースでしょう。誤った調整を防ぐため、データストリームに記録の欠落や在庫ステータスの矛盾が生じた場合は、自動制御によって更新を一時停止させるでしょう。
私たちが追跡する唯一の指標は、標準輸送量に対する急行輸送費の総額でしょう。ボトルネック検出が安定して稼働した段階で、工場の操業停止が発生する前に、総勘定元帳や買掛金ワークフロー全体における供給遅延を予測するツールを構築するでしょう。
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