プロセスマイニングとは:実際のプロセスの動きを発見する方法

プロセスマイニングとは、ITシステムのイベントログデータを活用し、ビジネスプロセスが「あなたが思っている通りに」ではなく、「実際にどう動いているか」を自動的に再構築、可視化、分析する手法です。ワークショップでプロセスを文書化したものの、実際のワークフローがその図とはまったく違うものだったという経験があるなら、プロセスマイニングはそのギャップを埋めてくれるツールです。

プロセスマイニングとは何ですか?

プロセスマイニングとは、ERP、CRM、ヘルプデスク、受注管理プラットフォームといったITシステムに残されたデジタルの痕跡から、実際のプロセスの挙動に関する証拠を抽出する、データドリブンな手法です。従業員が発注書を作成したり、チケットを解決したり、案件をパイプラインの中で動かしたりするたびに、システムはタイムスタンプ付きの記録を書き込みます。プロセスマイニングはこれらの記録を収集し、案件ごとに一連の流れとしてつなぎ合わせ、そのプロセスが実際にたどったすべての経路を視覚的なモデルとして生成します。

その結果は、誰かがワークショップで描いた図ではありません。数百万件もの実際のトランザクションから計算された地図であり、実務で発生するあらゆるループ、ショートカット、迂回路を示しています。バリアントとは、案件がそのプロセスをたどる際の個々の経路のことです。コンフォーマンスは、それらのバリアントが本来意図した設計にどれだけ近いかを測定します。ボトルネックは、案件が滞留して待機しているノードや遷移として現れます。

プロセスマイニングでは、次の3つの用語が頻繁に登場します。

• イベントログ:システムから抽出された構造化データセットで、案件ごと、アクティビティごとに1行を含みます。
• ケース:1件の請求書、1件のサービスチケット、1件の顧客注文など、プロセスの単一のインスタンスのことです。
• トレース:あるケースについて、開始から終了までの一連のアクティビティの順序です。

重要なポイント

• Gartnerはプロセスマイニングを戦略的テクノロジートレンドのトップの一つに挙げており、市場は2027年までに53億ドル規模に達し、年率40%以上で成長すると予測しています。
• Celonisの調査によると、ビジネストランザクションの80%以上がSAPまたは類似のERPシステムを経由しており、多くの大企業はすでに分析を始めるために必要な生のイベントデータを保有していることになります。
• 2023年のForresterの調査では、プロセスマイニングを導入した組織は、導入から1年以内にプロセスのサイクルタイムが平均15%短縮されたと報告されています。

プロセスマイニングと手作業によるプロセスマッピングの違い

ほとんどのプロセス改善の取り組みは、同じような形で始まります。専門知識を持つメンバーを集め、ワークショップを開き、プロセスがどう機能すべきかを示す図を描くのです。ビジネスプロセスマッピングとBPMNは、こうした手作業に最もよく使われる2つの手法です。どちらも、意図した設計を伝えたり、新入社員を教育したりするうえで価値があります。しかし、構造的な限界があります。それは、参加者の記憶や組織内の力学というフィルターを通して、参加者が「実際に起きていると信じていること」を捉えているに過ぎないという点です。

プロセスマイニングは正反対のアプローチを取ります。人に尋ねるのではなく、システムを読み取るのです。

この2つのアプローチは組み合わせるとうまく機能します。手作業のマッピングで意図したプロセス設計を定義し、その後プロセスマイニングを使って、現実がその設計からどれだけ乖離しているかを測定するのです。まだ意図した設計を文書化していない場合は、先にビジネスプロセスマッピングのガイドをお読みください。

プロセスマイニングの3つの種類

多くの組織は、比較対象となる信頼できる参照モデルを持っていないため、まずディスカバリーから着手します。コンフォーマンスチェックは、監査人が統制の遵守を証明する必要がある規制産業において特に重要になります。プロセスマップが安定した後、継続的な改善作業の大半はエンハンスメントの段階で行われます。

プロセスマイニングの進め方

ステップ1:プロセスと元となるシステムを特定する

「発注依頼から支払いまで」や「チケットの起票からクローズまで」のように、明確な開始と終了のイベントを持つ、1つのエンドツーエンドのプロセスを選びます。そのプロセスの記録を保持しているシステムを特定してください。多くの組織では、SAPやOracleのようなERP、SalesforceのようなCRM、ServiceNowのようなITSMツールがそれに当たります。

ステップ2:イベントログを抽出する

システムをエクスポートまたはクエリして、少なくとも3つの列を持つ構造化テーブルを作成します。ケースID(各プロセスインスタンスを識別する一意の識別子)、アクティビティ名(何が起きたか)、タイムスタンプ(いつ起きたか)です。ほとんどの分析ではリソース列(誰、または何がそのアクティビティを実行したか)も含まれます。ログが充実しているほど、分析が説明できる範囲も広がります。

ステップ3:イベントログをプロセスマイニングツールに読み込む

Celonis、ProM、Minit、UiPath Process Miningといったツールにイベントログを取り込みます。ツールはケースIDごとに行をグループ化し、各ケース内でアクティビティをタイムスタンプ順に並べ替え、各ケースのトレースを構築します。その後、発見アルゴリズムを適用して、どのアクティビティの並びが最も頻繁に発生しているかを算出し、プロセスグラフを生成します。

ステップ4:バリアント、コンフォーマンス、ボトルネックを分析する

生成されたモデルを詳しく見ていきましょう。「王道パス」とは最も頻度の高いトレースのことです。どれくらいの割合のケースがそれに従っているかを確認してください。次に、逸脱したバリアントを調べます。あるアクティビティを飛ばしているケース、後戻りしているケース、存在すら知らなかった経路をたどっているケースなどです。待機時間がどこに蓄積しているかを確認しましょう。参照モデルがあれば、コンフォーマンスチェックを実行します。

ステップ5:発見した内容をもとに行動する

分析結果を使って優先順位を決めましょう。ボトルネック分析は、しばしばプロセス最適化の取り組みにつながります。コンフォーマンスの違反は、教育不足やシステム設定の不備を示している場合があります。頻度の高い反復的なアクティビティは、RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)やワークフロー自動化の有力な候補です。

イベントログの実例

請求書処理ワークフローを単純化した例を紹介します。

INV-1001は意図した経路をたどり、約5時間で処理が完了しました。一方INV-1002は重複チェックに引っかかり、承認にたどり着くまでに約3日が余分にかかりました。プロセスマイニングは、こうしたパターンを何千件ものケースにわたって明らかにし、それがどれくらいの頻度で起きているか、どのリソースが関わっているか、そしてサイクルタイムにどれだけのコストがかかっているかを示してくれます。

ユースケースと事例

購買・買掛金管理。 購買から支払いまでのプロセスは、最も一般的な対象の一つです。プロセスマイニングは、発注書なしで請求書が照合されるケース(いわゆる無秩序な購買)がどれくらいの頻度で起きているか、三者照合が失敗して手戻りを引き起こす頻度、承認のボトルネックがどこにあるかを明らかにします。あるヨーロッパの製造業者は、支払い前に少なくとも1回の手戻りループが発生した請求書が23%に上り、1件あたり平均4日の追加日数がかかっていたことを発見しました。

オーダー・トゥ・キャッシュ。 セールスオペレーションチームにとって、プロセスマイニングは注文の入力から収益認識までのあらゆる経路をマッピングします。どの注文タイプが最も手作業での調整を必要とするか、どの顧客が常に与信保留を必要とするか、営業と業務部門の間の引き継ぎがどこで滞っているかを特定します。

ITサービス管理。 ヘルプデスクの文脈では、すべてのチケットが1つのケースとなります。プロセスマイニングは、どのチケットカテゴリが最も頻繁に再オープンされているか(一次解決率の低さを示す代理指標)、どのチームの間で作業のやり取りが行き来しているか、SLA違反が特定の担当者や時間帯に集中しているかを示します。これはSLA管理の実践と直接関わってきます。

顧客オンボーディング。 B2B SaaS企業にとって、オンボーディングはシステムに記録されるステップを持つビジネスプロセスです。契約締結、アカウントのプロビジョニング、トレーニングの予約、初回ログインの記録などです。プロセスマイニングは、どの顧客がオンボーディングを完了する前に解約してしまうのか、そして正常に有効化された顧客と比較して、そのトレースにどのような共通点があるのかを明らかにします。

メリットと限界

メリット

• プロセスのパフォーマンスについて、逸話ではなく事実に基づく全体像を得られます。
• どれほど大量のデータにも対応できます。1,000万件のケースであっても、1万件のケースと同じように分析できます。
• 定量化された影響度をもとに改善機会を特定できるため、単に厄介なだけのボトルネックより先に、最もコストのかかるボトルネックを優先できます。
• 規制当局や外部監査人が独立して検証できる監査証跡を提供します。
• どのアクティビティが高頻度でルールベースなものかを示すため、自動化対象の選定に直接活用できます。

限界

• データの質に依存します。システムがあるアクティビティを記録していなければ、プロセスマイニングはそれを捉えられません。手作業中心、紙ベース、非公式なプロセスは、ほとんど痕跡を残しません。
• データへのアクセスが必要です。エンタープライズシステムからイベントログを抽出する作業には、多くの場合IT部門の関与が必要で、データガバナンスのポリシーやパフォーマンス上の懸念に直面することもあります。
• 診断は得られますが、処方箋は得られません。プロセスマイニングは問題がどこにあるかを教えてくれますが、それを解決するにはプロセス最適化やリーン手法などの改善フレームワークが依然として必要です。
• プロセス分析に不慣れなチームを圧倒してしまうことがあります。300種類のバリアントを持つプロセスマップは正確ではありますが、それを解釈する人がいなければ、すぐに行動につなげることは難しいでしょう。

よくある質問

プロセスマイニングとプロセスマッピングの違いは何ですか?

ビジネスプロセスマッピングは、専門知識を持つメンバーがプロセスの本来あるべき動きを描く手作業の活動です。プロセスマイニングは自動化されており、ITシステムのイベントログを読み取り、プロセスが実際にどう動いたかを再構築します。マッピングは意図を捉え、マイニングは現実を捉えます。コンフォーマンスを測定するには参照設計が必要なため、この2つは互いに補完し合います。

プロセスマイニングにはどのようなデータが必要ですか?

最低限、1行につき3つのフィールドを持つ構造化されたイベントログが必要です。ケースID(イベントをプロセスインスタンスごとにグループ化するため)、アクティビティ名(何が起きたかを説明するため)、タイムスタンプ(イベントを時系列に並べるため)です。リソース列(誰がそのアクティビティを実行したか)があれば、分析は大きく充実します。このようなデータは、ほとんどのエンタープライズシステム、ERP、CRM、ITSM、ワークフロープラットフォームに存在しており、通常はフラットファイルとしてエクスポートするか、SQLでクエリすることができます。

小規模な組織でもプロセスマイニングを活用できますか?

はい、ただしその価値はデータ量に比例して大きくなります。あるプロセスが月に数千回実行されているなら、マイニングは統計的に意味のあるパターンを生み出します。月に20回しか実行されないプロセスでは、サンプルが小さすぎて信頼できる分析にはなりません。取引量の多いプロセス(EC注文、ITチケット、金融取引など)を持つ小規模組織は、大企業と同じくらいこの手法の恩恵を受けられます。

プロセスマイニングのプロジェクトはどのくらいの期間がかかりますか?

単一プロセスに絞ったディスカバリー分析であれば、2〜4週間で完了できます。データの抽出とクレンジングに1週間、分析に1週間、解釈と優先順位付けに1週間といった具合です。新しいイベントデータをライブダッシュボードに反映し続ける継続的なモニタリングは、セットアップにより時間がかかりますが、その後は手作業なしで継続的に稼働します。

プロセスマイニングはプロセス自動化と同じものですか?

いいえ。プロセスマイニングは診断ツールです。何が起きているか、どこに摩擦があるかを教えてくれます。RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)やワークフロー自動化のような自動化ツールは、マイニングによって何を自動化すべきかが特定された後に使う実行ツールです。典型的なパターンは、まずプロセスをマイニングして人間の作業を遅らせている反復的でルールベースのステップを見つけ出し、その特定のステップを自動化するというものです。

プロセスマイニングの次のステップ

プロセスマイニングは、それ自体が終わりではなく、何かの始まりであるときに最も価値を発揮します。どのアクティビティが遅いか、どのバリアントがコストを生んでいるか、どのステップが常にルールベースのパターンに従っているかがわかれば、改善に向けた優先順位付きの対象リストが手に入ります。反復的で構造化されたステップは、RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)の候補になります。チーム間の引き継ぎは、ワークフロー自動化の候補になります。そして、プロセス設計全体は、組織レベルでのビジネスプロセスマネジメントへの入力となります。

プロセスマイニングは、手術の前に行う診断スキャンのようなものだと考えてください。データが、どこにメスを入れるべきかを正確に教えてくれます。