企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進が加速する中、「業務プロセスが複雑化し、どこに課題があるのか把握しきれない」「勘や経験に頼った改善活動から脱却したい」といった声は、多くの企業で聞かれる共通の悩みではないでしょうか。見えない業務プロセスは、非効率やボトルネックの温床となり、DX推進の大きな障壁となります。
こうした課題を解決する手法が「プロセスマイニング」です。プロセスマイニングは、システム上に記録された様々なデータ（イベントログ）を活用し、実際の業務プロセスを客観的に可視化・分析する技術です。
この記事では、「プロセスマイニングとは何か？」という基本的な疑問から、DX推進においてなぜ重要なのか、具体的なメリット、基本的な仕組み、そして導入を成功させるためのポイントまで、入門者向けにわかりやすく解説します。この記事を読むことで、プロセスマイニングの基礎を理解し、自社の業務改善やDX推進に活かすための第一歩を踏み出すことができるでしょう。
プロセスマイニングとは、企業が利用している様々な業務システム（ERP、CRM、SFA、ワークフローシステムなど）に記録されている操作ログや取引データといった「イベントログ」を収集・分析することで、実際の業務プロセスを客観的に描き出し、分析する手法です。
その主な目的は、以下の通りです。
従来、業務プロセスの可視化や分析は、担当者へのヒアリングや現場観察といった人手による方法が中心でした。しかし、これらの手法では、調査者の主観が入ったり、一部の例外的なプロセスが見過ごされたりする可能性がありました。プロセスマイニングは、データという客観的な事実に基づいてプロセスを分析するため、より正確で網羅的な現状把握を可能にします。
プロセスマイニングと似た言葉に「タスクマイニング」があります。両者は業務を分析する点で共通していますが、焦点を当てる範囲が異なります。
プロセスマイニングが「森」を見るのに対し、タスクマイニングは「木」を見るイメージと言えるでしょう。DX推進においては、両者を組み合わせて活用することで、より効果的な業務改善が可能になります。
プロセスマイニング自体は比較的新しい概念ではありませんが、近年、特に注目度が高まっています。その背景には、以下の要因が挙げられます。
多くの企業がDXを経営戦略の中核に据える中、データに基づいた客観的な意思決定の重要性が増しています。勘や経験だけに頼るのではなく、データを活用して現状を正確に把握し、課題を特定することが、DX成功の鍵となります。プロセスマイニングは、まさに業務プロセスに関する「データ活用」を具体化する強力な手段であり、DX推進に不可欠な要素として認識され始めています。
従来のヒアリングやワークショップを中心とした業務改善手法は、時間とコストがかかる上に、必ずしも業務の全体像や実態を正確に捉えきれないという課題がありました。特に、複数の部門やシステムが関わる複雑なプロセスでは、その傾向が顕著です。プロセスマイニングは、こうした従来手法の限界を補完し、データドリブンで効率的かつ効果的なプロセス改善を実現するアプローチとして期待されています。
また、企業活動のデジタル化が進み、分析対象となるイベントログデータが蓄積しやすくなったことも、プロセスマイニング普及の後押しとなっています。
プロセスマイニングを導入することで、企業は様々なメリットを享受できます。
最大のメリットは、実際の業務プロセスをありのままに可視化できる点です。「理想」や「思い込み」ではなく、「事実」に基づいたプロセスフロー図（プロセスモデル）が生成されるため、これまで見えなかった業務の実態を正確に把握できます。
可視化されたプロセスモデルを分析することで、特定の工程での滞留（ボトルネック）、手戻り、標準プロセスからの逸脱、非効率な作業などを容易に特定できます。これにより、改善すべき箇所が明確になります。
定められたルールや手順通りに業務が行われているか（コンプライアンス遵守状況）を、データに基づいて客観的に検証できます。逸脱したプロセスを発見し、是正措置を講じることで、内部統制の強化やリスク管理に貢献します。
ボトルネックの解消、非効率な作業の排除、手戻りの削減などを通じて、業務プロセス全体のリードタイム短縮やコスト削減、生産性向上を実現します。
プロセス改善の施策立案や効果測定において、客観的なデータに基づいた判断が可能になります。これにより、より的確で効果的な意思決定を行うことができます。
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プロセスマイニングは、一般的に以下のステップで進められます。
まず、分析対象とする業務プロセスに関連するシステムから、イベントログデータを収集します。イベントログには、最低限、以下の3つの情報が含まれている必要があります。
これらのデータが、様々なシステム（ERP, CRM, SFA, ワークフローなど）に散在している場合、それらを収集・統合・整形する必要があります。
収集したイベントログデータをプロセスマイニングツールに取り込み、分析アルゴリズムを用いて実際のプロセスフロー図を生成します。ツールによっては、処理時間、頻度、担当者などの情報も合わせて可視化できます。
可視化されたプロセスモデルを分析し、ボトルネック、非効率、逸脱などを特定します。なぜそのような問題が発生しているのか原因を深掘りし、具体的な改善策を検討します。
立案した改善策を実行に移します。改善後、再度プロセスマイニングを実施し、施策の効果をデータに基づいて定量的に測定・評価します。このサイクルを継続的に回していくことが重要です。
プロセスマイニングを効果的に活用し、成果につなげるためには、いくつかの重要なポイントがあります。
「何のためにプロセスマイニングを行うのか」「どの業務プロセスの、どのような課題を解決したいのか」といった目的を明確に設定することが重要です。目的が曖昧なままツール導入だけを進めても、期待した効果は得られません。
プロセスマイニングツールには様々な種類があり、機能や価格帯も異なります。自社の目的、分析対象のプロセス、利用するシステムの状況、予算などを考慮し、最適なツールを選定する必要があります。主要なツールとしては、Celonis、UiPath Process Mining、SAP Signavioなどが挙げられますが、まずは専門家への相談も有効です。
最初から全社的な大規模プロセスを対象にするのではなく、特定の部門や課題が明確なプロセスに限定してスモールスタートし、成功体験を積み重ねながら段階的に適用範囲を広げていくアプローチが現実的です。
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プロセスマイニングはIT部門だけで完結するものではありません。実際に業務を行っている現場部門との密な連携が不可欠です。目的の共有、データ収集への協力、分析結果のフィードバック、改善策の実行など、各段階で協力体制を築くことが成功の鍵となります。
この記事では、プロセスマイニングの基本的な概念から、その重要性、メリット、仕組み、そして導入を成功させるためのポイントについて、入門者向けに解説しました。
プロセスマイニングは、システムに蓄積された客観的なデータに基づき、これまで見えにくかった業務プロセスの実態を明らかにし、具体的な改善点を発見するための強力な武器となります。勘や経験に頼るのではなく、データドリブンで業務を可視化・分析することは、DXを成功に導く上で不可欠なステップと言えるでしょう。
まずは、自社の業務プロセスの中に、プロセスマイニングが適用できそうな領域がないか検討してみてはいかがでしょうか。この記事が、皆様の業務改善とDX推進の一助となれば幸いです。プロセスマイニングの活用を通じて、より効率的で生産性の高い働き方を実現するための第一歩を踏み出しましょう。