プロセスマイニングとは？ - 業務プロセスの改善と事例

なぜプロセスマイニングが重要なのか？

プロセスマイニングは高度なアルゴリズムを利用して現在のビジネス(業務)プロセスを可視化し、その合理化と改善を支援します。生産性向上につながる有益なインサイトが速やかに得られるため、顧客や収益に大きな影響を与える主要なビジネス(業務)プロセスの問題点が浮き彫りになります。

ビジネスに影響を与えている問題点を明らかにするには、プロセスマイニングを使用して、以下の主要な3つのKPI(主要業績評価指標)を分析します。

• 時間のKPI：あるプロセスにどれだけの時間がかかっているか？
• コストのKPI：あるプロセスにどれだけのコストがかかっているか？
• 品質のKPI：プロセスの結果が所定の条件を満たしているか？

プロセスマイニングには、従来の「現状」分析に勝る大きなメリットがあります。それは、リアルタイムのイベントデータにアクセスできるという点です。さらには履歴データも見ることができるため、一連のイベントログを詳細に調査して、何が起きているのかをより深く理解できます。以前に同じ計算をするために使用されていた時間と手間のかかるデータインフラとは、明らかに対照的です。プロセスマイニングは従来のデータインフラを利用してトランザクションを分析する代わりに、あらゆるシステムの膨大なイベントデータを活用して以下のことを実行し、現在起きていることを可視化します。

• 人、組織、マシンの実際の行動を可視化し、それを既存のモデルと比較する。
• 膨大なイベントの相関付けを行い、認識、見解、思い込みと現実の相違を明らかにする。
• 継続的に改善し、より良い業務プロセスを構築するための基礎を築く。

以上のように、プロセスマイニングによってシステムや業務プロセスの現在の状態を把握できるだけでなく、より迅速かつきめ細やかに逸脱を見つけて軌道修正する方法が得られます。

プロセスマイニングの事例：業務プロセスなどの改善

プロセスマイニングの用途は多数ありますが、Gartner社は代表的な例として、業務プロセス改善、ビジネスプロセス管理、監査およびコンプライアンスの改善、分析と検証、プロセスオートメーションの改善、戦略と運用の関連付けによるデジタルトランスフォーメーションの支援、IT運用リソースの最適化を挙げています。

可視性、インサイト、人材、適切なツールの不足が原因で、業務プロセスに生じる数々の問題に対処するには、プロセスマイニングの技術が役立ちます。たとえば以下のような問題に対処できます。

• 多すぎるシステム：大企業であれ中小企業であれ、多くのシステムを使用している複雑なインフラであれば、監視がきわめて難しくなる可能性があります。環境全体を端から端まで明快に見渡せる可視性を確保するのはさらに困難です。プロセスマイニングを活用すれば各種データを分断しているサイロを解消し、すべてを1つのデータセットにまとめることができます。
• 手動で処理しきれないデータ量：企業のシステムは社内ネットワーク、接続デバイス、Webサイト、サプライチェーン管理、購買、品質管理など多岐にわたり、そこから生成されるデータ量が増え続けているため、多くの新たな課題が急浮上しています。適切なプロセスマイニングソリューションを使用すれば、データの選別と準備を自動化できるだけでなく、これまでより大きなデータセットの分析も可能になります。
• サポートが不十分：データは組織において最も価値ある資産ですが、データをどうすべきか、どのように分析、活用すべきかがわからないというケースは珍しくありません。プロセスマイニングソリューションは、データを扱う専門スキルやノウハウがなくても使えるようにできています。不要なデータを手動で除去する必要もなくなるため、ビジネスの成長やミッションクリティカルなタスクに注力できます。
• ツールが適切でない：スプレッドシートに合わせてデータを準備し、それを分析する式を作るのに大量の時間を費やしたのに、結局、そのデータに本当のビジネス価値があるかわからなかったという経験はありませんか。プロセスマイニングツールはデータ分析だけでなく、それを意思決定に活かせるよう支援します。
• 柔軟性がなく信頼性が低いレポート：何時間もしくは何日もかけて重要なデータを整理したのに、表示してみたらますますわからなくなったという経験もあるのではないでしょうか。プロセスマイニングでは柔軟で信頼性の高いレポートが得られ、共有しやすい(しかもわかりやすい)グラフィックやダッシュボードでプロセス分析結果を表示でき、カスタマイズも可能です。多くの疑問に答えるレポートを作成できます。

プロセスマイニングのアルゴリズム

プロセスマイニングのアルゴリズムは、Rawイベントデータからプロセスモデルを推測する方法を決定します。アルゴリズムは、イベントログデータを相互に関連付けて傾向やパターンを特定し、情報システムによって記録されたイベントログに含まれるメトリクスを集計したりするために使用されます。モデルをマイニングしたら、実際に使われている元のプロセスモデルと比較して適合性を確認し、より合理的で効率的なビジネス(業務)プロセスモデルを検討します。

プロセスマイニングのアルゴリズムを比較評価するベンチマーク基準として広く認められたものは特に存在しないため、特定の企業や業務領域に合ったアルゴリズムを選ぼうとしたときに悩むかもしれません。たとえば、まったく異なるシステムや異種混在データソースから取得したイベントを簡単に相関付けできるアルゴリズムは、質が高いといえるでしょう。とはいえ、アルゴリズムごとに性質は異なります。元のモデルと同程度かそれ以上のモデルをマイニングするアルゴリズムを選択できれば、メリットを得られるでしょう。

プロセスマイニングでのイベントデータの処理

プロセスマイニングは、既存のアプリケーションデータログから自動的に実際のビジネス(業務)プロセスを検出し、インサイトを獲得します。ログからは、プロセスモデルの生成とプロセスメトリクスの算出も自動的に行うことができます。タイムスタンプをもとに一連のイベントを分析することで、実際のプロセスを完全に再構成するとともに、非効率的な箇所やボトルネックなどの弱点を見つけて明らかにします。プロセスマイニングでは、アプリケーションで実行されてイベントログに捕捉されたあらゆるアクションのデータを利用できます。この利点を活かし、生成元アプリケーションに縛られない分析を行います。

業界別のプロセスマイニングの利用方法

プロセスマイニングは、あらゆる業界のあらゆる分野で、ビジネス(業務)プロセス管理とプロセス改善に使用できます。特に金融サービス、電気通信、ヘルスケア、小売業界など、ベースとして利用できるデータが豊富であるだけでなく、プロセスで逸脱が発生した場合に大きな影響が生じる業界で活用できます。

• 金融サービス：トランザクション量が増加し、企業のデジタル化も進んでいるため、手動のプロセスでは異常な挙動を効果的に捕捉できません。金融サービス企業がプロセスマイニングを活用すれば、増え続ける規制と監査の要件に対応しながら、大量のプロセスから継続的かつ包括的に問題を発見することができます。
• 電気通信：利用者数が増え続ける電気通信業界では有効化の自動化が進んでおり、有効化が失敗するリスクが増大しています。受注量が増える電気通信企業で、受注から有効化までのプロセスで発生している経済的影響の大きい問題や顧客の離脱を発見するには、プロセスマイニングが役立ちます。
• ヘルスケア：ペイシェントエクスペリエンスやアウトカムに関するデータが増えるに従い、ポピュレーションヘルス(集団健康管理)とペイシェントジャーニーの結果に関わるリスクも上昇します。データの急激な増加に直面しているヘルスケア組織は、患者のジャーニーすべて、つまり初診の前から治療を経てそれが完了するところまでを、効率的で質の高いものにできるようプロセスマイニングを活用できます。
• 小売り：小売業では、複雑なeコマースフローでシステムやプロセスに問題が発生すると顧客が離脱してしまい、大きな損失を被ります。小売業では、取引量がますます増える中でも顧客が注文を迅速かつ効率的に問題なく完了できるようにするためにプロセスマイニングを活用できます。

デジタルトランスフォーメーションでのプロセスマイニングの活用

プロセスマイニングは、大規模なデジタルトランスフォーメーションの一環としてよく使用されます。というのも、ビジネス(業務)プロセスが抱える遅延や非効率性の本質を見抜く客観的なデータ主導のインサイトが得られるだけでなく、システムの運用をよりスムーズかつ迅速に、そして合理的にするためのプロセス改善に必要なインサイトも得られるからです。そのため、プロセスマイニングを活用することで、デジタルトランスフォーメーションで高い付加価値を得られる改善点を優先することや、デジタルトランスフォーメーションによって意図したメリットが実際に得られているかどうかを評価することができます。つまりプロセスマイニングは、デジタルトランスフォーメーションの投資対効果を最大限に高めるために不可欠なツールと言えます。

プロセスマイニングがもたらす主な利点は以下のとおりです。

• 可視性をもたらすことで、プロセスを迅速化するとともに、収益力に影響を与える生産性を向上させます。
• ビジネスプロセスにおけるボトルネックを特定します。また、異常を検出し、時間を浪費している問題を突き止めます。
• 質の高い結果を出すために必要な、より適切で正確なインサイトを提供します。
• 最新の状況を監視できるため、問題の発生前に対応できるようになり、リスクを大幅に軽減できます。

ビジネス運用チームの目的

ビジネス運用チームの最終的な目的は、運用計画をそのとおりに遂行することです。つまり、組織のシステムや主要なビジネス分野のために効率性と生産性を重視したワークフローを構築して、アナリストが定型的な問題に費やす時間を減らします。ビジネス運用チームはビジネス部門幹部と協力して、ビジネス運用の業績KPIを計測しながら有効性と効率性を向上させます。そして、逸脱を最小限に抑えるとともに、システム全体でオペレーショナルエクセレンスを実現できるようにします。既存プロセスの透明性を促進および向上させる必要もあるため、サービス品質、顧客満足、従業員の生産性、ビジネスおよび収益性の総合的な目標達成を脅かすボトルネック、離脱、エスカレーションなどの問題を検出できるよう、主要な業績指標を評価および監視します。

ビジネス運用でのプロセスマイニングの活用

運用チームがプロセスマイニング技術を新しい革新的な方法で活用すれば、ビジネスプロセスに対する理解を深め、運用を減速させるボトルネック、異常、重複を迅速に検出することができます。このような問題を検出すれば、それらを排除してプロセスを迅速化できます。そのプロセスの時間が半分になることも珍しくありません。

ビジネスインテリジェンス(BI)とプロセスマイニングの違い

プロセスマイニングは、分析の高度さと深さの点で、従来のビジネスインテリジェンス(BI)とは異なります。従来のBIはベースとなるプロセスについて事前知識があることを前提としており、集約的なメトリクスを繰り返し算出してレポート作成することに重点を置いていました。しかし、BIのダッシュボードは既知の分野における潜在的な問題をあぶり出すことはできるものの、未知の分野に対する可視性はほとんどありません。

一方でプロセスマイニングは、プロセスが常に計画どおり進むとは限らず、問題は事前に予測できないところに現れるという前提に基づいています。したがって、オペレーショナルエクセレンスを実現するためには、プロセスが実際にどう行われているかを深く調べることが不可欠です。

プロセスマイニングを導入するには？

プロセスマイニングに取り組む場合、まずは問題点を特定するところから始めて、対象となるデータを特定し、それからパイロットプロジェクトをスタートしましょう。どのようなプロセスマイニングプロジェクトでも、プロセス分析から始まります。つまり、ビジネスプロセスの現状を詳細に調査・分析し、問題点をとりまとめ、改善できることを特定します。

以下に、プロセスマイニングの価値を確認する際に有効な方法をご紹介します。

• 問題を特定：ビジネスに支障をきたしており、現実的にプロセスマイニングで対処できる問題を選びます。そして、それを解消できた場合のビジネス価値を見極め、成功の評価に使用するメトリクスを決めます。
• 対象データを特定：目の前のビジネスプロセスの問題に対処するためには、まず、包括的に理解するためのデータソースを特定する必要があります。同様に、一連のプロセスの開始から終了までを連続的に可視化するために、どのアプリケーションおよびシステムからイベントデータを取得すべきかを特定する必要があります。
• パイロットプロジェクトを慎重に実施：プロセスマイニングソリューションやツールが持つ価値を実証するためには、パイロットプロジェクトが非常に有効です。あまり時間をかけずに実施でき、組織内の誰もが理解できる具体的で評価可能な結果を出せるプロジェクトにしましょう。
• 現実を受け入れる：プロセスマイニングの最大の特長は、事実に基づいた明快な理解が得られる点です。分析結果を率直に受け入れましょう。プロセスマイニングには難しさもありますが、ビジネスプロセスの不都合な真実を検証するのに最適なツールであるだけでなく、問題の解決につながる的確な疑問を投げかけるための積極的なきっかけにもなります。

プロセスマイニングは単なるツールではなくパラダイムシフトであり、問題を発見して修復できるスキルを持つ管理者が必要です。現在進行中で影響範囲が広く、生産性と有効性を妨げているプロセスの問題に関しても、包括的かつ客観的な対処をするための議論を社内で始められるようになるでしょう。

プロセスマイニングの価値を最大限に引き出すには？

企業はプロセスマイニングを使用することで数々のメリットを得られますが、そのためにはソリューションから価値を引き出す方法を理解する必要があります。プロセスマイニングが持つ潜在的価値に注目し、最も支援を必要としている分野を改善する方法を探りましょう。対象となる可能性の高い分野は以下のとおりです。

• ITスタッフの時間とリソースの余裕を生み出す：プロセスマイニングでは、ITデータから再構成したビジネスプロセスによって全体像を明確に把握できるため、管理者自身がプロセスの問題を調査するために割く時間を短縮でき、組織のビジネス成長目標を実現するための重要なプロジェクトに時間をとれるようになります。また、出発点としてビジネスプロセスの現状を確実に把握することで、ほかの問題やプロジェクトに使う時間がより生産的になります。
• プロセス環境の明確な全体像を把握：データは、ビジネス(業務)プロセスの現実の姿を見せてくれるだけでなく、正確な分析と診断をするための基礎にもなります。不確定要素や遅延などの問題がすべて包括的に表示されるため、意思決定者は私見ではなく事実に基づいて行動することができます。
• プロセスのシステムを改善：IT管理者は、遅延や頻度など、プロセスフローの一部始終を理解できます。ITシステムのログは価値ある大量のデータを追跡しています。このデータを活用することで、プロセスの非効率な箇所が検出され、よく利用される経路が浮き彫りになるだけでなく、多くの場合はプロセス環境をさらに合理化するための基礎を構築することもできます。また、プロセスマイニングによってアナリストが速やかに問題に対処できるため、調査を迅速化でき、結果として組織の生産性が向上し、コストが削減されます。
• 監査を効率化および改善：プロセスマイニングを活用することで、監査において推測や私見に基づいた指摘がなくなり、より効率的かつ正確な監査が可能になります。不確定要素やその後の再テストで浪費される時間を減らせます。

最適なプロセスマイニングソフトウェアを選ぶ方法

適切なプロセスマイニングソフトウェアを選ぶには、プロセス検出、適合性チェック、パフォーマンス分析および改善という3つの機能が優れたソリューションを探す必要があります。

• まず、導入するプロセスマイニングソリューションには、強力な検出機能が必要です。イベントログを詳細に調べて、従業員たちが実際に何をしているのか追跡します。そして、組織全体のビジネスフローのプロセスマップを生成することで、適切なプロセスモデルを構築します。
• また、強力な適合性チェック機能も必要です。イベントログを分析して、アクションがプロセスモデルと整合しているかを確認します。
• そして3番目に、パフォーマンスを分析し、強化する機能が必要です。イベントログをもとに非効率であると疑われる箇所を分析し、改善の可能性と改善方法を調べ、そして実際のプロセスデータに応じて改善を実施します。

組織の規模、ビジネスのニーズ、目標によって適切なプロセスマイニングソフトウェアは異なるものの、以下のことを可能にする機能を備えたソリューションを選ぶ必要があります。

• ボトルネックと、プロセスの最適化が可能な箇所を特定する。
• 失敗したプロセスステップに対するインサイトを得る。
• ビジネスプロセス全体を始めから終わりまで可視化する。
• ビジネスプロセスをリアルタイムで継続的に監視する。
• 主要業績評価指標をリアルタイムで監視する。
• 事前準備とデータ選別を行う。
• コンプライアンスの検証とギャップ分析を行う。
• プロセスモデルを改善する。
• 異機種が混在するシステムのデータを相関付ける。

組織がビジネスプロセスを評価、監視、最適化できることは、収益と顧客満足に直接影響します。だからこそ、すべてのビジネス目標に適合するプロセスマイニングソリューションを慎重に選ぶ必要があるのです。

組織がプロセスマイニングを活用してログデータを分析できるようになれば、業務プロセス改善の大きなチャンスが生まれます。複雑で肥大化したビジネスプロセスを抱える組織にとっては、特に効果的です。生成されるデータの量は急激に増えていますが、活用されていないケースが少なくありません。しかし、そのデータが収益力を上げるための新たなチャンスを生む可能性があります。ビジネスプロセスに関するインサイトが得られない、それどころかビジネスプロセスを完全に理解できていない状況では将来的に行き詰まるリスクがあります。そうなれば効率性、運用のパフォーマンス、さらには収益への影響は避けられず、大きな損失を被るかもしれません。

組織が必要としているのは、複雑でカオス化していたデータをリスクなしでスムーズにチャンスへと変えるアプローチです。そこでプロセスマイニングが役立ちます。何よりも重要なのは、分散していて無関係に見える情報を分析して相関付け、弱点を特定し、速やかにアクションをとるために適した方法だという点です。適切なプロセスマイニングツールを導入すれば、うまく機能しないプロセスをスプレッドシート上で何時間、何日、もしくは何週間もかけて分析する代わりに、今あるデータを有効活用して、さらなるビジネス価値を引き出せます。組織内でカオス化していたデータを扱うという気が重い作業から脱却し、効率的な方法を導入して、何倍もの成果を手にしましょう。