プロセスマイニングとは？意味・使い方・注意点をやさしく解説

プロセスマイニングとは、企業の業務プロセスを分析し、その可視化や改善に役立てるための手法です。この手法は、情報システムから取得した実際のデータを基に、業務の流れやパフォーマンスを解析します。これにより、組織の内部プロセスの効率化や最適化を図ることが可能です。

近年、デジタル化が進む中で企業の内外で生成されるデータ量は増加し続けています。プロセスマイニングは、その膨大なデータを活用し、実際の業務プロセスをデータ駆動型で解析することにより、業務の透明性や生産性を向上させる手段として重要視されています。

プロセスマイニングという言葉は、『プロセス』と『マイニング』という二つの言葉に由来しています。『プロセス』は業務や活動の流れを指し、『マイニング』はデータから有用な情報を抽出することを意味します。この手法はデータマイニングの手法を基盤にしており、情報科学や経営工学の発展とともに発展してきた領域です。

特に、企業のERPシステムやワークフローシステムなどから取得されるイベントログをベースに、業務プロセスのモデル化および解析を進める手段として2000年代初頭から注目され始めました。今やプロセスマイニングは、業務改善のためのテクノロジーとして多くの企業で導入されています。

• 企業の受注から出荷までのプロセスを可視化し、ボトルネックを発見して改善する。
• カスタマーサポートの問い合わせ対応プロセスを解析し、応答時間を短縮するための改善策を提案する。
• 生産工程の中で発生する無駄な動作を洗い出し、効率化のためのプロセス再設計を行う。
• 企業の複数部署間での手続きフローを解析し、コミュニケーションの改善策を立案する。

プロセスマイニングを活用する上で重要なのは、データの品質です。正確で豊富なデータがなければ、分析の精度が落ちるリスクがあります。不完全なデータを基にした解析は、誤った結論に導く可能性があるため、データの収集・整理は慎重に行う必要があります。

また、プロセスマイニングの結果として出てきたデータをそのまま鵜呑みにするのではなく、ビジネスの文脈を考慮して解釈することも求められます。ツールが自動で分析を行えるとはいえ、その結果を活用して実際の業務改善に繋げるには、経営者やスタッフの判断が不可欠です。

プロセスマイニングは、業務プロセスの実態を可視化し、改善のための指針を提供するための有力な手法です。デジタルなイベントログを基に、既存の業務フローを解析し、効率化を図るための基盤として、多くの企業で取り入れられています。しかしながら、その真価を発揮するためには、質の高いデータ収集とビジネスコンテキストを理解した上での結果の解釈が不可欠です。

プロセスマイニングの利点を最大限に活かすには、単なる技術としての利用に留まらず、経営戦略と目的を一致させた活用が求められます。今後も、ビジネスの多様化とデジタル化が進む中で、その重要性はますます増していくことでしょう。