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プロセスマイニングの商売利用


プロセスマイニング(Process Mining)は、業務プロセスをデータに基づいて分析し、可視化するための手法や技術を指します。

具体的には、企業や組織のシステムやアプリケーションに記録されたログデータ(イベントログ)を活用して、実際にどのようなプロセスが実行されているのかを明らかにします。

これにより、業務プロセスのパフォーマンスを測定したり、ボトルネックや非効率な部分を特定したり、規定のプロセスから逸脱している箇所を見つけることが可能です。


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プロセスマイニングの種類

プロセスマイニングには、以下のように主に3つのタイプがあります。


❶プロセス発見(Process Discovery)
イベントログを元に、プロセスモデルを自動生成します。

これにより、現在の業務プロセスがどのように動いているかを把握できます。


❷コンフォーマンスチェック(Conformance Checking)
実際のプロセスが、設計されたプロセスモデルや規定にどれだけ従っているかを確認します。

不正やエラー、規定外の操作を発見する際に有効です。


❸拡張(Enhancement)
現在のプロセスを改善・最適化するために、データから得られた知見を利用します。

効率化のポイントを明らかにしたり、新しい改善方法を導入したりする際に役立ちます。


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商売における利用方法

プロセスマイニングは、特に以下の業界や分野で効果的に活用されています。


❶製造業
生産ラインの遅延やボトルネックを特定し、生産効率を向上。
サプライチェーン全体の可視化。


❷金融業
クレジットカード申請やローン審査プロセスの最適化。
不正検知や規制遵守(コンプライアンス)への対応。


❸ヘルスケア
患者の治療プロセスを最適化し、医療の質を向上。
病院運営の効率化。


❹小売業・EC
カスタマーサービスや配送プロセスの改善。
購買プロセスを分析し、顧客体験を向上。


❺IT・ソフトウェア
ソフトウェア開発や運用のプロセスを効率化。
システム障害の原因究明と迅速な対応。


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初心者向け

プロセスマイニングを活用するためのステップ

以下の手順でプロセスマイニングをビジネスに導入することができます。


❶目的を明確にする
どのプロセスを改善したいのかを特定します。


在庫管理の効率化、顧客対応時間の短縮など。


❷データを収集する
イベントログ(業務の履歴データ)を収集します。

これには、企業内のERP、CRM、製造システムなどの記録が活用されます。


必須項目は以下の3つ
ケースID
プロセスごとの固有ID(例:注文番号)

アクティビティ
実行された具体的な作業やタスク

タイムスタンプ
各作業がいつ実行されたか。


❸適切なツールを選ぶ
市場にはさまざまなプロセスマイニングツールがあります。

初心者向けには、以下のツールが比較的使いやすいです。
Celonis
大手向け、機能が豊富。
Disco
シンプルで初心者に適したツール。
ProcessGold
詳細な分析に強み。

オープンソースのツール(ProMなど)もありますが、少し専門知識が必要です。


❹プロセスを可視化する
ツールを使って、プロセスフローを視覚化します。

どの工程が遅れているのか、無駄なステップがどこにあるのかを発見します。


❺改善案を立てる
ボトルネックを解消するための対策を検討します。


手動作業を自動化、非効率な手順の削除など。


❻改善を実施し、結果をモニタリングする
改善後のプロセスを継続的にモニタリングして効果を検証します。
必要に応じて、さらなる改善を実施します。


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プロセスマイニング導入時の注意点


❶データ品質の確認
収集するデータが正確で完全であることが重要です。
欠損データや誤記録があると、分析結果が信頼できなくなります。


❷従業員の理解を得る
プロセスの監視や分析に抵抗を感じる従業員もいる可能性があります。
プロセスマイニングの目的やメリットを丁寧に説明することで、協力を得やすくなります。


❸プライバシーとセキュリティの確保
データには顧客情報や機密情報が含まれる場合があります。
個人情報保護法やGDPRなどの法規制を遵守しましょう。


❹適切なスケールで開始する
初めから全社的に導入するのではなく、特定のプロセスや部署から小規模に開始すると、リスクを抑えやすくなります。


❺専門知識の確保
プロセスマイニングには、データ分析や業務知識が必要です。
必要に応じて外部の専門家やコンサルタントを活用しましょう。


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まとめ

プロセスマイニングは、データを活用して業務プロセスの改善を図る非常に強力なツールです。

適切に導入すれば、業務効率の向上、コスト削減、顧客満足度の向上など、多くのメリットを得ることができます。

初心者が取り組む際には、小規模なプロジェクトから始め、データ品質やツールの選定に注意を払いながら進めるのが成功の鍵です。

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