プロセスマイニングで実現する"数字で語れる業務改善"

企業の業務改善において「定量的に成果を説明できる」取り組みが求められる機会はますます増えています。特に経営層やステークホルダーに改善効果を説明する際、感覚的な表現ではなく、数値根拠に基づく説明が強く期待されます。しかし、従来の業務改善活動は属人的で、その成果を可視化する仕組みが十分に整っていないケースが多いのが現実です。

こうした課題に対して、いま注目を集めているのが「プロセスマイニング」です。実データに基づき、ボトルネックの把握から改善策の検証までを一気通貫で支援するプロセスマイニングは、"数字で語れる業務改善"を実現する強力な手段として注目されています。

この記事では、プロセスマイニングによる定量的な業務改善の可能性を、最新事例や専門家の知見を交えて詳しく解説します。

業務改善の定量的評価が求められる背景

DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展に伴い、経営層はデータに基づく意思決定をより重視するようになっています。属人的な業務改善では、改善活動の投資対効果（ROI：Return on Investment）を合理的に説明できないことが多く、継続的な支援や予算確保に課題が残ります。経営戦略に直結する業務改善の意義を社内で浸透させるには、改善効果を可視化し、具体的な数字で示す必要があります。

さらに近年では、コンプライアンスやガバナンスの観点からも、改善の根拠を明確に説明することが求められています。例えばプロセスの適合性（コンフォーマンス）や業務の効率性を、客観的に把握する手段としてプロセスマイニングが注目されています。

プロセスマイニングの継続的な活用により、企業は規模の経済効果を実現し、投資に対するリターンを最大化することが可能になります。単発のプロジェクトとしてではなく、全社的な継続活動として位置づけることで、真のROIを実現できるのです。

プロセスマイニングがもたらすデータに基づく業務改善

仕組みと具体的アプローチ

プロセスマイニングは、ERP（基幹業務システム）やCRM（顧客管理システム）などに蓄積されるイベントログを分析し、実際の業務プロセスを客観的に再現します。これにより、人の記憶やヒアリングに頼った改善と異なり、確実なデータ根拠に基づく現状把握が可能です。

具体的には以下の3つの技術要素があります：

プロセスディスカバリー：現状のプロセスを可視化
コンフォーマンスチェック：ルールからの逸脱を検出
プロセスエンハンスメント：ボトルネックの改善

この一連の流れにより、従来は見えにくかった非効率や属人化の影響を数字で説明でき、改善の優先度を論理的に設定できます。

プロセスマイニングの真価は、100%客観的でリアルタイムなITデータに基づく完全な可視化にあります。これにより、ステークホルダーの合意形成が容易になり、データドリブンなソリューション提案により、ROIを含む価値実現の説明も格段に簡単になります。

成果の可視化とROI向上の鍵

プロセスマイニングを活用することで、改善活動にかかるリソースの投入量と成果を数値的に関連付けられます。例えば、特定の処理にかかる平均リードタイムを改善前後で比較し、その差を業務全体に展開すれば、削減できた工数を金額換算することも容易です。これにより、ROIを明確に説明でき、経営層からの理解・支援を得やすくなります。

プロセスマイニングの最も重要な利点の一つは、小さな効率改善が複合的に積み重なることで変革的な成果を生み出すことです。現場の実務者には小さな改善に見えても、全体戦略の観点では大きな変化につながる可能性があります。これを実現するには、適切な関係者が適切な情報を得て、重要な意思決定を行える環境を整備することが重要です。

プロセスマイニングによる価値実現は、改善によって生まれた時間の節約、資本の解放、リソースの創出など、プロセス効率化の効果を適切に数値化することから始まります。プロセスマイニングがいかに優れたビジネス成果を創出したかを明確に説明できるとき、真のROIが実現されるのです。

最新事例から学ぶ「数字で語れる改善」

プロセスマイニングは、単にデータを可視化するだけでなく、その結果を活用して業務改善の成果を社内外に示す手段としても注目されています。実際の事例では、製造業において生産計画から納品までの全体工程をデータで把握し、計画遅延の原因を特定の仕入先の納期遵守率にあると特定することで、平均リードタイムを15%削減し、部門間の調整工数も30%減らすことに成功しています。

また、金融業においては、融資審査プロセスにおける属人的な判断によるばらつきを、プロセスマイニングによる実データの可視化により解決し、担当者間の手戻りを削減することで審査リードタイムを40%短縮した事例も報告されています。

これらの事例に共通するのは、段階的な成功の積み重ねによる効果の拡大です。小さなクレジットチェック修正作業から始まった取り組みが、早期の成果報告により範囲と速度を拡大し、最終的に大きな戦略的変化を12か月以内に達成しています。適切な実装計画があれば、小さく始めても大きな成果を得ることができるのです。

導入検討時の留意点

とはいえ、プロセスマイニングは"魔法の杖"ではありません。データの品質や対象プロセスの粒度、社内のITリテラシーなど、いくつかの前提条件を満たす必要があります。特に日本企業では、業務が部署単位で分断されているケースが多く、全体を横断したデータの連携に課題を抱えがちです。

こうした状況を乗り越えるには、段階的なスモールスタートと、経営層の支援を得るための啓蒙活動が重要です。データ抽出が適切に行われれば、初期の取り組みは大きな労力を要しますが、その後は追加の労力をかけずに継続的に実施できます。データ抽出パイプラインが構築されれば、新しいイベントデータに基づいてプロセスマイニングの結果を継続的に生成することが可能になります。

プロセスマイニングは汎用的な技術であるため、ソフトウェアと人材への投資を多くのプロセスや組織単位に展開することで、規模の経済効果を実現できます。

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実装成功のポイント

プロセスマイニングの導入を成功させるためには、組織横断的なステークホルダーグループの組成が重要です。これには、エグゼクティブ、プロセス改善リード、ビジネスエキスパート、データテクノロジーリードなどの役割が含まれます。

成功事例の伝達においては、対象者に応じてアプローチを調整する必要があります。報告する結果、フレーム、コミュニケーション形式のすべてを、相手に合わせてカスタマイズすることが重要です。

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プロセスマイニングのAI活用による高度化

現代のプロセスマイニングは、AI技術との融合により更なる進化を遂げています。AI分析による自動的な改善提案や、リアルタイムでの異常検知機能により、従来以上に精密で迅速な業務改善が可能となっています。

これらの先進的な機能により、企業は事後的な分析だけでなく、将来の課題を予測し、事前に対策を講じることができるようになります。

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結論

プロセスマイニングは、属人化しがちな業務改善をデータで裏付け、"数字で語れる改善"へ変える非常に強力な手段です。成果を可視化し、ROIを合理的に説明することは、今後の経営において不可欠となるでしょう。まずは小さく始め、改善の成功体験を積み上げることが最善のアプローチです。

プロセスマイニングの真の価値は、単発のプロジェクトではなく、継続的な全社活動として位置づけることで発揮されます。データ抽出の仕組みを一度構築すれば、継続的な価値創出が可能となり、投資対効果を最大化できます。

よくある質問（Q&A）

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業務改善の成果を数字で示したい経営者の皆様へ

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