ロジスティクスの見える化を支えるプロセスマイニングの実践
はじめに：なぜ物流プロセスが「見えない」のか
パンデミックや地政学リスク、気候変動によるサプライチェーンの混乱は、製造業・金融業を問わず「物流（ロジスティクス）」の重要性を改めて浮き彫りにしました。
実際に、倉庫での入出庫、輸配送の手配、在庫補充—これらはシステム上では記録されていますが、「どこで遅れているのか」「どの在庫が過剰・不足なのか」が一望できないという声があります。
特に問題なのは、ERP、WMS、TMSなど複数のシステムに分散したデータを、人が手作業で統合しなければならない点です。その結果、問題の発見が遅れ、対応が後手に回ることが少なくありません。配送遅延の原因が「倉庫なのか輸送なのか」という議論すら、データではなく経験則に頼らざるを得ないのが現実です。
そのため、こうした課題に対し「プロセスマイニング 物流」をキーワードに、物流プロセスをデータから可視化しようとする動きが加速しています。本稿では、配送工程と在庫連携を中心に、実践的なアプローチを解説します。
関連：プロセスマイニングとは | Celonisについて
なぜ今「プロセスマイニング 物流」が求められるのか
物流プロセスが抱える複雑性
製造・金融いずれの業種でも、物流は複数のシステムにまたがるクロス部門プロセスです。受注・出荷指示はERP、倉庫内作業はWMS、輸配送はTMSと、それぞれ独立したシステムで管理されています。
その結果、全体像は担当者の経験や個別Excelで補っているのが実情です。物流プロセスは膨大なイベントデータを生み出しており、データに基づく継続的な分析が不可欠です。
プロセスマネジメントの潮流
欧州の2024年調査では、プロセスマイニングの活用が「プロセス品質の向上（36％）」「コスト削減（33％）」「自動化機会の発見（32％）」と強く結びついていることが示されています。
プロセスマイニング 物流は、特に変動が激しい領域をデータドリブンに制御するための中核技術として位置づけられつつあります。
プロセスマイニングで物流プロセスを見るとは
イベントログから実際のフローを復元
プロセスマイニングとは、ERPやWMS、TMSなどに記録されたイベントログから、実際の業務プロセスを自動的に可視化・分析する技術です。
Celonisのようなプラットフォームでは、複数システムからリアルタイムにデータを連携し、配送工程や在庫移動を統合して分析できます。これにより、リードタイム分布、遅延発生箇所、在庫補充のばらつきといった問いに答えられるようになります。
配送工程と在庫連携を一本のプロセスとして見る
CelonisのSupply Chainソリューションでは、On-Time In-Full（完全納品率）、配送リードタイム、倉庫滞留時間、積載率、在庫日数、輸送コストなどの指標が一気通貫で追えます。
これは、配送工程と在庫連携を別々のKPIで管理するのではなく、「一つの連続したプロセス」として可視化・最適化していくべきだという示唆です。
ロジスティクス領域での実践ステップ
ステップ1：対象プロセスとKPI設定
まず、物流プロセスの範囲を明確にします。受注～出荷、工場出荷～納品、仕入先から倉庫への入荷などが候補です。
次に、KPIを2〜3個に絞り込みます。リードタイム短縮（平均配送リードタイム20％）、在庫水準の最適化（在庫日数15％）、輸送・保管コスト削減などです。
ステップ2：データソース整理
ERPの受注・出荷テーブル、WMSの入庫・出庫ログ、TMSの配車指示・到着ログ、在庫管理システムの補充指示を洗い出します。Celonisでは、主要システムには専用コネクタが用意されており、安定的なデータ接続が可能です。
ステップ3：可視化とボトルネック特定
データ接続が完了すると、プロセスモデルが自動生成されます。Celonisの「プロセスエクスプローラー」で、理想的なパスだけでなく、寄り道や手戻りを含む全てのバリエーションが可視化されます。
ステップ4：改善シナリオ設計
ボトルネックが見つかったら、倉庫内ピッキングの見直し、補充発注の最適化、輸送リードタイムのマスタ更新などを検討します。
ステップ5：モニタリングと自動アクション
改善策実行後は、継続的モニタリングが重要です。標準プロセスからの逸脱やリードタイムの悪化をリアルタイムで検知し、アラートを起動できます。
→ 導入プロセスの全体像 | 可視化から実行まで
ユースケースで見る効果
輸入通関のリードタイム短縮
到着〜申告〜許可までをイベントログで可視化。照会や差戻しの発生条件を特定し、HS分類や書類不備を前倒し是正。照会対応SLAとキュー管理を整備して、滞留と手数料を同時に抑えます。
緊急便・特別輸送の抑制
需要予測と発注変更履歴を突合。緊急便の根因（遅延発注・需要急変）を特定し、二段階輸送や代替手配の自動提示で割増コストとCO₂排出を削減。欠品率も同時に監視します。
よくあるご質問
Q1. 物流プロセスのどこから始めるべきですか？
最初は「影響度が高く、データが取りやすい領域」から着手します。倉庫内作業、工場から倉庫への輸送、倉庫から顧客への配送のいずれかが第一候補です。
Q2. 在庫連携の改善は、需要予測システムとどう棲み分ければよいですか？
需要予測システムは「どれくらい在庫を持つべきか」を決める役割ですが、プロセスマイニング 物流は「実際にその在庫戦略がプロセス上でどのように実行されているか」を可視化・検証します。
Q3. 導入にはどの程度のITリソースが必要ですか？
データ接続の初期段階ではIT担当者の関与が必要ですが、Celonisには標準コネクタが用意されているため、個別開発に比べると負担は大幅に軽減されます。
まとめ：物流DXの起点としてのプロセスマイニング
物流は複数システムにまたがる複雑なプロセスであり、イベントログに基づく継続的な監視と改善が不可欠です。したがって、プロセスマイニング 物流により、配送工程と在庫連携を「一本のプロセス」として可視化し、多面的に最適化できます。
物流DXの第一歩は、「どこに何が起きているのか」をデータで把握することです。属人的な勘や月次レポートだけに頼る運営から、プロセスマイニングを基盤としたデータドリブンなロジスティクス運営へシフトすることで、リードタイム短縮、在庫の最適化、コスト削減が同時に狙えるのです。
行動提案
配送遅延の原因が特定できない、在庫は多いのに欠品も多い、物流コスト削減の具体的な打ち手に落ちていないといった課題をお持ちではありませんか？
まずは「ディスカバリーワークショップ」で、自社の物流プロセスを可視化しましょう。どのシステムからデータを取ればよいか整理し、改善ポテンシャルを試算します。
