プロセスマイニングで「形だけ改善」から脱却する方法
はじめに:会議とレポートは増えたのに、現場は変わらない――なぜ?
「会議体を増やし、KPIを整備し、改善アイデアを募った。なのに、手戻りと滞留は減らない」。こうした"形だけ改善"に陥る最大の理由は、現場の実態がデータで把握されていないことにあります。
従来のエクセル集計やヒアリングは有用ですが、どの経路(バリアント)で遅延や再作業が生じ、いくらの機会損失が発生しているのかを客観的・連続的に示すには限界があります。特に、複数のシステムをまたぐプロセスや属人化された業務では、実態を正確に把握することは極めて困難です。
この壁を破るのがプロセスマイニングです。ERP(基幹業務システム)やCRM、ワークフローに記録されたイベントログを解析し、実際に流れているプロセスを発見(ディスカバリー)→適合性チェック→拡張(改善)のサイクルで継続的に是正します。単発の"見える化"で終わらせず、実行改善へとつなげられる点が、従来手法との決定的な違いです。
関連ページ
・プロセスマイニングとは
・Celonisの全体像
・AI分析と改善提案
可視化で終わらせない――"実行"まで伸ばす仕組み
データで"現場変革"を動かす
プロセスマイニングは、ケースID・アクティビティ・タイムスタンプを軸にイベントログを解析して、As-Is(実態)を抽出します。To-Be(理想)との乖離を検出し、件数・滞留時間・金額の影響度で優先順位付けできるため、改善の投資対効果(ROI)を数字で語り、現場の合意形成をスムーズにします。
実際のプロセスは、しばしば想定と大きく異なります。承認ルートの迂回、例外処理の多発、システム間の手作業転記など、見えないボトルネックが潜んでいることも少なくありません。プロセスマイニングは、こうした"隠れた非効率"を白日の下にさらします。
"検知→通知→是正"を同一基盤で回す
市場を牽引するCelonisのプラットフォームは、リアルタイムの検知→アラート→是正アクションを1つの基盤で実行できます。たとえば「承認遅延が24時間を超えたら上長へ自動エスカレーションし、優先度を切り替える」といったルールをノーコードで運用可能です。
これにより、問題が発生してから対応するのではなく、問題が大きくなる前に予防的に介入できるようになります。ユーザー評価でも製品機能の満足度が高く、企業での本番運用に耐える拡張性が確認されています。
関連ページ
・可視化から実行まで
・リアルタイム・データ連携
・プロセス可視化ツール
「形だけ改善」を断つ3原則
原則1:平均ではなくバリアントで見る
平均処理時間の改善に終始すると、全体影響の大きい"悪い少数"の経路例外承認、重複チェック、迂回手順)を取り逃します。頻度×遅延×金額の三面で優先度を決めて潰し込むことで、限られたリソースを最も効果の高い領域に集中投下できます。
原則2:アラート→是正を自動化
遅延を生みやすいパターンをルール化し、しきい値超過でリマインド・差し戻し・優先度変更を自動実行します。人頼みの"頑張る運用"を卒業し、再現性を担保することで、担当者の異動や繁閑期にも左右されない安定した業務品質を実現します。
原則3:定量成果を運用KPIに組み込む
「平均リードタイム」「再作業率」「滞留件数」「影響金額」などを常設ダッシュボードで週次レビューします。改善ルールは標準化し、PDCAループを高速化することで、継続的な改善サイクルを組織に定着させます。
プロセスマイニング実行改善のロードマップ(6ステップ)
- テーマ選定:ログが揃い件数が多い定型プロセス(購買・請求・受発注)から
- データ連携:基幹／周辺システムのイベントログを抽出(ID正規化・粒度統一)
- ディスカバリー:バリアント分析で遅延・再作業・逸脱のホットスポット特定
- 是正設計:しきい値・例外ルールを定義し、人／RPA／ワークフローの役割を分担
- 実行自動化:アラート・優先度変更・差し戻しなどをノーコードで自動化
- 効果検証:定量成果ダッシュボードで週次レビュー→ルールを標準化・横展開
このロードマップは、一気に全社展開を目指すのではなく、段階的に効果を確認しながら進める設計になっています。初期投資を抑えつつ、確実に成果を積み上げることができます。
実装の導線
・導入プロセス
・ディスカバリーワークショップ
・運用・サポート
専門家の知見で裏付ける
IEEE Task Force on Process Mining
プロセスマイニングは、イベントデータの体系的活用により、実プロセスを発見・監視・改善するための手段であると定義されています。単発の可視化でなく継続改善サイクルを求めており、学術的な裏付けを持つ手法として確立されています。
van der Aalst教授の見解
プロセスマイニングをデータサイエンス×プロセスサイエンスの交差点に位置付け、プロセス発見・適合性チェック・強化の基本型を体系化しています。KPIの改善とコンプライアンスの両立を実証的に論じており、世界的に認められた理論的基盤となっています。
よくある落とし穴と回避策
落とし穴:平均値に惑わされる
回避策:パレート×バリアントで"悪い少数"を特定。件数×遅延×金額で優先度を決定します。全体の80%の問題は20%のバリアントに集中していることが多く、ここに焦点を当てることで効率的な改善が可能です。
落とし穴:レポート止まり
回避策:検知→通知→是正のアクションループを同一基盤で運用。人依存からルール依存へ移行することで、属人化を排除し、誰が担当しても同じ品質を保てるようにします。
落とし穴:一過性の改善
回避策:週次レビューとKPIの常時モニタリングを制度化し、成果ルールは標準化・横展開します。継続的な監視と改善の仕組みを組織に埋め込むことが重要です。
結論:"気づき"で終わらせず、"動く仕組み"を持つ
プロセスマイニング実行改善の本質は、洞察ではなく行動です。
- 可視化で事実を特定し、
- ルール化で再発を断ち、
- 自動化でスピードと再現性を担保する。
この三位一体を現場KPIに組み込んで回し続けることで、"形だけ改善"は消えていきます。まずは1プロセス×1ルールから。確かな現場変革と定量成果を両立する体質へ踏み出しましょう。
従来の業務改善手法では"気づいて終わり"になりがちでした。しかし、プロセスマイニングは"気づいた後に自動的に動く"仕組みを作れます。この違いが、形だけの改善と実質的な改善を分ける境界線なのです。
Q&A(よくある質問)
Q1. どのプロセスから始めるべき?
A. データが揃い、件数が多く、遅延が収益に響く領域(購買、請求、受発注)が最適です。少数のバリアント改善で全体効果が大きいのが理由です。また、ステークホルダーの合意が得やすく、初期成果を示しやすいプロセスを選ぶことも重要です。
Q2. どのくらいで効果が見える?
A. データ接続〜初期可視化で数週間〜数カ月、ルール実装から1四半期以内にKPI改善が見え始めるケースが多くあります。国内では1年換算で160人日削減見込みという具体的な成果も報告されています。
Q3. AIやRPAとの関係は?
A. 「No AI without PI(Process Intelligence)」という言葉があります。実態が把握できていないプロセスの自動化は的外れになりがちです。まずプロセスマイニングで土台を固め、AIやRPAは是正アクションの加速装置として活用します。可視化なき自動化は、非効率なプロセスを高速化するだけに終わってしまいます。
無料相談・ディスカバリーワークショップのご案内
自社はどのプロセスからどのKPIで始めるのが最短か――まずは具体的な可能性を探ってみませんか。
まずは貴社の課題を整理し、プロセスマイニングがどのように役立つかを一緒に考えていきましょう。
