プロセスマイニングの導入にはどの程度の期間が必要ですか？

既存システムのログデータが整備されている場合、概念実証（PoC）レベルであれば数週間で基本的なプロセス可視化が可能です。本格導入の場合は、対象プロセスの複雑さにより3～6ヶ月程度を要するケースが一般的です。ただし、改善施策の実行と定着には追加で数ヶ月の期間が必要となります。

社内にIT専門スキルがなくても導入できますか？

最新のプロセスマイニングツールは、ノーコード・ローコード対応が進んでおり、専門的なプログラミング知識は必要ありません。ただし、初期設定やデータ連携については専門知識が必要な場合が多いため、信頼できるパートナー企業のサポートを受けながら進めることをお勧めします。

どの程度のROI（投資収益率）が期待できますか？

業界や適用プロセスにより大きく異なりますが、一般的には導入から12～18ヶ月で投資回収が可能とされています。処理時間の短縮、人的リソースの最適化、品質向上による顧客満足度向上などの複合的な効果により、年間数千万円規模の効果を実現している企業も存在します。

既存のBIツールとの違いは何ですか？

従来のBIツールが主に静的なデータ分析やレポート作成に特化しているのに対し、プロセスマイニングは時系列データの流れを動的に分析し、プロセスそのものを可視化します。また、プロセス改善に特化した分析機能や改善提案機能を備えている点が大きな違いです。

プロセスマイニングで明らかになる「業務の隠れた停滞ポイント」

2025/7/7 2025/7/3 佐藤丈生

はじめに

属人化・二重作業・手戻りといった業務の非効率は、長年にわたる懸案事項ではないでしょうか。業務プロセスの複雑化により、どこにボトルネックが潜んでいるかを正確に把握することが困難を極めています。

従来のヒアリングや業務フロー図による改善手法では、現場の主観的な認識に依存しがちで、真の問題点を見落とすリスクが高いのが実情です。そこで近年、デジタル時代の業務改善手法として注目されているのがプロセスマイニングです。

この技術は、業務システムのイベントログを客観的に解析し、「なぜ作業遅延が発生するのか」「真の非効率領域はどこか」という問いに対して、データ駆動型の明確な答えを提供します。本稿では、プロセスマイニングを活用した業務停滞ポイントの特定と改善アプローチについて、実務的な視点から解説します。

プロセスマイニングによる「隠れた停滞」の可視化メカニズム

データ駆動型のプロセス発見

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）に蓄積されるイベントログを分析対象とします。このログには、各業務ステップの実行時刻、担当者、所要時間などが記録されており、これらを時系列で追跡することで、実際の業務フローが浮かび上がります。

重要なのは、このプロセス発見が人間の記憶や認識に依存しない点です。現場担当者が「通常は3日で処理している」と認識している業務でも、実際のログを解析すると、承認待ちで5日間停滞しているケースや、特定の条件下では10日を要するバリアント（処理パターン）が存在することが明らかになります。

タイムスタンプ分析による停滞点の特定

プロセスマイニングの真価は、タイムスタンプ付きでのプロセス追跡にあります。各業務ステップの開始・終了時間を詳細に分析することで、以下の停滞パターンを定量的に把握できます：

手待ち時間の可視化：承認待ちや資料準備による業務の中断時間
処理時間のばらつき：同一業務でも担当者や条件により大きく異なる処理時間
手戻り発生パターン：どの段階で手戻りが多発し、どれくらいの時間損失があるか
バッチ処理の非効率：まとめて処理することで生じる待ち時間

最新のプロセスマイニングツールでは、AIを活用した分析により、これらの停滞要因を自動的に分類・優先順位付けし、改善シナリオまで提案する機能が搭載されています。

企業規模別の停滞ポイント発見事例

製造業における間接部門の隠れた非効率

ある中堅製造業では、受注から出荷までの標準リードタイムを5営業日と設定していましたが、プロセスマイニング分析により以下の実態が判明しました：

実際の平均リードタイムは7.2営業日
全ケースの30%で社内承認プロセスが3日以上停滞
特定の製品カテゴリでは技術確認の手戻りが40%発生
月末月初の業務集中による処理遅延が2日間発生

この分析結果に基づき、承認フローの見直しと技術確認プロセスの前倒し実施により、リードタイムを4.3営業日まで短縮することに成功しました。

サービス業における顧客対応プロセスの最適化

サービス業界の事例では、顧客からの問い合わせ対応において、平均48時間の対応時間を目標としていた企業が、プロセスマイニングにより以下の課題を発見：

複数チャネル（電話・メール・Web）での重複登録が全体の15%で発生
一次対応から二次対応への引き継ぎで平均12時間の空白時間
顧客情報の確認作業に要する時間が想定の3倍
特定の問い合わせ種別で専門部署への転送が80%発生

これらの発見により、チャネル統合とワークフロー最適化を実施し、平均対応時間を24時間以内に短縮しました。

プロセスマイニング導入による経営インパクト

定量的な改善効果の測定

プロセスマイニングの最大の優位性は、改善効果を定量的に測定・検証できる点にあります。従来の改善活動では「なんとなく効率化された」という感覚的な評価に留まりがちでしたが、プロセスマイニングでは以下の指標で明確に効果を示すことができます：

処理時間短縮率：平均処理時間の改善度合い
手戻り削減率：リワーク発生頻度の減少
リソース稼働率向上：人的リソースの有効活用度
顧客満足度指標：納期遵守率や対応時間の改善

継続的改善サイクルの確立

プロセスマイニングは一時的な分析ツールではなく、継続的な業務改善基盤として機能します。リアルタイムでのプロセス監視により、新たな停滞要因の早期発見や、改善施策の効果継続性を確認できます。

これにより、PDCA（Plan-Do-Check-Action）サイクルを高速で回すことが可能となり、組織全体の改善マインドセットの醸成にも寄与します。

効果的な導入アプローチと成功要因

段階的導入による成功確率の向上

プロセスマイニングの導入は、全社一斉ではなく、段階的なアプローチが推奨されます。まず、以下の条件を満たす業務プロセスからスタートすることで、早期の成果実現と組織内の理解促進を図ることができます：

システム化されており、十分なログデータが蓄積されている
業務量が多く、改善効果のインパクトが大きい
関係者の協力が得られやすい
比較的シンプルで分析しやすい

経営層のコミットメントの重要性

プロセスマイニング導入を成功に導くためには、経営層の明確なコミットメントが不可欠です。なぜなら、プロセス改善は往々にして既存の業務フローや組織体制の見直しを伴うため、現場からの抵抗が生じる可能性があるからです。

経営層が改善の必要性と期待効果を明確に発信し、全社的な取り組みとして位置づけることで、組織全体の協力体制を構築できます。

結論：データ駆動型業務改善の実現

業務プロセスの停滞や非効率は、現場の経験則や主観的な判断だけでは根本的な解決が困難です。プロセスマイニングは、客観的なデータに基づいて業務の隠れた問題点を可視化し、効果的な改善策を導出する強力な手法です。

特に、複雑化した業務プロセスを抱える中大規模企業にとって、「どこに真の問題があるのか」を科学的に特定できる価値は計り知れません。また、デジタルトランスフォーメーション（DX）推進の文脈においても、プロセスマイニングはデータ駆動型経営の基盤技術として重要な役割を果たします。

もし貴社で同様の業務効率化課題を抱えている場合は、まず小規模なプロセスからプロセスマイニングを試行し、その効果を体感することから始めることをお勧めします。成功体験を積み重ねながら適用範囲を拡大していくことで、組織全体の業務改善文化を醸成できるでしょう。

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よくある質問

プロセスマイニングの導入にはどの程度の期間が必要ですか？: 既存システムのログデータが整備されている場合、概念実証（PoC）レベルであれば数週間で基本的なプロセス可視化が可能です。本格導入の場合は、対象プロセスの複雑さにより3～6ヶ月程度を要するケースが一般的です。ただし、改善施策の実行と定着には追加で数ヶ月の期間が必要となります。

社内にIT専門スキルがなくても導入できますか？: 最新のプロセスマイニングツールは、ノーコード・ローコード対応が進んでおり、専門的なプログラミング知識は必要ありません。ただし、初期設定やデータ連携については専門知識が必要な場合が多いため、信頼できるパートナー企業のサポートを受けながら進めることをお勧めします。

どの程度のROI（投資収益率）が期待できますか？: 業界や適用プロセスにより大きく異なりますが、一般的には導入から12～18ヶ月で投資回収が可能とされています。処理時間の短縮、人的リソースの最適化、品質向上による顧客満足度向上などの複合的な効果により、年間数千万円規模の効果を実現している企業も存在します。