プロセスマイニングで業務改善の優先順位を定量的に決める方法
はじめに：データで決める業務改善の時代
「どの業務課題から着手すべきか」──多くの企業が直面するこの問いに、確信を持って答えられる経営者は多くありません。従来、改善の優先順位は担当者の経験則や声の大きい部門の要求で決まることが大半でした。しかし、それが本当に投資対効果を最大化する選択であったかは、検証されないまま終わることがほとんどです。
そこで注目されているのが、プロセスマイニングによる優先順位付けです。ERPなどのシステムに蓄積されたイベントログを解析し、実際の業務プロセスを客観的に可視化・定量化することで、「どこから改善すべきか」をデータで判断できるようになります。
本記事では、プロセスマイニングを活用して改善の優先順位をデータに基づいて決定する方法を解説します。
なぜ従来の優先順位付けは機能しなかったのか
従来型の業務改善では、現場へのヒアリングやワークショップを通じて課題を抽出していました。しかしこの手法には以下のような構造的な弱点があります。
- 認知バイアスの影響：声の大きい部門や最近発生したトラブルに注意が向きがちで、本質的な課題が見過ごされる
- 定量化の困難さ：改善効果を数値で示すことが難しく、投資判断の根拠が不足する
- 全体最適の欠如：部分最適に陥りやすく、一つの部門を改善しても別の部門にボトルネックが移転するだけで終わる
実際、ServiceNowのレポートでは、ITリーダーの70%以上が「改善機会の発見に膨大な時間を費やしているが、手動分析では限界がある」と回答しています。
一方、プロセスマイニングは業務データから、ボトルネック箇所、再作業（リワーク）の実態、処理時間のばらつき、コストインパクトを自動的に算出します。これにより、「どの業務をどれだけ改善すれば、どの程度の効果が得られるか」を定量的に判断できます。
定量的な優先順位付けの実践ステップ
ステップ1：業務プロセスの全体像をデータで可視化する
最初のステップは、プロセスディスカバリーにより、実際の業務フローを自動生成することです。これにより、マニュアルと実際の乖離や、誰も認識していなかった「隠れたプロセス」が明らかになります。
Celonisのようなツールでは、100種類以上のシステムコネクターを備えており、SAPやSalesforceなどからリアルタイムにデータを抽出して、企業全体を俯瞰できるデジタルツインを構築します。
ステップ2：改善余地の定量化と効果予測
可視化されたプロセスから、各工程の平均処理時間、リワーク率、コストインパクトを算出し、改善効果を予測します。
例えば、請求書承認プロセスにおいて、二重承認ステップの削除により年間800万円のコスト削減、リワーク削減により年間550万円のコスト削減といった具体的な効果を算出できます。このように、改善効果（Impact）÷ 実装工数（Effort）という指標で「優先度スコア」を算出することで、ROIの高いテーマから順に着手する判断が可能になります。
ステップ3：リソース配分の最適化
改善テーマを以下の3軸で評価します。
- ROI：期待できる定量的な効果
- 実装難易度：実現可能性
- リスク：失敗時の影響度
「高ROI×低リスク×実現容易」なクイックウィンから着手し、早期の成功体験で組織全体の改革機運を高めます。多くの成功企業では12ヶ月以内に戦略的変革を実現しています。
実践事例：定量的な優先順位付けによる成果
ある製造業企業では、出荷遅延が常態化し顧客満足度が低下していました。プロセスマイニングで出荷プロセス全体を分析した結果、以下の発見がありました。
- 特定の承認者に承認依頼が集中し、その工程だけで全体リードタイムの35%を消費していた
- システム上は2段階の承認フローだが、実際には例外処理として3段階目の承認が頻発していた
これらのボトルネックを解消するため、承認フローを再設計し、優先度に応じた自動振り分けロジックを実装しました。結果、平均リードタイムを5.2日から3.8日に短縮し、工数換算で年間約4,000時間の削減を実現しました。さらに、納期遵守率が85%から96%に向上し、顧客満足度スコアも大幅に改善しました。
専門家の視点：定量分析が業務改革を加速する
プロセスマイニングの第一人者であるWil van der Aalst教授（アーヘン工科大学）は、「データに基づいて優先順位を決定することで、企業は限られたリソースを最も効果の高い施策に集中投資できる」と述べています。
Gartnerの調査によれば、プロセスマイニングを活用して優先順位を決定した企業は、従来型の手法と比較して、ROI予測の精度が平均30～40%向上しており、改善プロジェクトの成功率も大幅に高まっています。
結論：優先順位の"見える化"が企業成長を加速する
業務改善は「どこから・どの順番で取り組むか」の時代へと変化しています。プロセスマイニングは、経営者の勘を否定するのではなく、データという客観的根拠を加えることで意思決定の質を飛躍的に高めます。
Celonisなどの先進プラットフォームを導入することで、改善効果の事前予測、優先順位の客観的決定、継続的な改善サイクルが実現します。データに基づいた優先順位付けを実践する企業だけが、持続的な成長を実現できる時代が到来しています。
よくある質問（Q&A）
Q1. プロセスマイニングで算出される優先順位はどの程度正確ですか?
A1. Celonisのような先進ツールでは、AIによるデータ分析により正確に再現できます。従来の主観的判断よりも客観的で定量的な根拠が得られる点が重要です。
Q2. 小規模プロジェクトでも効果はありますか?
A2. はい。まず1つの業務領域から始め、早期に成功体験を積むことが推奨されます。初期投資を抑えつつ具体的な成果を示すことで、その後の全社展開がスムーズに進みます。
Q3. 導入にはどのくらいの期間が必要ですか?
A3. 単一プロセスなら2～3ヶ月で初期分析結果が得られ、6～12ヶ月で最初のROIを実感できます。まずはディスカバリーワークショップで現状を把握することをお勧めします。
次のアクション：貴社の業務改善を定量的にスタート
業務改善の優先順位を「感覚」ではなく「データ」で決める──この転換が企業の競争力を大きく左右します。
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👉 導入プロセス：https://flr-process.com/celonis/process/
👉 サポート体制：https://flr-process.com/support/
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※本記事は2025年10月時点の情報に基づいています。製品仕様やサービス内容は変更される場合がありますので、最新情報は公式サイトをご確認ください。
