プロセスマイニングを活用した品質管理の可視化と改善
はじめに：品質問題が経営課題となる時代
製造業や金融業において、品質不良やサービスエラーが発生した際、その根本原因を特定するまでに多大な時間とコストを要します。特に近年、業務の複雑化やデジタルシステムの多層化により、「どの工程で、なぜ問題が生じているのか」の全体像を把握することが極めて困難になっています。
こうした課題に対する解決策として注目されているのが、プロセスマイニング（Process Mining）です。プロセスマイニングとは、企業内のシステム（ERP、MES、CRMなど）に記録された「イベントログ（処理履歴データ）」を解析し、実際に行われている業務プロセスを可視化・分析・改善する技術です。
特に品質管理の分野では、プロセスマイニングが工程監視や異常検知の自動化を可能にし、従来の目視検査や属人的判断を、データドリブンなアプローチに置き換える革新的手法として評価されています。
プロセスマイニングが品質管理を変革する3つの理由
1. データが示す「真のプロセス」の可視化
従来の品質管理では、ヒアリングや手作業で作成した工程フローチャートに基づく分析が主流でした。しかし実際の現場では、想定外の手戻り・再作業・工程スキップが頻繁に発生しており、これらは従来の手法では見落とされがちです。
プロセスマイニングは、システムログから「実際の動き（As-Is）」を自動で抽出し、工程間の流れを正確に可視化します。これにより、製造工程における検査漏れや再加工の頻発箇所を特定し、品質不良の根本原因を明確化することが可能になります。
2. 工程監視のリアルタイム化による予防的品質管理
製造現場では、工程間の遅延、設備停止、手戻り作業が品質に直接影響を及ぼします。Celonisなどの先進的なプロセスマイニングツールでは、これらの工程データをリアルタイムで可視化し、異常値を自動的に検知・警告することができます。
実際の導入事例では、設備停止時間を30％削減し、品質検査の自動アラート化により不良率を20％改善した製造業企業が報告されています。このように、工程監視（process monitoring）にプロセスマイニングを組み合わせることで、「後追いの品質保証」から「予防的な品質管理」へとシフトできるのです。
3. AI駆動の異常検知による品質不良の早期発見
従来の異常検知は、統計的手法やAIモデルによる定量的分析が中心でしたが、プロセスマイニングでは「どの工程・どの担当・どの条件下で異常が発生したか」をプロセス全体の文脈で理解できます。
CelonisのExecution Management System (EMS)は、プロセスのボトルネックや逸脱を自動検知し、リアルタイムにアクションを提案します。特にアクションエンジンと呼ばれる機能では、定義したプロセスからの逸脱を検知すると、担当者へ自動的にアラートを発信したり、改善基準に満たないプロセスに対して警告を出すことができます。
この「プロセス指向の異常検知」が、単なるデータ監視を超えた、真の品質改善の要となるのです。
品質管理における実践的ユースケース
ケーススタディ①：製造業における品質保証プロセスの改善
ある製造業企業では、検査工程での再判定が多発し、品質コストが上昇していました。プロセスマイニングツールを用いた詳細分析により、原因が「特定ラインでの部品供給遅延」と「夜勤帯での再作業率の高さ」にあることが判明しました。
改善施策の実施結果：
- シフト再配置による作業品質の均一化
- 工程順序の最適化による部品供給の安定化
- 不良率25％削減の達成
- 検査工程のリードタイム短縮
ケーススタディ②：金融業における内部監査と品質統制
ある金融機関では、ローン審査プロセスにおける手戻り申請が多発し、承認までの時間が長期化していました。プロセスマイニングによる分析の結果、特定支店での承認ステップが標準フローから逸脱していることが発見されました。
導入成果：
- ワークフロー再設計による標準化の実現
- 内部統制の強化とコンプライアンス向上
- 審査リードタイムの15％短縮
- 顧客満足度の向上
品質コストの可視化とROI分析
品質問題の「真のコスト」は、再作業費用だけでなく、納期遅延、顧客信頼の低下、ブランド価値の毀損など、間接的な損失を含みます。プロセスマイニングは、これらの要素をデータで結びつけ、「品質不良の全社的な影響範囲」を定量的に可視化します。
専門家の見解によれば、「プロセスマイニングは品質管理の定量化を可能にし、改善活動のROIを明確にする」と評価されています（Milani, F. et al. "Process Mining: A Guide for Practitioners", Springer, 2022）。
プロセスマイニング導入の実践ステップ
品質管理にプロセスマイニングを導入する際は、以下の段階的アプローチが有効です：
- 対象プロセスの選定（例：検査工程、再作業プロセス、出荷承認など）
- イベントログの抽出・整備（ERP、MES、CRMなどから）
- 分析・可視化の実施（As-Isモデル生成）
- ボトルネック・逸脱分析
- 改善施策の実行と効果測定
結論：品質管理を「データで語る」時代へ
品質改善は、経験と勘の時代からデータと事実に基づく時代へと移行しています。プロセスマイニングは、その変革を支える中心技術です。
「どこで、なぜ、どのように品質が揺らいでいるのか」をリアルタイムに把握し、継続的な改善を実行できる組織こそが、これからの競争優位を築くことができます。プロセスマイニングは、品質管理における新たな標準となりつつあるのです。
無料相談のご案内
品質管理の高度化に向けたプロセスマイニング活用について、専門チームが無料相談を承っています。貴社の現状分析から導入可否、ROI試算まで、丁寧にサポートいたします。
まずは短期間で効果を確認：
約1ヶ月のディスカバリーワークショップで、貴社の改善ポイントを特定できます。
安心のサポート体制：
導入後も継続的なサポート体制で、確実な成果創出をお手伝いします。
Q&A：品質管理×プロセスマイニングのよくある質問
Q1：プロセスマイニングはどのようなデータを使用しますか？
A1： 主にERPやMES、CRMなどの業務システムに記録された「イベントログ（処理履歴）」を利用します。各トランザクションのタイムスタンプ、担当者、処理内容などのデータから、実際の業務フローを自動的に再構築します。
Q2：小規模なラインや部門単位でも導入できますか？
A2： はい、可能です。Celonisなどの主要ツールはスモールスタートに対応しており、特定ラインや製品群から段階的に展開できます。まずは効果が見込める領域から始め、成功事例を社内に展開していくアプローチが一般的です。
Q3：既存の品質管理システムとの統合は可能ですか？
A3： Celonisは100種類以上のコネクターを提供しており、主要なERPやMESシステムとのシームレスな連携が可能です。既存システムを置き換えるのではなく、それらのデータを活用して新たな知見を得るツールとして機能します。
Q4：導入までにどのくらいの期間が必要ですか？
A4： ディスカバリーワークショップであれば約1ヶ月で改善ポイントの特定が可能です。本格導入の場合は、対象プロセスの範囲にもよりますが、通常3〜6ヶ月程度で運用開始できます。
