複雑な業務ほどプロセスマイニングが効く理由とは？
なぜ今「複雑業務」に注目すべきか？
企業規模の拡大と業務のIT化が進むにつれ、組織の業務プロセスは必然的に複雑化します。年商100億円を超える企業では、複数部署をまたぐ業務フローが常態化し、ERPやCRM、自社開発システムなどが併存することで、情報が分断されやすい環境が生まれています。
このような状況では、業務の全体像を正確に把握することが難しくなり、改善すべきポイントが見えにくくなります。経営層の意思決定と現場の実務が乖離し、属人化されたノウハウが組織の機動力を低下させるケースも少なくありません。特に、承認ルートが多層化した調達プロセスや、顧客接点が複雑化したサービス業務では、業務のブラックボックス化が深刻な経営課題となっています。
こうした背景から、近年注目を集めているのがプロセスマイニングです。複雑な業務の実態を客観的なデータで可視化し、改善の優先順位を明確にするこの手法は、現代の業務改善において不可欠なアプローチとなりつつあります。本稿では、なぜ複雑業務ほどプロセスマイニングの効果が高いのか、その理由と活用のポイントを解説します。
プロセスマイニングとは？その仕組みと本質的価値
プロセスマイニングは、システムに蓄積されたイベントログ（操作履歴）を解析し、実際に行われている業務の流れを自動的に再現・可視化する技術です。従来の業務分析が、ヒアリングや観察といった主観的な手法に依存していたのに対し、プロセスマイニングはデータベースに記録された客観的な事実をもとに、業務の実態を明らかにします。
プロセスマイニングの3つのコア機能
プロセスマイニングの中核をなす機能は、以下の3つに集約されます。
1. プロセスディスカバリー（プロセス発見）
システムログから実際の業務フローを自動的に構築します。マニュアル作成やヒアリングでは把握できない、現場で実際に行われている業務パターンを網羅的に抽出します。
2. 適合性チェック（コンフォーマンスチェック）
理想とされる業務フローと、実際に行われているプロセスの差異を定量的に比較します。規程やマニュアルと現実の乖離を明確にし、コンプライアンスリスクの特定にも寄与します。
3. プロセス拡張（プロセスエンハンスメント）
ボトルネック、手戻り、例外処理の頻度といった非効率要因を特定し、改善の優先順位を提示します。AIによる分析により、改善案の定量的な効果予測も可能です。
これらの機能を通じて、プロセスマイニングは「現場の実態」をデータレベルで正確に抽出し、経営判断の精度を飛躍的に高めます。
複雑業務における可視化の限界と課題
属人化と手作業マッピングの限界
従来の業務可視化では、フローチャートやプロセスマップが多く用いられてきました。しかし、これらの手法には以下のような課題があります。
- 担当者の経験や記憶に依存し、客観性を欠きやすい
- 業務変更のたびに手作業で更新が必要
- 「あるべき姿」が描かれ、実態と乖離しやすい
- 例外処理やイレギュラー対応を網羅しにくい
特に、承認経路が複雑な調達業務や、個別対応が多いサービス業務では、手作業による可視化では限界があります。
プロセスマイニングが提供する優位性
プロセスマイニングでは、実際のログデータを基に業務パターン（バリアント）を自動抽出します。数百〜数千のバリアントを可視化し、それぞれの発生頻度や処理時間、コストへの影響を定量的に把握できます。
これにより、これまで見えなかった非効率プロセスや、特定の担当者・条件に集中する業務負荷をデータドリブンに特定できるようになります。
複雑業務における成果
【ユースケース1】製造業：調達プロセスの複雑性を可視化
製造業の調達業務では、購買管理や在庫管理、承認管理が複数のシステムに分散しており、部品手配の遅延が発生しやすい状況が見られます。担当者の経験や感覚に頼った分析では、業務がどこで複雑化しているのかを把握しきれず、課題が曖昧になりがちです。こうした課題に対し、プロセスマイニングを活用することで、調達プロセス全体を客観的に可視化できます。
分析を行うと、多数のプロセスバリアントが存在し、その中には標準ルートから外れた非定型な経路が一定割合含まれていることが分かります。重複発注や承認工程の省略、緊急対応による手戻りなどが発生しており、これらの例外的な動きがコストやリードタイム増加の要因になっている傾向が確認されます。
可視化結果をもとに承認ルートの標準化や例外処理ルールの明確化を進めることで、不要な手戻りを抑制し、調達リードタイムの短縮やコスト削減といった効果が期待できます。
【ユースケース2】金融業：問い合わせ対応の効率化
金融機関の問い合わせ対応業務では、電話・メール・Webフォームなど複数のチャネルが並行して運用されており、対応品質や処理時間にばらつきが生じやすい傾向があります。チャネルごとに業務フローや担当部門が分かれていることで、全体像を把握しづらく、非効率な対応が見過ごされがちです。
こうした課題に対し、プロセスマイニングを用いて問い合わせ対応プロセスを分析することで、二重処理や不要な手戻りが発生している状況を可視化できます。特に、部門間の情報共有不足により、同一顧客の問い合わせが複数の担当者によって重複対応されているといった課題が明らかになります。
分析結果を踏まえ、チャネル横断での標準フロー整備や自動振り分けを進めることで、応答時間の短縮や対応品質の平準化が期待できます。
「理想」ではなく「実態」から改善を考えられる
従来の業務改善は、「あるべきプロセス」を描き、現場をそこに合わせる進め方が主流でした。しかし、業務が複雑になるほど、このアプローチは実態との乖離が大きくなります。
プロセスマイニングでは、実際に業務がどう進んでいるかをログデータから事実ベースで把握します。
- よく使われているルート
- 時間がかかっている工程
- 特定条件で発生する遅延
を数値で確認できるため、「なぜ遅れているのか」「どこから改善すべきか」を関係者間で共有しやすくなり、改善判断がスムーズになります。
結論：複雑業務を可視化し、改善の武器に
業務の複雑化は成長の証でもありますが、放置すれば競争力低下につながります。プロセスマイニングは、この見えない複雑さを可視化し、改善につなげるための強力な手段です。
属人化を排除し、継続的な改善サイクルを回すことで、企業は持続的な成長基盤を構築できます。複雑業務を抱える企業にとって、プロセスマイニングは分析ツールを超えた経営基盤となるでしょう。
よくある質問（FAQ）
Q1：どのような業務に特に効果がありますか？
A：A：調達・販売・請求・問い合わせ対応など、部署横断で例外が多い業務に特に効果的です。
Q2：導入期間はどれくらいかかりますか？
A：業種別テンプレートを活用すれば、数週間で初期可視化を開始できます。ディスカバリーワークショップでは、約1ヶ月で改善ポイントの特定まで完了します。本格導入の場合は、プロジェクトの規模により3〜6ヶ月程度を見込んでください。
Q3：BPMやBIツールとの違いは何ですか？
A：BIツールは「結果の見える化」に特化していますが、プロセスマイニングは「プロセスそのものの見える化」と改善提案まで支援します。また、BPMが理想的なプロセスの設計を目的とするのに対し、プロセスマイニングは実際のプロセスを分析し、理想との差異を明確にします。
Q4：既存システムへの影響はありますか？
A：ログを参照するだけのため、業務やシステムへの影響はありません。
次のステップ：まずは小さく始める
複雑業務に課題を感じている場合は、まずはディスカバリーワークショップから始めることをおすすめします。業務を止めることなく、プロセスマイニングの効果を具体的に検証できます。
データに基づく業務改善の第一歩を、ここから踏み出してみませんか。
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