なぜいま、プロセスマイニングが注目されているのか――業務改革を成功に導く新しい視点
はじめに――見えない業務プロセスが企業の足かせになっている
「うちの会社は、なぜこんなに時間がかかるのだろう」「同じミスが繰り返されるのは、なぜなのか」。多くの企業が抱える問いに対し、ヒアリングやExcel分析、理想像の議論だけでは部分最適に陥りやすく、根治に至りません。
理由は単純で、私たちは業務プロセスの「実態」を十分に捉えられていなかったからです。会議室の理想と現場の現実には乖離があり、この溝を埋めずに改革は進みません。
そこで注目されるのがプロセスマイニングです。本稿では、プロセスマイニングが注目される理由を紐解きながら、なぜいまこの技術が経営課題の解決に不可欠となっているのかを、実務的な観点から解説します。
DX時代における業務プロセスの複雑化――可視化が困難になった背景
システムの分散化と業務の複雑化
DXの進展により、基幹業務システム（ERP）、顧客管理システム（CRM）、製造実行システム（MES）など、複数のシステムが並存し、業務は部門や拠点、さらには取引先を跨いで展開されるようになりました。
こうした環境では、プロセス全体を俯瞰することが極めて困難です。受注から製造、納品、請求、入金に至るまでの一連の流れ（いわゆる「Order to Cash」プロセス）を完全に把握している人は、もはや社内に存在しません。それぞれの部門は自部門の業務最適化に注力しますが、全体としては非効率が蓄積され、ボトルネックが隠れたまま放置されています。
従来型の改善手法の限界
従来の業務プロセス改革（BPR）は、「あるべき姿（To-Be）」を描き、現状（As-Is）とのギャップを埋める有効な枠組みでしたが、主観・サンプル偏りの影響を受けます。
実運用の多様なバリアントを拾い切れず、例外や特殊ケースが抜け落ちていました。部門横断の待機時間や再作業は帳票監視では検出が難しく、再現性ある改善に結びつきにくいのが実情です。
データが示す業務の現実――見過ごされてきた非効率
定量データに表れる痛点
業務システムのログを分析すると、表面上は見えにくい実態が浮かび上がります。多くの企業で、バックオフィス業務の一部が修正や再対応に費やされ、主要プロセスの処理時間も、想定より長期化する傾向が見られます。さらに、在庫の滞留が資金効率に影響しているケースも少なくありません。
こうした帳簿に表れにくい非効率が、顧客満足度の低下やキャッシュフローの悪化、現場負荷の増大につながっています。感覚ではなく、客観的なデータに基づいて業務を検証する仕組みが求められています。
プロセスマイニングとは何か――業務の実態をデータで描き出す技術
基本的な仕組みと考え方
プロセスマイニングは、システムのイベントログから実行フローを自動可視化し、処理時間・待機時間・再作業の頻度を実測します。標準モデルとの差を適合性チェックで明らかにし、全件・全期間の事実を1枚の「地図」に落とし込みます。オブジェクトセントリックな視点を用いれば、受注・出荷・請求・支払の関係も統合的に把握できます。
従来手法を超える価値
プロセスマイニングの価値は、可視化だけにとどまりません。可視化されたプロセスに対して、以下のような分析が可能です。
ボトルネックの特定：どの工程で時間がかかっているのか、どの部門間の引き継ぎで遅延が発生しているのかを特定します。
バリアント（実行パターン）の分析：標準プロセスと異なる実行パターンがどれだけ存在し、それがどのような影響を及ぼしているかを把握します。
根本原因の追及：遅延や手戻りが発生する原因を、製品種別、地域、顧客属性などの複合要因から分析します。
さらに、AI技術を活用した高度な分析により、将来のボトルネックを予測し、事前に対策を講じることも可能になっています。こうした能力が、プロセスマイニングが注目される理由の核心です。
導入効果が見える業務改善ユースケース
多数の企業で活用されているプロセスマイニングの導入事例を見ると、業務改善における一定の成果が確認されています。
受注から入金までのプロセスでは、全体の処理期間が短縮され、顧客への対応スピード向上につながっています。購買から支払いまでのプロセスにおいても、照合作業の自動化が進み、経理部門の負荷軽減が実現されています。さらに、在庫管理の精度が高まることで、在庫の滞留が抑えられ、資金効率の改善にも寄与しています。
成功のための実践的アプローチ――押さえるべきポイント
導入のステップ
プロセスマイニングを成功させるには、段階的なアプローチが不可欠です。
第1段階：対象プロセスの選定とKPIの設定
まず、改善余地が大きく、効果が見えやすいプロセスを選定します。同時に、リードタイム、処理件数、エラー率など、測定可能なKPI（重要業績評価指標）を明確にします。
第2段階：データ接続と可視化
複数のシステムからイベントログを収集し、標準化します。リアルタイムデータ連携の仕組みを構築することで、常に最新の状況を把握できる環境を整えます。
第3段階：分析と根本原因の特定
AI分析を用いて、ボトルネックや逸脱を特定します。単に「どこで遅延しているか」だけでなく、「なぜ遅延が発生するのか」という根本原因まで掘り下げます。
第4段階：改善の実装と検証
特定された課題に対して、業務フローの変更、システムの改修、あるいは自動化（RPA）の導入などの対策を講じます。可視化から実行までの一連の流れを確立することで、持続的な改善サイクルを回せるようになります。
成功要因と留意点
導入を成功させるためには、いくつかの重要な要素があります。
第一に、データ品質の管理です。ログの欠損・重複・粒度差は必ず発生するため、前処理と継続的な品質管理が不可欠です。
第二に、現場の巻き込みです。プロセスマイニングは人を裁く道具ではなくプロセスを良くする道具であると明確化し、現場に可視化の成果を還元します。
第三に、段階的な拡大です。最初の成功をテンプレート化し、別プロセスへ複製可能にします。
さらに、専門的なサポート体制を活用することも、スムーズな導入のためには重要です。
よくある疑問と回答――知っておくべきこと
Q1. データが不完全でも導入できますか？
はい、可能です。欠損や重複は可視化され、改善の優先順位づけにも活用できます。重要なのは、完璧を待つのではなく、現状のデータで始めて、段階的に改善していく姿勢です。
Q2. 専門的なIT知識がなくても使えますか？
はい、使えます。現代のプロセスマイニングツールは、業務担当者でも直感的に操作できるように設計されています。基本的な可視化やダッシュボードの閲覧は、特別なスキルがなくても可能です。
Q3. 現場が抵抗しないでしょうか？
目的を「監視」ではなく「改善」に置き、個人ではなくプロセス指標を語る設計にすれば協力は得られます。データに基づく対話文化こそ、プロセスマイニング が注目される理由の一つです。
結論――プロセス改革は競争力の源泉である
業務プロセスは、企業の競争力を左右する重要な要素です。しかし、多くの企業では、プロセスの実態が把握されないまま、部分的で非効率な改善が繰り返されてきました。
プロセスマイニングが注目されるのは、この状況を根本から変える力を持っているからです。システムに記録された客観的なデータをもとに、業務プロセスの全体像を可視化し、ボトルネックや非効率を定量的に特定する。そして、AIやRPAと連携することで、継続的な改善サイクルを実現する。こうした一連の仕組みが、DX時代における競争優位性の基盤となります。
重要なのは、小さく始めて、着実に成果を積み上げることです。まずは1つのプロセスを選定し、実測値でROIを示しながら、横展開していく。このアプローチが、持続的な改善文化を組織に根付かせる鍵となります。
次の一歩を踏み出すために
プロセスマイニングは、可視化ニーズを抱えるあらゆる企業に開かれた現実解です。業務改革の第一歩は、「見える化」から始まります。まずはお気軽にご相談ください。
