粗いログでも活用可能！プロセスマイニングの粒度対応力と実践的活用法
企業の業務改善において「プロセスマイニング」という手法が注目されていますが、「うちのシステムはログが粗いから無理だ」と感じている方も多いのではないでしょうか。実際、イベントログ（業務の記録）の粒度が荒い、あるいは頻度が少ない業務では、プロセスマイニングの適用に不安を覚えることがあります。しかし近年、ツールの進化や分析手法の多様化により、こうした状況でも十分な洞察を得ることが可能になりつつあります。本稿では「プロセスマイニング 粒度」を軸に、ログ密度が低い業務への活用可能性と、その際に注意すべきポイントについて解説します。
プロセスマイニングにおける「粒度」とは何か？
「粒度」とは、記録されるデータの細かさを指します。プロセスマイニングにおいては、イベントログが「いつ」「誰が」「どのプロセスで」「何をしたか」を記録している必要がありますが、これらの項目が不足していたり、時間解像度が粗かったりすることで、分析結果の精度に影響が生じます。
代表的なログ粒度の問題例
- タイムスタンプが「日」単位でしか記録されていない：プロセスマイニング分野の第一人者であるWil van der Aalst教授の研究によると、BPI Challenge 2011病院ログでは85%のイベントが前のイベントと同一のタイムスタンプを持つという現象が見られました。これは多くの場合、日付レベルでしか記録されていないためです。
- 「開始」と「終了」の区別がない：多くの既存システムでは、タスクの開始時点と完了時点が明確に区別されておらず、完了時点のみが記録されているケースが一般的です。
- ログに「担当者」や「部門」の情報が含まれていない：従来のシステムでは、誰がそのタスクを実行したかという情報が欠落している場合があります。
こうした場合、プロセスの流れを正確に再現することが難しくなります。
それでも活用可能な理由
では、ログの粒度が粗い場合でもプロセスマイニングは使えるのでしょうか。結論から言えば「Yes」です。近年のツールや手法の進化によって、以下のような対処法が確立されています。
Celonisのオブジェクトセントリック分析
Celonisは、「オブジェクトセントリックプロセスマイニング（OCPM）」に対応しており、複数のイベントやエンティティを結び付けてプロセスを再構成できます。従来の単一ケース視点では見えなかった関係性を、顧客、注文、商品などの複数オブジェクトから同時に分析することで、データの粒度問題を補完します。
抽象化による可視化精度の確保
ログの粒度が粗い場合は、プロセスを一定レベルで抽象化し、「どの部門で何が起きているか」という俯瞰視点での可視化を行うことで、有用な洞察が得られます。部門間の連携や業務の流れといった高次レベルでの分析により、組織全体の効率性を把握できます。
実際の企業事例：粒度の壁を越えた成功例
サプライチェーン業務における粒度問題の克服
ある製造業の物流部門では、イベントログが日次ベースでしか存在しなかったものの、Celonisの分析により出荷遅延の要因を特定することに成功しました。日単位の粗い記録であっても、部門間の工程順序や待機時間のパターンを可視化することで、再発防止策を講じ、納期遵守率を10%改善することができました。
顧客対応履歴が粗いBPO業務での応用
カスタマーサービス業務において、チャットや電話応対の記録粒度が粗かったケースでも、タスク間の因果関係を機械学習で補完することで成功を収めた事例があります。顧客満足度の低下原因を特定し、業務プロセスの修正につなげることで、サービス品質の向上を実現しました。
専門家の見解と最新動向
プロセスマイニングの発展的理解
プロセスマイニング分野の第一人者であるRWTH Aachen大学のWil van der Aalst教授は、「ログの密度が低くとも、適切な前処理と分析フレームがあれば、有益な知見を得ることは可能」と述べています。重要なのは、データの限界を理解しつつ、適切な手法を選択することです。
Gartnerによるプラットフォーム比較
Gartnerの評価によれば、Celonisはログの粒度に関係なく高い分析精度とユーザー満足度を示しており、特に大規模業務における可視化力が評価されています。2024年のGartner Magic Quadrant for Process Mining Platformsにおいて、Celonisは2年連続でリーダーポジションに位置付けられています。
実装時の注意点と成功のポイント
データ前処理の重要性
粗い粒度のログを扱う際には、データの前処理が特に重要になります。欠損値の補完、異常値の除去、時系列データの整合性確保などを適切に行うことで、分析の精度を大幅に向上させることができます。
ビジネス部門との連携
技術的な補完を行った際には、その結果をビジネス部門と検証することが不可欠です。推論によって補完されたデータが実際の業務実態と合致しているかを確認し、分析結果の信頼性を担保する必要があります。
段階的なアプローチ
粒度の問題があるログデータでは、一度に完璧な分析を目指すのではなく、段階的にアプローチすることが重要です。まずは高次レベルでの可視化から始め、データ品質の改善と並行して、より詳細な分析へと発展させていく戦略が効果的です。
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Q&A
Q1. 粒度の粗いログしかない場合、分析できる内容に制限はありますか？
A1. はい、タイムスタンプが粗いと分析精度は下がりますが、順序や頻度の可視化は可能です。むしろ、業務の全体的な流れや部門間の連携といった高次レベルでの洞察を得ることに焦点を当てることで、十分な価値を創出できます。
Q2. ツール選定の際に粒度対応力を見るポイントは？
A2. タスク間の関係補完機能、抽象化設定、複数エンティティ分析（例：オブジェクトセントリック）対応の有無が鍵となります。また、AIベースの補完機能やデータ品質改善ツールが組み込まれているかも重要な評価ポイントです。
結論
ログの粒度が粗いからといって、プロセスマイニングを諦める必要はありません。むしろ、そうした業務こそ、客観的な可視化を通じて「何が起きているのか」を明らかにすることで、大きな改善インパクトが得られる可能性があります。
重要なのは、目的に応じたツールの選定と、前処理や抽象化の工夫です。Celonisに代表される先進的なプロセスマイニングツールは、オブジェクトセントリック分析などより、従来では不可能だった粗い粒度データからの洞察抽出を実現しています。
データの制約を理由に諦めるのではなく、適切なアプローチと技術を活用することで、プロセスマイニングの恩恵を享受することができるのです。
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