プロセスマイニングでプロセス改善前後の効果を可視化する方法

測定できない改善は、持続しない

「業務改善に投資して、本当に回収できるのか」——経営会議で必ず問われるこの質問に、明確な数値で答えられる企業は驚くほど少ない。改善活動は実施したものの、効果測定は部門ごとにバラバラ、前後比較の基準も曖昧。結果として、初期の熱意が冷め、改善活動が形骸化していく。これが多くの企業が陥る「改善疲れ」の実態です。

しかし、グローバル企業の成功事例を見ると、まったく異なる光景が広がっています。ある多国籍製造業では、プロセスマイニング 効果検証の仕組みを導入後、非効率性を25％削減し、年間数千万円規模の価値創出を継続的に実現しています。なぜ彼らは成功したのか。それは、イベントログという「客観的な事実」に基づいて、改善前後を同一基準で厳密に測定し、ROIを可視化する仕組みを構築したからです。

本稿では、年商100億円以上の企業における実践事例を踏まえ、プロセスマイニングによる効果測定の設計から実装、ROI算出まで、経営層が納得する定量評価の手法を体系的に解説します。

現状課題の深掘り：なぜ改善効果の測定は失敗するのか

設計図と現実のプロセスは最大70％乖離している

従来のBPM（ビジネスプロセスマネジメント）アプローチでは、理想的なTO-BEプロセスを描き、現場に展開します。しかし、IEEE Task Force on Process Miningの調査によると、実際の業務フローは設計プロセスから平均40～70％も逸脱しています。例外処理、承認の迂回、システム外での手作業——これらの「見えない業務」が、改善効果を正確に測定できない最大の原因となっています。

ある国内製造業の事例では、購買プロセスの標準リードタイムは「7営業日」と定義されていました。しかし実際にイベントログを分析すると、全体の35％が標準フローから逸脱し、平均リードタイムは12.3日。しかも、この逸脱パターンは47種類も存在していました。従来の手法では、この複雑な実態を把握することは不可能です。結果として、改善比較の基準線（ベースライン）すら正確に設定できないのです。

部門最適化の罠：局所改善が全体最適を阻害する

もう一つの根本的な問題は、部門ごとのKPI管理による「部分最適の罠」です。購買部門は発注リードタイムを短縮し、製造部門は稼働率を向上させ、物流部門は配送効率を改善する。一見すると全て改善しているように見えますが、Order-to-Cash（受注から入金まで）の全体フローで見ると、ボトルネックが移動しただけで、キャッシュコンバージョンサイクルは改善していない——このような事例が後を絶ちません。

実際、ある企業では各部門のKPIが全て改善しているにも関わらず、運転資本回転期間は悪化し、年間3,000万円の機会損失が発生していました。プロセスマイニングによる分析で初めて、在庫の滞留ポイントが購買から製造への引き継ぎ部分に移動していたことが判明したのです。

プロセスマイニングの解決価値：イベント粒度での前後比較が変革を実現する

「ライフサイクルモデル」による体系的な効果測定

プロセスマイニング 効果検証の成功には、Wil van der Aalst教授が提唱する「ライフサイクルモデル」の適用が有効です。このモデルは、計画・抽出・作成・統合・分析・再設計・サポートの7つのフェーズで構成され、継続的な改善サイクルを実現します。

特に重要なのは「統合」フェーズです。ここで、ERPやCRM、WMS、MESなど複数システムのイベントログを統合し、プロセス全体の「デジタルツイン」を構築します。これにより、ケースID単位で全てのアクティビティ、タイムスタンプ、リソース情報を追跡可能になり、改善前後の比較が「同一物差し」で実現します。

例えば、Purchase-to-Pay（調達から支払まで）プロセスにおいて、改善前は平均15.2日だった処理時間が、自動化導入後に9.8日に短縮されたケースでは、削減された5.4日の内訳を以下のように詳細分析できます：

• 承認待ち時間の削減：2.1日（自動承認ルールの導入）
• データ入力時間の削減：1.8日（OCR・RPA導入）
• 例外処理の削減：1.5日（事前検証ルールの強化）

このような定量評価により、どの施策がどの程度効果を生んだかを明確に説明できます。プロセスの可視化から実行までの詳細な流れについては、こちらの解説ページでご確認いただけます。

オブジェクトセントリック分析による真の全体最適化

最新のプロセスマイニング技術では、単一プロセスの分析から、複数の相互関連するオブジェクト（受注、在庫、請求書など）を同時に追跡する「オブジェクトセントリック・プロセスマイニング（OCPM）」へと進化しています。これにより、部門間の相互作用や依存関係を含めた真の全体最適化が可能になります。

包括的な効果測定を実現するためのAI活用については、CelonisのAIインテリジェンス機能が強力な支援ツールとなります。

導入・活用の実践論：効果測定プロジェクトの設計と実装

効果測定フレームワークの5つのステップ

実践的なプロセスマイニング 効果検証を実現するには、以下の5ステップアプローチが有効です：

1. ベースライン設計とデータ品質の確保（第1〜2週）
対象プロセスの選定には「3つの基準」を適用します：①財務インパクトの大きさ（年間取引額10億円以上）、②データの完全性（ケースID、アクティビティ、タイムスタンプの3要素）、③改善余地の存在（現状のプロセス適合率70％未満）。データ品質については、コンフォーマンスチェックにより欠損率5％未満を確保します。

2. 測定環境の構築と標準化（第3〜4週）
イベントログの標準化では、XES（eXtensible Event Stream）形式への変換を行い、プロセスモデルの発見にはアルファアルゴリズムやヒューリスティックマイナーを適用。この段階で、リアルタイムデータ連携の仕組みを構築し、継続的な測定を可能にします。

3. KPI体系の設計と閾値設定（第5〜6週）
効果測定のKPIは「プロセス」「組織」「ケース」「時間」の4つの視点で設計します。例えば、プロセス視点では適合率・逸脱率、組織視点ではリソース生産性、ケース視点では顧客満足度、時間視点ではサイクルタイムを測定。各KPIには統計的に有意な閾値（例：95％信頼区間）を設定します。

4. パイロット実施と効果測定（第7〜12週）
パイロット部門での実施では、A/Bテストの手法を適用。改善施策を適用する実験群と、従来プロセスを継続する対照群を設定し、差分を厳密に測定します。週次でのモニタリングにより、早期の軌道修正も可能です。

5. 全社展開とスケール化（第13週以降）
パイロットで実証された改善施策を全社展開。この際、部門特性に応じたカスタマイズを行いながら、コア指標は統一して管理します。

ROI算出の実践的フレームワーク

海外の先進事例（Conveya社など）を参考に、以下の包括的なROI算出モデルを適用します：

総経済効果（TEI: Total Economic Impact）= 直接効果 + 間接効果 + 戦略的価値

直接効果の算出例：

• プロセス時間短縮効果 = 短縮時間（時間）× 時間単価 × 年間処理件数
• リワーク削減効果 = リワーク削減率 × 年間リワーク件数 × 1件あたり処理コスト
• 在庫削減効果 = 平均在庫金額 × 在庫保有コスト率 × 削減日数 ÷ 365

導入プロセスの詳細設計については、こちらの導入ガイドで段階的なアプローチをご確認いただけます。

よくある質問（Q&A）：導入検討時の懸念に答える

データ品質と技術的な課題への対処

まとめと次のステップ：データ駆動型改善の実現に向けて

プロセスマイニング 効果検証は、単なる可視化ツールではありません。イベント粒度での厳密な改善比較と、統計的に有意な定量評価により、業務改善の投資判断を科学的に行う経営基盤となります。

成功企業に共通するのは、「小さく始めて、確実に成果を出し、段階的に拡大する」アプローチです。まずは1つのコアプロセスでパイロットを実施し、3ヶ月で効果を実証。その成功体験を横展開することで、全社的なデータ駆動型経営への変革を実現しています。

効果測定の「答え」は、すでにあなたのシステムに眠っています。

プロセスマイニングの導入効果を、実際のデータなしに議論しても結論は出ません。私たちのディスカバリーワークショップでは、お客様の業務情報をもとに、具体的なROIを机上で試算。システム導入前に、投資対効果を数値でお示しします。まずは対話から始めませんか。

→ 無料ディスカバリーワークショップの詳細はこちら

---