プロセスマイニングとは
プロセスマイニングとは、業務システムのイベントログデータを分析し、実際の業務プロセスを可視化・分析する技術です。理想的なプロセスと実際のプロセスの乖離を発見し、ボトルネックの特定、非効率な処理の検出、コンプライアンス違反の検知などを行います。AIと組み合わせることで、プロセスの改善提案や将来のパフォーマンス予測も可能になります。
| ひとことで言うと | システムのログから、実際の業務の流れを自動で可視化する手法。 |
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| 何がうれしいか | 「あるべき手順」ではなく「本当にやっている手順」が見え、ボトルネックが分かる。 |
| 注意点 | ログに記録が残らない紙や口頭のやりとりは見えない。 |
プロセスマイニングの3つの手法
プロセスマイニングには主に3つの手法があります。プロセス発見（Discovery）は、イベントログからプロセスモデルを自動的に構築します。適合性検査（Conformance）は、実際のプロセスと設計されたプロセスモデルの差異を分析します。拡張（Enhancement）は、追加データ（時間、コスト、リソースなど）を用いてプロセスモデルを改善します。これらの手法を組み合わせることで、業務プロセスの包括的な理解と改善が可能になります。
1イベントログを抽出誰がいつ何をしたか
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2流れを再構成実際の経路を図示
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3ボトルネック発見時間がかかる工程
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4逸脱を検出標準と違う進め方
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5改善・自動化RPAやAIの適用先を決定
RPA・IAとの連携
プロセスマイニングはRPAやインテリジェントオートメーションと密接に連携します。自動化すべき業務プロセスの特定にプロセスマイニングを活用し、自動化後のプロセスの効果測定にも利用します。Celonis、UiPath Process Mining、MINITなどの専門ツールが広く使用されています。プロセスマイニングにより、データに基づいた業務改革を推進することが可能になります。