バリューストリームマッピング（VSM）：戦略とプロセスパフォーマンスをつなぐ
デジタルバリューストリームマッピングで、エンドツーエンドのプロセスアーキテクチャ、実際のプロセスデータ、改善活動をつなぐ方法を説明します。
プロセスマイニングとは？
プロセスマイニングの定義
プロセスマイニングは、ITシステムのイベントログを使って、業務プロセスを自動的に発見、可視化、改善します。手作業によるプロセスマッピングとは異なり、作業が実際にどのように行われているかを示し、推測ではなく事実に基づいてボトルネック、逸脱、非効率な作業を明らかにします。
プロセスマイニングとは？
プロセスマイニングソフトウェアはイベントログを分析し、業務プロセスが実際にどのように進んでいるかを示します。ERPのSAP、CRMのSalesforce、ヘルプデスクツールなど、取引を記録するITシステムやその他のアプリケーションに保存されたデジタル記録から、実際のプロセスフローを再構成します。実際のワークフローを理想的なプロセスと比較し、非効率な作業を特定して、パフォーマンスを改善できます。ProcessMindのようなプロセスマイニングソリューションを使えば、こうした作業を簡単に進められます。比較については、2026年のプロセスマイニングツール比較記事をご覧ください。
プロセスマイニングの先駆者であるWil van der Aalst氏は、これを業務のMRIにたとえています。プロセスが実際にどのように進んでいるかを示し、非効率な作業、ボトルネック、改善の機会を明らかにするためです。この透明性により、プロセスマイニングはデジタルトランスフォーメーションと継続的な改善の基盤になります。詳しくは、データに基づく戦略的なプロセス改善ガイドをご覧ください。
顧客からの注文を管理する場面を考えてみてください。注文の受付や承認から出荷まで、すべての手順がデジタル記録として残ります。プロセスマイニングは、これらの記録をつなぎ合わせ、注文ごとの実際の進み方をマップにします。インタビューや推測に頼るのではなく、分岐や迂回も含めて示す、データに基づく図を得られます。プロセスをハイキングコースにたとえるなら、プロセスマイニングは計画されたルートではなく、足跡から実際の道筋を描くようなものです。結果として、改善が必要な箇所を示す、複雑に入り組んだ線が現れることもあります。
地質調査も、つるはしも必要ありません。ここでいう「マイニング」はデジタル上の作業であり、得られる情報は実際のデータに基づいています。
Try process mining with your own data
Upload a CSV or Excel file with your event log and ProcessMind will automatically discover your process, visualize it as a BPMN model, and highlight bottlenecks.
プロセスマイニングの仕組み
プロセスマイニングでは、ITシステムのイベントログを分析します。多くのシステムは、すべての取引やイベントを記録しており、そこには次の3つの重要な要素が含まれます：ケースID（注文番号やチケット番号）、タイムスタンプ（各ステップが発生した時刻）、アクティビティ名（実行された作業）です。プロセスマイニングソフトウェアはこれらのイベントログを取り込み、ケースごとのアクティビティの順序を再構成します。すべてのケースをつなぎ合わせることで、プロセスマイニングのアルゴリズムは、まれな例外や文書化されていない回避策を含め、プロセスが取り得るすべての経路を示す視覚的なプロセス図を作成します。データの入手先と、必要なデータ形式について詳しく説明します。
プロセスマイニングの3つの種類
プロセスマイニングには、目的の異なる3つの主な種類があります：
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プロセスディスカバリーは、最も一般的な種類です。ディスカバリーアルゴリズムは、事前知識がなくてもイベントログのデータからプロセスモデルを自動生成します。データをアップロードすると、プロセスマイニングソフトウェアがプロセスの実際の進み方を示します。多くのプロセスマイニングプロジェクトは、ここから始まります。
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適合性チェックは、発見したプロセス、つまり「現状」のモデルを、参照となる「あるべき姿」のモデルと比較し、逸脱を検出します。「定められたプロセスに従っているか」という問いに答えるものです。適合性チェックは、コンプライアンス監査、規程違反の特定、実際の運用と意図した設計との一致度の測定に欠かせません。
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プロセスエンハンスメントは、プロセス拡張とも呼ばれ、イベントログから得た追加データで既存のプロセスモデルを詳しくします。プロセスマップに、ボトルネックの継続時間、待ち時間、リソースの利用状況などのパフォーマンス指標を追加します。静的なプロセス図を、動的なパフォーマンスダッシュボードへ変えられます。
ProcessMindを含む多くのプロセスマイニングツールは、3種類すべてに対応しています。一般的なプロジェクトでは、まずディスカバリーでプロセスを把握し、適合性チェックで基準との一致を確認した後、エンハンスメントで最適化の機会を特定します。
まるで魔法のようです
データを視覚的な図に変えると魔法のように感じるかもしれません。しかし、本当の価値は、隠れていた情報が明らかになる**「なるほど」という瞬間**にあります。これこそが、プロセスマイニングを業務プロセス改善の重要なツールにしている理由です。
誰でも使えるプロセスマイニング
ProcessMindのような最新のプロセスマイニングツールは成熟して使いやすくなっており、業務部門でもプロセス改善に取り組めます。プロセスマイニングを始める5つのステップは次のとおりです：
プロセスマイニングの5つのステップ
データ抽出
注文の受付から入金までの各手順など、システムからイベントデータを収集します。Excelファイルでも問題ありません。
プロセスディスカバリー
ケースIDと時系列でイベントをつなぎ、プロセスマイニングソフトウェアで「現状」のプロセスフローを自動的に再構成します。
適合性チェック
プロセスがどのように進むべきかを示すBPMNモデルをアップロードするか、作成します。プロセスマイニングツールが、発見したプロセスと期待されるプロセスを比較します。
情報と最適化
プロセスダッシュボードで、ボトルネック、手戻り、非効率な作業を特定します。その後、業務プロセスの最適化を始めます。
モニタリング
プロセスマイニングは一度きりのプロジェクトではありません。プロセスを継続的に監視し、改善を続けます。
プロセスマイニングが重要な理由
プロセスマイニングは、世界中の組織が大きな価値を見いだすのに役立ってきた、実績のある技術です。初期のプロセスマイニングプロジェクトは大企業に限られていましたが、現在ではProcessMindのようなプロセスマイニングアプリケーションにより、規模を問わず多くの組織がプロセスインテリジェンスを利用できます。主なメリットは次のとおりです：
透明性と情報
プロセスマイニングは、ワークフローの見えにくい部分を明らかにし、作業がどこでうまく進み、どこで問題が起きているかを示します。もう推測に頼る必要はありません。確かな証拠を得られます。
効率化の効果
非効率な作業、ボトルネック、重複した手順を見つけます。ワークフローを簡素化し、サイクルタイムを短縮して生産性を高めます。
コスト削減
効率化の効果は、コストを直接削減します。ボトルネックを取り除くことで、残業を減らし、手戻りをなくし、リソースをより有効に使えます。
プロセスにおける認識と現実
プロセスがどのように進んでいるかを把握しているつもりでも、プロセスマイニングによってまったく異なる現実が明らかになることがあります。理想化された姿だけでなく、実際の状況を確認できます。無料トライアルで、ぜひご自身でお試しください。
コンプライアンスと品質の向上
プロセスマイニングは、抜けている手順や順序の誤りを明らかにするコンプライアンス監査の役割を果たします。規制の対象となる業界や、ISO認証の取得を目指す組織にとって欠かせません。
顧客体験の向上
プロセスがスムーズに進むと、顧客にも伝わります。プロセスマイニングは、顧客が不便を感じる箇所を見つけ、満足度を高めるのに役立ちます。
データに基づく文化：
プロセスマイニングは、データに基づく意思決定を支え、IT部門と業務部門が同じ事実をもとに協力できる環境をつくります。
まとめ
プロセスマイニングは、見えにくかった業務上のノイズを、明確で改善に役立つ情報へ変えます。推測に頼る状態から、正確な判断に基づく状態へ組織を導き、これまで見えなかった改善の機会を明らかにします。業務プロセスマイニングは、隠れたデータを改善に役立つ知識へ変えます。組織の効率性、費用対効果、対応力の向上に役立ちます。ビジネスプロセスマネジメントで最も成長の速いトレンドの1つとされるのも不思議ではありません。
良い面、悪い面、注意すべき面
良い面
- プロセスマイニングは、客観的な視点を提供します。人々がそうだと思っていることではなく、実際に起きていることを確認できます。
- 問題をより速く、より正確に診断できます。以前は数週間かかっていた分析を、数分で行える場合があります。
- プロセスマイニングは、構造化されたデータがあるプロセスであれば利用できます。実際には、ITシステムで支えられているほとんどのプロセスが対象になります。
- プロセスダッシュボードにより、データサイエンティストだけでなく、業務部門もこうした情報を確認できます。
ProcessMindの利用例
業界を問わず、BPMソリューションがもたらす実際の効果をご覧ください。
悪い面
- データを入れれば、出てくる結果もデータ次第です。分析の信頼性は、データの品質に左右されます。
- データのクリーニングと準備には手間がかかります。簡単に進められるよう取り組んでいますが、データ準備が最も難しい部分になることも少なくありません。
- プロセスマイニングだけで問題が解決するわけではありません。問題がある場所は示せますが、解決するには別途取り組みが必要です。
_ProcessMind_は、プロセスマイニングを簡単かつ手頃な価格で、導入しやすいものにするために開発しました。長年の経験を生かし、誰でも使える製品をつくりました。
Christiaan Esmeijer氏：ProcessMind CEO
悪い面
- 複雑なプロセスマップは圧倒されるほど情報量が多く、読み解くにはスキルが必要です。
- 手作業や記録されていない会話は表示されないため、プロセスマイニングが人の知識に取って代わるわけではありません。ProcessMindでは、プロセスデザイナーを使って手作業の手順を追加できます。BPMNについて詳しくは、BPMNとは？をご覧ください。
必読ガイド：プロセスマイニングの課題と解決策
プロセスマイニングの課題を把握し、克服する方法。
注意すべき面
- 一部のツールは高額で、導入にIT部門の支援が必要です。
- データを誤って解釈すると、間違った結論につながる可能性があります。必ず、プロセスをよく知る人と結果を確認してください。プロセスマイニングは発見のためのツールであり、万能な解決策ではありません。
- 従業員を監視するためのツールとしてプロセスマイニングを使うと、不安や反発を招きます。透明性は、人を責めるためではなく、プロセスを改善するために役立てるべきです。
- 計画なしに始めると、大量のデータに埋もれてしまいます。明確な目的を定め、プロセスマイニングだけですべての問題を解決できるわけではないことを理解してください。
注意すべき面
まとめ
プロセスマイニングを成功させるには、データから得られるインサイトを使い、良好なデータと熟練した解釈を確保し、犯人探しや目的のないプロジェクトを避けることが重要です。
プロセスマイニングを誤って使わないために
強力なツールであっても、使い方を誤ると十分な効果を得られません。プロセスマイニングを組織で利用する際に、適切な方向へ進めるよう、よくある避けるべきことと、その代わりに行うべきことを紹介します。
明確な目的を定めずに始めないでください。
魔法の杖のように考えないでください
プロセスマイニングのツールを購入しただけで、プロセスの問題が自動的に解決するわけではありません。これは診断を支援するツールであり、ワンクリックで解決できるものではありません。GPSのようなものだと考えてください。最適なルートは示しますが、実際に運転するのは利用者です。
結果を詳しく確認し、チームで話し合い、変更を実施してください。承認に時間がかかっていることが分かっても、承認プロセスを効率化したり、人員を追加したりするのは利用者です。
魔法の杖のように考えないでください
孤立して作業しないでください。明確な方針を持って進めてください。
一度きりのプロジェクトとして扱わないでください。
プロセスマイニングは、継続的な改善を支援します。プロセスを継続的に監視し、日々の業務の一部として定着させてください。
人の側面を軽視しないでください。
プロセスマイニングは、誰かの誤りを見つけて責任を問うためのものではありません。全体の流れを改善するためのものです。
この点を全員が理解できるようにしてください。プロセスオーナーや現場の担当者にも早い段階から参加してもらいましょう。ある担当者の作業に時間がかかっていることが分かった場合は、その原因を話し合ってください。ほかに10件の業務を抱えているのかもしれませんし、システムが処理を遅らせているのかもしれません。透明性は、責任追及ではなく、プロセス改善のために使ってください。
人の側面を軽視しないでください。
品質の低いデータを使わないでください。
要点
こうした避けるべきことを避け、適切な方法に従ってください。目的を明確にし、協力し、常識に基づいて進めることが大切です。
始め方
プロセスマイニングを試す準備はできていますか。簡単な進め方を紹介します。
学習と認識合わせ
主要な関係者が、プロセスマイニングとは何か、何ができるのかを理解していることを確認してください。
事例やケーススタディを共有し、全員の認識をそろえます。この取り組みに期待を寄せる小規模な中核チームや推進役がいると進めやすくなります。業務改善の担当者、ITアナリスト、または特定の課題に取り組みたい事業部門の管理者などが候補です。
まずは機運を高めましょう。
「プロセスデータを調べる新しい方法があります。試してみましょう」と呼びかけます。
プロセスを選ぶ（小さく始める）
パイロットの対象として、重要でありながら無理なく扱えるプロセスを1つ選びます。既に問題や非効率が分かっていて、データをすぐに取得できるものが適しています。請求書の承認プロセスで遅延への不満が出ている場合や、カスタマーサポートのチケット処理が見えにくい場合などです。
全社の業務を対象にするのではなく、1つの事業部門または製品ラインに範囲を絞ってください。対象を絞ったパイロットから始めると、価値を早期に示せます。
データの収集と準備
パイロット対象のプロセスから、できるだけ簡単な方法でデータを抽出します。まずは、各システムからExcelまたはcsv形式でエクスポートしたデータを使うと、すぐに始められます。イベントログへのアクセスや異なるソースのデータ統合に支援が必要な場合は、IT部門にも参加してもらってください。
最初の実行では、1か月分のデータなど、小さなサンプルから始めます。問題がないことを確認してから対象を広げてください。
データを整理します。日付形式を統一し、すべてのイベントにケースIDがあることなどを確認してください。データ準備は最も手間のかかる工程になりがちですが、欠かせません。
データをマイニングする
ここから分析が始まります。データを読み込み、プロセスマイニングソフトウェアで最初のプロセスモデルを生成します。
プロセスマイニングのアプリケーションでデータを検証し、ケース数や期間を含め、正しく表示されていることを確認してください。問題があればデータ準備を見直し、もう一度試します。
プロセスマイニングの図を確認します。主要な流れ、分岐、所要時間、各経路をたどるケース数を確認してください。フィルターやスライダーを使い、30日を超えた注文など、特定のバリアントに焦点を当てます。
ボトルネックやパターンを探します。注文の30％が3つの追加承認ステップを通過しているため、遅延が発生しているのかもしれません。あるいは、チームAの完了がチームBより速いかもしれません。なぜでしょうか。気づいた点を記録してください。多くのツールでは図やスクリーンショットをエクスポートでき、後で役立ちます。
解釈と改善計画
チームで集まり、見つかったことを話し合い、結果を検証します。分析担当者だけでなく、管理者や現場担当者など、プロセスをよく理解している人にも参加してもらってください。「データ修正」のステップに戻るループが多く見られます。チームメンバーは、「フォームの記入に誤りがあると、差し戻しているためです」と説明するかもしれません。
最大の問題に対する解決策を考えます。たとえば、「最初にチェックリストを追加すれば、フォームの誤りを減らせるのではないか」「少額の注文ではManager approvalを省略して、時間を短縮できないか」といった案です。
最も大きな効果が見込める改善を優先します。「平均サイクルタイムを20％短縮する」などの指標を定め、成功の状態を明確にしてください。
実施、測定、拡大
計画した変更を実際のプロセスに反映します。
変更を反映したら、再びプロセスマイニングを使って効果を測定します。平均処理時間は短くなったでしょうか。ループや手戻りは減ったでしょうか。データを使ってプロセス改善のサイクルを完了できます。
パイロットが成功したら、対象の拡大を検討します。次の問題のあるプロセスに取り組むか、ほかの部門にもマイニングを広げてください。多くの組織では、初期の成果を基に、より広いプロセスマイニングプログラムを構築し、支援組織としてCenter of Excellenceを設置することもあります。
要点
始めるまでには段階がありますが、一つひとつのステップは無理なく進められます。基礎を学び、対象を選び、データを準備し、マイニングして分析し、行動に移します。その後、同じ流れを繰り返してください。小さく始め、実際に試しながら学びましょう。
ProcessMindが適している理由
要点
ProcessMindは、使いやすさと統合を重視した次世代のツールです。技術的なハードルを下げ、モデリングとデータを組み合わせ、行動と協力を支援します。これにより、誰でもプロセスマイニングを利用できるようになります。ProcessMindを無料で試すことができます。
プロセスマイニングの活用例
デジタル上に記録が残る業務プロセスであれば、マイニングできます。代表的なプロセスマイニングの活用例を紹介します。
- **受注から入金まで（O2C）：**顧客の注文から入金まで、受注のライフサイクル全体を分析します。プロセスマイニングにより、受注処理、請求書処理、入金回収の遅延を明らかにできます。
- **調達から支払いまで（P2P）：**購買依頼からサプライヤーへの支払いまで、購買ワークフローの非効率を見つけます。プロセスマイニングにより、規定外の購買、支払い遅延、承認のボトルネックを明らかにできます。
- **ITサービスマネジメント（ITSM）：**サービスデスクのチケットデータを分析し、解決に時間がかかる経路、不要なエスカレーション、SLA違反を特定します。
- **顧客オンボーディング：**新規顧客がオンボーディングをどのように進むかを可視化し、離脱や遅延が発生する箇所を見つけます。
- **保険金・医療費請求処理：**保険・医療分野の組織では、請求処理の効率化とサイクルタイムの短縮にプロセスマイニングを利用しています。
- **製造・サプライチェーン：**生産ワークフローと物流を追跡し、品質管理上の問題、遅延、リソースのボトルネックを特定します。
プロセスマイニングは、イベントを記録する任意のシステムのデータに対応します。SAP、Oracle、Microsoft DynamicsなどのERPシステム、SalesforceやHubSpotなどのCRMプラットフォーム、ServiceNowやZendeskなどのヘルプデスクツール、カスタムアプリケーションからデータを取得できます。システムにタイムスタンプ、アクティビティ、ケースIDが記録されていれば、マイニングできます。
プロセスマイニングとプロセスマッピングの違い
プロセスマイニングとプロセスマッピングの違いは何でしょうか。両者は補完関係にありますが、仕組みは異なります。
| プロセスマイニング | プロセスマッピング | |
|---|---|---|
| データソース | ITシステムの実際のイベントログデータ | インタビュー、ワークショップ、文書 |
| 出力 | 事実に基づくデータ駆動型の「現状」モデル | 認識に基づく理想化された「あるべき姿」モデル |
| 作業量 | 数分から数時間（自動） | 数日から数週間（手作業） |
| 正確性 | 実際に起きていることを示す | 人々が起きていると考えることを示す |
| 網羅性 | すべてのプロセスバリアントと例外 | 通常は「理想的な経路」のみ |
| 偏り | 客観的でデータに基づく | 人の記憶や組織内の力関係の影響を受ける |
プロセスマッピングは新しいプロセスの設計に役立ち、プロセスマイニングは実際に起きていることを明らかにします。最も良い結果を得るには、両者を組み合わせてください。プロセスマイニングで「現状」のプロセスを発見し、プロセスマッピングまたはBPMNモデリングで改善後の「あるべき姿」を設計します。ProcessMindは、1つのプラットフォームで両方のワークフローを支援します。
FAQ
プロセスマイニングの知見と戦略
ProcessMindブログ
Process Mining、プロセスモデリング、シミュレーションに関する専門記事をお読みいただけます。ProcessMindチームが実践的なヒントと知見をお届けします。
プロセスマイニングのパフォーマンス：ベンチマークと改善のヒント
実際のベンチマークとデータ戦略を通じて、プロセスマイニングのパフォーマンスを左右する要因を学び、アップロードと処理を高速化する方法を説明します。ParquetがCSVを上回る理由も紹介します。
プロセス改善手法：2026年版ガイド
リーン、シックスシグマからプロセスマイニング、シミュレーションまで、プロセス改善の方法論を比較します。組織に適したアプローチを選べます。
プロセスマイニングで自動化の機会を見つける
プロセスマイニングで価値の高い自動化の機会を特定し、RPAを支援する方法と、自動化を優先することで起こる失敗を避ける方法を説明します。
より良いプロセスを設計します。つながるアーキテクチャを構築します。管理を行き届かせます。
クレジットカード不要、待ち時間なしですぐに利用を開始できます。組織の業務の進め方を、明確でつながりのあるプロセス設計に変えます。
プロセスアーキテクチャを構築し、所有者と管理項目を定義して、あらゆる階層で役割と責任をそろえます。
無料トライアルを開始し、プロセスのガバナンス、管理、継続的改善を支える信頼できる基盤を1つ構築します。