プロセスマイニング

プロセスマイニングでは、システムに記録されたイベントログデータから、実際の業務プロセスを再構成します。プロセスの想定上の姿に頼るのではなく、モデルには記録されていない近道や手戻り、例外を含め、現場で起きていることをProcessMindが明らかにします。

マイニングの流れ

マイニングはイベントデータから始まり、操作可能なプロセスマップの作成で完了します。

1. データをアップロード：対応データ形式に従って、イベントログをCSVまたはXLSX形式でインポートします。
2. 列をマッピング：データセットの設定で、ケースID、アクティビティ、タイムスタンプに該当する列をProcessMindに指定します。
3. プロセスをマイニング：データ内のアクティビティの順序から、ProcessMindがプロセスモデルを作成します。

モデルをマイニング

データセットのマッピングが完了すると、ProcessMindは実際の業務フローを反映したモデルを作成します。

• アクティビティがプロセスの構成要素になります。
• 接続では、各アクティビティの後にどのアクティビティが発生するかを頻度とともに確認できます。
• 頻度とパフォーマンスは各遷移について記録されるため、ケースがどこで時間を費やしているかを確認できます。

作成されたマップはプロセスグラフで確認し、個々のケースはケースエクスプローラーで詳しく調べられます。

マイニング結果の調整

マイニングしたモデルは出発点であり、完成形ではありません。

• 重要な流れに絞るには、発生頻度の低い動きをフィルターで除外します。
• 関連する作業をまとめると、上位レベルのアクティビティとして表示でき、モデルを読みやすく保てます。
• フローをアニメーションで表示するには、プロセスアニメーションを使い、時間の経過に伴うプロセスの動きを確認します。

既存モデルのマイニング

キャンバス上にモデルがあり、フローデータのマッピングも済んでいる場合は、データに記録された実際の動きに基づいてモデルを再構築できます。

1. モデルページまたはカタログでモデルのプロセスメニュー（⋯）を開き、フローデータからモデルをマイニングを選択します。同じダイアログは、マッピングパネルのデータセットメニューにあるモデルを自動レイアウトからも開けます。
2. イベントログに合ったマイナーを選びます。正確で標準的な結果にはDirectly-Followed-By miner、コンパクトなモデルにはSimple Miner、不完全または整理されていないデータにはAI Minerを選びます。
3. 結果の厳密さを設定します：Exclusive gatewayポリシー（No、Auto、またはFull XORゲートウェイ）とParallel gatewayポリシー（No、Limited、またはFull parallelゲートウェイ）を指定します。
4. モデルをマイニングをクリックすると、マッピング済みデータに基づいてキャンバスが再構築されます。

このダイアログでは、レイアウトのみを変更することもできます。横方向または縦方向を選択して更新をクリックすると、マイニングをやり直さずに既存モデルを並べ替えられます。マイニングを実行するとモデルの構造が置き換わるため、現在の形に戻す可能性がある場合は、先にバージョンを作成してください。

プロセスの発見からシミュレーションへ

マイニングしたモデルは実際の動きに基づいているため、予測の土台として適しています。明らかになったプロセスをシミュレーションに入力し、変更を実施する前に試すことができます。What-if分析でさまざまなシナリオを検討できます。

関連トピック

• プロセスバリアント
• 適合性チェック
• データセットの設定
• フィルターの使用

Frequently asked questions