よくあるProcess Miningデータ課題7選

プロセスマイニング用データセット準備時によくあるデータ課題

プロセスマイニング用データセットの準備は、業務プロセスの実態を深く理解する強力な方法です。しかし、複数システムからデータを集めて構造化する際には課題がつきものです。データの品質・一貫性・完全性の確保が成功の鍵となります。ここではデータセット準備時によく直面するデータ課題とその解決方法を紹介します。

1. 不完全なデータ

プロセスマイニングでよく遭遇する課題が、データセットの不完全さです。多くの場合、システムはすべてのeventやアクティビティを記録していません。たとえば手作業のタスクや紙でのやり取り、メインシステム外の作業などはデータ化されないことがあります。これによりプロセス全体が断片的となり、誤った分析につながることがあります。

対策例：

プロセス設計でギャップを補完: データが不十分な場合は、processモデリングで抜けている手順を手動で補います。ProcessMindのようなプラットフォームを使えば、手動設計プロセスとMINEデータを組み合わせて全体像を把握できます。
追加データソースの活用: 欠損している情報がある場合は、他システムやデータリポジトリから補いましょう。たとえば手作業での承認なども、結果やアウトカムをデジタルで記録しておけば可視化しやすくなります。

2. Case IDの不整合

プロセスマイニングでは、各processインスタンスを特定する一意のCase IDが不可欠です（例：注文、顧客リクエスト、サービスチケットなど）。しかし現場では、同じprocessでもシステムごとに異なるIDとなり、プロセス全体を追跡しにくくなります。例えばCRMの注文番号と財務システムの注文番号が一致しない場合があります。

対策例：

Case IDマッピングの統一: 各システムの異なるIDを一つのCase IDに統合するためのマッピング設計が重要です。これはデータ変換や統合プロセスで実現可能です。
データ統合ツールの利用: TalendやInformaticaなどのETL（Extract, Transform, Load）ツールを使えば、各データソースのCase IDを標準化・統合できます。

3. データ品質の問題

プロセスマイニングではデータ品質も大きな課題です。不正確なtimestampや不完全なレコード、アクティビティ詳細の抜けやイベント順の誤りは分析を大きく歪めます。たとえば、eventのtimestampが間違っている、または抜けている場合、プロセスの流れや成果分析が困難になります。

対策例：

データクレンジングの徹底: データセットをプロセスマイニングツールに投入する前に、欠損値補完・書式統一・重複削除など丁寧にクレンジングしましょう。
バリデーションの導入: timestampや主要項目の正確性を確認するバリデーションチェックを入れます。例えば「Order Created」より前に「Order Completed」が出ないかなど論理順序も検証しましょう。

4. データサイロ

多くの企業では、データがERPやCRM、プロジェクト管理ツールなど別々のシステムに分散しています。これがあるとプロセス全体を一気通貫で把握するのが難しくなり、特に同一プロセスが複数システム管理の場合に大きな壁となります。

対策例：

クロスシステム統合: 複数システムのデータを1つのデータセットとして統合しサイロを解消します。Apache NifiやMicrosoft Power BIなどの活用で多様なソースからデータ抽出・集約が容易です。
関係部門との連携: 関連システムを洗い出すには部門間の連携が不可欠です。情報共有やフィードバックを密にし、抽出漏れを防ぎましょう。

5. 大規模データセットの対応

プロセスが複雑だったり大規模な組織の場合、データ量が膨大になりがちです。プロセスマイニングには多数のレコードが必要ですが、膨大なデータの扱いはパフォーマンス面やデータ準備作業に課題を生みます。抽出・クレンジング・分析には時間や高度なインフラも求められます。

対策例：

データサンプリング: 全量処理が困難な場合はサンプリングを活用して代表データを抽出。ただし母集団を忠実に反映させる必要があります。
インクリメンタルロード: 一度に全体を扱わず分割して処理しましょう。多くのプロセスマイニングツールは継続的なデータロードに対応しシステム負荷を抑えます。

6. イベントの粒度問題

event logの粒度がプロセスマイニングに適していない場合もあります。イベントが大雑把すぎて重要情報が抜ける、逆に細かすぎて不要情報が多すぎ管理・分析が難しい、といったケースです。粒度が荒いと重要な違いを見落とし、細かすぎると全体把握がしにくくなります。

対策例：

最適な粒度設定: ドメインエキスパートの意見も取り入れ、分析に必要かつ過不足のない粒度レベルを設定します。
データ集約: データが細かすぎる場合は、必要な範囲でイベント群を集約し、ビジネスアクティビティ単位で管理・分析しやすくします。

7. データのセキュリティとプライバシー

プロセスマイニング用データの抽出・準備時は、特に医療・金融・法務などで個人情報や機密データへの十分な配慮が必要です。GDPRなどデータプライバシー法の遵守も欠かせません。

対策例：

センシティブデータの匿名化: 顧客名や住所、財務情報などの個人・機密データは処理前に匿名化・マスキングしましょう。多くのプロセスマイニングプラットフォームは分析時のマスキング機能を備えています。
アクセス制限の徹底: 抽出したデータセットへのアクセスは正規の担当者のみに限定し、RBACや暗号化で移送時・保存時も保護しましょう。

まとめ：プロセスマイニングのデータ課題克服に向けて

プロセスマイニングのデータ準備は、計画性と細やかな対応が不可欠です。不完全データや複数のcase ID、品質管理などの課題を早期に対処することで、分析精度や業務改善効果が大きく高まります。

データ抽出・クレンジング・構造化のベストプラクティスを取り入れ、こうした課題を把握することで、プロセスマイニングがビジネス改善に役立つインサイトを生み出せます。ProcessMindや他ツール、部門横断の連携により最適化への道もスムーズです。

特定システムごとのデータ抽出方法は下記リソースをご利用ください：

こうしたデータ課題を着実に解決し、プロセスマイニングによるデータドリブンな改善を実現しましょう。