シミュレーションで実現するWhat-If分析

シミュレーションによるWhat-If分析

What-If分析はプロセスシミュレーションの代表的な活用方法です。複数シナリオを作成し、結果を比較することで、導入前に最適なプロセス変更を判断できます。

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比較の重要性

シミュレーションは有益な予測を提供しますが、真の洞察は比較から得られます：

• 提案した変更のビフォーアフターを比較
• シミュレーションと実際の履歴データを比較
• 複数の代替シナリオを比較

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ProcessMindでのデータセット比較

シミュレーションの出力は標準のevent logデータセットなので、ProcessMindはシミュレーション結果や履歴データなど、あらゆるデータセットの比較を強力にサポートします。

データセットの比較方法

1. プロセス内のCompareビューに移動します
2. 比較したいデータセットを選択
3. ProcessMindが指標や可視化を並べて表示します

比較できる指標

指標	説明
Throughput Time	案件開始から完了までの合計時間
Waiting Time	資源待ちで発生する待機時間
Processing Time	実作業にかかる時間
Case Count	完了した案件数
Resource Utilization	リソースの稼働率
Path Distribution	案件がプロセス内でたどった経路

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ビフォーアフター分析

最も一般的なWhat-Ifシナリオはプロセス変更のテストです：

シナリオ例：リソース追加

質問: 承認スタッフを1名追加する場合どうなるか？

アプローチ:

1. 現状のスタッフ数でベースラインシミュレーションを作成
2. 増員後の変更シミュレーションを作成
3. 結果を比較

結果の例

指標	ベースライン	+1スタッフ	改善率
平均処理時間	5.2日	3.8日	27%短縮
平均待機時間	2.1日	0.9日	57%減少
週間案件数	150	195	30%増加
スタッフ稼働率	95%	78%	負荷軽減

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実データとの比較

ProcessMindの主な特長の一つは、シミュレーションで得た予測と実際の履歴データを比較できることです。

実データとの比較の重要性

1. モデルの妥当性検証：シミュレーションと実績が一致すればモデル精度が高い
2. 不足箇所の特定：差分から改善ポイントを明確化
3. 改善効果の測定：新たな実データをシミュレーション結果と比較

シミュレーションと実データの比較方法

1. 指定期間でシミュレーションを実行
2. 同じ期間の実際の履歴データをアップロードまたは選択
3. Compare機能で違いを可視化

差分の解釈方法

シミュレーション結果	主な要因
実データより速い	モデルに遅延が足りない、複雑性の過小評価
実データより遅い	処理時間の過大見積もり、不必要な制約
経路が異なる	Gatewayの確率が実態とかみ合っていない
リソース過負荷	容量制約の設定誤り

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複数シナリオの比較

2つ以上のシナリオを比較し、最適な構成を見つけましょう：

シナリオ例：最適スタッフ数の検証

質問: 承認担当者は何人必要か？

アプローチ: スタッフ数を変えて複数のシミュレーションを作成

例：スタッフ人数分析

スタッフ数	処理件数	稼働率	待機時間	コスト
2	100件/週	98%	4.5日	$120K
3	145件/週	85%	1.8日	$180K
4	160件/週	68%	0.5日	$240K
5	165件/週	55%	0.2日	$300K

インサイト: 3人目のスタッフ追加が最も効果的で、4人目・5人目は効果の伸びが小さくなっています。

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よくあるWhat-Ifシナリオ

プロセス再設計

プロセス構造の変更をテストしましょう：

• マニュアル承認ステップを削除した場合は？
• 品質チェックを追加した場合は？
• 直列作業を並列化した場合は？

需要変動への対応

さまざまな需要パターンに備えましょう：

• 需要が50%増加した場合は？
• 季節的なピークが到来した場合は？
• マーケティング施策で新規案件が倍増した場合は？

リソース変更

人員やシステムの最適化を検証：

• 複数業務のクロストレーニングを実施した場合は？
• マニュアルタスクを自動化した場合は？
• 一部業務を外部委託した場合は？

プロセスのタイミング

スケジュールやタイミングの影響を検証：

• 営業時間を拡大した場合は？
• 週末シフトを導入した場合は？
• ランチ休憩をずらした場合は？

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What-If分析のベストプラクティス

1. ベースラインの設定

まず必ず妥当性検証済みのベースラインシミュレーションを作成してください。比較の基準となります。

2. 変数は一度に一つずつ変更

複数の要素を同時に変えるのではなく、できる限り1つずつ変更し、それぞれの効果を分析しましょう。

3. 現実的なパラメータを設定

シミュレーションのパラメータはできる限り実データに基づいて設定してください。非現実的な値では信頼性のある結果は得られません。

4. 複数の指標を考慮

単一指標に偏らず、品質や従業員負荷なども含めて総合的に最適化してください。

5. シナリオ内容の記録

各シナリオで何を変更したか明確に記録しましょう。再現性や共有性が高まります。

6. 実施前に検証

可能であればシミュレーション結果を小規模なテストで検証し、本格導入の判断材料にしましょう。

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結果のプレゼンテーション

What-If分析の結果を関係者と共有する際には：

• 最初に課題を明確に：どのビジネス課題を解決するのか
• 比較を示す：メトリクスを並べて視覚的に提示
• 効果を数値化：業務価値（短縮できた時間、コスト削減、売上向上など）で表現
• 不確実性も説明：シミュレーションは予測であり保証ではない

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次のステップ

Interface Reference

シミュレーション設定・オプションのリファレンス