プロセスマイニングの課題と解決策

成功へのロードマップ

プロセスマイニングの課題に向き合う

競争力を維持するには、組織が俊敏かつ効率的に動き続ける必要があります。その第一歩は、業務がどのように進み、どこで滞っているのかを明確に把握することです。プロセスマイニングは、リアルタイムの業務データを使ってその状況を可視化します。ただし、分析結果を成果につなげるには、よくある課題への対処が欠かせません。本記事では、プロセスマイニングの主な課題、プロジェクトが失敗する理由、そして取り組みを導くベストプラクティスを説明します。

プロセスマイニングの主な課題を理解する

多くの企業が、効率の向上、意思決定の改善、競争力の強化を目的にプロセスマイニングを利用しています。一方で、導入は複雑になりがちです。不正確なプロセスマップでは、分析の信頼性が下がり、改善の機会を逃してしまいます。また、データにばらつきがあったり不足していたりすると、信頼できるプロセスマップを作成することが難しくなります。

複数のソースからデータを統合することも、大きな課題です。企業はさまざまなプラットフォーム上で業務を行うため、品質と一貫性を保ちながらデータを統合するには相応の作業が必要です。こうした初期の課題を解消した後も、さらに難しい課題が残ります。それは、分析結果を行動に移すことです。プロセスの仕組みを理解するだけでは十分ではありません。測定可能な改善を実現するために、分析結果を施策へ反映する必要があります。

こうした課題に対処するには、まず二つの基本的な問いを立てます。必要なデータとノイズをどのように分けるか、そしてプロセスマイニングを効率よく進めるにはどのような技術基盤が必要か、という問いです。その答えが、プロセスマイニングの取り組みを成功させる土台になります。データ抽出とロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、導入作業を簡素化できます。適切なデータ抽出によって必要なデータを取り込み、RPAによって定型作業を自動化することで、チームは戦略的な業務に集中できます。

プロセスマイニングのプロジェクトが失敗する理由

McKinseyによると、変革プログラムの約70％は期待した成果を達成できておらず、プロセスマイニングのプロジェクトも同じリスクを抱えています。失敗のよくある原因は、データ品質の低さです。システムに取り込むデータが不正確、不完全、または古い場合、そこから得られる分析結果も信頼できません。クリーンで構造化されたデータを提供できるSAPのような統合システムを使っていない場合、このリスクはさらに高まります。解決策は明確ですが、欠かせません。データのクレンジングと検証に投資し、データ品質を維持するための信頼できるガバナンスの枠組みを整備します。

変革は難しく、善意から始めた取り組みでも、勢いを失ったり、始動前に頓挫したりすることがあります。失敗を目指す人はいませんが、調査によると、企業の70％が実際に失敗しています。私たちの経験では、成果が出ない原因は、知識不足であることはほとんどありません。経営チームは通常、何をすべきかを理解しています。私たちはこれまで、数百件に及ぶ大規模な変革を支援し、成功を妨げる四つの共通した落とし穴を特定しました。

Jon Garcia：McKinseyのシニアパートナー、Transformation Practiceのリーダー

もう一つの障害は、ステークホルダーの賛同不足です。組織に大きな変化を求めるプロジェクトでは、取り組みの内容が理解されていなかったり、影響を懸念されたりすることで、抵抗を受けることがあります。早い段階から関係者を巻き込み、率直に説明し、プロセスマイニングの具体的な効果を示してください。開始時から主要な関係者に参加してもらうことで、支持を得やすくなり、成功に向けた共通認識を築けます。

期待値のずれや現実的でないスケジュールも、プロセスマイニングのプロジェクトを頓挫させる原因になります。必要な時間やリソースを過小評価すると、関係者の不満が高まり、取り組みを断念することにもつながります。現実的な目標を設定し、目的を明確に定め、進捗を関係者に共有して、プロジェクトを計画どおりに進めてください。

プロジェクトは、スコープが適切に定義されていない場合にも問題が生じます。分析対象のプロセスが明確でなければ、取り組みが分散してしまいます。成功する取り組みでは、対象プロセス、期待する成果、必要なリソースを定義します。対象を絞ることで、意味のある、行動につながる成果を出しやすくなります。

最後に、適切なスキルとリソースが不足すると、プロセスマイニングの取り組みは大きく制限されます。技術、分析、業務領域に関する専門知識が必要です。研修とスキル開発に投資するか、必要な人材を集める**専任のCenter of Excellence（CoE）**を設置してください。

プロセスマイニングの課題を乗り越える

データ品質の問題は繰り返し発生し、分析結果の正確性に影響する可能性があります。検証を優先し、品質チェックリストを使ってデータの信頼性を確認してください。時間をかけてデータ収集を改善することも、将来のプロジェクトの品質向上につながります。セキュリティとプライバシーの懸念にも配慮が必要です。規制要件や情報漏えいへの不安から、チームがデータ共有に消極的になることがあります。こうした懸念には、プロジェクトの早い段階で、厳格なデータアクセス方針と匿名化技術を用いて対処し、リスクを抑えながら協力を促してください。

プロセスに関する課題に取り組む

組織の課題に対処する

適切なツールや手法があっても、組織の支援がなければプロセスマイニングのプロジェクトは停滞します。ステークホルダーの賛同を得ることが欠かせません。賛同がなければ、プロジェクトは進みません。早い段階で主要なプロセスオーナーを特定し、プロジェクト全体を通じて参加してもらってください。ワークショップやデモを通じて期待できる効果を示すと、支持を得やすくなります。

プロセスマイニングのビジネスケースを構築することも、よくある課題です。価値を示す明確な根拠がなければ、関係者は投資をためらう可能性があります。関連性の高い事例や、プロセス変更の効果を示す指標を提示することで、投資対象としてのProcess Miningの必要性を説明しやすくなります。

プロセスマイニングのプロジェクトを組織の戦略と整合させることも、欠かせないステップです。より広い事業目標と結び付いていないプロジェクトは、重要性を失いがちです。プロセスマイニングの取り組みを、OKR（Objectives and Key Results）などの具体的な事業目標と整合させることで、取り組みが組織全体の成功を支えることを確実にできます。

組織全体にプロセスマイニングを広げるには、適切な体制を構築し、維持する必要があります。パイロットプロジェクトによって、アプローチを試し、学び、改善できます。初期の成功を認めて共有することが、取り組みの勢いを高めます。継続的な研修、実践コミュニティ、専任のCenter of Excellence（CoE）によって、その勢いを維持できます。

実践的なベストプラクティスチェックリスト

上記の失敗の多くは、最初のダッシュボードを作成する前に決まります。次の習慣によって、プロセスマイニングの取り組みを正しい方向に保てます。

• **基本から始めます。**関係者がプロセスマイニングとは何か、何が必要か、何をしないのかを理解していることを確認します。はじめにの手順では、最初のプロセスを最初から最後まで説明します。
• **症状ではなくデータを修正します。**マイニングの前に、欠損値、重複イベント、一貫性のないアクティビティ名、データセットに含めるべきでない個人データを整理して準備します。データのクリーニングと準備を参照し、データ品質ビューで結果を確認します。
• **場所だけでなく理由を尋ねます。**マイニングで逸脱が発生した場所は分かりますが、理由まで説明できるとは限りません。実際に作業する人とともに、プロセスバリアントと適合性チェックを組み合わせます。
• **必要に合ったツールを選びます。**1か所でモデル作成、マイニング、シミュレーションができるか、実際に保有するデータを読み込めるかを確認します。ProcessMindはCSV、Excel、XES、Parquetなどに対応しています。
• **バリアントで複雑さを管理します。**複雑なプロセスは、すべてを描けば解決するものではありません。プロセスモデルを基準とし、マイニングで現実とのずれを確認し、重要なバリアントに絞り込みます。
• **サイクルを継続します。**一度きりの分析は数か月で古くなります。変更のたびに再実行するか、プロセスを継続的に監視します。