プロセスマイニングのイベントログを作成する方法

方法2：SQLでイベントログを作成する

大規模なデータセットや定期的な抽出では、SQLのほうが効率的で再現性にも優れています。重要なテクニックは、UNION ALLを使って複数のクエリを1つの結果セットに結合することです。

UNION ALLを理解する

UNION ALLは、複数のSELECT文の結果を積み重ねます。各SELECTが最終結果に行を追加します。すべてのSELECT文で、互換性のあるデータ型の列を同じ数だけ指定する必要があります。

SQLの完全な例

Pizza Palaceのイベントログを作成するSQLクエリは次のとおりです：

-- Event Log Extraction for Pizza Palace
-- This query combines multiple event types into a single event log
-- Each SELECT block represents one activity type

-- Event 1: Order Placed
-- Source: orders table
-- This captures when customers submit their orders
SELECT 
    o.id AS case_id,                          -- The order ID is our case identifier
    o.created_at AS timestamp,                -- When the order was placed
    'Order Placed' AS activity,               -- The activity name (hardcoded)
    o.customer_name AS customer,              -- Case attribute: who ordered
    o.total_amount AS order_value,            -- Case attribute: order value
    NULL AS driver,                           -- Not applicable for this event
    NULL AS payment_method                    -- Not applicable for this event
FROM orders o
WHERE o.created_at >= '2025-01-01'            -- Filter to your desired date range

UNION ALL

-- Event 2: Payment Received
-- Source: payments table
-- This captures successful payment processing
SELECT 
    p.order_id AS case_id,
    p.payment_time AS timestamp,
    'Payment Received' AS activity,
    o.customer_name AS customer,              -- Join to get case attributes
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    p.payment_method AS payment_method        -- Event-specific attribute
FROM payments p
JOIN orders o ON p.order_id = o.id            -- Join to get order details
WHERE p.payment_time >= '2025-01-01'
  AND p.status = 'successful'                 -- Only include successful payments

UNION ALL

-- Event 3: Order Sent to Kitchen
-- Source: kitchen_queue table
-- This captures when the kitchen starts working on the order
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.queue_entry_time AS timestamp,
    'Order Sent to Kitchen' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.queue_entry_time >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- Event 4: Order Ready
-- Source: kitchen_queue table (different timestamp field)
-- This is an inferred event based on when the kitchen marked it complete
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.completed_time AS timestamp,            -- Different timestamp than entry
    'Order Ready' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.completed_time >= '2025-01-01'
  AND k.completed_time IS NOT NULL            -- Only include completed orders

UNION ALL

-- Event 5: Assigned to Driver
-- Source: delivery_assignments table
-- This captures when a driver is assigned to deliver the order
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.assigned_at AS timestamp,
    'Assigned to Driver' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,                  -- Event-specific attribute
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.assigned_at >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- Event 6: Delivery Completed
-- Source: delivery_assignments table (different timestamp field)
-- This captures when the order was delivered to the customer
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.delivered_at AS timestamp,
    'Delivery Completed' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.delivered_at >= '2025-01-01'
  AND d.delivered_at IS NOT NULL              -- Only include completed deliveries

-- Final ordering: by case, then by time
-- This makes the event log easy to read and follow
ORDER BY case_id, timestamp;

このクエリを拡張する方法

イベントログにイベントを追加するには、次の手順に従います：

1. SELECTブロックを1つコピーし、テンプレートとして使います
2. テーブル名を変更し、ソーステーブルを指定します
3. タイムスタンプフィールドを更新し、正しい列を指定します
4. アクティビティ名を変更し、イベントの内容を表します
5. 属性を必要に応じて調整します
6. 適切なWHERE条件を追加し、データを絞り込みます

たとえば、「配達試行」イベントを追加する場合は、次のようにします：

UNION ALL

-- Event 7: Delivery Attempted
-- Add this to track failed delivery attempts
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.attempt_time AS timestamp,
    'Delivery Attempted' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_attempts d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.attempt_time >= '2025-01-01'

次のステップ：イベントログをプロセスマイニングツールに読み込む

イベントログをCSVファイルまたはデータベースのエクスポートとして作成したら、プロセスマイニングツールに読み込む準備は完了です。多くのツールでは、次のような手順で進めます：

1. ファイルをアップロードするか、プロセスマイニングツールを抽出済みのデータに接続します。
2. 列（Case ID、Timestamp、Activity）を対応付けます
3. 追加の属性を設定します
4. プロセスマップを生成します

ProcessMindのような最新のプロセスマイニングツールを使えば、この作業をスムーズに進められます。イベントログのデータをアップロードすると、ツールがプロセスを自動で可視化し、ボトルネック、ばらつき、改善の機会を明らかにします。これにより、コスト削減や業務プロセスの最適化につなげられます。

まとめ

プロセスマイニングのイベントログを作成するために、専門ツールや高度な技術知識は必ずしも必要ありません。基本的には、プロセスマイニングのデータを、3つの必須列であるCase ID、Timestamp、Activityを持つテーブルに整理します。

小規模なデータセットにはExcelを、大規模で複雑な抽出にはSQLを使う場合でも、基本的な考え方は同じです：

1. 追跡するイベントを特定する
2. 各イベントのタイムスタンプを見つける
3. すべてを1つのテーブルにまとめる
4. 属性を追加して分析に情報を加える

最も難しいのは、技術的な抽出作業ではありません。どのイベントが重要かを判断できるほど、自社の業務を理解することです。まずは注文受付や注文完了など、明確なイベントから始め、プロセスマイニングツールで得られる結果を見ながら詳細を追加します。

さらに詳しく知りたい場合は、継続的なプロセス改善のページをご覧ください。調達から支払いまで、受注から入金まで、買掛金管理など、主要なプロセスにおけるアクティビティとデータ要件を詳しく説明しています。SAP、Oracle、Microsoft Dynamicsなどの主要システム向けのデータテンプレートも掲載しているため、イベントログの作成を始めやすくなります。