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プロセスモデリングとプロセスマイニングを組み合わせ、業務の効率と透明性を高めます。プロセスモデリングでは、ワークフローを明確に視覚化できます。プロセスマイニングでは、イベントデータを使ってボトルネック、ばらつき、改善の機会を特定します。
プロセスモデリングとプロセスマイニングを組み合わせるメリット
- **プロセスの理解が深まる：**プロセスモデリングにより、構造化された、人を中心としたプロセスの見方を共有しやすくなります。プロセスマイニングでは、実際のデータを分析し、手作業のモデルでは見落としやすい逸脱、ボトルネック、隠れたパターンを明らかにします。
- **データに基づく改善：**プロセスマイニングにより、プロセスモデルを日々の業務と照合できます。実際のパフォーマンスデータから改善の機会を特定し、より効果的な最適化につなげます。
- **意思決定の質が高まる：**プロセスモデリングとプロセスマイニングから得た知見を組み合わせ、リソース配分、自動化の機会、プロセス再設計について、根拠に基づいて判断できます。
- **コミュニケーションとコラボレーションが向上する：**プロセスモデリングとプロセスマイニングはいずれも、実際の業務の進み方を示して透明性を高めます。チーム間のコミュニケーションと協働を支えます。
両者を組み合わせる方法
- **プロセスモデリングから始める：**BPMN図を使い、想定するプロセスフローを定義します。
- **プロセスマイニングを使う：**ITシステムのデータを分析し、実際のプロセスの進み方を明らかにして、モデルと比較します。
- **違いを分析する：**モデルとマイニング結果を比較し、相違点と改善の機会を見つけます。
- **将来をシミュレーションする：**プロセスシミュレーションでさまざまなシナリオを検討し、最適な対応を選びます。
- **改善と最適化を進める：**モデリング、マイニング、シミュレーションから得た知見を使い、モデルを見直してワークフローの効率を高めます。
ループを継続的な改善につなげる
上記の5つのステップは、一度きりのプロジェクトではありません。ループを繰り返すたびに、次の変更を判断するための根拠が得られます。
- **小さな変更はリスクが低いです。**1つの調整をテストして測定し、効果がなければ元に戻せます。
- 意思決定はデータに基づきます。プロセスマイニングで実際の状況を確認し、プロセスシミュレーションで変更後の状況を予測できます。推測に頼る必要はありません。
- **改善は積み重なります。**プロセス全体で小さな改善を定期的に重ねることで、時間とともに大きな効率化につながります。
まず1つのプロセスを選び、現在のパフォーマンス（処理時間、コスト、手戻り）を測定して、全体の進行を妨げているボトルネックを解消します。適用する前にWhat-If分析で変更をテストし、その後もう一度測定して繰り返します。より体系的な改善サイクルについては、リーンシックスシグマとDMAICのガイドをご覧ください。
従来のアプローチ：メリットとデメリット
ProcessMindは、プロセスマイニング、プロセス設計、プロセスシミュレーションを1つのプラットフォームに統合し、業務プロセス全体を把握できるようにします。理想のプロセスと実際のプロセスの差を埋め、重要な要素を特定し、効率向上につながる根拠に基づく判断を支援します。
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