プロセスのボトルネック分析：実践ガイド

データを情報に変えるまでの隔たり

「プロセスマイニングを使えば、すぐに情報が得られる」とよく言われます。しかし、実際には情報は何もないところから生まれるものではありません。ProcessMindのような最新のプロセスマイニングツールは、プロセスを自動的に発見し、指標を計算できます。そこから業務改善につなげるには、手間とスキルが必要です。

AIによる推奨を使えば、以前は何時間もの手作業が必要だった情報を、無料で得られる場合もあります。ProcessMindのAI推奨は、潜在的なボトルネックや改善機会を自動的に見つけ出します。ただし、AIの支援があっても、分析を正しい方向へ導く必要があります。

データを自然に分析できる人もいれば、どこから始めればよいか分からない人もいます。どちらの場合でも、このガイドがプロセスマイニングのデータから、より良い情報を得る助けになります。ここでは分析の段階に焦点を当てます。ダッシュボードがあるとして、次に何をすればよいのでしょうか。

**このブログは、プロセス改善シリーズの一部です。**完全な改善サイクルについては、改善の実施と継続的なモニタリングに関するガイドもご覧ください。

ステップ1：ダッシュボードを理解する

分析を始める前に、ダッシュボードが実際に何を示しているのかを理解する時間を取ってください。

各グラフに慣れる

まず、プロセスマイニングのダッシュボードにある各可視化を確認します。

• **このグラフは何を測定していますか。**サイクルタイムですか。スループットですか。ケース数ですか。
• **数値は何を表していますか。**時間ですか。日数ですか。割合ですか。
• **どの期間を対象にしていますか。**先月ですか。前四半期ですか。全期間ですか。

このステップを急がないでください。経験豊富なアナリストでも、確認せずに思い込むとグラフを読み違えることがあります。

数値を現実の業務と結び付ける

自分に問いかけてください。プロセスについて知っていることをもとに、この数値を説明できますか。

ダッシュボードに受注処理の平均サイクルタイムが5日と表示されている場合、想定どおりですか。プロセスフロー図で40％のケースが想定外の経路をたどっている場合、その理由を理解できますか。

数値が理解と一致しないとき、最初の学びの機会が見つかります。

ケースエクスプローラーを使う

表示されている内容を説明できないときは、個々のケースを調べてください。ケースエクスプローラーでは、特定のケースをステップごとに確認できます。

• データで見えている状況を代表するケースを見つける
• 開始から終了まで、すべてのイベントを確認する
• プロセスがどう進むべきかという自分の想定と比較する

データからは、想定とは少し異なる実態が見えるかもしれません。システムに記録されていないステップがあったり、アクティビティの意味が想定と異なったりする場合があります。

不完全さを受け入れる

重要な点があります。データは決して完全ではありません。プロセスの一部が記録されていなかったり、タイムスタンプが概算だったり、アクティビティ名に一貫性がなかったりする場合があります。

すべてを直そうとするのではなく、手元にあるデータで分析する方法を身につけてください。制約を記録し、分析に反映します。

理解したことを記録する

学んだことを書き留めてください。

• 各ダッシュボードが示す内容
• 既知のデータ上の制約
• 主要な指標の解釈

この記録があれば、他の人が作業内容を理解しやすくなります。また、後で結果を説明するときに、自分の判断の根拠を思い出せます。

専門家からのヒント

データ改善のアイデアは、別のリストにまとめてください。早い段階でデータ品質の改善に取りかかると、分析が脱線することがあります。まず情報を得てから、次の分析に向けてデータを改善します。

ステップ2：データを調べる

ダッシュボードを理解できたら、次はデータを調べます。この段階では、まだ特定のものを探す必要はありません。データに慣れながら、詳しく調べる価値のある点を見つけます。

プロセスアニメーションから始める

プロセスアニメーションは、プロセスが実際にどのように進むかを理解する最も速い方法です。

• ケースがプロセスをどのように進むかを見る
• プロセスのボトルネックが発生し、ケースが滞留する箇所に注目する
• ケースが行き来して手戻りを生むループを見つける
• 主要な経路と、あまり使われない経路を見分ける

アニメーションを数分間動かしてみてください。静的なグラフでは見落としやすいパターンが見えてきます。

フィルターを試す

フィルターを使って、さまざまな切り口でデータを確認します。

• 期間：今月は前四半期と比べてどうですか。
• ケース属性：顧客タイプによって動きは異なりますか。
• 結果：成功したケースと問題のあるケースでは、何が違いますか。

フィルターを変えるたびに、プロセスについて新しい発見があります。

切り口を変えて調べる

セレクターを使って、さまざまな切り口から分析します。

• 部門またはチーム
• 地域または拠点
• 製品タイプまたはサービス区分
• 顧客セグメント

1つのプロセスに見えても、実際には同じ名前で運用される複数の異なるプロセスである場合があります。

プロセスバリアントを調べる

すべてのケースは、プロセス内の経路をたどります。プロセスバリアントを見ると、固有の経路と、それぞれの発生頻度が分かります。

• ほとんどのケースがたどる「標準経路」はどれですか。
• よくある逸脱は何ですか。
• バリアントごとのパフォーマンス指標は、どのように異なりますか。

多くの場合、少数のバリアントが大半のケースを占めます。一方、数多くある発生頻度の低いバリアントは、例外や特殊なケースを表しています。

自分なりの仮説を立てる

調査しながら、見えている内容を説明してみてください。特定のパターンが存在する理由について、仮説を立てます。

• 「この地域からの注文は、追加承認が必要なので時間がかかる」
• 「この特徴を持つケースは、このキューで滞留しやすい」
• 「これが起きると、この結果になる」

こうした仮説があると、パターンを覚えやすくなり、より深い分析に向けた仮説も立てやすくなります。

ステップ3：分析の焦点を定める

調査を終えると、開始時よりも疑問が増えているかもしれません。それで問題ありません。次は優先順位を付けます。

テーマを特定する

ステップ1と2のメモを見直します。

• どのようなパターンやテーマが見えてきましたか。
• 何が繰り返し意外に感じられますか。
• ステークホルダーが最も知りたいことは何ですか。

プロセスに関する知識と観察結果を組み合わせます。プロセスの専門家は、最大の問題は何だと考えていますか。どこに機会があると見ていますか。

質問リストを作る

答えを出したい具体的な分析上の質問を書き出します。たとえば、次のような質問です。

• 特定のケースタイプでサイクルタイムが長いのはなぜですか。
• 最も大きな遅延を引き起こしている上位3つのボトルネックは何ですか。
• 標準経路から15％のケースが逸脱するのはなぜですか。
• 最も速いケースと最も遅いケースの違いを生む要因は何ですか。
• 手戻りが最も頻繁に発生するのはどこですか。

優先順位を厳しく絞る

すべてに一度に答えることはできません。質問に順位を付け、上位3～5個に絞ってください。

優先する質問ごとに、次を確認します。

1. 具体的で、実行につながる内容にする（「問題を探す」ではなく、「2日間に発生した遅延の上位3つを特定する」など）。
2. 答えを出すためのデータがあることを確認する
3. 答えを得ることによる業務への影響を考える

期待値を設定する

プロセス分析は反復的に進めるものです。次のような反応を受けることがあります。

• 「それはすでに分かっていました」（よいことです。これで根拠が得られました）
• 「それで、何が変わるのですか」（根本原因をさらに掘り下げます）

意味のある情報にたどり着くには時間がかかります。優先した質問に集中し、興味深いだけの脇道にそれないようにしてください。

分析はいつでも次のラウンドに進められます。まず主要な質問に答えることで、進捗を示し、より深い調査に向けた信頼を築けます。

ステップ4：詳細な分析を行う

ここから詳細な作業に入ります。優先した質問ごとに、プロセスマイニングツールを使って体系的に調査してください。

質問に合ったダッシュボードを選ぶ

質問によって、必要な分析ツールは異なります。

質問の種類	使用するツール
どこで時間がかかっていますか。	プロセスグラフと時間指標
ボトルネックはどこですか。	プロセスアニメーション、アクティビティごとの時間グラフ
ケースが逸脱するのはなぜですか。	バリアント分析、経路フィルター
最もよく使われる経路はどれですか。	プロセスグラフ、バリアント分析
誰が何を担当していますか。	リソースセレクター、作業量グラフ

体系的に掘り下げる

質問ごとに、次の手順で進めます。

1. 全体像から始める：関連するダッシュボードで全体像を確認する
2. フィルターを適用する：対象のケースを絞り込む
3. セグメントを比較する：パフォーマンスの良いケースと悪いケースでは何が違いますか。
4. 外れ値を調べる：極端な例をケースエクスプローラーで確認する
5. パターンを検証する：見えている内容が一貫しているか確認する

分析結果を記録する

情報を見つけたら、次の内容を記録してください。

• 重要な可視化のスクリーンショットを撮る
• 使用したフィルターと設定を記録する
• 解釈を書き留める
• 業務への影響の可能性を記録する

ProcessMindからグラフを直接エクスポートし、プレゼンテーションで利用できます。

重大なデータの問題を修正する

この段階で、データ品質の問題が単に不完全というだけでなく、分析を妨げている場合は対応してください。ただし、優先した質問への回答を妨げている問題だけを選んで修正します。

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よく使われる分析手法

ここでは、一般的なプロセス上の質問に答えるための具体的な分析手法を紹介します。それぞれの手法では、ProcessMindの異なる機能を使って情報を見つけ出します。

サイクルタイム分析

目的：ケースにかかる時間と、時間が使われている箇所を把握します。

ツール：時間指標付きのプロセスグラフ、時間分布グラフ

方法：

1. プロセスグラフの指標をAverage Throughput TimeまたはAverage Processing Timeに切り替える
2. 各接続上の数値を読み、ケースが最も長く滞留する箇所を確認する
3. 時間を表示したときに最も太い、または濃い矢印で示される最長の遷移を特定する
4. 処理時間（実際に作業している時間）と、待機時間（ステップ間で何もしていない時間）を区別する

確認するポイント：

• 想定外に時間が長い接続
• ケースが次に進む前に「休止」しているアクティビティ
• 外れ値を示す、中央値と平均値の差
• ケースタイプ、地域、その他の切り口ごとの時間パターン

重要なポイント：サイクルタイムが長い原因は、処理時間ではなく待機時間であることが少なくありません。5日かかるプロセスでも、実際の作業は2時間だけという場合があります。

ボトルネック分析

目的：ボトルネックを特定し、プロセス内でケースが滞留または遅延する箇所を見つけます。

ツール：プロセスアニメーション、プロセスグラフ、アクティビティごとの時間グラフ

方法：

1. プロセスアニメーション：アニメーションを見て、点が集まるアクティビティを探します。こうした渋滞は、ケースが待機するボトルネックを示します。

2. プロセスグラフ：時間指標に切り替え、所要時間が最も長い接続を探します。流入側の接続にかかる時間が長い場合、そのアクティビティの前でケースがキューに並んでいる可能性があります。

3. 棒グラフ：「アクティビティごとの時間」グラフで、全体として最も時間を消費しているアクティビティを確認します。

確認するポイント：

• 特定のアクティビティにケースが集まっている箇所
• 平均時間は長いものの処理時間は短く、待機時間の存在を示すアクティビティ
• 業務プロセスのボトルネックにつながるステップ。処理自体はすぐに終わっても、その後ケースが待機する場合があります
• 時間のばらつき。すぐに終わるケースがある一方で、極端に時間がかかるケースもあります

重要なポイント：ボトルネックは、処理の遅いアクティビティそのものではなく、その前に発生することが少なくありません。ステップ自体はすぐに終わっても、次のステップのキューで待機する場合があります。ボトルネックをなくすには、この動きを理解し、制約の周辺にあるプロセスを改善する必要があります。

手戻り分析

目的：ケースが不要なステップを繰り返すために、どこでループして戻るかを見つけます。

ツール：プロセスグラフ、プロセスアニメーション、バリアント分析

方法：

1. プロセスグラフで逆向きの矢印、つまり後のアクティビティから前のアクティビティへ戻る接続を探す
2. Show Tailを有効にしてプロセスアニメーションを見て、通常の流れに逆らって動くケースを確認する
3. フィルターパネルで、アクティビティを繰り返すケースに絞り込む
4. 同じアクティビティを複数回含む経路を、バリアント分析で確認する

確認するポイント：

• ケースが複数回訪れるアクティビティ
• 「Review」→「Correct」→「Review」のように、特定のアクティビティ間を行き来するループ
• 手戻りが発生するケースの割合
• 手戻りによってプロセスに加わる余分な時間

重要なポイント：品質確認や修正など、ある程度の手戻りは想定されます。しかし、手戻りが過剰な場合は、要件が不明確であること、品質上の問題、コミュニケーションの問題を示していることが少なくありません。

適合性分析

目的：実際に起きていることと、起きるべきことを比較します。

ツール：プロセスグラフ、バリアント分析、フィルター

方法：

1. プロセス内で想定される経路、つまり標準経路を定義する
2. プロセスグラフで、その経路をたどるケースの割合を確認する
3. 逸脱したケースに絞り込み、理由を調べる
4. バリアント分析で、ケースがたどるすべての異なる経路を確認する

確認するポイント：

• 必ず実行されるはずなのに、ときどき省略されるアクティビティ
• 本来は不要なのに実行されるアクティビティ。回避策や手動修正など
• アクティビティ間の想定外の経路
• 終了イベントに到達せず、途中で終了するケース

重要なポイント：逸脱が常に悪いとは限りません。回避策が、標準にすべきより良い作業方法を示している場合もあります。

リソース分析

目的：誰が何を担当し、作業量がどのように分配されているかを把握します。

ツール：セレクター、フィルター、リソースグラフ

方法：

1. セレクターを使い、リソース、チーム、部門ごとにプロセスを分けて確認する
2. 異なるリソース間でサイクルタイムとスループットを比較する
3. 作業量の分配に偏りがないか確認する
4. 特定のリソースやチームが関わるアクティビティを特定する

確認するポイント：

• リソース間の作業量の偏り
• 一貫して他より遅い、または速いリソース
• チームや部門間の引き継ぎパターン
• 特定の専門知識を必要とするアクティビティ。担当者が限られる単一障害点になる可能性があります

重要なポイント：リソース間のパフォーマンス差は、個人の能力ではなく、トレーニングの必要性、ツールの問題、プロセス設計上の問題を示している場合があります。

量と傾向の分析

目的：時間の経過に伴うケース量のパターンを把握します。

ツール：時間フィルター、傾向グラフ、期間比較

方法：

1. 期間フィルターを使って、異なる期間を比較する
2. 件数の傾向を確認する。ケース数は増えていますか、減っていますか、それとも安定していますか。
3. 異なる年または四半期で、同じ期間を比較する
4. 量の変化とプロセスパフォーマンスの変化を関連付ける

確認するポイント：

• 繁忙期や閑散期などの季節的なパターン
• 業務上の出来事や変更と関連する傾向
• 量の変化がサイクルタイムと品質に与える影響
• 将来の量を予測する先行指標

重要なポイント：パフォーマンスの問題は、プロセスそのものではなく、処理量の急増が原因かもしれません。量のパターンを理解すると、キャパシティを計画しやすくなります。

経路分析

目的：ケースがプロセス内でたどるさまざまな経路を把握します。

ツール：プロセスグラフ、バリアント分析、経路フィルター

方法：

1. プロセスグラフを確認し、主要な意思決定ポイントや分岐を特定します
2. 各出力接続の割合を確認し、ルーティングを把握します
3. バリアント分析を使い、すべての固有パスとその頻度を確認します
4. 特定のパスに絞り込み、パフォーマンスを比較します

確認するポイント：

• 主要なパスと例外的なケースの違い
• パスごとのパフォーマンスの違い
• 予想以上に長い、または複雑なパス
• ケースをより効率的にルーティングできる機会

重要なポイント：多くの場合、ケースの80％は数本のパスに集中し、残りの20％を数十種類のバリアントが占めます。まず、件数の多いパスから改善に取り組みます。

ステップ5：分析結果をまとめる

分析結果を共有しなければ、分析は単なる探索で終わります。変化につなげるには、結果を効果的に伝える必要があります。

まとめの構成

優先度の高い問いごとに、次の内容を整理します。

1. 問い：何を調査しましたか。
2. 答え：何が分かりましたか。
3. 根拠：どのデータが裏付けていますか。
4. 意味すること：ビジネスにとって何を意味しますか。
5. 推奨事項：どのように対応すべきですか。

プレゼンテーションを作成する

ストーリーが伝わる構成にします。

1. エグゼクティブサマリー：主要な結果と推奨事項を冒頭で示します
2. 分析方法：どのように分析したかを簡潔に説明します
3. 詳細な結果：優先度の高い問いごとに説明します
4. 推奨事項：次に取るべき行動を提案します
5. 付録：補足データと追加情報を掲載します

プロセスマイニングのダッシュボードにある可視化を使い、主張を分かりやすく示します。必要に応じてProcessMindからライブで説明することも、グラフを画像として書き出すこともできます。

影響を数値で示す

可能な限り、分析結果をビジネス上の表現に置き換えます。

• 「このボトルネックにより、サイクルタイムが平均3日延びています」
• 「この領域の手戻りは、ケースの25％に影響しています」
• 「この問題に対処すれば、処理時間を40％短縮できる可能性があります」

ビジネス全体を見渡した説明により、業務プロセスの分析がなぜ必要なのか、また結果が組織に何をもたらすのかを関係者が理解しやすくなります。

まずフィードバックを得る

経営層に報告する前に、次の関係者と結果を確認します。

• データを理解している同僚
• プロセスに詳しい業務領域の専門家
• 結論を検証できる関係者

このフィードバックのやり取りにより、誤りを見つけ、分析の信頼性を高められます。

ProcessMindのヒント

ブックマークを使って、分析結果につながった正確なダッシュボード表示を保存します。プレゼンテーション中に表示を呼び出せば、追加の質問に答えたり、結論に至った過程を示したりできます。

ステップ6：次に行うこと

分析を終え、結果も共有しました。では、次に何をすればよいでしょうか。

アクションアイテムをフォローアップする

プレゼンテーションの後には、次のような項目が残るはずです。

• 追加分析の依頼
• どの改善に取り組むかに関する決定
• 変更を推進する担当者の割り当て

これらの項目を追跡し、日々の業務に埋もれないようにします。

実装につなげる

分析で得た知見は、実際のプロセス変更につなげる必要があります。プロセス最適化の実装に関するガイドで、知見を改善に変える具体的な手順をご確認ください。

モニタリングを設定する

変更を実装したら、期待どおりに機能しているかを検証する必要があります。継続的なプロセスモニタリングに関するガイドでは、改善の推移を追跡する方法を説明しています。

将来に向けて記録する

作業の成果を次の取り組みに生かせるよう、次の内容を文書化します。

• どの問いを調査したか
• どのデータを使ったか、その制約を含めて
• どのような結果が得られたか
• どのような決定を下したか

この組織知は、今後の分析に役立つ貴重な資産です。

進捗をたたえる

プロセスデータから実際の知見を得ることは、大きな成果です。仮説を確認できた場合も、意外な事実を発見した場合も、改善の機会を特定できた場合も、組織に価値をもたらしています。

**ここで、サイクルをもう一度始めます。**プロセス改善は継続的な取り組みであり、データから学べることは常に残っています。

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• インタラクティブなケースエクスプローラーで詳細に調査
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関連リソース：

• プロセスマイニングとは：基礎ガイド
• データドリブンなプロセス改善の戦略ガイド：DMAICフレームワーク
• プロセスマイニングの課題とベストプラクティス：よくある落とし穴を回避する方法
• 自動化の機会を見つける方法：プロセスマイニングとRPA
• プロセス改善手法：完全版リスト：実証済みの15手法を比較