プロセス改善手法：2026年版ガイド

今もプロセス改善が重要な理由

プロセス改善とは、業務の進め方と成果を把握し、具体的な課題を特定して、解決に向けてプロセスを見直すことです。エラーや待ち時間、コストを減らすこと、成果を安定させること、顧客や従業員の体験を向上させることなどを目指します。

プロセスに関する知識が分散していると、改善は難しくなります。手順が古くなっていたり、図が意図した流れしか示していなかったり、同じプロセスについて担当者ごとに異なる説明をしたりすることがあります。イベントデータを使えば実際の業務状況を把握できますが、データを読み解き、明確な改善目標と結び付ける必要があります。

あらゆる課題に合う方法論はありません。ムダの削減に役立つ手法もあれば、ばらつきの低減、根本原因の特定、変更の検証に重点を置く手法もあります。適切な選択は、症状、使える時間、入手可能な根拠、チームが継続できる作業量によって異なります。

選び方：判断表

よく知られた方法論ではなく、解決したい課題から始めましょう。この表は、最初の候補を絞るためのものです。複数の分析が必要な課題では、手法を組み合わせることもできます。

期間と作業量は相対的な目安であり、確約ではありません。小規模なPDCAの検証は短期間で済む一方、組織全体の改善プログラムにはさらに時間がかかる場合があります。データ品質、対象範囲、意思決定の進め方も作業に影響します。

イベントデータからベースラインを把握したい場合は、プロセスマイニングから始めましょう。課題がすでに明らかで、信頼できる測定値もある場合は、DMAICのように対象を絞った手法が適しています。

この一覧の読み方

各手法について、次の4つの実務的な観点から説明します。

• **どのような手法ですか？**手法の基本的な考え方です。
• **どのような場合に使いますか？**役立つ課題や状況です。
• **どのような限界がありますか？**限界や、よくある失敗の原因です。
• **どのようなデータが必要ですか？**適用に役立つ根拠です。

ここで紹介するのは、改善方法論だけではありません。改善を支援するツール、専門分野、テクノロジーも含まれます。それぞれは置き換え可能ではありません。一覧を順位表として見るのではなく、課題に合った手法を選ぶために違いを確認してください。

従来から使われている方法論

これらの確立された手法は、チームがムダを特定し、不良を減らし、変更を検証し、改善を継続するために役立ちます。業務データを使えるものもありますが、観察、ワークショップ、専門家の判断に頼る手法もあります。

1. リーン

リーンは顧客価値に注目し、その価値につながらない作業を減らします。トヨタ生産方式に由来し、現在ではさまざまな業務で使われています。

リーンの5原則は、価値の定義、バリューストリームの把握、流れの構築、プルの導入、継続的な改善です。また、DOWNTIMEという略称で覚えられる、8つの代表的なムダを挙げています。

• **不良：**要件を満たさない成果物。
• **過剰生産：**必要以上に、または必要な時期より早く生産すること。
• **待ち時間：**工程間で作業が止まっている時間。
• **人材の未活用：**人のスキルや知識を十分に生かせていないこと。
• **輸送：**材料や情報を不必要に移動させること。
• **在庫：**過剰な在庫や仕掛品。
• **動作：**人やシステムによる不必要な移動。
• **過剰加工：**顧客価値につながらない作業。

**使う場面：**不要な工程、遅延、引き継ぎ、仕掛品が見られ、業務の流れを改善したい場合にリーンを使います。

**注意点：**ムダに見える工程が、統制、安全、顧客ニーズに役立っている場合があります。必要な理由を把握せずに取り除くと、新たな問題が生じることがあります。また、知識労働に適用する際は、状況に合わせた調整が必要です。

**必要なデータ：**プロセスの観察結果と、顧客価値の明確な把握が役立ちます。サイクルタイム、待ち時間、引き継ぎ、仕掛品のデータがあれば、ムダを特定し、変更によって業務の流れが改善したかを確認できます。

業務の最初から最後までの流れを詳しく把握する方法については、バリューストリームマッピングをご覧ください。

2. シックスシグマ（DMAIC）

シックスシグマは、体系的なデータ分析を通じて、プロセスのばらつきや不良を減らすことを目指します。DMAICフレームワークは、既存プロセスの改善を次の段階に沿って進めます。

シックスシグマでは、新しいプロセスや製品を開発するために、Define（定義）、Measure（測定）、Analyze（分析）、Design（設計）、Verify（検証）を表すDMADVも使われます。

**使う場面：**測定可能な品質や実績の問題があり、原因の特定と改善の検証を規律立てて進めたい場合にDMAICを使います。不良の繰り返しが問題となる大量処理のプロセスに適しています。

**注意点：**DMAICには、信頼できるデータと、それを分析できる人材が必要です。小さな課題には、正式なプロジェクト体制が過剰な負担となることもあります。認証は能力の証明に役立ちますが、資格を持っているだけでプロセスが改善するわけではありません。

**必要なデータ：**課題の明確な定義、ベースライン、プロセスへの入力と結果の測定値、ばらつきを把握するための十分な観測データが必要です。比較に使えるよう、データに一貫性があることも求められます。

DMAICとデータに基づく改善については、実践ガイドをご覧ください。

3. バリューストリームマッピング

バリューストリームマッピング（VSM）は、製品やサービスの納品に必要な作業と情報の流れを図にするリーンの手法です。工程、引き継ぎ、サイクルタイム、待ち時間、仕掛品などをマップに含められます。

一般的な進め方では、現状をマップにし、遅延や顧客価値につながらない作業を特定します。その後、あるべき状態を描き、そこへ移行する計画を立てます。

**使う場面：**プロセス全体を最初から最後まで共有して把握したい場合にVSMを使います。特に製造、サプライチェーン、サービスの提供、ソフトウェア開発に適しています。

**注意点：**マップの正確さは、作成に使った情報に左右されます。ワークショップの参加者が、実際に起きている幅広いケースではなく、想定されたプロセスや最近の事例を説明することがあります。また、プロセスの変更に伴ってマップが古くなることもあります。

**必要なデータ：**観察やワークショップから始められます。根拠に基づいて現状を把握するには、工程、タイムスタンプ、引き継ぎ情報、仕掛品のデータを使います。プロセスマイニングを使うと、システムに記録された業務の流れを確認できます。

4. 総合的品質管理（TQM）

TQMは、品質を組織全体の共通責任とするマネジメントの考え方です。顧客ニーズ、従業員の参加、プロセス重視、根拠に基づく意思決定、継続的な改善を重視します。

**使う場面：**品質を一度限りのプロジェクトではなく、日常のマネジメントに組み込みたい場合はTQMを検討してください。複数のチームにわたって品質の一貫性と顧客満足度が求められる組織に適しています。

**注意点：**TQMは対象が広いため、原則を具体的な業務に落とし込むには、明確な優先順位とリーダーの支援が必要です。スローガンやチェックリストだけに終わると、プロセスの進め方は変わりません。

**必要なデータ：**必要な根拠は品質目標によって異なります。顧客からのフィードバック、不良率や手戻り率、監査結果、プロセスの実績指標などが考えられます。学んだ内容を共有し、対応に移す方法も必要です。

5. PDCA（デミングサイクル）

Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（改善）からなるPDCAは、変更を試し、改善するための4段階のサイクルです。特定の改善策を指定せず、繰り返し使える進め方をチームに提供します。

各サイクルで、結果を当初の予測と比べられます。変更の効果が確認できたら、標準化したり、適用範囲を広げて試したりできます。効果がなければ、得られた知見を次の検証に反映します。

**使う場面：**小規模な実験、チーム単位の変更、継続的な改善にPDCAを使います。ほかの手法と組み合わせれば、変更を簡単に検証し、見直す方法として役立ちます。

**注意点：**PDCAだけでは、どの課題を優先すべきか、どの指標を使うべきか、複雑な原因をどう分析するかはわかりません。学習と実行のためのサイクルであり、課題分析の代わりにはなりません。

**必要なデータ：**検証の前に、期待する結果と測定指標を決めます。変更前後の実績を比較し、結果に影響した可能性のあるほかの要因も考慮します。

6. リーンシックスシグマ

リーンシックスシグマは、ムダや業務の流れに注目するリーンと、ばらつきや不良に注目するシックスシグマを組み合わせた手法です。業務の流れを速めることと、結果の一貫性を高めることの両方が必要な場合に使えます。

リーンは、バリューストリームの考え方、ムダの特定、業務の流れの改善をもたらします。シックスシグマは、DMAICなどの手法を通じて、体系的な分析、測定、ばらつきの低減を行います。

**使う場面：**部門横断型の課題に、遅延や不要な作業と、測定可能な品質問題の両方が含まれる場合は、リーンシックスシグマを検討してください。

**注意点：**手法を組み合わせると、手順やトレーニングの負担が増えることがあります。課題解決よりも方法論の完遂を優先すると、プロジェクトが官僚的になりかねません。課題に見合った範囲と分析にとどめましょう。

**必要なデータ：**プロセスの流れに加えて、不良、手戻り、実績の測定値が必要です。必要なデータの量や種類は課題によって異なり、すべてのプロジェクトで高度な統計分析が必要なわけではありません。

7. カイゼン

カイゼンは、組織全体の人々が参加し、継続的に少しずつ改善を重ねる取り組みです。大規模なプロジェクトだけに頼るのではなく、日々の業務の中でチームが課題を見つけ、実行可能な変更を加えていきます。

カイゼンでは、次の3種類の非効率に着目することがよくあります。

• **ムダ：**価値を生み出さずに資源を消費すること。
• **ムラ：**業務量やプロセスの流れにばらつきがあること。
• **ムリ：**人や設備に過度な負担がかかること。

組織によっては、特定のプロセスを対象に、部門横断チームが集中的に取り組み、変更を実施するカイゼンイベントを行います。

**適した場面：**従業員に、時折行うプロジェクトへの参加だけでなく、継続的な改善にも関わってもらいたい場合に適しています。リーンやPDCAなど、ほかの手法と組み合わせることもできます。

**注意点：**カイゼンでは、改善を実行に移すことが欠かせません。問題を見つけても変更に影響を与えられなければ、改善活動への信頼が損なわれます。また、小さな変更であっても、別の場所で問題を引き起こしていないか確認する必要があります。

**必要なデータ：**従業員の気づきや顧客からのフィードバックから、改善の機会を見つけられます。プロセスの指標は、アイデアの優先順位付けや、変更の効果の確認に役立ちます。

この手法について詳しくは、カイゼンと継続的改善をご覧ください。

8. ビジネスプロセスマネジメント（BPM）

ビジネスプロセスマネジメントは、プロセスを長期にわたって体系的に管理するための取り組みです。プロセスの分析、モデリング、実施、監視、改善などが含まれます。BPMは継続的な管理手法であり、単一の技法やソフトウェアの購入を指すものではありません。

**適した場面：**チーム間で一貫した方法でプロセスを管理し、責任の所在を明確にして、プロセス設計と監視・改善を結び付けたい場合に検討できます。

**注意点：**モデリングや文書化だけで、業務の成果が向上するとは限りません。プロセスを丁寧に文書化しても、遅延や手戻りが発生したり、責任の所在が曖昧だったりすることがあります。BPMの取り組みでは、プロセスモデルを実際の業務や測定可能な目標に結び付ける必要があります。

**必要なデータ：**BPMでは、プロセスの文書、責任者の情報、業績指標、業務の実施状況を示すデータを利用します。BPMNを使うと、プロセスの流れを標準的な形式で表現できます。

改善を実践に移す方法については、プロセス最適化の実施ガイドをご覧ください。

どのプロセスにも当てはまる手法はないため、私たちは特定の手法を推奨していません。ただし、どの手法も推測ではなくデータに基づいている必要があります。チームに合った方法を選べば、プラットフォームがその取り組みを支えます。

データに基づく手法とプロセスマイニングの位置付け

このセクションで紹介する手法は、制約の特定、原因の調査、実際のプロセスの動きの把握、変更案の評価に役立ちます。前述の改善手法に取って代わるものではありません。プロセスを理解し、改善に取り組むための異なる方法を提供します。

9. 制約理論（TOC）

制約理論では、システム全体のパフォーマンスを制限している制約に改善の焦点を当てます。5つの集中ステップは、制約を特定し、それを最大限に活かし、ほかの業務を制約の支援に合わせ、必要に応じてキャパシティを増やし、制約が移動したら同じ手順を繰り返すことです。

**適した場面：**生産工程の処理能力の制限やサービスの待ち行列など、ボトルネックによってスループットが制限されている場合に適しています。

**注意点：**一見ボトルネックに見える箇所が、実際の制約とは限りません。また、プロセスの変化に伴って制約が移ることもあります。複雑なプロセスの一箇所だけに注目すると、複数の部分の相互作用を見落とす可能性があります。

**必要なデータ：**スループット、待ち行列の規模、キャパシティ、待機時間や処理時間を確認します。プロセスデータを使うと、疑われる制約の箇所に実際に業務が滞留しているかを検証できます。

10. 5 Whys分析

5 Whysは、特定の問題の原因を探るためのシンプルな方法です。チームで問題が起きた理由を問い、その答えについてさらに理由を尋ねます。「5回」は問いかけの目安であり、必ず5回で終えるという意味ではありません。

たとえば、注文の処理が遅れたために出荷が遅延した場合、唯一の承認権限者が不在で、承認に数日かかったことが原因として見つかるかもしれません。次に行うべきなのは、説明を検証し、承認に伴う根本的なリスクに対処することです。出荷の遅れを根本原因として扱うだけでは不十分です。

**適した場面：**初期調査、インシデントの振り返り、チームの振り返りなど、業務に詳しい人々が問題について話し合える場面で使います。

**注意点：**質問を一つの流れで重ねるだけでは、複数の要因が関わる問題を単純化しすぎることがあります。また、答えがデータではなく思い込みを反映している場合もあります。複雑な問題では、話し合いで仮説を立て、データで確かめてください。

**必要なデータ：**問題を明確に定義し、業務をよく知る人に話を聞けることが必要です。インシデント記録、タイムスタンプ、プロセスの記録は、チームの説明を裏付けたり、再検討したりするのに役立ちます。

11. プロセスマイニング

プロセスマイニングは、ITシステムのイベントデータを分析し、ケースがプロセス内をどのように進むかを示します。手順書やワークショップで作成した図には表れないことがある、プロセスのバリアント、手戻り、遅延、引き継ぎを明らかにできます。

主な用途は次のとおりです。

• **プロセスディスカバリー：**イベントデータからプロセスの流れを再構成します。
• **適合性チェック：**実際のプロセスの動きを、定義済みのモデルやルールと比較します。
• **パフォーマンス分析：**サイクルタイム、遅延、ボトルネックを調べます。
• **根本原因分析：**プロセスの結果に関連する要因を調査します。
• **継続的な監視：**プロセスの指標を継続して追跡します。

**適した場面：**業務のデジタル記録が残り、複数のケースにわたるプロセスの実態を把握したい場合に使います。調達から支払いまで、受注から入金まで、インシデント管理など、取引を伴うプロセスの分析に役立ちます。

**注意点：**プロセスマイニングが、適切な変更を決めたり、変更を実施したりするわけではありません。分析の精度は、プロセスを適切に表すイベントデータに左右されます。タイムスタンプの欠落、アクティビティ名の不統一、ケースIDの不明確さによって、得られる情報が限られることがあります。

**必要なデータ：**一般的なイベントログには、ケースID、アクティビティ、タイムスタンプが含まれます。分析の目的によっては、チーム、場所、製品、結果などの属性も必要です。データの準備と検証も作業の一部です。

プロセスマイニングは、ほかの手法に取って代わるのではなく、それらを支援します。リーンのためにムダを特定したり、DMAICのベースラインを設定したり、PDCAによる変更がパフォーマンスに影響したかを確認したり、制約の発生箇所を調べたりできます。改善目標を選び、何を変更するかを決めるのは、引き続きチームです。

詳しくは、プロセスマイニングとは、プロセスの分析方法、プロセスマイニングでよくある課題とベストプラクティスをご覧ください。

実際のプロセスのベースラインから始める

手元のプロセスデータから現在の業務の流れを確認し、実施したい改善と比較します。

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12. プロセスシミュレーション

プロセスシミュレーションでは、モデルを使って、異なる条件下でプロセスがどのように動くかを検討します。キャパシティや経路を変更するシナリオなどを比較し、実際のプロセスを変更するか決める前に影響を確認できます。

**適した場面：**選択肢を比較したい場合、キャパシティを評価したい場合、変更を実施する前に想定される影響を調べたい場合に使います。

**注意点：**シミュレーションの結果は、実際に起きることを保証するものではありません。結果はモデルとその前提条件に左右されます。処理時間、到着率、リソースの利用可能性、プロセスのロジックが実態を反映していなければ、比較結果が誤解を招く可能性があります。

**必要なデータ：**プロセスモデルに加え、時間、量、リソース、関連するばらつきについて現実的な入力値が必要です。利用できる場合は、観測したプロセスデータを使って入力値を調整できます。

プロセスマイニングは現在のプロセスの把握に役立ち、シミュレーションは将来の状態のシナリオ検討に役立ちます。両者が答える問いは異なります。現在何が起きているのか、そして変更案を実施した場合に何が起きる可能性があるのかです。詳しくはプロセスシミュレーションをご覧ください。

13. プロセスモデリング（BPMN）

ビジネスプロセスモデルと表記法（BPMN）は、プロセスの流れを記述するための標準的な視覚表記法です。BPMNモデルを使うと、ステップ、判断、イベント、責任を一貫した形式でチーム間で共有できます。

**適した場面：**プロセスの共通認識を持ちたい場合、現状や将来の状態を文書化したい場合、手順書やプロセスに関する議論の明確な基盤が必要な場合に使います。

**注意点：**モデルが示すのは、理解されている、または設計されたプロセスです。実際にそのとおり運用されていることを証明するものではありません。業務の変化に合わせてモデルを更新する必要もあります。図は、意思決定や行動に役立てるためのものであり、作成自体が目的ではありません。

**必要なデータ：**インタビュー、手順書、観察内容をもとにモデルを作成できます。イベントデータと比較すると、文書に記載された流れとシステムに記録されたプロセスの違いを特定できます。

BPMNと、プロセスモデリングとプロセスマイニングの連携方法について詳しくご覧ください。

14. 自動化

自動化では、RPA、ワークフローツール、APIなどの技術を使い、定義された作業を手作業を減らして実行します。作業が反復的で、ルールが明確であり、例外への対応方法がわかっている場合、改善を支援できます。

**適した場面：**定型的なデータ入力やレポート作成など、入力と出力が安定している大量処理の作業で検討できます。

**注意点：**問題のあるプロセスを自動化すると、不要なステップが残ったり、例外への対応が難しくなったりすることがあります。システム、ルール、入力が変われば、自動化の保守も必要です。まず、その作業が自動化に適していることと、変更案が実際の問題に対処することを確認してください。

**必要なデータ：**作業量、処理時間、エラー率、例外の傾向、担当者が従っているルールを確認します。プロセスの記録は、自動化の候補となる作業を見つけ、その前後で何が起きているかを把握するのに役立ちます。

思い込みだけで作業を選ぶのではなく、プロセスマイニングで自動化の機会を見つける方法を検討してください。

手法の組み合わせ

改善の取り組みのすべてに、同じ手法を使う必要はありません。それぞれの手法に明確な役割を持たせると効果的です。ある手法で問題を把握し、別の手法で変更を設計・検証し、指標で効果を確認します。

リーンとシックスシグマ

リーンは、不要な作業の特定や業務の流れの改善に役立ちます。DMAICは、欠陥の測定、原因の調査、結果の管理を体系的に進める方法を提供します。遅延と品質の問題が関連している場合は、両方を組み合わせてください。枠組みに合わせるために手順を増やすのではなく、問題に焦点を当ててプロジェクトを進めます。

リーンとバリューストリームマッピング

バリューストリームマッピング（VSM）を使うと、チームは最初から最後までの流れを図で確認できます。リーンの原則は、どこで価値が生まれ、どこで遅延や引き継ぎを減らせるかを評価するのに役立ちます。図が想定された経路だけでなく、実際のケースの幅を反映しているか、プロセスの記録で確認してください。

プロセスマイニングとDMAIC

プロセスマイニングは、ベースラインの設定や、ケースごとの違い、待機、手戻りの発生箇所の把握に役立ちます。DMAICは、問題の定義、パフォーマンスの測定、原因の分析、改善の検証、成果の維持に向けたプロジェクトの進め方を示します。データは分析の参考になりますが、チームの判断や統計的な作業に取って代わるものではありません。

プロセスマイニングとPDCA

プロセスマイニングを使うと、変更の前後でプロセスのパフォーマンスを確認できます。PDCAは、テストを計画し、結果を振り返り、次の対応を決めるサイクルを提供します。変更に合った指標を選び、ほかの要因が差の理由になっていないかも検討してください。

プロセスモデリングとシミュレーション

プロセスモデルを作成すると、変更案の流れを明確にできます。そのモデルと入力値に基づいて、シミュレーションでシナリオを比較できます。結果を判断材料にする前に、モデルと前提条件が、検討したい問いに対して十分にプロセスを表しているか確認してください。

よくある間違い

問題を定義する前に手法を選ぶ

手法を使うこと自体は目標ではありません。どのような兆候があり、誰に影響し、どのような結果を変えたいのかを書き出してください。そのうえで、問題の調査に役立つ方法を選びます。

図やモデルを実際のパフォーマンスの証拠とみなす

ワークショップで作成した図やBPMN図は、プロセスがどのように理解され、または意図されているかを明確にできます。しかし、すべてのバリアントや例外が示されているとは限りません。可能であれば、文書と実際の業務データを照らし合わせてください。

業務を理解する前に自動化する

自動化によって手作業を減らせますが、不要なステップが残ったり、例外への対応が難しくなったりすることもあります。何を自動化するか決める前に、プロセスとそのばらつきを把握してください。

変更後にしか測定しない

ベースラインがなければ、変更前後を意味のある形で比較できません。開始前に測定する項目を決め、比較に使える程度にデータが一貫しているか確認してください。

対象を広げすぎて始める

すべてを一度に改善しようとするプログラムでは、取り組みが分散してしまうことがあります。まずは、特定のプロセスと明確な問題を選び、チームが運用しやすい範囲から始めてください。効果が確認できたら、対象を広げます。

手法を実行の代わりにする

ワークショップ、モデル、分析だけで改善が続くわけではありません。責任者を決め、結果を確認し、パフォーマンスや状況が変わったときにはプロセスを見直してください。

実態を起点にする

最適なプロセス改善手法は、解決したい問題によって異なります。リーンはムダや業務の流れの検討に、シックスシグマはばらつきや欠陥への取り組みの体系化に、PDCAは小規模なテストの進行に役立ちます。プロセスマイニングは、イベントデータに記録された実際のプロセスの動きを示します。シミュレーションは、変更案の比較に役立ちます。

まず、改善したい結果と、その把握に必要なデータを明確にしてください。イベントを記録するシステムを通じてプロセスが進む場合、プロセスマイニングを使ってベースラインを設定し、調査すべき箇所を特定できます。その後、チームが手法を選び、変更内容を決めます。

測定方法については、プロセスヘルスのガイドで、手法を導入した後に追跡できる指標を説明しています。

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次のステップ

• イベントデータからベースラインを把握する
• プロジェクト終了後も改善効果を維持する