なぜ市販コネクタを使わないのか—私たちの代替策

データテンプレートをお探しですか？ すぐに使えるテンプレートを掲載した継続的な業務改善ガイドをご覧ください。調達から支払（Purchase to Pay）、受注から入金（Order to Cash）、買掛金管理（Accounts Payable）などを用意しています。

プロセスマイニングにデータは不可欠——でも、やり方を間違えがち

「プロセスマイニングの仕事の80%はデータだ」。

よく聞く話です。私たちも身をもって経験しました。ですが不都合な真実があります。「データが8割」は自然法則ではなく、進め方を誤っているサインです。

データ抽出が数ヶ月の大仕事になっているなら、どこかで道を外しています。プロセスマイニングの目的は完璧なデータパイプラインではありません。インサイトです。請求書が誰にも見られず12日も滞留している、と気づくこと。システム設定の不備で40%の受注が手作業対応になっている、と突き止めること。

データは手段であって目的ではありません。

では、なぜ多くのプロセスマイニングのプロジェクトがデータ準備で立ち往生するのか。しばしば原因は最初の選択、つまり標準コネクタ（out-of-the-box）を選ぶことにあります。

標準コネクタの約束

公平に言いましょう。この約束は魅力的です。

標準コネクタ（out-of-the-box）は、SAP、Salesforce、ServiceNow、Oracleなどからプロセスデータを抽出できると謳う事前構築の連携です。売り文句はこんな感じです。

• システムを指定する
• ボタンを押す
• 完璧に整形されたデータが現れる
• 日次の自動更新を設定する
• 完了

理想の世界なら、これは確かに変革的でしょう。実際、デモではうまく動くのも見てきました。シンプルな“バニラ”構成の本番環境なら動くこともあります。

ただし現実は違います。あなたの会社はデモ環境ではありません。

現実チェック

私たちは長年、企業のプロセスマイニングを支援してきました。うまくいく方法、そうでない方法を見てきました。そして何度も、標準コネクタが解決以上に問題を生む場面を目撃しています。

1年かかる「クイックセットアップ」

あるお客様は、ベンダーの SAP コネクタに期待してプロセスマイニングを始めました。「最初のインサイトまで3週間」と約束されて。

18カ月後も、データ品質の不具合をデバッグしていました。

これは例外ではありません。コネクタのプロジェクトが1年以上も長引き、予算と熱意を等しく消耗させる――そんな現場を何度も見てきました。営業トークでは「簡単」でも、現実にぶつかるとまったく簡単ではないのです。

現場でコネクタがつまずく理由

• あなたのシステムは「標準」ではない。 コネクタは特定ソフトの特定バージョン向けに作られます。しかし企業はカスタマイズします。フィールドを足し、ワークフローを変え、テーブル構造もいじる。今動いている ERP は、この10年の意思決定の積み重ねで形作られた「生きたシステム」。コネクタは教科書どおりの環境を想定しますが、現場はそうではありません。

• 全部入りを狙って過剰に複雑。 あらゆるプロセスマイニングのユースケースを網羅しようとするコネクタは、信じられないほど複雑になります。あなたが遭遇しないレアケースまで支える一方で、本当に必要な分析が抜け落ちることも。万能設計は、価値を生まない複雑さとの戦いを強います。

• 多テーブルという迷路。 たしかに複数のソーステーブルを扱えるのは強力です。とはいえ、関係の設計と保守は骨が折れます。業務プロセスだけでなく、コネクタのデータモデル、ソース側のデータモデル、そして両者のマッピングまで理解が必要。モデルだらけです。

• ブラックボックスは不信を生む。 コネクタで不具合が起きる（そして必ず何かは起きます）と、中身を見て原因を特定できません。ソースのデータが違うのか、コネクタの変換か、設定ミスか。手探りのデバッグは全員にストレスで、関係者へ結果を説明するのもほぼ不可能です。

• 二重作業。 皮肉なことに、多くの組織にはすでにクリーンで準備済みのデータがデータウェアハウスやデータレイクに存在します。データエンジニアが年月をかけてパイプラインを整備し、品質問題を解消し、信頼できるデータセットを作ってきたのに、コネクタはそれを無視してゼロからやり直し、社内で信頼されているデータと矛盾を生むことすらあります。

• 名前が汎用すぎて現場が混乱。 コネクタは標準化された用語を使いますが、自社の言い回しと合わないことが多い。コネクタが「Order Confirmation」と呼ぶものを、現場は「Sales Acknowledgment」と呼んでいる――その時点で毎回“翻訳レイヤー”が発生し、会話のスピードが落ちます。

• ETL の罠。 多くのコネクタはベンダー製の ETL ツール群の利用を前提にします。独自機能を学び、特定ベンダーに依存し、他ツールに転用できないスキルが増える一方。社内にはすでに ETL 基盤と人材があるのに、です。

• 意図されたベンダーロックイン。 率直に言えば、複雑で専用的なデータパイプラインは、ベンダー側にとって「仕様」です。6カ月かけてコネクタ前提の基盤を作ってしまえば、別ツールに乗り換えるコストは跳ね上がる――偶然ではありません。

見えにくいコスト

技術的な課題だけでなく、コネクタ方式には現実的なコストが伴います。

• 時間: 分析ではなく抽出作業に何カ月も費やす
• 費用: コネクタの高額ライセンスと、初期設定のコンサル費用
• 機会: パイプライン構築中にプロセス改善が先送りになる
• 士気: データ対応で停滞し、チームの熱が冷める
• 信頼: 初回プロジェクトが長引き、プロセスマイニングの価値が疑われる

私たちのアプローチ：データテンプレート

私たちは別の道を選びました。コネクタを作り込む代わりに、データテンプレートを用意しました。

発想はシンプルです。プロセスに寄り添い、作成しやすい形式で、必要なデータを明確に指定する。

まずは Excel から

本当に、Excel で始められます。

イベントログが初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログの作り方 では、Excel と SQL の例を交えて、最初のイベントログをステップごとに作成できます。

当社のデータテンプレートは、分析ごとに必要な列を明確に定義しています。多くのプロセスでは、ケース ID、タイムスタンプ、アクティビティ名に、ビジネスにとって重要な属性をいくつか足せば十分です。

今日から自分で作れます。IT の順番待ちも、調達プロセスも、コンサルのアサインも不要。システムからデータをエクスポートし、テンプレートの形に並べてアップロード。すぐにプロセスの分析が始められます。

完璧か？ いいえ。速いか？ もちろんです。プロセスを理解する段階では、完璧さよりスピードが大事です。

なぜ単一テーブル方式なのか

私たちは多くの分析で、意図的に単一テーブルのフォーマットを採用しています。一見制約に見えても、理由は明快です。

1. わかりやすい: スプレッドシートを見れば誰でも状況をつかめる
2. 作りやすい: 複雑な結合やリレーション管理が不要
3. 結局ツールもやっている: 複数テーブルを取り込むツールでも、分析のために最終的にはイベントログに統合する

ProcessMind では複数テーブルも扱えます。視点の違い、別プロセス、オブジェクトセントリックなアプローチまで。ただ、最初からそこに飛び込む必要はありません。まずはシンプルに始め、価値が出るところにだけ複雑さを足しましょう。

データチームと組んで進める

私たちの経験上、コネクタ方式はしばしば社内のデータエンジニアを素通りします。これは誤りです。

社内のデータチームはシステムを知り尽くしています。どこにデータ品質の課題があるか、どのフィールドを信頼すべきか、どれを検証すべきか。コネクタが直面する問題の多くは、彼らがすでに解いています。

当社のデータテンプレートは共通言語になります。テンプレートをデータエンジニアに渡せば、必要なものがすぐに伝わります。彼らは慣れたツール――SQL、既存の ETL プラットフォーム、データウェアハウス――で、必要なデータを正確に生成できます。

新しいシステムを覚える必要はありません。ベンダー独自のトレーニングも不要。経験あるデータ人材がすばやく応えられる、明快な要件だけを提示します。

今ある資産を最大限に活かす

多くの組織には、すでに十分なデータ基盤があります。

• クレンジングと検証を済ませたデータウェアハウス
• 情報を確実に流す ETL パイプライン
• 長期の履歴を蓄えたデータレイク
• 実績あるクエリが揃った BI ツール

テンプレート方式なら、これらをそのまま活かせます。あるものを作り直す必要はありません。並行して別のデータパイプラインを作る必要もありません。これまでの投資を無駄にしないで済みます。

さらに、プロセスマイニングのために整えたデータは他でも再利用できます。データセットを一度作れば、プロセスマイニング、機械学習、従来の BI、そして次に来るものまで横展開できます。これが効率です。

AIで広がる柔軟性

テンプレートが明快でも、データが常に理想的な形で届くとは限りません。そこでProcessMindにはAIベースのデータマッピングを備えています。

データをアップロードすれば、多くの場合システムが自動で理解します。どの列がケースIDか、どれがタイムスタンプか、どれにアクティビティ名が入っているかを判別します。もし誤ってマップされた箇所があっても、数クリックで手直し可能です。

目指しているのは、あなたとインサイトの間にある摩擦を取り除くことです。

さあ、はじめましょう

ProcessMindはこの原則に基づいて設計されています。必要データはシンプル。価値創出までが速い。主導権はあなたにあります。

継続的な業務改善ガイドで、代表的なプロセスに対応したデータテンプレートを見つけてください。各ガイドには以下が含まれます。

• プロセスのアクティビティと、取得すべきデータ
• すぐに使えるテンプレートファイル
• SAP、Oracle、Microsoft Dynamicsなど主要システム向けのガイダンス
• データ準備のベストプラクティス

まずは無料トライアルでデータをアップロードしてみてください。コネクタの設定待ちがないだけで、驚くほど早くインサイトが得られます。

目的はデータ集めではなく、プロセスの理解です。もっと速く、そこにたどり着きましょう。