データ活用で実現するプロセス改善戦略ガイド
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プロセスマイニングと自動化（RPA）の本来の関係性、自動化のチャンスを見極める際のプロセスマイニングの活用法、そしてプロセスマイニングを単なる自動化ツール探しのために使うのがなぜもったいないのか、その理由を解説します。
自動化ブームの影に隠れた現実
「プロセスマイニング RPA」と検索すれば、プロセスマイニングこそが自動化への完璧なスタート地点であると説くベンダーのページが数多く見つかるでしょう。その言い分は魅力的です。プロセスマイニングでプロセスを可視化し、繰り返しの多いタスクを見つけ、それをボットに任せればいい、というものです。
物語としては美しいですが、これは少し言葉が足りず、誤解を招く恐れがあります。
現実には、自動化すべき明らかな業務は、わざわざマイニングしなくても現場ですでに把握されています。財務チームはシステム間のデータ転記に苦労していることを知っていますし、サポートチームは同じような問い合わせの手動振り分けに時間を取られていることを自覚しています。それらを見つけるために、大掛かりなプロセスマイニングを導入する必要はほとんどありません。
では、プロセスマイニングは自動化のどの段階で真価を発揮するのでしょうか？ そして、自動化以外に何をもたらしてくれるのでしょうか？ ここではその「本音」の部分を紐解いていきます。
RPAとプロセスマイニングの基本
詳細に入る前に、まず両者の違いを整理しておきましょう。
ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA)
UI上での人間の操作を模倣するソフトウェアロボットです。ボタンのクリック、情報のコピー、フォーム入力、アプリ間のデータ移動などを行います。RPAテクノロジーとも呼ばれるこの手法は、定型的なデータ入力やルールに基づいたタスクの自動化を担います。
- 役割: UIレベルでの定型的・ルールベースのタスクの自動化
- 入力要素: 定義された一連のステップとルール
- 強み: 深いシステム統合なしで、複数のアプリを横断して動作可能
- 限界: 判断が必要な曖昧な状況や未定義のシナリオには対応不可
プロセスマイニング
ITシステムのイベントログデータを使用して、実際の業務の流れを再構築します。想定上のプロセスではなく、現場で実際に起きている「真実のプロセス」を可視化します。
- 役割: 実際のビジネスプロセスの発見、可視化、監視、分析
- 入力要素: ケースID、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントログ
- 強み: 例外、bottleneck、回避策を含むプロセス全体の構造を解明
- 限界: 構造化されたイベントログデータへのアクセスが必要
さらに詳しく知りたい方は、プロセスマイニングとは？ のガイドをご覧ください。
自動化においてプロセスマイニングが真に役立つ場面
もちろん、プロセスマイニングがビジネスプロセス自動化（BPA）の取り組みにおいて、大きな価値をもたらす場面も確実に存在します。
- 隠れた重複作業の発見 — 複数のチームやシステムにまたがる反復パターンを特定できます。同じデータが部門間で3回入力されていたり、特定の受け渡しで必ず手戻りが発生しているといった事実は、単一のチーム視点では見落とされがちですが、プロセスマイニングなら一目瞭然です。
- ビジネスケースの数値化 — 自動化の可能性を感じても、その根拠を数字で示すのは難しいものです。プロセスマイニングは、頻度、所要時間、1件あたりのコストなどの具体的な数字を提供します。これにより、曖昧な提案が、具体的なROI（投資対効果）の計算へと変わります。
- 導入後の自動化効果の検証 — ロボットが稼働した後の状況を追跡できます。プロセスマイニングなら自動化されたプロセスを継続的に監視できるため、ロボットが期待通りに稼働しているか、新たなbottleneckを生んでいないか、全体としてどう改善されたかを検証可能です。
- 「自動化すべきでない場所」の特定 — 自動化に適していると思ったタスクでも、実際には例外が多すぎたり、高度な判断が必要だったり、頻度が低すぎて投資に見合わないことが判明する場合があります。予算を「どこに使わないか」を知ることは、どこに使うかを知るのと同じくらい重要です。
広い視点で考えましょう
自動化タスクを探すためだけにプロセスマイニングを導入するのは、スイスアーミーナイフを爪楊枝として使うようなものです。プロセスマイニングは、プロセスの発見、適合性のチェック、監視、最適化といったライフサイクル全体で価値を発揮します。自動化の候補探しは、その強力な機能のほんの一部に過ぎません。
正直に言いましょう：自動化にプロセスマイニングが不要な場合もあります
多くのベンダーが語りたがらない不都合な真実があります。それは、もしあなたが「自動化すべきタスクのリスト」が欲しいだけなら、プロセスマイニングは過剰（オーバーキル）かもしれないということです。
プロセスマイニングは大きな投資です。データの抽出と準備、組織的な合意、そして専門的なデータの解釈が必要です。そこから価値を引き出すには、相応の労力、時間、そしてコミットメントが欠かせません。
自動化の対象が明白なら、現場のチームとワークショップを数回行うだけで、十分に精度の高い候補リストが得られるはずです。プロセスマイニングへの投資は、より高度な課題に取り組む準備ができた時のために取っておきましょう。
「当たり前」の自動化にプロセスマイニングを使わないでください。 例えば経理チームが、メールの情報をERPにコピーするだけのデータ入力に毎日4時間を費やしていると分かっているなら、迷わずそれを自動化しましょう。誰もが知っている事実を再確認するためにイベントログを分析する必要はありません。
プロセスマイニングが真価を発揮するのは、状況がより複雑な場合です。複数のプロセスバリエーションがある、予期せぬbottleneckが存在する、Compliance上のギャップがある、あるいは変更によるエンドツーエンドの影響を正確に把握したい場合にこそ、その威力を発揮します。
プロセスマイニングの価値は、自動化の候補探しだけではない
「RPAのためのプロセスマイニング」という文脈で見落とされがちなのがここです。自動化の発見は副次的なメリットに過ぎず、本来の目的ではありません。
- 継続的なプロセスモニタリング — 分析して終わりではありません。サイクルタイムは改善しているか？ 規定外の処理が増えていないか？ 新しいルールは守られているか？ プロセスマイニングなら、生きたdashboardで現状を常に把握できます。詳細は継続的モニタリングのガイド へ。
- 適合性チェック（Conformance Checking） — 「あるべき姿」と「実際の動き」を比較します。これはComplianceや監査、ガバナンスにおいて重要です。どれだけRPAを導入しても、プロセス自体がルールから外れていては意味がありません。
- 根本原因分析 — なぜ注文の30%が遅延しているのか？ プロセスマイニングを使えば、特定の仕入先、地域、チーム、あるいは特定の作業パターンとの相関関係を特定できます。この洞察は、自動化よりも「プロセスの再設計」につながることが多いです。
- プロセスの改善と再設計 — 最大の効果は、壊れたプロセスを自動化することではなく、プロセスそのものを変えることから生まれます。ステップの簡素化、廃止、引き継ぎの削減、不要な承認フローの削除など、どこをどう変えるべきかが明確になります。
- プロセスsimulation — ProcessMind では、変更を適用する前にそのインパクトをモデル化してsimulationできます。現状を闇雲に自動化するよりも、はるかに強力なアプローチです。
自動化は第一の解決策ではなく、最終手段であるべきです。 まずプロセスを再設計し、その上で残ったものを自動化しましょう。
よくある誤解を解く
プロセスマイニングと自動化については、いくつかの誤解が広まっています。ここでは、それらについて明確に説明します。
誤解1：「プロセスマイニングを行えば自動化プランが完成する」
いいえ、そうではありません。プロセスマイニングは、プロセスがどのように動いているかを示すものです。非効率な部分、bottleneck、逸脱を浮き彫りにしますが、その結果をどう解釈し、何を自動化し、何を再設計し、何をそのままにするかを判断するのは人間の役割です。魔法のような「自動化の機会発見ボタン」を約束するベンダーは、話を単純化しすぎています。
誤解2：「プロセスマイニングはRPAプロセスの分析に最適である」
すでに自動化されたRPAプロセスをプロセスマイニングで分析するのは論理的に思えるかもしれませんが、あまり役立つことはありません。ボットはプログラムされた通りに動くからです。そこには解明すべき謎はありません。ボットがスクリプトに従い、もしスクリプトが間違っていればボットが失敗するので、すでに分かっているはずです。プロセスマイニングの真の価値は、ボットそのものではなく、ボットを取り巻くより広範なプロセスを分析することにあります。
誤解3：「あらゆる自動化プロジェクトの前にプロセスマイニングが必要だ」
必ずしもそうではありません。シンプルで十分に理解されている自動化ターゲットであれば、そのままボットを構築しても問題ありません。プロセスマイニングが最も価値を発揮するのは、単一のチームの視点からは全体像が見えないような、複雑で部門をまたがるプロセスを扱う場合です。
誤解4：「自動化とプロセスマイニングには同じデータアクセスが必要である」
必要ありません。RPAはUIレベルで動作し、多くの場合、画面へのアクセスのみを必要とします。一方、プロセスマイニングはバックエンドシステムの構造化されたイベントログデータを必要とします。RPAは表面レベルですが、プロセスマイニングはデータベースやデータウェアハウスに接続します。これらは異なるスキル、異なるアクセス権、そして多くの場合、異なるチームが担当します。
RPAとプロセスマイニングの両方を同時に計画するということは、これらの境界を越えて調整することを意味します。異なる考え方（「何をスクリプト化できるか？」対「実際に何が起きているか？」）、異なる責任者（自動化推進チーム対業務プロセス改革チーム）、そして異なるインフラを統合する必要があるのです。
ベンダーの選択肢：オールインワン型 vs ベスト・オブ・ブリード型
RPAとプロセスマイニングの両方を1つのプラットフォームで提供するベンダーもあります。例えばUiPathはRPAから始まり、後にプロセスマイニングを追加しました。一方、Celonisなどはプロセスマイニングから始まり、自動化ベンダーと提携しています。どちらのアプローチにもトレードオフがあります。
オールインワン型プラットフォーム
メリット:- マイニングによる洞察と自動化ワークフローの密接な連携
- 単一ベンダーとの契約・関係性
- 統一されたユーザーインターフェース
デメリット:
- 自動化優先のバイアス：プロセスの再設計の方が適切な場合でも、ツールが自動化へと誘導しがち
- ベンダーロックイン：どちらかのコンポーネントを変更する場合、すべてを切り替える必要がある
- 各分野で「十分」ではあっても、両方でクラス最高（ベスト・イン・クラス）であることは稀
ベスト・オブ・ブリード型アプローチ
メリット:- 各業務に最適なツールを選択できる
- ニーズの変化に合わせてコンポーネントを柔軟に入れ替えられる
- 特定のソリューションに偏らない
デメリット:
- ツール間の連携に手間がかかる
- 複数のベンダー管理が必要になる
詳細な比較については、UiPathとProcessMindの比較分析 をご覧ください。
多くの組織にとって、柔軟性は非常に重要です。プロセスマイニングと自動化は、それぞれ異なる目的を担っています。初年度の利便性だけで特定のベンダーのエコシステムに縛られてしまうと、3年目にニーズが変わったときに大きな制約となりかねません。ProcessMind は、あらゆる自動化スタックと連携するように設計されているため、プロセスインテリジェンスが特定のRPAベンダーに縛られることはありません。
実践的なアプローチ：プロセスマイニングと自動化を正しく組み合わせる
エンタープライズレベルのプロセス自動化戦略をプロセスマイニングで強化したいなら、よくある落とし穴を避けるためのこの実践的なアプローチが有効です。
1. 現状を把握する
まずはプロセスマイニングから始めましょう。bottleneck、Compliance上の課題、手戻りのループ、不要な情報の受け渡しなどを特定します。
2. 先にプロセスを改善する
すべての課題に対して「プロセスを変更することで解決できないか？」を検討します。不要なステップを削減する方が、ロボットを構築するよりも低コストです。
3. その後に自動化する
改善後、なお残る定型的でルールに基づいた大量のタスクを、適切な自動化ツールで処理します。これで、クリーンに整理されたプロセスを自動化できます。
4. 継続的に監視する
人の手による作業、自動化されたステップ、情報の受け渡しなど、プロセス全体を追跡します。フィードバックループを回し、問題を早期に発見します。
5. 改善を繰り返す
プロセスは常に変化し、新たな要件や機会が生まれます。マイニング、監視、改善のサイクルを止めないことが重要です。
ステップ4の詳細については、継続的なプロセスモニタリングに関するガイド をご覧ください。
よくある落とし穴
問題のあるプロセスを自動化しても、問題がより速く発生するようになるだけです。常に「先に改善、次に自動化」を徹底しましょう。成功している組織は、自動化をそれ自体の目的ではなく、広範なプロセス改善ツールキットの一部として捉えています。
ProcessMind：ビジネスプロセス・インテリジェンス・プラットフォーム
ProcessMind は、プロセスマイニング、モデリング、simulationを統合した、セルフサービス型の次世代プラットフォームです。以下のことが可能になります：
- 発見: データに基づき、実際のプロセスの動きをありのままに可視化
- 分析: インタラクティブなdashboardでbottleneckや逸脱、根本原因を特定
- 設計: BPMN 2.0準拠のツールで改善後のプロセスをデザイン
- simulation: 変更実施前にその効果を予測し、リスクを最小化
- モニタリング: プロセスのパフォーマンスを継続的に監視し、改善効果を定着
自動化を予定しているかどうかにかかわらず、ProcessMindは業務改善のための確かな判断材料を提供します。そして、いざ自動化が必要になったときには、根拠となるデータと、その成果を検証するための確かな仕組みがすでに手元にあるはずです。
貴社のプロセスで「実際に何が起きているか」、確かめてみませんか？
関連リソース:
- プロセスマイニングとは？ — 基礎知識と重要性
- プロセス分析の進め方 — データからインサイトを導き出す方法
- プロセス最適化の実践ガイド — 成果を最大化するステップ
- プロセスの継続的モニタリング — 改善効果を持続させるために
- UiPath vs. ProcessMind — プラットフォーム徹底比較
- プロセスマイニングの課題と解決策 — よくある失敗を回避するヒント
- 業務改善手法：完全ガイド — 15の主要メソドロジーを徹底比較
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