プロセス分析の始め方：Process Miningで洞察を得る実践ガイド

データとインサイトのギャップ

「プロセスマイニングを使えばすぐにインサイトが得られる」——そう聞くことが多いでしょう。ですが現実はこうです。インサイトは自然には生まれません。ProcessMindのような最新のプロセスマイニングツールなら、プロセスの自動発見や指標の算出までは行ってくれます。とはいえ、その数字を実行可能な改善に変えるには、手間とスキルが必要です。

たしかに、AIによるレコメンド機能なら、これまで手作業で何時間もかかった気づきを自動で得られます。ProcessMindのAIレコメンドは、ボトルネックや改善機会を自動で洗い出します。それでも、分析の舵取りはあなたが担う必要があります。

データ分析が得意な方もいれば、どこから始めればよいか迷う方もいます。どちらのタイプの方にも、このガイドはプロセスマイニングのデータからより良いインサイトを引き出す助けになります。ここでは分析フェーズに焦点を当てます。ダッシュボードは用意できた——では、この先どう進めればよいのでしょうか。

本記事はプロセス改善シリーズの一部です。 改善の実装方法はこちら、継続的なモニタリングについてはこちらをご覧いただくと、改善サイクルの全体像がつかめます。

ステップ1：ダッシュボードを理解する

いきなり分析に入る前に、ダッシュボードが何を示しているのかを丁寧に把握しましょう。

各チャートの意味を正しく掴む

まずはプロセスマイニングのdashboardにある可視化を一つずつ確認します。

• このチャートは何を測っている？ サイクルタイム？ スループット？ ケース数？
• 数値の単位は？ 時間？ 日？ それとも割合？
• 対象期間は？ 先月？ 四半期？ 全期間？

ここを急いではいけません。ベテランでも、確認せずに前提で読んでしまい、チャートを誤解することがあります。

数字と現場感をつなぐ

自問してみましょう: この数字を、自分の知っているプロセスの実態で説明できるか？

たとえば、注文処理の平均サイクルタイムが5日とdashboardに出ているなら、現場の感覚と合っているか。プロセスフローで40%のケースが想定外の経路を通っているなら、その理由を説明できるか。

数字と理解が一致しないところこそ、学びの起点です。

ケースエクスプローラーを活用する

説明がつかないときは、個々のケースを掘り下げましょう。ケースエクスプローラーなら、ケースを一件ずつ、ステップごとに確認できます。

• データで見えている傾向を代表するケースを選ぶ
• 開始から終了まで、すべてのイベントを時系列で追う
• 想定しているプロセス像と突き合わせる

データが語るストーリーは、期待と少し違っていることがよくあります。システムに記録されない手順があったり、アクティビティの意味が想定と異なることもあります。

不完全さを受け入れる

大事な前提があります。データは決して完璧ではありません。 記録されない工程があったり、タイムスタンプの精度にばらつきがあったり、アクティビティ名が統一されていないこともあります。

すべてを一度に直そうとせず、手元にあるデータと付き合うコツを身につけましょう。制約を明記し、その前提を踏まえて分析することが肝心です。

理解を言語化して残す

学んだことを文章にしましょう。

• 各dashboardが何を示しているか
• データの既知の制約や注意点
• 主要指標の解釈

このドキュメントがあれば、他の人も内容を理解しやすく、後日の発表で自分の考えを思い出す助けにもなります。

プロのコツ

データ改善のアイデアは別リストで管理しましょう。早い段階でデータ品質の改善に入りすぎると、分析が本筋から外れがちです。まずはインサイトを出し、次のラウンドでデータを磨けば十分です。

ステップ2：データを探索する

ダッシュボードの読み方が分かったら、次は探索です。この段階では、特定の答えを求める必要はありません。データに慣れ、気になるパターンや兆しを見つけることに集中しましょう。

まずはプロセスアニメーションから

プロセスアニメーションは、実際のプロセスの流れを最速でつかむ方法です。

• ケースがどのように流れるかを目で追う
• 渋滞（ボトルネック）が起きる場所に気づく
• ケースが行き来するループ（リワーク）を見つける
• 幹線ルートと裏道のようなまれな経路を見分ける

数分間そのまま流してみてください。静的なチャートでは見逃しがちなパターンが浮かび上がってきます。

フィルターを試してみる

フィルターを使って、いろいろな角度からデータを切り出します。

• 期間：今月は前四半期と比べてどうか
• ケースの属性：顧客タイプによって振る舞いは変わるか
• 結果：成功したケースと問題のあったケースで何が違うか

フィルターを変えるたびに、プロセスの新しい側面が見えてきます。

ディメンションで分析する

セレクターを使って、次のようなディメンション（観点）で切り分けてみましょう。

• 部門やチーム
• 地域や拠点
• 製品タイプやサービスカテゴリ
• 顧客セグメント

ひとつのプロセスに見えても、実際は同じ名前の下で複数のプロセスが動いている——そんなことが見えてくるはずです。

プロセスバリアントを確認する

各ケースはプロセスの中でそれぞれの経路をたどります。プロセスバリアントを見ると、どんな経路が存在し、どれくらいの頻度で現れるかがわかります。

• 多くのケースがたどる理想的な標準経路（ハッピーパス）はどれか
• よくある逸脱は何か
• バリアントごとのパフォーマンスはどう違うか

たいていは、少数のバリアントが大半のケースを占める一方、例外やイレギュラーにあたるレアなバリアントが数十種類も見つかります。

仮説をストーリーにしてみる

探索しながら、見えている現象を自分の言葉で説明してみましょう。特定のパターンがある理由を、ストーリーで表現してみます。

• 「この地域の受注は追加承認が必要だから時間がかかる」
• 「この特徴のあるケースはこのキューで滞留しやすい」
• 「これが起きると、こういう結果になりがち」

こうしたストーリーはパターンの記憶を助け、より深い分析に向けた仮説づくりに役立ちます。

ステップ3：分析の焦点を定める

探索を終えると、最初よりも疑問が増えているはず。いい流れです。ここで優先順位をつけましょう。

テーマを見極める

ステップ1と2のメモを振り返ります。

• どんなパターン・テーマが見えてきたか？
• 何度見ても意外に感じる点はどこか？
• ステークホルダーが最も知りたいことは何か？

観察結果にドメイン知識を重ね合わせましょう。プロセスの専門家は最大の課題をどこだと考えているのか。改善余地はどこにありそうか。

問いのリストを作る

分析で答えたい具体的な問いを書き出しましょう。例：

• 特定のケースタイプでサイクルタイムが伸びるのはなぜか？
• 遅延の主因となるボトルネックは上位3つでどこか？
• 標準経路から逸脱するケースが15%発生する理由は？
• 最速のケースと最遅のケースの差を生む要因は何か？
• リワーク（やり直し）はどの工程で最も多いか？

優先順位を徹底して付ける

一度にすべてには答えられません。質問に優先度を付け、上位3〜5件に集中しましょう。

優先質問ごとに:

1. 具体的で実行可能にする（「問題を見つける」ではなく「2日以上の遅延トップ3を特定する」のように）
2. それに答えるだけのデータがあるか確認する
3. 答えが出たときのビジネスインパクトを考える

期待をすり合わせる

プロセス分析は反復作業です。よくこんな反応が返ってきます。

• 「それは前から知ってた」（いいですね。いまは根拠が取れました）
• 「で、だから何？」（原因の深掘りを続けましょう）

意味のある洞察にたどり着くには時間がかかります。優先度の高い問いに集中し、脇道の面白そうな話に引っ張られすぎないように。

分析は何度でもやり直せます。まずは主要な問いに答えて進捗を示し、次の深掘りに向けて信頼を積み上げましょう。

ステップ4：深掘り分析

ここからは詰めの段階です。優先度の高い問いごとに、プロセスマイニングツールを使って体系的に検証しましょう。

問いに合ったダッシュボードを選ぶ

問いの種類によって使う分析ツールは変わります。

質問のタイプ	使うツール
時間はどこに費やされているか？	プロセスグラフ＋時間系の指標
ボトルネックはどこか？	プロセスアニメーション、アクティビティ別の所要時間チャート
逸脱の理由は何か？	バリアント分析、パスフィルター
よくある経路はどれか？	プロセスグラフ、バリアント分析
誰が何をしているか？	リソースセレクター、ワークロードチャート

体系的に深掘りする

各問いに対して、次の流れで進めます。

1. まずは大局 - 関連するdashboardで全体像をつかむ
2. フィルター適用 - 気になるケースだけを抽出する
3. セグメント比較 - 良い/悪い結果で何が違う？
4. 外れ値観察 - 極端な例はケースエクスプローラーで詳しく見る
5. パターン検証 - 見えている傾向が一貫しているか確かめる

見つけた示唆をドキュメント化する

インサイトが出てきたら、その場で記録しましょう。

• 重要な可視化はスクリーンショットを撮る
• 使ったフィルターや設定をメモする
• 自分の解釈を書き留める
• 想定されるビジネスインパクトを記す

プレゼン用に、ProcessMindからチャートを直接エクスポートできます。

致命的なデータ課題に優先して対処する

この段階で、データ品質が分析を致命的に妨げているなら対処しましょう（多少の不備はひとまず後回しで構いません）。ただし、的を絞って。優先質問に答えるうえでの阻害要因だけを直します。

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代表的な分析手法

よくあるプロセス上の疑問に答えるための具体的な分析手法を紹介します。手法ごとに、ProcessMindのさまざまな機能を使ってインサイトを引き出します。

サイクルタイム分析

目的: 各ケースにどれくらい時間がかかり、どこで時間が費やされているかを把握する。

使用ツール: 時間系指標付きのプロセスグラフ、時間分布チャート

進め方:

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（矢印）の数値を見て、ケースが最も長く滞留しているポイントを特定する
3. 時間表示にしたとき、太く・濃く見える矢印＝時間のかかっている遷移を見つける
4. 処理時間（実作業）と 待機時間（工程間の手待ち）を切り分けて考える

注目ポイント:

• 想定以上に時間がかかっている接続
• 次の工程に進む前にケースが滞留しがちな活動
• 中央値と平均値の差（外れ値の存在を示す）
• ケースの種類や地域などの観点別の時間パターン

重要なポイント: サイクルタイムが長い原因は、実作業ではなく待機時間であることが多い。5日かかるプロセスでも、実作業は合計2時間ほど、というのは珍しくありません。

ボトルネック分析

目的：ケースが詰まりやすい、または遅延しやすい箇所を特定する。

使用機能：プロセスアニメーション、プロセスグラフ、アクティビティ別時間チャート

進め方：

1. プロセスアニメーション：アニメーション上でドットが溜まるアクティビティを確認します。いわば「渋滞ポイント」が、待ちが発生しているボトルネックです。

2. プロセスグラフ：時間系の指標に切り替え、所要時間の長い接続を特定します。特に流入側の所要時間が長いと、その前段でケースがキューになっているサインです。

3. 棒グラフ：「アクティビティ別の時間」チャートで、全体の時間を最も消費している工程を洗い出します。

注目ポイント：

• 特定アクティビティでケースが群集化・滞留していないか
• 平均時間が高いのに処理時間が短い工程（＝待ち時間が多い）
• ボトルネックに流れ込む直前の工程（処理は速いが、その後に待ちが発生）
• ばらつき：高速なケースと極端に遅いケースの差

重要なポイント：ボトルネックは多くの場合、遅いアクティビティ「そのもの」ではなく、その直前で発生します。工程自体はすぐ終わるのに、次工程のキューで待たされるケースが典型です。

手戻り分析

目的: ケースが不要に同じ手順を繰り返している箇所を見つける。

使うもの: 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

進め方:

1. プロセスグラフで、後続のアクティビティから前段のアクティビティへ戻る矢印（backward arrows）を探す
2. Show Tail を有効にしてプロセスアニメーションを再生し、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、同じアクティビティを繰り返すケースに絞り込む
4. バリアント分析で、同一のアクティビティが複数回登場する経路をチェックする

見るポイント:

• 同じアクティビティを2回以上訪れるケース
• 特定のアクティビティ間のループ（例: “Review” → “Correct” → “Review”）
• 手戻りを経験するケースの割合
• 手戻りでどれだけ時間が増えるか

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内です。ただし過度な手戻りは、要件の不明確さや品質問題、コミュニケーション不全のサインであることが多いです。

コンフォーマンス分析

目的：実際の流れが、想定どおりに進んでいるかを検証する。

使用機能：プロセスグラフ、バリアント分析、フィルター

進め方：

1. プロセスの「期待される経路（ハッピーパス）」を定義する
2. プロセスグラフで、その経路を通るケースの割合を確認する
3. 逸脱したケースをフィルターし、発生理由を深掘りする
4. バリアント分析で、実際に取られているすべての経路を把握する

注目ポイント：

• 本来必ず実行すべきアクティビティの抜け漏れ
• 本来不要なはずのアクティビティの発生（回避策・手作業の追加）
• 予期しないアクティビティ間のつながり
• 終了イベントに到達せず途中終了するケース

重要な示唆：逸脱は必ずしも悪ではありません。現場の回避策が、実はより良い手順であり、新しい標準になるべきケースもあります。

リソース分析

目的: 誰が何をしていて、負荷がどう分散されているかを把握する。

使うもの: セレクター、フィルター、リソースチャート

進め方:

1. セレクターでリソース／チーム／部門ごとにプロセスを切り分ける
2. 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. 仕事量の偏りがないかを確認する
4. 特定のリソースやチームが関与するアクティビティを特定する

見るポイント:

• リソース間の業務量の偏り
• 一貫して他より遅い／速いリソース
• チーム／部門間のハンドオフのパターン
• 特定の専門性が必要なアクティビティ（単一障害点になり得る）

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、トレーニング不足やツールの問題、プロセス設計の課題を示している可能性があります。

ボリュームとトレンド分析

目的: 時間の経過に伴うケースボリュームのパターンを把握する。

使うもの: 期間フィルター、トレンドチャート、期間比較

進め方:

1. 期間フィルターで異なる期間を比較する
2. ボリュームのトレンドを見る（ケース数が増加・減少・横ばいか）
3. 同一期間を年や四半期で比較する
4. ボリューム変化とプロセスパフォーマンスの変化を関連付ける

見るポイント:

• 季節性（繁忙期・閑散期）
• ビジネスイベントや変更と連動するトレンド
• ボリューム変化がサイクルタイムや品質に与える影響
• 将来のボリュームを示唆する先行指標

重要なポイント: パフォーマンスの問題は、プロセスではなく一時的なボリューム急増が原因のこともあります。ボリュームのパターンを把握すると、キャパシティ計画が立てやすくなります。

パス分析

目的: ケースがプロセス内でたどる経路の違いを理解する。

使用ツール: プロセスグラフ、バリアント分析、パスフィルター

進め方:

1. プロセスグラフで主要な分岐（意思決定ポイント）を把握する
2. 各分岐の出ていく接続の比率を見て、ルーティングを理解する
3. バリアント分析で固有のパスと頻度を確認する
4. 特定のパスにフィルターして、パフォーマンスを比較する

注目ポイント:

• 主要なパスと例外的なケースの見極め
• パス間のパフォーマンス差
• 予想以上に長い/複雑なパス
• ケースをより効率的に流せるルーティングの余地

重要なポイント: 全体の約80%のケースはごく少数のパスに集中し、残り20%を多数のレアなバリアントが占めることが多い。まずはボリュームの大きいパスから改善しましょう。

ステップ5：発見を要約する

伝わらない分析は、探索で終わってしまいます。変化を生むには、分かりやすく成果を伝えることが不可欠です。

まとめの構成

調査した優先テーマごとに、次の枠組みで整理します。

1. 質問 - 何を検証したか
2. 答え - 何が分かったか
3. 根拠 - どのデータが裏付けるか
4. 意味合い - ビジネスにとって何を意味するか
5. 提言 - 次に何をすべきか

伝わるプレゼンに仕上げる

ストーリー性のある構成にしましょう：

1. エグゼクティブサマリー — 結論と提言を冒頭で端的に
2. 方法 — どのように分析したかを簡潔に説明
3. 詳細結果 — 優先度の高い問いごとに章立て
4. 提言・次のアクション — 具体的な打ち手と期待効果
5. 付録 — 補足データや前提条件、追加の可視化

主張はプロセスマイニングの可視化で裏打ちしましょう。ProcessMindからそのままライブで見せても、チャートを画像としてエクスポートしても問題ありません。

影響を数値化する

可能な限り、発見をビジネスの言葉に落とし込みます。

• 「このボトルネックでサイクルタイムが平均3日延びている」
• 「この領域のリワークは全ケースの25%に影響している」
• 「この課題を解決すれば処理時間を40%短縮できる可能性がある」

定量化したビジネスケースは、示唆の重要性をステークホルダーに伝える助けになります。

まずはフィードバックをもらう

経営層に提示する前に、次の人たちと結果をすり合わせましょう。

• データを理解している同僚
• 業務を熟知したドメインエキスパート
• 結論を検証できるステークホルダー

このフィードバックループで、見落としを防ぎ、分析の信頼性が高まります。

ProcessMind Tip

ブックマークを使って、インサイトに至ったダッシュボードの表示状態をそのまま保存しておきましょう。発表時の質疑で、同じビューに戻って根拠を示したり、結論に至るプロセスを再現できます。

ステップ6：次の一手

分析をやり切って、結果も共有しました。では、次に何をしますか？

アクションを確実にフォローする

発表のあとは、たいてい次のような動きが出ます。

• 追加分析の依頼
• どの改善に着手するかの意思決定
• 誰が推進するかのアサイン

これらをきちんとトラッキングし、日々の業務に埋もれないようにしましょう。

実装につなげる

分析で得たインサイトは、実際のプロセス変更に落とし込んでこそ価値があります。改善を具体化する手順は、プロセス最適化の実装ガイドをご覧ください。

モニタリングを設定する

施策を実行したら、効果検証が必要です。時間の経過とともに改善を追跡する方法は、継続的なプロセス監視のガイドで解説しています。

将来に活きるドキュメントを残す

あとから同僚が引き継いだり、次の分析に活かせるよう記録しておきましょう。

• どんな問いを検証したか
• どのデータを使ったか（その前提・制約）
• どんな発見があったか
• どのような意思決定につながったか

こうしたナレッジは、次の分析サイクルにとって大切な資産になります。

前進を称えよう

プロセスデータから実のあるインサイトを得られたこと自体が成果です。仮説の検証でも、意外な発見でも、改善余地の特定でも、組織に価値をもたらしています。

そして再びサイクルへ。 業務改善に終わりはありません。データから学べることは、いつも次の一歩を教えてくれます。

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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
• データ主導のプロセス改善に向けた戦略ガイド - DMAICフレームワークの活用法
• プロセスマイニングの課題とベストプラクティス - よくある失敗を避けるために
• 自動化の機会を見つける方法 - プロセスマイニングとRPAの連携
• プロセス改善手法：完全リスト - 厳選された15の手法を徹底比較