サプライチェーン管理を改善する

Kinaxis RapidResponseのサプライチェーンを最適化する6つのステップ
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259 プロセス

Kinaxis RapidResponseのデータでサプライチェーンを最適化

ProcessMindを使うと、サプライチェーン業務に潜む非効率やコンプライアンス上のリスクを明らかにできます。ボトルネックを特定し、リードタイムを短縮するとともに、プロセス全体でサプライヤーのパフォーマンスを高められます。これにより、業務のレジリエンス向上と大幅なコスト削減につなげられます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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Kinaxis RapidResponseでサプライチェーン管理を最適化する理由

サプライチェーン管理(SCM)は、製品を扱う企業の事業基盤であり、収益性、顧客満足度、市場での競争力に直接影響します。世界市場が変化し続けるなか、効率的で変化に対応できるサプライチェーンは、もはや単なる優位性ではなく、欠かせない要件です。Kinaxis RapidResponseのような高度な計画ツールは、同時並行の計画やコントロールタワー機能を備えていますが、物流注文の実際の処理は、綿密に作成された計画から外れることが少なくありません。

こうしたずれは、見えにくいボトルネック、長期化するリードタイム、過剰在庫、あるいは頻繁な欠品として表れます。非効率が続くと、業務コストの増加、納期遅延、顧客満足度の低下、コンプライアンスリスクにつながる可能性があります。需要予測から最終納品まで、物流注文が実際にどのように進むかを把握することは、Kinaxis RapidResponseによる計画の効果を引き出し、戦略を確実な実行につなげるうえで重要です。

プロセスマイニングによるサプライチェーン分析

プロセスマイニングでは、Kinaxis RapidResponseなどのシステムから直接抽出したイベントデータを使い、サプライチェーン管理プロセスの実際の流れを明らかにします。推測や個別の経験談に頼るのではなく、物流注文が組織内をどのように進むかを、データに基づいて客観的に把握できます。「需要予測の作成」から「納品証明への署名」まで、各手順を分析することで、これまでにない透明性が得られます。

この方法では、物流注文ごとのプロセス全体を自動で可視化できます。把握していなかったものも含め、既存のプロセスバリアントを特定し、実際の処理がKinaxis RapidResponseで計画したワークフローからどこで外れるかを確認できます。さらに、ずれを定量化し、遅延や手戻り、コンプライアンス違反の原因となるアクティビティ、リソース、工程を特定します。これにより、重要な

サプライチェーン管理 物流の最適化 在庫管理 サプライヤーパフォーマンス 納期遵守 注文のフルフィルメント 輸送効率 リードタイムの短縮 サプライチェーン管理 サプライチェーンの最適化 需要計画 サプライヤー業務

よくある問題と課題

影響している課題を特定

納品の遅れが続くと顧客満足度に直接影響し、取引の喪失やブランド評価の低下につながるおそれがあります。苦情対応に伴う契約上のペナルティや事務負担が増えることもあります。プロセスマイニングは、Kinaxis RapidResponseの物流注文を分析し、「製品の生産完了」や「輸送中」の所要時間が長くなるなど、遅延が発生する箇所を特定して、サプライチェーン全体にわたる根本原因を明らかにします。

サイクルタイムが長いと運転資金が滞留し、在庫保有コストが増加するうえ、サプライチェーン全体の対応力も低下します。その結果、市場の変化への適応や顧客の期待への対応が難しくなります。プロセスマイニングは物流注文の全行程を可視化し、「生産計画」から「商品のピッキング・梱包」までの各アクティビティや引き継ぎにかかる時間を測定します。これにより、Kinaxis RapidResponseでサイクルタイムを長引かせているボトルネックや非効率を特定できます。

欠品も過剰在庫も大きな問題を招きます。欠品は販売機会の損失や生産停止につながり、過剰在庫は保管コストを押し上げ、陳腐化のリスクを高めます。いずれも収益性と顧客サービスに影響します。プロセスマイニングは、物流注文に関する「需要予測の作成」「在庫の可用性確認」「製品の生産完了」などのアクティビティを関連付け、Kinaxis RapidResponseのデータから、在庫配置や計画が最適化されない原因となるプロセス上の問題を明らかにします。

サプライヤーの納入が不安定だと、生産計画が乱れ、顧客注文への対応が遅れ、緊急輸送などの追加コストが発生しやすくなります。業務効率や企業の評価にも影響します。プロセスマイニングは、サプライヤーごとに「発注書の発行」から「原材料の受領」までの時間を分析し、物流注文の流れを追跡します。パフォーマンスが低いサプライヤーと、Kinaxis RapidResponseで管理するサプライチェーンへの影響を明確にできます。

輸送手段の選択やルート設定が適切でないと、配送費が膨らみ、利益率が低下して物流コスト全体も増加します。その結果、製品の競争力が損なわれる可能性があります。プロセスマイニングは物流注文の「輸送中」の経路を評価し、出発地、目的地、運送業者、輸送手段を実際のコストや所要時間と照らし合わせます。Kinaxis RapidResponseで輸送網を見直し、支出を抑える機会を特定できます。

規制要件や社内方針を守れない場合、特に複雑なグローバルサプライチェーンでは、金銭的なペナルティ、評判の低下、業務の中断につながるおそれがあります。プロセスマイニングは、物流注文の実際の処理を可視化し、「品質検査の実施」や必要な文書化などのアクティビティの順序とタイミングを、定められたコンプライアンスルールと照合します。Kinaxis RapidResponseのプロセスにおける逸脱を検出し、潜在的なリスクを知らせます。

手戻りが頻発すると、業務コストが増え、貴重なリソースが費やされ、リードタイムが延びるうえ、製品の品質や顧客満足度にも大きく影響します。修正を繰り返すことで効率も低下します。プロセスマイニングは、物流注文の「製品の生産完了」や「品質検査の実施」の前後にあるプロセスのループや反復アクティビティを特定します。サプライチェーンで手戻りを招く品質問題、非効率な検査、設計上の不備を明らかにします。

需要予測が不正確だと、保管コストのかかる過剰在庫や、販売機会の損失と顧客の不満につながる欠品など、さまざまな問題が連鎖します。収益や業務計画にも直接影響します。プロセスマイニングは、Kinaxis RapidResponseで管理する物流注文について、「需要予測の作成」と実際の「顧客注文の受領」「製品の生産完了」を関連付けて分析します。計画の精度と、その後のサプライチェーンへの影響を把握できます。

注文処理の特定の工程が繰り返し全体の流れを遅らせ、リードタイムの長期化、納期の未達、顧客満足度の低下につながっています。こうした見えにくい停滞箇所は、処理能力を大きく損なうおそれがあります。プロセスマイニングは、物流注文の全行程を詳しく可視化します。「在庫の可用性確認」や「商品のピッキング・梱包」など、注文が滞留したり、通常より長い時間を要したりするアクティビティや引き継ぎを、Kinaxis RapidResponseを使ったサプライチェーン内で特定できます。

サプライチェーン全体を把握できないと、問題への先回りした対応や改善が難しくなり、混乱や市場環境の変化にも迅速に対処できません。戦略的な意思決定にも支障が出ます。プロセスマイニングは、Kinaxis RapidResponseでは見えにくい場合がある「需要予測の作成」から「納品証明への署名」までの物流注文を追跡し、イベントデータを統合して全体像を示します。プロセス全体の実際の順序、バリアント、遅延を明らかにします。

上流工程の遅延や計画の不備などにより、注文を急いで処理する必要が頻繁に生じると、輸送費や業務コストが大幅に増え、利益率が低下し、リソースにも負担がかかります。これは、業務に根本的な問題があることを示しています。プロセスマイニングは、標準的なプロセスから外れた物流注文や重大な遅延が発生した注文を特定します。Kinaxis RapidResponseのデータから、「出荷計画」の前倒しや「輸送手段」の変更につながる事例を把握し、こうした緊急対応の頻度とコストへの影響を定量化できます。

倉庫スタッフ、生産ライン、輸送車両などのリソースを適切に配分・利用できないと、待機時間やキャパシティの無駄が生じたり、チームに過度な負担がかかってボトルネックが発生したりします。業務コストと効率に直接影響します。プロセスマイニングは、多数の物流注文について、「生産計画」や「商品のピッキング・梱包」などの所要時間と待ち行列を分析します。リソースの利用可能状況を推定し、サプライチェーン業務における利用の偏りを特定します。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、顧客が指定した日までに納品できた注文の割合を高めます。納期遵守率の向上は、顧客満足度を高め、競争の激しいサプライチェーン市場でブランドの評価を強化します。安定して確実に納品することは、オペレーショナルエクセレンスの基盤です。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおける物流注文のエンドツーエンドのプロセスを詳細に分析し、遅延につながる工程やアクティビティを特定します。実際の納品日と希望納品日を比較することで、繰り返し発生するボトルネックや非効率な引き継ぎなど、納期遅延の根本原因を把握し、納期遵守率を15~20%向上させるといった改善につなげられます。

顧客が注文してから最終納品までの時間を短縮することは、迅速な対応と市場の変化への適応に欠かせません。注文から納品までのサイクルを効率化すると、運転資金の必要額を抑え、市場の変化にも素早く対応できるため、競争上の優位性につながります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseにおける物流注文のライフサイクルを分析し、各工程にかかる実際の時間を明らかにします。実際のプロセスの流れを可視化し、時間のかかるアクティビティや頻発する手戻りを特定することで、サイクルタイムを数日、場合によっては数週間短縮するための対策を検討できます。これにより、20~30%の短縮を目指せます。

この目標では、需要を満たす在庫を確保しながら保管コストを抑え、欠品と過剰在庫の両方を防ぐことを目指します。効率的な在庫管理は、サプライチェーン全体の収益性と業務の円滑さに直接影響します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseで管理するサプライチェーンにおいて、在庫に関する判断が物流注文の流れに与える影響を明らかにします。在庫関連のアクティビティを注文処理のサイクルや実際の需要と関連付け、過剰在庫の削減や欠品の防止につながる機会を特定します。サービス水準を維持しながら、在庫保有コストを10~15%削減できる可能性があります。

サプライヤーからの納入の信頼性を高めることは、生産計画の維持、顧客への納期遵守、高コストの緊急対応の削減に欠かせません。信頼できるサプライヤーは、安定した予測可能なサプライチェーンの要です。ProcessMindはKinaxis RapidResponseのデータを使って、原材料や商品の入荷を追跡し、サプライヤーのパフォーマンスを物流注文のプロセスと関連付けます。「原材料の受領」を発注日と照らし合わせ、納期遅延やコンプライアンス違反が続くサプライヤーを特定することで、納入遵守率を10~20%向上させ、戦略的なパートナーシップを強化できます。

この目標では、運賃、倉庫保管、荷役など、サプライチェーン全体で商品を移動するための費用を抑えます。コスト削減は利益率を直接改善し、業務全体の効率向上にもつながります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseの物流注文プロセスにおける「輸送用に積み込み」「輸送中」「目的地で荷下ろし」のアクティビティを分析します。非効率なルート、適切でない輸送手段、過剰な緊急対応を特定し、サービス水準を損なわずに物流コスト全体を5~10%削減できる機会を見つけます。

物流プロセス全体で規制要件、社内方針、契約上の義務を守ることは、法的リスクやペナルティを避け、倫理基準を維持するうえで欠かせません。先を見越したコンプライアンス対応は、信頼と変化への対応力を高めます。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseの物流注文ごとに実際のアクティビティの順序を可視化し、あらかじめ定めた適合プロセスと照合します。品質検査の省略や許可されていない手順などの逸脱を示し、重要な領域でのコンプライアンス達成と、不備への先回りした対応を支援します。

この目標では、生産から納品までの過程で、再処理や修正が必要となるエラー、不良、逸脱を減らします。手戻りを抑えることで、リソースの節約と廃棄の削減につながり、納品する製品やサービスの品質も向上します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseで「品質検査の実施」が「製品の生産完了」や「商品のピッキング・梱包」とどのような順序で行われるかを特定します。逸脱を分析し、不良やその後の手戻りにつながるパターンを見つけることで、手戻りを15~25%削減し、製品品質の向上を支援します。

需要予測の精度が高まると、生産、在庫、リソース配分の計画を改善できます。予測の精度向上は、在庫水準の最適化、欠品の削減、過剰在庫の抑制につながり、収益性にも直接影響します。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseのデータから「需要予測の作成」と、その後の「顧客注文の受領」「製品の生産完了」などのアクティビティの関係を分析します。予測と実際の需要が継続的にずれる箇所を特定し、予測モデルの見直しを通じて精度を5~10%向上させ、需要と供給のバランスを整えることができます。

この目標では、注文処理の中で作業が滞留し、遅延や処理能力の低下を招く箇所を特定して解消します。ボトルネックを取り除くことで、業務の流れがスムーズになり、顧客への納品も早まります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseのデータから「物流注文」の全行程を可視化し、特に「生産計画」「商品のピッキング・梱包」「出荷計画」の前後で、注文が過度に滞留したり処理に時間がかかったりする箇所を明らかにします。これにより、ボトルネックを正確に特定して解消し、処理能力を10~20%高められる可能性があります。

需要の発生から最終納品まで、サプライチェーン全体を把握できると、関係者はプロセスの状況やパフォーマンスをリアルタイムで確認できます。全体像を把握することで、先を見越した意思決定と迅速な問題解決が可能になります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseのさまざまなイベントデータを統合し、「物流注文」のライフサイクルを一元的に表示します。いつでも注文の正確な状況と場所を追跡できるため、不透明だったプロセスを把握しやすく、運用しやすいワークフローに変え、意思決定を支援します。

この目標では、緊急納品が必要となる根本的なプロセスの非効率を解消し、高額な特急輸送への依存を減らします。緊急輸送を減らすことで、業務コストを直接抑え、財務状況の改善につながります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseで「在庫の可用性確認」や「生産計画」などの前工程での遅延と、その後の特急輸送に向けた「出荷計画」との関係を分析します。緊急輸送につながる遅延の根本原因を特定し、コストを15~25%削減するとともに、計画の改善を支援します。

この目標では、物流プロセス全体で人員、設備、施設などのリソースを効率よく使うことを目指します。リソースの利用効率が高まると、コスト削減、生産性の向上、業務処理能力の改善につながります。ProcessMindは、Kinaxis RapidResponseに記録された物流注文の流れから、「商品のピッキング・梱包」や「輸送用に積み込み」など、リソース配分に関わるアクティビティを可視化します。十分に使われていない資産や、リソース不足によるボトルネックを特定し、より効果的な再配分を支援します。利用率を10~15%高められる可能性があります。

サプライチェーン管理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施内容

サプライチェーン管理向けに設定済みのExcelテンプレートをダウンロードします。このテンプレートに沿って、分析に適した形式でKinaxis RapidResponseのデータを整理できます。

重要な理由

最初に適切なデータ構造を整えることで、正確で詳細なプロセス分析が可能になり、有意義なインサイトを得るための土台ができます。

期待される結果

Kinaxis RapidResponseのサプライチェーンデータに合わせて構成された、すぐに使えるデータテンプレートです。

得られること

サプライチェーンの効率化につながる機会を見つけましょう

ProcessMindは、わかりやすい可視化によってサプライチェーン業務の実際の流れを示し、見えにくい非効率や最適化の機会を明らかにします。
  • サプライチェーンプロセスの全体像を可視化
  • 重大なボトルネックや遅延を特定
  • リードタイムを最適化し、コストを削減
  • サプライヤーのパフォーマンスとコンプライアンスを向上
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

主な成果

プロセスマイニングで実現するサプライチェーンエクセレンス

ここで紹介するのは、サプライチェーン管理のプロセス、特にKinaxis RapidResponseの物流注文ワークフローにプロセスマイニングを適用した組織で、一般的に見られる測定可能な改善です。非効率な点やボトルネックを明らかにすることで、業務を最適化し、事業価値の向上につなげられます。

0 %
納期遵守率の向上

顧客への納品の信頼性向上

プロセスマイニングで納期に影響するボトルネックを特定し、解消することで、注文を期日どおりに納品できる割合が高まります。顧客満足度の向上とブランドへの信頼強化にもつながります。

0 %
注文処理の迅速化

注文から納品までの平均時間の短縮

プロセスの非効率な点を特定して解消することで、組織は注文から納品までの全体的なサイクルを大幅に短縮できます。顧客への対応が速まり、業務の流れも改善します。

0 %
緊急輸送の削減

コストの高い緊急納品の減少

プロセスマイニングで緊急輸送の根本原因を明らかにし、計画や物流を事前に調整できます。不要な輸送費を大幅に抑え、コスト効率を高められます。

0 %
手戻り率の低下

品質に関わるプロセスの繰り返しの削減

繰り返し発生する手戻りとその原因を特定することで、対象を絞ったプロセス改善が可能になり、材料の無駄や人件費を削減できます。製品の品質向上と生産フローの効率化にもつながります。

0 %
プロセスのコンプライアンス強化

標準作業手順の遵守状況の改善

プロセスマイニングで、望ましいプロセスフローからの逸脱を把握できます。コンプライアンス基準の遵守を高め、業務上のリスクを抑えられます。ガバナンスの強化や監査への備えにも役立ちます。

0 %
在庫フローの最適化

在庫として保管される期間の短縮

在庫の移動パターンを分析することで、完成品が保管される平均期間を短縮し、資金を有効に使いながら保管コストを抑えられます。在庫管理の柔軟性も高まります。

成果は、サプライチェーンのプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、サプライチェーン管理にプロセスマイニングを導入したさまざまな事例で見られた一般的な改善を表しています。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。
イベントログを初めて作成する方はこちら: プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

個々の物流注文を識別する一意のIDです。需要計画から最終納品まで、関連するすべてのアクティビティを結び付けます。

重要な理由

注文のライフサイクル全体を追跡するための重要なキーです。プロセスの開始から完了まで、バリアント、効率、コンプライアンスを分析できます。

物流プロセスで発生した特定の業務イベントまたはステップの名称です。「商品の出荷」や「発注書の発行」などが該当します。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義し、サプライチェーンの実際の流れを最初から最後まで検出して可視化できます。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントの時系列を示し、所要時間やパフォーマンスの計算の基礎となります。ボトルネックや遅れの特定にも役立ちます。

アクティビティを実行した担当者のユーザーIDまたは名前です。

重要な理由

プロセスステップの担当者を示し、チームのパフォーマンス、作業負荷の分布、手順の遵守状況を分析できます。

物流注文に関連付けられた製品を識別する一意のIDです。SKUや品目番号などが該当します。

重要な理由

製品ラインやカテゴリごとにプロセスを分析し、履行経路に非効率や問題がある製品を特定できます。

注文を行った顧客を一意に識別するIDです。

重要な理由

顧客を軸にプロセスを分析し、主要顧客のサービスレベル、納品パフォーマンス、履行の複雑さを評価できます。

顧客が注文時に指定した納品日です。

重要な理由

納期遵守パフォーマンスを測る主要な基準であり、顧客満足度に関する重要業績評価指標(KPI)の重要な要素です。

納品証明によって確認された、注文品を顧客に納品した実際の日付です。

重要な理由

納品プロセスの完了を確認し、顧客の期待に対する実際の納品パフォーマンスを算出するために必要です。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

顧客の販売注文が作成されるか、システムに取り込まれた時点で、物流注文のライフサイクルが正式に始まります。通常、連携先のERPまたは注文管理システムから明示的なイベントとして記録されます。

重要な理由

このイベントがケースの主な開始点です。注文から納品までの全体的なサイクルタイムや、受注件数を把握するために欠かせません。

必要な資材の発注書を外部サプライヤーに送付します。正式な発注を示す重要な節目であり、サプライヤーのリードタイムの起点となります。

重要な理由

このアクティビティは、サプライヤーの納期遵守パフォーマンスの測定や、サプライチェーン全体に影響する調達段階の遅れの特定に役立ちます。

物流注文の生産日とリソースの割り当てが正式に決まった時点を示します。Kinaxis RapidResponseの主要な計画出力の1つです。

重要な理由

計画から実行への移行を示します。この時点から実際の生産開始までの時間を分析すると、スケジュールの非効率な点やリソースの制約を特定できます。

梱包済みの商品が輸送車両に積み込まれ、倉庫または生産施設を出発した時点で発生するイベントです。輸送中の工程の開始を示します。

重要な理由

納期遵守パフォーマンスや輸送区間ごとの所要時間を追跡する重要な節目です。多くの重要業績評価指標の計算に使う「実際の出荷日」を把握できます。

顧客が商品を良好な状態で受け取ったことを最終確認します。物流注文を正式に完了する重要なイベントです。

重要な理由

注文から納品までのサイクルタイムを測る重要業績評価指標の最終地点です。注文履行の完了を確認し、多くの場合、請求処理の開始にも使われます。

注文履行が完了する前に物流注文が終了したことを示します。明示的な操作によって発生し、プロセスが正常に完了しなかった場合の最終状態となります。

重要な理由

キャンセルを追跡することは、需要の減少やプロセス上の問題を理解するうえで重要です。キャンセル理由を分析すると、製品、価格、サービスに関する問題が明らかになる場合があります。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、Kinaxis RapidResponseなどのシステムのイベントログを分析し、サプライチェーンのプロセスにおけるボトルネック、コンプライアンス上のリスク、非効率な点を特定できます。実際のプロセスフローをデータに基づいて可視化し、標準からの逸脱や改善できる箇所を明らかにします。その結果、納期遵守率の向上、サイクルタイムの短縮、在庫水準の最適化につながります。

プロセスマイニングには、主にイベントログのデータが必要です。サプライチェーン管理の場合、物流注文に関する情報として、ケース識別子、アクティビティ名、各ステップの正確なタイムスタンプなどが含まれます。注文金額、サプライヤーID、担当リソースなどの属性を加えると、分析をさらに深められます。

Kinaxis RapidResponseからのデータ抽出には、通常、レポート機能またはAPIを使って必要なイベントログのデータを取得します。次に、生のデータを変換し、各イベントのケースID、アクティビティ、タイムスタンプを含む標準形式のイベントログに整えます。準備したデータをプロセスマイニングツールに読み込むことで、分析を始められます。

実際のサプライチェーンのパフォーマンスをより明確に把握し、対象を絞った改善につなげられます。注文から納品までのサイクルタイム短縮、輸送コストの削減、在庫の最適化が期待できます。また、サプライヤーの納期遵守パフォーマンスや、サプライチェーン全体の可視性の向上にも役立ちます。

データの抽出と準備を終えてから数週間で、初期のインサイトが得られることがよくあります。根本原因の特定や実行可能な改善提案を含む詳細な分析には、プロセスの複雑さやデータ品質に応じて、数週間から数か月かかる場合があります。継続的に監視することで、その後も効果を得られます。

はい。プロセスマイニングは、定められたプロセスの経路やコンプライアンスルールからの逸脱を特定するのに有効です。実際のプロセスの実行状況を事前に定義したモデルと比較し、特定のステップが省略された場合、順序どおりに実行されなかった場合、または所定の時間を超えた場合などを自動的に検出できます。これにより、コンプライアンス違反を示す明確な証拠を得て、事前に対策を講じられます。

プロセスマイニングツールは使いやすくなっていますが、データモデリングの基本を理解し、プロセスマップを読み取れると役立ちます。初期設定や複雑なデータ変換には、SQLやデータスクリプトなどの技術スキルが必要になる場合があります。導入を成功させるには、IT部門と業務部門の連携が重要です。

従来のSCM分析では、集計指標や事前定義されたダッシュボードを使い、「何が起きたか」を示すことが中心です。一方、プロセスマイニングはイベントデータからプロセス全体の流れを再構成し、バリアントや逸脱を含めて「実際にどのように進んでいるか」を明らかにします。表面的な指標だけでは分からない、パフォーマンスの問題の根本原因を把握できます。

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