プロセスマイニングとは?仕組みと導入のポイント

プロセスマイニングとは?仕組みと導入のポイント

プロセスマイニングの定義

プロセスマイニングとは、業務で発生するデータをもとに、実際の業務の流れを可視化・監視し、改善につなげる手法です。ITシステムに記録されたイベントログから実態を明らかにし、思い込みではなく事実に基づいてムダやボトルネックを特定し、業務を最適化します。

プロセスマイニングとは?

プロセスマイニングとは、ソフトウェアを活用して業務プロセスのデータを分析し、組織内で実際にどのような業務が行われているかを可視化する手法です。ERPやCRM、ヘルプデスクのログといったITシステムに残された「デジタル上の足跡」から、実際の業務フローを再構築します。これにより、理想として描いた図と現実のギャップを明らかにし、非効率な箇所を特定して業務改善につなげることができます。ProcessMindのようなプロセスマイニング・ソリューションを使えば、このプロセスを簡単に行えます。詳細については、2025年最新プロセスマイニング・ツール比較ブログをご覧ください。

この分野の先駆者であるヴィル・ファン・デル・アールスト氏は、プロセスマイニングを「企業のMRI」と呼んでいます。プロセスが実際にどのように動いているかを浮き彫りにし、非効率性やボトルネック、さらなる改善の機会を特定する。これこそがデジタルトランスフォーメーションの基盤となります。業務の透明性を高め、改善すべきポイントを明確にするためのヒントとして、データドリブンなプロセス改善のための戦略ガイドも併せてご活用ください。

例えば、顧客からの注文管理を考えてみましょう。受付、承認、出荷といった各ステップは、必ずデジタル上の記録(ログ)を残します。プロセスマイニングはこれらの記録を数珠つなぎにすることで、各注文が辿った「真の道のり」をマッピングします。ヒアリングや推測に頼るのではなく、データに基づいた図によって、あらゆる遅延や迂回ルートを可視化するのです。もし業務プロセスをハイキングコースに例えるなら、プロセスマイニングは計画されたルートではなく、実際に地面に残された足跡から「本当の道」を描き出すようなものです。時には、思いもよらない複雑なルートが見つかり、改善が必要な箇所が明らかになることもあります。

「マイニング(採掘)」といっても、つるはしや地質学の知識は不要です。デジタルデータを掘り起こすことで、ビジネスに直結する本質的な気づきを得ることができるのです。

プロセスマイニングの仕組み

プロセスマイニングはITデータから始まります。多くのシステムはあらゆるトランザクション(イベント)を記録しており、重要なのは次の3要素です:Case ID(注文番号・チケット番号など)、Timestamp(各ステップの発生時刻)、Activity name(実施内容)。プロセスマイニングソフトウェアがこれらのログを分析し、ケースごとの手順を再構成します。すべてのケースをつなぎ合わせると、プロセスが取り得るあらゆる経路を示すプロセス図が得られます。データの入手先はこちら、必要なデータ形式もご覧ください。

ProcessMind イベントログからプロセスフローへの図解

まるで魔法のよう!

データがプロセスの図に変わるだけでも十分“魔法”ですが、本当の妙味は、隠れていた気づきが**「なるほど!」**と腑に落ちる瞬間にあります。だからこそ、プロセスマイニングは業務改善の強力な武器になるのです。

Magic

誰でも始められるプロセスマイニング

ProcessMind のような最新のプロセスマイニングツールは非常に洗練されており、直感的に操作できるため、専門家でなくても簡単にプロセス改善に取り組むことができます。ここでは、プロセスマイニングを始めるための5つのステップをご紹介します。

プロセスマイニング 5つのステップ

プロセスマイニングのためのイベントデータ収集:ProcessMindのデータ抽出アイコン

データ抽出

システムからイベントデータを収集します。例えば「受注から入金」プロセスの全ステップなどです。Excelファイルでも全く問題ありません。

現状のプロセスフローを再構築:ProcessMindのプロセス発見アイコン

プロセス発見

ツールがイベントをケースIDと発生時間順に紐付け、「あるがまま(As-Is)」の業務フローを自動的に可視化します。

発見されたプロセスと期待されるモデルの比較:ProcessMindの適合性チェックアイコン

適合性チェック

本来あるべきフローを定義したBPMNモデルと比較し、実際の業務がルール通りに行われているかを確認します。

プロセスのボトルネックと改善点の特定:ProcessMindの分析と最適化アイコン

分析と最適化

ダッシュボードでボトルネックや手戻り、非効率な箇所を特定。データに基づいた具体的な業務改善をスタートさせます。

継続的なプロセスパフォーマンスの追跡:ProcessMindのモニタリングアイコン

モニタリング

プロセスマイニングは一度で終わりではありません。継続的に監視し、改善のサイクルを回し続けることが成功の鍵です。

プロセスマイニングが注目される理由

プロセスマイニングは、世界中の企業が大きな価値を引き出すのを支援してきた実績のある技術です。かつては、プロセスマイニング技術は大企業でのみ利用されていましたが、ProcessMindのような新しいプロセスマイニングアプリケーションの登場により、あらゆる規模の組織がプロセスインテリジェンスにアクセスできるようになりました。これにより、誰もが以下の主要なメリットを享受できます。

透明性のアイコン

透明性と洞察
プロセスマイニングはワークフローの死角を明らかにし、何がうまくいっていて、何が問題なのかを明確にします。もはや推測に頼る必要はありません。確かな証拠に基づいた判断ができます。

効率性向上のアイコン

効率性の向上
非効率な点、ボトルネック、そして無駄な手順を特定します。ワークフローを効率化し、サイクルタイムの短縮と生産性の向上を実現します。

コスト削減のアイコン

コスト削減
効率性の向上は、コスト削減に直結します。ボトルネックの解消は、残業時間の削減、手戻りの排除、リソースの最適化につながります。

プロセスにおける認識と現実のギャップ

おそらく、自社のプロセスがどのように動いているかご存知だと思っているでしょう。しかし、プロセスマイニングはしばしば、まったく異なる現実を明らかにします。理想化されたバージョンではなく、実際の状況を把握しましょう。無料トライアルで、ぜひご自身で体験してください。

コンプライアンスのアイコン

コンプライアンスと品質の向上
プロセスマイニングはコンプライアンス監査役として機能し、飛ばされた手順や順序が入れ替わった手順を明らかにします。規制産業やISO認証取得にとって、これは非常に重要です。

顧客体験のアイコン

顧客体験の向上
プロセスがスムーズに機能すると、顧客はそれを実感します。プロセスマイニングは、顧客との接点における摩擦箇所を見つけ出し、満足度向上に貢献します。

データ駆動型文化のアイコン

データ駆動型文化の醸成
プロセスマイニングはデータ駆動型の意思決定を促進し、IT部門とビジネス部門を同じ事実に基づいて連携させます。

まとめ

プロセスマイニングは、隠れた業務のノイズを明確で実行可能な洞察へと変えます。これにより組織は推測から精密な分析へと移行し、これまで見えなかった改善機会を発見できるようになります。ビジネスプロセスマイニングは、隠れたデータを実用的な知識に変え、組織がより効率的で、費用対効果が高く、迅速に対応できるよう支援します。ビジネスプロセスマネジメントにおいて、最も急速に成長しているトレンドの一つであるのも頷けます。


良い点・悪い点・厄介な点

良い点・悪い点・厄介な点のビジュアル

良い点

  • プロセスマイニングは客観的です。意見ではなく、実態が見えます。
  • 診断が速く、正確です。数週間かかっていた分析が数分で完了します。
  • 構造化データがある業務なら幅広く適用可能です。実際には、ITシステムを使うほぼすべてのプロセスが対象です。
  • プロセスダッシュボードにより、データサイエンティストだけでなく業務ユーザーでも気づきを得られます。
ProcessMind Use Cases

業種横断でのBPMソリューションの実例と効果をご覧ください。

  • Garbage in, garbage out。分析の質はデータの質次第です。
  • データの整備・前処理には手間がかかります。私たちは簡単にできるよう工夫していますが、実際にはここが一番の難所です。
  • プロセスマイニング自体は問題を解決しません。課題を示すだけで、解決はアクション次第です。

私たちは、誰もが使えるよう、長年の経験をもとにプロセスマイニングを「簡単・手頃・すぐに始められる」ものにするため、ProcessMind を作りました。

Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

The Bad

Complexity in data
  • 複雑なプロセスマップは情報量が多く、読み解くにはスキルが要ります。
  • 手作業の工程や記録されない会話はログに残らないため、人の知見を完全に置き換えることはできません。ProcessMindならプロセスデザイナーで手作業ステップを追加できます。BPMNについてはWhat is BPMN?をご覧ください。
Essential Guide: Process Mining Challenges and Solutions

プロセスマイニングの課題とその乗り越え方を解説します。

  • 高価で、導入にIT部門の支援が必要なツールもあります。
  • データの読み違いは誤った結論を招きます。必ず現場の有識者と突き合わせて検証してください。プロセスマイニングは発見のためのツールであり、万能薬ではありません。
  • 従業員監視の「ビッグブラザー」的な使い方は恐怖と反発を生みます。透明性は人を責めるためではなく、プロセスを良くするためのものです。
  • 計画なしに飛び込むとデータの海で溺れます。目的を明確にし、プロセスマイニングだけですべては解決しないことを忘れないでください。

The Ugly

Confused people on the process

The takeaway

プロセスマイニングを成功させるには、データから得られる示唆を活用し、良質なデータと適切な解釈スキルを確保し、犯人探しや目的なきプロジェクトを避けることが大切です。


Process Miningのやってはいけない使い方

強力なツールも、使い方によって成果が大きく変わります。Process Mining導入時にありがちなNG事例と、正しい活用方法を紹介します。

目的を決めずに始めない。
No clear goal

ビジネス向けのプロセスマイニングツールを買っても、課題が自動で解決するわけではありません。これは診断の支援ツールであり、ワンクリックの解決策ではないのです。GPSのようなものだと考えてください。最適ルートは示してくれますが、運転するのはあなたです。

結果を深掘りし、チームで議論し、実行に移しましょう。たとえば「承認が遅い」と分かったら、承認フローの見直しやリソース追加といった対策はあなたの出番です。

魔法の杖だと考えないでください
Magic wand myth
孤立せず、明確に進めましょう。
サイロ化した働き方

一度きりのプロジェクトにしないでください。

プロセスマイニングは継続的な改善のための取り組みです。モニタリングを続け、日々のオペレーションに組み込みましょう。

プロセスマイニングは誰かの間違いをあげつらうためのものではなく、全体の流れを改善するためのものです。

この考え方を全員で共有しましょう。プロセスオーナーや現場スタッフには、早い段階から関与してもらいましょう。もし分析結果で誰かの作業に時間がかかっていると見えたら、その要因を一緒に探りましょう。10個のタスクを並行しているのかもしれませんし、システムが足を引っ張っているのかもしれません。透明性は誰かを責めるためではなく、プロセス改善のための手段として使いましょう。

人の側面をおろそかにしないでください。
人ではなくプロセスにフォーカス
質の低いデータは使わない。
Data quality

The takeaway

ここで挙げた「やってはいけない」を避け、良いプラクティスに従いましょう。目的意識を持ち、協働し、常識的な判断を大切に。


はじめ方

プロセスマイニングを始めてみませんか? まずはこのシンプルなロードマップから。

ProcessMind 教育アイコン:プロセスマイニングの基礎理解と関係者の合意形成
理解の共有と合意形成

まず、プロセスマイニングの概要とできることを主要な関係者に共有し、共通理解をつくりましょう。

社内の取り組み例や他社のケーススタディを見せると、足並みがそろいます。アイデアに前向きな少人数のコアメンバーや旗振り役がいると効果的です。業務改善チーム、ITアナリスト、特定の課題解決に意欲のある現場マネージャーなどが適任です。

ちょっとした機運づくりも大切です。
「プロセスデータを新しい切り口で見られる方法がある。まずは試してみよう!」

ProcessMind プロセス選定アイコン:マイニング対象の業務プロセスを選ぶ
対象プロセスを選ぶ(小さく始める)

最初は、重要だが手の届く範囲のプロセスをパイロットに選びます。既知の課題や非効率があり、データをすぐ取得できるものが狙い目です。たとえば、請求書承認で遅延の苦情が多い、カスタマーサポートのチケット処理が見えづらい、など。

スコープは絞り込みましょう。最初から全社・グローバルではなく、1部門や1製品ラインに限定します。適切に選んだ小さなパイロットほど、価値をすばやく実証できます。

ProcessMind データ収集・整備アイコン:イベントログの収集とクレンジング
データを集めて整える

パイロット対象のデータは、まずは最も簡単な方法で取り出します。自社システムからExcelやCSVでエクスポートすれば、すぐに着手できます。イベントログへのアクセスや複数ソースの結合が必要なら、IT部門に協力を依頼しましょう。

初回は少量のサンプル(例:1か月分)で試運転し、問題なければ段階的に拡大します。

データ整備も忘れずに。日付形式の統一、各イベントにケースIDが付いているかの確認、など。地味で手間のかかる工程ですが、ここが肝心です。

ProcessMind ツール選定アイコン:プロセスマイニングソフトの選定と分析
データをマイニングする

いよいよ始動です。データを読み込み、プロセスマイニングのソフトで最初のプロセスモデルを自動生成しましょう。

アプリ上で件数や期間などが想定どおりかを検証します。もし合わなければ、データ準備に戻って調整します。

ダイアグラムを確認し、主なフローや分岐、所要時間、各パスの件数を把握します。フィルターやスライダーで特定のバリエーション(例:30日超の案件のみ)に絞り込みましょう。

ボトルネックやパターンを見つけましょう。例えば、受注の30%が追加承認3回を経由して遅延している、AチームはBチームより処理が速いのはなぜか、など。気づきをメモしておくと有効です。多くのツールはダイアグラムやスクリーンショットのエクスポートに対応しており、後で共有に役立ちます。

ProcessMind 解釈・改善計画アイコン:洞察を行動に変える
分析結果を解釈して改善計画を立てる

分析結果をチームで持ち寄り、妥当性を確認します。現場をよく知るメンバー(マネージャーや担当者)とアナリストが一緒に議論するのがポイントです。『「データ修正」ステップに戻るループが多いですね』『そうなんです。入力に不備があると差し戻します』といった会話が生まれます。

大きな課題に対する打ち手を出し合いましょう。『最初にチェックリストを追加して入力ミスを減らせないか』『少額案件はマネージャー承認を省略できないか』など。

効果の大きい施策に優先順位を付け、指標を明確にします。例:「平均サイクルタイムを20%短縮」。成功の姿を数値で定義します。

ProcessMind 実装・測定・拡大アイコン:改善の実行と横展開
実装・測定・横展開

合意した変更を実プロセスに反映します。

変更後は、再度プロセスマイニングで効果を測定します。平均処理時間は下がったか、ループや手戻りは減ったかを確認します。成果が出たらしっかり称賛を——データでプロセス改善のループを回し切りました。

パイロットが成功したらスケールへ。次の課題プロセスに取り組む、あるいは他部門へマイニングを拡大します。多くの企業が初期成功を土台に全社的なプロセスマイニングプログラムを構築し、CoE(Center of Excellence)を設置することもあります。

要点

始めるまでにはいくつかの段階がありますが、どれも無理なく取り組めます。基礎を学ぶ、対象を決める、データを集める、マイニングする、分析して実行する——そして繰り返す。小さく始め、実践しながら学びましょう。


ProcessMind が活躍する場面

Start with ProcessMind

The takeaway

ProcessMindは、シンプルさと統合性を最優先した次世代ツールです。技術的ハードルを下げ、モデルとデータを結びつけ、実行とコラボレーションを後押しします。だからこそ、プロセスマイニングを誰にでも開かれたものにできます。無料で試す


よくある質問(FAQ)

かんたん・高速・手頃

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