Process Mining課題と解決決定版

成功に導くロードマップ

Process Mining課題の乗り越え方ガイド

現代のスピード社会では、アジリティと業務効率が競争力のカギです。そのために自社オペレーションの深い理解と課題把握が必要不可欠。Process Miningはリアルタイムbusiness dataをもとに課題や改善のヒントを発見する有効な手段です。本記事では、主要な課題・失敗要因・ベストプラクティスを解説し、Process Miningで最大の成果を得るために知っておきたいポイントを紹介します。

Process Miningにおける主要な課題の理解

多くの企業がProcess Miningで業務効率化や意思決定の質向上、競争力強化を目指しますが、道のりは簡単ではありません。とくにビジネスプロセスを正確にMAPするのは難しく、結果として分析が誤りやすく、改善の機会も失われがちです。多くの場合、その原因はデータの不整合や不足です。そのため、信頼できるプロセスマップの作成が難しくなっています。

さらに大きな課題が、さまざまなプラットフォームに分散したデータを統合することです。複数のシステムからのデータを品質と一貫性を保ちながらまとめるのは大変な作業です。これらを乗り越えても、次には「得られたインサイトを具体的なアクションに落とし込む」という最大の難関が待っています。現状把握だけではなく、現場で本当に活用できる改善施策とする必要があります。

こうした課題に対処するには、「必要なdataはどれか」「Process Miningを効率化するインフラには何が必要か」の二点をまず明確にしましょう。ここを押さえることが、成功するProcess Miningの基盤になります。data抽出ツールやRPA（Robotic Process Automation）を活用すれば、セットアップを効率化しやすくなります。カギとなるデータを正確に統合し、RPAで定型作業を自動化すれば、チームはより戦略的な業務に集中できます。

Process Miningプロジェクトが失敗する理由

マッキンゼーによると、変革プログラムの約70％が期待通りに成功していません。Process Miningプロジェクトも例外ではありません。最も多い失敗原因は、dataの品質が悪いことです。システムに取り込むdataが不正確、不完全、古いと、どんなインサイトも信頼できなくなります。これは、SAPなどの統合システムを使っていない企業にとくに当てはまります。解決策はシンプルで必須です。dataクレンジング・バリデーションへの投資と、高度なガバナンス体制の構築が必要です。

トランスフォーメーションの道は簡単ではありません。善意で始めても多くが頓挫し、軌道に乗る前に終わってしまうことが多いです。誰も失敗しようとは思っていませんが、調査では企業の約70%が失敗しています。経験上、失敗の本当の理由は知識不足ではなく、優秀な経営チームでも何をすべきかは理解しています。私たちは何百もの大規模変革を主導し、その中で成功を妨げる典型的な４つの落とし穴を特定しました。

Jon Garcia - senior partner and a leader in Transformation Practice of McKinsey

次の障壁はステークホルダーのbuy-in（合意形成）不足です。大きな変化が必要となると、理解不足や変化への不安から抵抗が生まれがちです。これを乗り越えるには、最初からステークホルダーを巻き込み、Process Miningのメリットを分かりやすく伝え、進捗もオープンにしましょう。初期段階からキーメンバーを関与させることで、社内の賛同・一体感につながります。

期待値のズレや非現実的なスケジュールも挫折の原因です。必要な時間やリソースを楽観的に見積もると、不満や放棄を招きます。現実的な目標設定・明確な目的・進捗の共有が、プロジェクトの安定推進に欠かせません。

さらにスコープ（範囲）不明確も要注意点です。集中すべきプロセスが曖昧なままだと、効果や資源が分散してしまいます。成果を出すには、対象プロセス・ゴール・必要リソースを明確にした、絞ったスコープが重要です。

最後の鍵は、必要なスキル・人材リソース不足です。Process Miningにはテクニカル・分析・業務知識がバランスよく必要です。スキル育成への投資、または社内に**専任CoE（Center of Excellence）**を設置して、必要な人材を集めるのが現実的な成功策です。

Process Miningの課題を乗り越える

基本的な課題を解決しても、道のりは続きます。分析に必要なdataが不足・未整備だったり、内部要因でアクセス権を得られなかったりすることもあります。これらを解消するには、初期からdata担当者との協力と信頼関係の構築が重要です。また、将来のITシステム設計時点でdata要件を盛り込むことで、同じ障壁の再発防止にもつながります。

さらに課題となるのがdata関連スキル不足です。抽出や準備・理解には一定の専門性が求められますが、全チームがそれを持つとは限りません。改善のためには、コアなdataセットから小さく始めて段階的に拡大することが有効です。dataスキルへの投資を続けることで、準備や運用の効率化・標準化が進み、長期的な負担軽減につながります。

データ品質も繰り返し課題になります。分析データのreliability保持には、バリデーション工程でチェックリストを使うことが大切です。data収集方法も徐々に改善し、今後のプロジェクトでも品質維持を目指しましょう。また、セキュリティやプライバシーの不安からdata共有に慎重になることも。プロジェクト初期にポリシー策定や匿名化の工夫を行い、安心してコラボできる環境づくりが鍵です。

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プロセス課題への具体的なアプローチ

データだけでなく、プロセス自体にも根本的な課題があります。多くのビジネスプロセスは複雑で、準備なしに分析すると迷路のように感じることもあります。こうした場合、すべての手順をMAPしようとせず、重要なマイルストーンに絞ってプロセスをシンプルに見える化することが重要です。リファレンスモデルを使うことで主要な段階を把握しやすくなり、改善ポイントも明確に見えてきます。

また、Process Miningツールに不慣れだと、分析が十分に行えません。アニメーションやフィルターなどの機能を活用し、繰り返し練習・トレーニングして、ツールを使いこなしましょう。

さらに、体系的な手法がないとプロジェクトがバラバラになり、方向を見失いやすくなります。小さく明確なプロセスから始めて早期に成果を出し、自信と社内のモメンタムをつくりましょう。こういった取り組みを経営目標と合わせることで、Process Miningによるインサイトを確実に業務改善へつなげられます。

組織課題への対応

いかに最適なツールやテクニックを揃えても、組織のサポートが十分でなければProcess Miningプロジェクトは停滞します。ステークホルダーの協力を得ることが成功の要です。初期に重要なプロセスオーナーを明確にし、継続して関与してもらうことでサポートを強化できます。ワークショップやデモはメリットをわかりやすく伝え、推進力を高めます。

よくある悩みは、Process Miningへの投資効果を示すビジネスケースが作りにくい点です。関連するケーススタディや定量的指標を提示し、プロセス改善の成果を具体的に示すことで投資価値を納得してもらえます。

また、Process MiningプロジェクトをOKRなどの組織戦略や事業目標と連動させることも重要です。会社全体のゴールに結びついていないと継続性や意味が薄れがちです。ビジネス目標との連携を明確にし、全社の成功に繋がる活動にしましょう。

社内展開には必要な人材・リソースの確保が不可欠です。パイロットプロジェクトから少しずつ展開し、知見を蓄積・最適化するのが効果的です。初期成功の共有で勢いをつくり、継続トレーニングやコミュニティ形成、Center of Excellence(CoE)設立など体制づくりで推進力を保ちましょう。