初心者向けProcess Mining：データからプロセスを見える化する方法

プロセスマイニングとは？

Process Miningは、ビジネスプロセスをレントゲンのように見える化し、実際にどんなことが現場で起きているのかを明らかにする最新技術です。金や石炭を掘るのではなく、ITのデータを分析します。簡単に言うと、Process MiningソフトがITシステムに残るユーザーの操作履歴（誰がいつ何をしたかのログ）をもとに、本当のプロセスの流れを再現します。これにより、理想的なフローチャートとは違う、客観的で事実に基づいた業務の全体像がつかめます。ある人は「考えているフローではなく、実際に動いている業務の流れを見せるMRIのようなもの」と例えています。つまり、Process MiningはITシステムのデータを分析し、業務の隠れた問題点の発見や改善につながるインサイトを得るための方法です。

たとえば受注処理のプロセスがある場合、それぞれの作業（受注・承認・出荷など）の記録がシステムに残ります。Process Miningはそれらの記録をつなぎ合わせ、受注ごとの実際のプロセスの流れを自動でマップ化します。インタビューや推測ではなく、dataドリブンで現実のプロセスをはっきり見える化できるのが特長です。まるで業務の進み方を防犯カメラの録画で確認するように、プロセス中のねじれやループ、寄り道もすべて一目でわかります。

初心者向けに例えると、ビジネスプロセスがハイキングコースだとしたら、Process Miningは実際の足跡データをMAPに描くイメージです。理想のコースとは違い、ときにはぐねぐねした線になることも（後ほど解説します！）。

（※ご安心ください。地質学やつるはしは不要です――この”マイニング”はすべてデジタルで行われます）

プロセスマイニングはどう機能する？

この先端的なプロセス分析ツールは、実際どのように動くのでしょうか。まずは既存のITデータが出発点です。多くの企業はERP、CRM、ヘルプデスクソフトなど、日々のトランザクションやeventを記録するシステムを利用しています。ログにはCase ID（注文番号やチケットIDなど特定のインスタンスにひもづく番号）、Timestamp（各stepの日時）、Activity name（どの作業が実施されたか、例：“Order Pizza”）が記録されています。プロセスマイニングツールはこうしたeventログを解析し、各ケースのイベントの流れを時系列でつなぎます。全ケースを集約すると、実際のprocessを可視化したMAPが生成され、さまざまなルートが一目でわかります。

要するに、プロセスマイニングは主に5つのステージで進みます。 まずシステムから生event dataを抽出し、そのデータで実際のprocess flowを再現して全てのルートや違いを明らかにします。次に、発見されたプロセスを期待プロセス（例えばBPMNモデル）と比較し、逸脱や改善箇所を発見。最後に、具体的なインサイトを得て、パフォーマンスを継続的にmonitoringし、最適・健全な業務プロセスを維持します。

プロセスマイニングの5ステップ

Data Extraction

まずERPやCRMなどシステムから、order-to-cashプロセスなど最近6ヶ月分の全event dataを抜き出します。

Process Discovery

次にソフトウェアが“現状”のprocess flowを自動再現。Case IDとTimestampでeventを結び、フローチャート化します。

Conformance Check

BPMN 2.0など標準モデルがあれば、発見されたプロセスと期待プロセスをツールで比較できます。

Insights & Optimization

ツールがボトルネックや手戻り、非効率な箇所をピンポイントで特定します。

Monitoring

プロセスマイニングは一度きりではありません。プロセス変化を継続的にmonitoringできます。

例えば、仮想の注文プロセスでProcess Miningを使えば、注文が開始から完了まで移動する全パターンがdiagramで把握できます。“ハッピーパス”（注文→承認→出荷とストレートに進む流れ）もあれば、再承認、ping-pong（他部署を行き来）、キューで待ちの流れも。絡み合うパターンが多い場合はスパゲッティ・ダイアグラムとも呼ばれます。ここで重要なのは、“現状”が見えること。例えば**60%**の注文がリワークを経たり、特定承認工程がボトルネック化しているなどの事実も明確に。可視化で課題を正確に絞りこみ、的確な改善行動が可能です。

まるで魔法！

取引dataを動くフローチャートに変換し、どこがスムーズで・どこに詰まりがあるか、一目で分かります。

Process Miningは業務のデジタル“足あと”を集め、インタラクティブなモデルとして見せてくれます。

大量のdataに埋もれていた本当の姿や課題が「これだ！」と分かる——その発見がまるで魔法。

ブラックマジックや難解なAIではありません（そう思う人もいますが）、HeuristicsMinerなど独自のアルゴリズムで、ごく現実的です。結果を見た時、誰もが驚くはず！

なぜ重要なのか

なぜProcess Miningが必要なのでしょうか？ビジネスで「知る」ことは力になります。Process Miningは、今まで見えなかった業務の実態を把握し、組織の成長を支えるツールです。主なメリットを紹介します。

プロセスの可視化とインサイト：

「どこかに遅れの原因がある気がするけど、特定できない」…そんな経験、ありませんか？Process Miningを使えば、見えなかった問題が明らかに。今やっていることが事実として把握でき、改善の出発点が分かります。もう「たぶんこうなっている」と推測する必要はありません。

業務効率アップ：

業務の流れを見える化することで、ムダやボトルネック、無駄な工程を発見。例えば請求書が承認待ちで停滞したり、顧客対応が二重になるといった問題も、Process Miningがあれば解決策が見つかります。実際、多くの企業が業務時間を30〜50%短縮し、プロセス全体をスピードアップ。速い処理は顧客にも社員にもメリットです。

コスト削減：

時間短縮はコストカットにも直結します。ボトルネック排除によって残業減や再作業が減り、リソースの最適化も実現。大量の受発注や調達プロセスを見直すことで、何億円ものコスト削減を実現した例も。問題を早く発見して対応できるため、大きな損失を防ぐことにもつながります。

コンプライアンス・品質向上：

Process Miningは監査の役割も担います。手順抜けや順序ミスを発見でき、金融や医療のようなルール厳格な業界に特に有効。逸脱を早期にキャッチすることで罰金や品質トラブルも防げます。よくある手順を確認し、標準化やミス削減、全体品質向上にも最適です。

顧客体験の向上：

プロセスがスムーズならお客様も実感できます。納品遅れやサービスの待ち時間減、ミス減少はリピートと満足度アップに直結。Process Miningでボトルネックを探し、承認手順の自動化でさらに早く・安定した対応が可能になります。

データドリブンな文化の実現：

Process Mining導入で「勘」ではなく「data」を重視した意思決定へ。IT部門と現場が同じ情報を見て話せるので、根拠ある改善が推進されます。この取り組み自体が競争力を高め、成果も測定可能。現代のプロセス改善に最適なアプローチです。

Process Miningの本音レビュー：メリット・課題・注意点

Process Miningについて本音で紹介。強みや魅力、課題、そして注意すべき落とし穴を分かりやすく解説します。まるで西部劇のように、

• 良い点：Process Miningの画期的な強み
• 悪い点：制約や注意が必要なこと
• 注意点：油断すると失敗につながるポイント

それぞれを詳しく見ていきましょう。

The Good

Process Miningには多くのメリットがあります。 まずは客観性。人の主観や古いマニュアルではなく、現実のデータからプロセスを把握できます。これにより課題が素早く正確にわかります。従来は数週間かかっていたインタビューや手作業での業務フロー作成も、データさえあれば数分で可視化。簡単な業務自動化や削減ポイント（クイックウィン）も見つかります。

そして幅広い適用性も大きな特徴です。「構造化されたプロセスデータ」（営業・経理・IT・カスタマーサービスなど）があれば、ほぼ全ての業務に使えます。もっと例を知りたい方はユースケースリストをご覧ください。 可視化だけでなくダッシュボードや直感的UIがあり、データサイエンティストでなくても現場で活用できます。つまりThe Goodは本当にGood！より深い業務洞察・効率化・マネジメント力アップが期待できます。

The Bad

もちろん、Process Miningにも課題はあります。まず大きなポイントはデータ依存性です。分析の精度は手元のデータに左右されます。ITシステムで全ての業務ステップが記録されていなかったり、データが抜けていたり乱れていると、正しい分析結果が得られません。（「Garbage in, garbage out」＝入力データが悪ければ結果も悪い。データのクリーニングや整備には手間がかかります。）また、Process Mining自体は自動で問題を解決するものではありません。課題箇所の特定はできますが、その後の改善は現場の努力が必要です。診断ツールだと考えてください。

もう一つの課題は解釈の複雑さです。プロセスマップにループや分岐が多いと、見ただけで圧倒されます。現場のプロセス担当などと協力し、分析結果をきちんと読み解くスキルも必要です。それにコストも無視できません。大手のProcess Miningソフトはライセンス費が高く、初期設定もIT部門の協力が不可欠な場合がよくあります。

私たちが_ProcessMind_を作った理由はシンプルです： 他社ツールは導入が複雑かつ高額でした。 私たちは、誰でも簡単に扱えるself-serviceツールにし、難しいIT知識も不要で使えるものにしました。しかも低価格。

Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

また、全ての作業を自動で解析できる訳ではありません。未記録の手作業や会話は分析に出ませんので、現場メンバーの知見も不可欠です。こうした“Bad”な側面も価値を否定する訳ではありませんが、Process Miningが魔法ではないことのリマインダーです。ProcessMindならプロセスデザイナーで手作業も加えて分析できるのでぜひお試しください。

The Ugly

Process Miningの“Ugly”な面は、使い方を誤ったときに顕著です。例えば、データの誤解や早とちりで間違った改善をすること。必ず現場でプロセスを知る人と検証しないと、本質でない問題を修正したり、逆に悪化させたりします。

Process Miningは万能薬ではありません…X線や超音波のような「見つけ出す」ためのツールです。導入だけでプロセスが劇的に変わるわけでも、人の判断を置き換えるものでもありません。適切なチェンジマネジメントや地道なアクションがなければ良い分析結果も活かされず、何も変わりません。

また、社員の監視や犯人探しツールとして使うのは絶対NGです。個人攻撃や人への責任追及は、組織の不信や反発を生み、取り組みが裏目に出ます。Process Miningは業務を良くするための透明化の手段であって、誰かを特定し批判するためのものではありません。計画なく始めても、大量のデータやスパゲッティ図に埋もれ判断できなくなります。目的設定なしの運用は混乱のもと。「これだけで全部解決」と期待しすぎるのも禁物です。

Process Miningの正しい使い方とNG例

Process Miningは強力なツールですが、正しく使うことでより効果を発揮します。よくあるNGパターンと、成功のためのポイントをまとめました。

明確なゴールなしで始めないこと。

Process Mining を「とりあえずやってみよう」と始めてしまうと、分析の迷路に入りがちです。最初に「なぜ請求書の承認に10日以上かかるのか知りたい」「顧客オンボーディングを20%短縮できるか？」など、明確な目的や質問を決めましょう。ゴールを定めれば、分析の方向性がぶれず、プロジェクトの範囲も明確になります。

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Process Miningを魔法の杖と思わないで

高機能なProcess Miningツールを入れても自動で課題解決はできません。これは診断ツールであり、一発解決の魔法ではありません。結果をしっかり分析し、チームと話し合い、改善を実行する準備が不可欠です。承認が遅いと発覚しても、承認フローの見直しやリソース追加は自分たちの行動次第。GPSが経路を教えてくれても、運転するのはあなたです。

分析担当者ひとりで抱え込まないで

Process Miningは一見データ中心ですが、現場や業務の背景も大切です。分析担当者ひとりでデータにこもってレポートだけ出すのはNG。必ず現場やプロセスを熟知する人と協力しましょう。なぜ特殊なフローや例外が発生しているのか、現場だけが知る理由や工夫があるはずです。IT部門とも連携し、データアクセスや検証も忘れずに。Process Miningは「チームスポーツ」。データ×現場知識で最大効果を生みます。

人の側面を見落とさないこと。

Process Mining は誰かのミスを探すためのものではなく、業務全体の流れを改善するためのツールです。この点をすべてのメンバーにしっかり伝えましょう。プロセスオーナーや担当者を早めに巻き込み、前向きな取り組みとして進めてください（例：「パフォーマンス評価ではなく、業務改善のチャンスを探しています」）。もし特定の作業時間が長い場合は、その原因を一緒に考えましょう。たくさんのタスクを抱えていたり、システムが遅い場合もあります。可視化や透明性は業務改善のために使い、責任追及には使わないようにしましょう。

低品質なデータは使わないこと。

「Garbage in, garbage out（悪いデータでは正しい結果は出ない）」はProcess Miningでも同じです。タイムスタンプの抜けやCase IDの不一致、重複データがあるままで解析を始めても、正しいインサイトは得られません。データ準備には時間をかけて、ログの整理や複数ソースのデータ統合、内容の理解を徹底しましょう。このひと手間が、もっと信頼できる結果につながります。

How to Get Started

Ready to take the plunge into process mining? Awesome! Getting started may sound daunting, but it doesn’t have to be. Here’s a beginner-friendly roadmap to adopting process mining in your organization:

Educate and Align

Start by getting the basics down (hey, you’re already doing that by reading this guide!). Make sure key stakeholders understand what process mining is and what it can do.

Share some examples or case studies to get everyone on the same page. It helps to have a small core team or a champion who’s excited about the idea. This could be someone from the process improvement team, an IT analyst, or a business manager who’s keen on fixing a certain pain point.

Build a little buzz: “We have this cool new way to look at our process data – let’s try it!” A touch of enthusiasm goes a long way.

Select a Process (Start Small)

Don’t boil the ocean on Day 1. Pick one process that is important yet manageable as your pilot. Good candidates are those that have known issues or inefficiencies, and have data readily available. For instance, maybe your invoice approval process has complaints about delays, or your customer support ticket process is a bit of a black box. Ensure the process is significant enough to matter, but not so massive that you’ll be overwhelmed analyzing it.

Also, limit the scope: maybe one business unit or product line, not the entire global operation at first. Starting with a well-chosen, contained pilot helps you demonstrate value quickly. It’s like dipping a toe in the water before diving in.

Gather and Prepare Data

Once you’ve got your target process, round up the data for that process. This likely means working with IT to extract event logs from the relevant systems. For example, if you’re analyzing an order-to-cash process, you might pull order events from your ERP, payment events from your finance system, and so on. Don’t be intimidated – many modern process mining tools have connectors or guides for common systems.

After extraction, prep that data: clean up any obvious errors, unify date formats, check that each event has a case ID, etc. Data preparation is arguably the most tedious step, but it’s crucial. (Pro tip: start with a smaller data sample for initial runs – like one month of data – to make sure everything looks right, then scale up.)

If your data isn’t perfect, that’s okay; just get it to a reasonable shape. Remember, you can’t analyze what you can’t trust, so this step sets the foundation.

Choose a Tool and Dive In

Now for the fun part: analyzing your data with process mining software. There are many tools—ranging from open-source to enterprise-grade. Choose one that suits your needs and experience. If you’re just getting started, try a user-friendly tool with a free trial or community edition. (Some cloud-based options let you upload an Excel event log and start right away.)

Load your data and let the software generate a process model—usually an interactive flowchart. This is your moment of truth. Explore the model: check the main flow, branches, time spent, and how many cases follow each path. Use filters or sliders to focus on specific variants (e.g., only orders that took >30 days).

Your goal is to spot bottlenecks or patterns. Maybe 30% of orders go through 3 extra approval steps, causing delays. Or Team A finishes faster than Team B—why? Take notes. Most tools let you export diagrams or screenshots, which will be useful later.

Interpret and Plan Improvements

Data in hand, gather the team to discuss what you found. This should include the people who know the process well (managers, front-line staff, etc.) along with your analysts. Validate the findings: “We see a lot of loops back to ‘data correction’ step – oh yes,” a team member says, “that’s because if the form is filled incorrectly, we send it back.”

Understanding why the process flows as it does is key to planning fixes. Brainstorm solutions for the biggest issues. Maybe you decide, “What if we added a checklist to reduce those form errors up front?” or “Maybe Manager approval could be bypassed for low-value orders to save time.” Prioritize a few improvements that could have the most impact. Also, define some metrics – e.g. “reduce average cycle time by 20%” – so you know what success looks like. Essentially, you’re turning insight into action plans. (It’s a good idea to document this – those before/after comparisons will be satisfying later!)

Implement, Measure, and Scale

Now, go ahead and make those changes in the real process. This might involve updating a procedure, tweaking software, retraining staff, or whatever the improvement requires. Once changes are in place, use process mining again (and/or traditional metrics) to measure the impact. Did the average processing time drop? Are there fewer loops or rework instances? Celebrate the wins – you just closed the process improvement loop using data!

With a successful pilot under your belt, you can now consider scaling up. Tackle the next problem process in line, or expand the mining to other departments. Many organizations build on initial success to create a broader process mining program – sometimes even establishing a Center of Excellence to support it. As you grow, keep in mind the best practices (coming up next) to refine your approach. And maintain that continuous monitoring on the process you improved, so it stays healthy.

Rinse and repeat, and soon process mining will be a natural part of how your company optimizes operations.

ProcessMindの活用シーン

「便利そうだけど、どうすれば簡単に始められる？」という方におすすめなのがProcessMind。プロセスマイニングや業務改善を“誰でも簡単に”できるよう設計されたクラウドSaaSです。ここではProcessMindを使った場合の効率的な始め方を紹介します。

まずはProcessMind無料トライアルで、手持ちのデータから気付きが得られる手軽さを体験してみませんか。

• ワンストップ統合プラットフォーム： ProcessMindはProcess Miningだけでなく、プロセスモデリング・分析・シミュレーションまで1つの画面で完結。従来は業務フローを描くツールとデータ分析を別々に使っていましたが、ここではBPMN 2.0準拠のドラッグ＆ドロップ操作で簡単にプロセス設計→実行データを重ねて現実を比較可能。モデル設計とMiningが一体化し、「理想と現実のギャップ」も直感的に分かります。ProcessMindは業務デザインと分析をつなぐ“ハブ”です。

• かんたん＆すぐに始められる： ProcessMindは初期設定も超シンプル。面倒なデータ抽出や準備作業を大幅削減。たとえば、ExcelやCSVファイル、CRMログをドラッグ＆ドロップでアップロードするだけで分析が始められます。“PerfectなデータがなくてもOK”。アップロード後はシステムが自動でデータ不備もサポート・補正。専門知識がなくてもすぐに現状把握＆改善に着手できます。

• コラボレーションとインサイト： *データを取り込んだら、すぐ使えるダッシュボード機能やKPI分析で可視化。発見した業務プロセスとパフォーマンス指標も連動し、平均処理時間やボトルネックも即座にグラフ化。ダッシュボードは自由にカスタマイズ・共有可能。「5日以上遅延したオーダーだけ表示」といった可視化や、管理部門同士で共有・議論も簡単です。全員が同じデータを見て、リアルタイムで改善案検討。セルフサービスで業務プロセスを掘り下げられる柔軟性が魅力です。「先月のケースだけ見せて」などの絞り込みもすぐ操作OK。

• 改善サイクルを一気通貫で支援： ProcessMindは「見える化」で終わりません。組み込みのシミュレーション機能で、“この工程に人を増やしたら？”など、改善施策の仮想検証も可能。さらに設計・運用・効果測定まで一つのプラットフォームで完結。改善案を設計し、すぐ全社に共有→更新後もMiningで効果検証、とPDCAサイクルも回しやすいです。LeanやSix Sigmaにも最適。データサイエンティスト無しで現場が自走できる業務改善の新しい形です。

プロセスマイニング成功のためのベストプラクティスとプロのコツ

最後に、プロセスマイニングを成功に導くためのベストプラクティスとプロのコツを紹介します。これらは実践者の知恵で、業務改善に役立つポイントです。

これらのベストプラクティスを実践すれば、プロセスマイニングで業務改善を成功に導けます。まさに「北極星」のような道しるべです。業務でプロセスマイニングを習慣化し、常にデータで現実をチェックしましょう。人の創造力を足せば、改善の可能性は無限大です。

Happy mining!