初心者向けプロセスマイニング解説ガイド

初心者向けプロセスマイニング：dataから業務インサイトを得る方法

プロセスマイニングとは？

プロセスマイニングは、ビジネスプロセスを可視化するX線のようなテクノロジーです。鉱山のように何かを掘り出すのではなく、ITデータを“掘り下げて”プロセスを明らかにします。具体的には、ITシステムに残る業務ログ（誰がいつ何をしたか）をソフトウェアが自動解析し、実際のプロセスフローを再現します。そのため、机上の理想的なフロー図とは違う“本当の業務の姿”をデータでもとらえることができます。ある専門家は「プロセスマイニングは経営のMRI。思い込みではなく、実態を見せてくれる」と例えています。つまり、プロセスマイニングはITシステムのdataからプロセス課題の発見や改善インサイトを得る分析手法です。

たとえば、注文処理プロセスでは各工程（受注・承認・出荷など）の記録がシステムに残ります。プロセスマイニングは、これをつなげてひとつひとつの注文の実際の流れを自動でマッピング。インタビューや勘に頼らず、データベースで現状把握できます。まさに業務の監視カメラをあとから再生するイメージで、どのプロセスがどんな経路をたどったかも見えてきます。

初心者向けに例えるなら、ビジネスプロセスを登山道だと考えてみましょう。プロセスマイニングは、実際の足跡からMAP上に“本当の道筋”を描く技術。理想の直線コースではなく、ぐちゃぐちゃな線になる場合もよくあります（後ほど詳しく説明します）。

（P.S. もちろん地質学の知識やツルハシは不要です。“mining”はすべてデジタルな作業です！）

プロセスマイニングの仕組み

このハイテクなプロセス探偵は、どのように働くのでしょうか？答えは、すでに存在するITデータにあります。多くの企業がERP、CRM、ヘルプデスクなどのシステムを利用し、すべてのトランザクションやeventを記録しています。これらのログには主に3つの要素が含まれています：Case ID（例：注文番号やチケットIDなどでeventを特定のケースに紐付ける）、timestamp（各ステップの発生日時）、Activity name（どの作業が行われたか 例：「Order Pizza」）。プロセスマイニングツールは、これらのevent logを分析して、各ケースごとの流れを最初から最後までつなげていきます。すべてのケースをつなぎ合わせることで、プロセス全体の流れがひと目でわかるマップが出力されます。

プロセスマイニングは主にいくつかの重要なステージで行われます。 まず、システムから生のevent dataを抽出。それを使って実際の業務フローを再現し、すべての経路やパターンを明らかにします。次に、発見したプロセスと理想的なプロセスを比較して課題や改善点を特定。最後に、実用的なinsightを得てパフォーマンスを継続的にmonitoringし、業務を常に健全かつ効率的に保ちます。

プロセスマイニング 5つのステップ

データ抽出

最初にシステムからevent dataを収集します。例えば、過去6か月分のorder-to-cashプロセスの全ステップをERPやCRMから抽出します。

プロセスディスカバリー

次に、ソフトウェアが「As-Is」プロセスフローを自動で可視化。Case IDや時系列でeventをつなぎ、実際のflowchartを描きます。

コンフォーマンスチェック

BPMN 2.0モデルなど標準プロセスがあれば、発見プロセスと想定プロセスの比較ができます。

インサイト＆最適化

ツールがボトルネックや手戻り、非効率なポイントをピンポイントで検出します。

モニタリング

プロセスマイニングは一度だけではなく、業務フローを継続的にmonitoringできます。

例えば、仮の受注プロセスにプロセスマイニングをかけると、オーダーが出荷まで通る全経路がdiagramで可視化されます。「ハッピーパス」（注文→承認→配送とスムーズな理想経路）を辿る場合もあれば、多くは再承認や部門間でピンポン、キュー待ちなどのパターンを繰り返します。見た目が複雑なこの図は「スパゲッティダイアグラム」とも呼ばれ、バリエーションの多さを示します。重要なのは、これで現実が見えることです。例えば**60%**の注文が手戻りを経験、特定の承認ステージがボトルネックだった、といった事実をもとに課題を的確に狙えます。

魔法のような体験！

取引データを“生きた”フローチャートに変換。どこがスムーズで、どこで止まっているか一目瞭然です。

プロセスマイニングは業務の「デジタルフットプリント」を集めて、インタラクティブなモデルへ自動で再現します。

膨大なdataの山に埋もれていた真実を見える化し、「なるほど！」という驚きを業務改善にもたらします。

魔法や高度AI(*)ではなく、HeuristicsMinerなどの賢いアルゴリズムによるものですが、結果を見れば本当に魔法のような感動です！

なぜ今、Process Miningが重要なのか

Process Mining（プロセスマイニング）はなぜ重要なのか？ビジネスでは「知識が力」。プロセスマイニングは従来見えなかった業務の実態をデータで可視化します。ここで主なメリットと、会社にとって重要な理由を紹介します。

透明性 & インサイト：

「自分たちのチームで何かが遅れている…でも原因が分からない」——そんな“業務の死角”をプロセスマイニングが明らかにします。実際のプロセスが見えることで、どこがうまくいっていて、どこが問題かが明確に。推測や「たぶんこうだ」ではなく、客観的なエビデンスが得られます。透明性こそ改善への第一歩です。

効率化：

インサイトで業務のムダやボトルネック、重複処理を特定できます。たとえば請求書が承認待ちで何日も停滞、顧客が二重問い合わせ——そうした課題を把握しワークフローを最適化。結果としてサイクルタイム短縮＆生産性向上が実現します。実際にProcess Miningでプロセス時間が30〜50%短縮した事例も。速いプロセスで顧客も従業員も満足度アップです。

コスト削減：

「時は金なり」。効率化はそのままコストダウンに直結します。ボトルネック解消で残業や手戻りコスト削減、リソースの最適化へ。大量業務（受発注管理や購買など）で数百万ドル規模のコスト削減も実現。問題を早期に把握・解決すれば、大きな損失も未然に防げます。

コンプライアンス＆品質向上：

プロセスマイニングは自動監査役にもなります。本来必要な手順の抜けや順番違いも発見。金融や医療など規制業界ではまさに「ルールの番犬」。逸脱を早期に見つけ罰則や品質問題回避へ。主要な流れの可視化で標準化とミス削減が進み、全体品質も向上します。

顧客体験の向上：

業務がスムーズだと顧客もすぐ分かります。納期遅延ゼロ、迅速なサービス、ミス削減＝満足度向上。Process Miningで“つまずき”ポイントを発見し、サービス開始遅延も承認作業の自動化でスピードアップ。安定したプロセスが顧客満足・ロイヤルティを高めます。

データドリブン文化：

意思決定を直感からデータ重視へ。ITも現場も同じ事実・エビデンスを共有でき、「dataは何を示す？」が意思決定の前提に。改善も効果測定しながら継続でき、現代のビジネス競争力となります。

The Good, the Bad, and the Ugly

今回は今注目のProcess Mining（プロセスマイニング）について正直に“良い点・悪い点・注意点”を解説します。まるで西部劇のように：

• 良い点：プロセスマイニングならではの魅力や強み
• 悪い点：限界や注意したいポイント
• 注意点：気を付けないと失敗する可能性

それぞれ詳しく見ていきましょう。

ザ・グッド

Process Miningは大きなメリットがあります。 まず、データに基づく客観性が魅力。人の思い込みや古い文書ではなく、リアルなプロセスの姿が見えます。これにより問題特定もスピーディかつ正確に行なえます。さらに、分析の速さも強みです。通常のヒアリングや手作業では数週間かかる業務マップも、データが揃えば数分で結果が出ます。Quick Win（すぐ効果の出る自動化アイデアなど）も見つかりやすく、データ可視化で周囲に強い説得力も示せます。

さらに幅広い適用性も特長です。**「構造化されたプロセスデータ」**があれば、営業・経理・IT・カスタマーサービスなどあらゆる業務で使えます。その他の事例はユースケース一覧をご覧ください。 プロセスの可視化だけでなく、ダッシュボードやインターフェースにより、現場ユーザーも簡単にインサイトを活用できます。まとめると、良い面は非常に大きい：より良いインサイト、効率アップ、管理強化が実現します。

ザ・バッド

もちろん、Process Miningには課題や制限もあります。特にデータ依存は大きなポイント。分析結果は保有データに左右されます。ITシステムが特定の工程を記録していなかったり、データに抜けやノイズがあると誤ったプロセス像になることも。（“Garbage in, garbage out”は今も基本ルール。データ整理やクレンジングも大きな作業です）さらに、Process Mining自体は自動で業務改善してくれるわけではありません。課題を可視化する診断ツールなので、実際にアクションを起こすのはユーザー自身です。

もう一つの課題が解釈の難しさ。ループや分岐が多いプロセスマップは一目で圧倒されることも。正しい意思決定には、ある程度のスキルやプロセス専門家との連携が欠かせません。また、コスト面もネック。主要なProcess Miningソリューションはライセンス費用が高額な場合があり、初期導入時にIT部門の協力も必要です。

ProcessMind を開発した理由はシンプルです: 他社の多くはProcess Miningを複雑・高価・導入困難にしていました。
私たちは誰でも簡単に使えるself-serviceツールを作り、IT専門知識なしでプロの分析が実践できるように工夫しました。料金も手頃です。

Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

また、完全な自動化は難しく、手作業や記録されない会話内容などは可視化できません。人の知識も依然として重要です。こうした“バッド”な面もProcess Miningの価値を損なうものではありませんが、魔法のボタンではないことを忘れずに。ProcessMindをお試しください。当社はマニュアル作業もプロセスデザイナーで追加でき、Process Mining分析に反映可能です。

ザ・アグリー

注意したい“アグリー”な落とし穴もあります。例えば、データの解釈ミスから誤った結論を導くケース。現場の知見と突き合わせず分析結果をうのみにすると、実際には違う課題に対応してしまう危険があります。

Process Miningは万能薬ではなく、レントゲンや超音波のような発見ツールです。根本改善には人の判断やチェンジマネジメントも不可欠。適切な対応がなければ、せっかく得たインサイトも活かせません。

さらに、Process Miningを従業員の責任追及ツールに使うことも大きなリスクです。個人の遅延を指摘したり“犯人探し”をすると、現場の反発や不信感を招きます。透明性は業務改善のためであり、責任追及のためではありません。また、計画なしで分析を始めてしまい、データやスパゲッティダイアグラムの海に溺れるのも“アグリー”な例。明確な目的設定がないままだと、混乱を招くだけです。また、「Process Miningで全て自動解決できる」と期待するのも危険です。

プロセスマイニングの使い方・やってはいけないNG集

プロセスマイニングは強力なツールですが、使い方によっては逆効果にもなります。組織に導入する際のよくある失敗例と、その代わりに実践すべきポイントをまとめました。

明確なゴールなしで始めないでください。

プロセスマイニングを「何か面白い発見があればいいな」という気持ちで始めてしまうと、分析迷路に陥りがちです。スタート時に明確な課題や目的を設定しましょう。例：「請求書承認に10日以上かかる理由を知りたい」や「顧客オンボーディング時間を20%短縮できるか？」などです。目的を決めておけば、分析がぶれずプロジェクトも効率化します。

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魔法の杖だと思わないでください

高機能なProcess Miningツールを導入してもプロセス課題が勝手に解決することはありません。これは診断サポートであり、「ワンクリック解決」ではないのです。分析結果にしっかり向き合い、チームと議論し、改善策を実行しましょう。 たとえば承認業務の遅延が判明しても、フローの見直しやリソース追加といった対応はあなたが動かす必要があります。GPSが最適ルートを示しても、実際に運転するのは自分です。

一人きりで閉じこもらないでください

Process Miningはデータ主導に見えますが、現場の文脈理解が重要です。アナリストであれば、一人でデータ分析に没頭し報告だけ投げるのは避けましょう。 現場の担当者と積極的にコミュニケーションをとりましょう。 プロセス上のイレギュラーには事業上の理由や工夫が隠れている場合もありますし、IT部門との連携や検証も不可欠です。Process Miningはデータと業務現場の知恵を合わせた「チーム戦」が鍵です。

人の要素を無視しないでください。

プロセスマイニングは誰かのミスを探すためのものではありません。全体のフロー改善が目的です。この点をチーム全体にしっかり伝えましょう。業務オーナーや担当者を初期から巻き込み、プロジェクトを前向きに説明してください（例：「改善のチャンスを探しているのであって、個人の評価ではありません」）。もし一部で作業が遅ければ、その原因を一緒に考えてみましょう。並行作業が多かったり、システム上の課題かもしれません。透明性はプロセス改善のための道具であり、責任を追及するものではありません。

低品質なdataは使わないでください。

「garbage in, garbage out」（ゴミを入れればゴミが出る）という言葉をご存知ですか？低品質なdataを使うと、分析の信頼性も下がります。timestamp抜けやcase IDの不一致、重複レコードがある場合は、まずdataの前処理に時間をしっかりかけましょう。ログのクリーンアップや、複数sourceからのdata整理、dataの意味理解も大切です。この手順を踏めば、より正確なインサイトが得られます。

はじめ方ガイド

Process Miningにチャレンジしたい方へ！はじめの一歩は難しそうに感じますが、実は簡単。初心者におすすめのProcess Mining導入ロードマップをご紹介します。

学びと認識合わせ

最初にProcess Miningの基礎を押さえましょう（このガイドを読んでいる時点で第一歩です！）。主要な関係者がProcess Miningの仕組みやできることを理解していることが大切です。

事例やユースケースをシェアして、みんなの認識を揃えましょう。推進役となる人がいると、導入がスムーズです。業務改善担当やITアナリスト、現場のリーダーなどが最適です。

「新しいプロセスデータの見方を試そう！」と盛り上げていきましょう。ちょっとしたワクワクが、成功の原動力です。

プロセス選定（小さく始める）

最初から全体をやろうとせず、重要かつ管理しやすい1つのプロセスでパイロットしましょう。既知の課題や非効率があり、データがすぐ集められるプロセスがベストです。例えば請求書承認の遅れや、サポートチケットが「見えにくい」など。

最初は一部門や一製品ラインなど、範囲を絞って始めるのがおすすめ。限定したパイロットなら成果を早く示せます。まずは「お試し感覚」でトライしましょう。

データ収集・準備

ターゲットプロセスが決まったら、そのデータを集めます。IT部門に頼み、event logなどを抽出。受注から入金ならERP・会計システム等からデータ取得。「難しそう」と思っても今のProcess Miningツールは主要システム連携やガイドも豊富なので大丈夫です。

抽出後はデータのエラー修正や日付形式の統一、case IDの有無チェックなど前処理をしましょう。少し面倒ですが重要です。（プロからのコツ：初回は1ヶ月分等の少量でテスト、問題なければ広げてOK。）

データが完璧でなくても、「分析に使えるレベル」まで整えましょう。信頼できる土台作りが大切です。

ツール選択・分析開始

いよいよ本番。Process Miningソフトでデータ分析です。オープンソースからエンタープライズまで多様なツールがあるので、最初は無料トライアルや使いやすいものを選びましょう。クラウド型ならExcelのevent logアップロードですぐ開始できます。

データを読み込むと、自動でプロセスモデル（インタラクティブなフローチャート）が作成されます。主要な流れや分岐、所要時間、各ルートの件数を確認。フィルターやスライダーで「30日以上かかった注文のみ表示」なども簡単です。

ボトルネックや傾向を発見しましょう。たとえば「注文の30%が追加3承認ステップを経て遅延」「AチームはBチームより早い」等。図やスクリーンショットも出力でき、後で成果報告に使えます。

気づきを改善策に

分析結果が出たら、現場担当・マネージャー・アナリストと集まって内容を議論しましょう。「データ補正工程にループ多発→申請ミスがあると差戻ししているから」など、現場の実感を元に課題の本質を特定します。

なぜ今の流れになっているかを理解し、対策をブレスト。例えば「チェックリスト追加でミス削減」「小口案件は承認省略」など効果大の改善策を優先しましょう。KPIも決め（例：平均サイクルタイム20%短縮）、後で成果がはかれるように。気づきをアクションに落とし込み、文書化するのもおすすめです（ビフォーアフター比較に役立ちます）。

実行・測定・スケール

改善策をプロセスに実装し、マニュアルやシステム更新、教育などを実施しましょう。導入後は再度Process MiningやKPIで効果を測定。平均処理時間が短縮したか、ループや手戻りが減ったかを確認し、成果をしっかり評価しましょう。

パイロット成功後は、次の課題プロセスや他部門で拡張可能。初期成功から全社的なProcess Mining導入例やセンターオブエクセレンス設立へ繋げる企業も増えています。最適化のコツ（後述）を活かし、継続的なモニタリングでプロセス改善を長く続けましょう。

このサイクルを繰り返すことで、Process Miningが日常的な業務最適化手段になります！

ProcessMindが選ばれる理由

「便利そうだけど、実際にどうやったらラクにできるの？」という声に答えるのがProcessMindです。プロセスマイニングや業務改善を“誰でもかんたん”に始められるよう設計されたSaaSです。実体験として、最新ソフトがプロセス分析をどう効率化するか、ProcessMindを例に紹介します。

今すぐ始めたい方は、ProcessMindの無料トライアルでdata分析のしやすさを体験してください。

• オールインワンプラットフォーム: ProcessMindは、プロセスマイニング、プロセス設計（モデリング）、シミュレーションまでワンプラットフォーム。ドラッグ＆ドロップでかんたんにBPMN 2.0モデルが描け、実データを重ねて「現実」と「理想」のギャップをすぐ可視化できます。複数ツールを切り替える必要がなく、filterやチャートで直感的に分析できるため、現場スタッフでもすぐ使いこなせます。プロセスマイニング結果をモデル画面に重ねて分析できるのは大きな特長で、「想定と現実」のギャップ把握と改善への橋渡しがスムーズ。まさにプロセス分析のコントロールセンターです。

• すぐ使える・かんたんスタート: ProcessMindは事前準備が少なく、Excelなど既存のファイルをそのままアップロードすれば、 ITプロジェクト不要でminingが即スタート。データが完全じゃなくてもOK。「No perfect data? No problem!」の精神で、手持ちのデータからすぐ答えが見つかります。自動で一部データの不備も検知・修正。データクレンジングや準備の専門知識はいりません。

• チームでコラボ・自動分析: データを取り込めば高機能ダッシュボード・レポートがすぐ使えます。発見したプロセスモデルにKPIや業績を重ねてチャート化でき、チーム単位での可視化や共有もワンクリック。たとえば「5日以上停滞中の注文」だけ強調して管理部門と共有、といった使い方も。クラウド対応なので複数メンバーが同時参加・コメント・提案でき、特別なレポート担当を待つ必要はありません。誰でも直感的な画面で自由にデータを探索し、知りたい分析を即実行できます。

• 発見から改善まで End-to-End: ProcessMindは単なる見える化で終わりません。「もしこの工程に1人追加したら？」といったシミュレーションもその場で可能。プロセスをそのまま修正し、結果の変化もすぐチェックできます。設計→周知（ドキュメント化）→改善効果の見える化を1つのプラットフォームで完結。LeanやSix Sigmaの実践ツールとしても最適です。発見～導入まで“改善サイクル”をシンプルに回せる設計で、大規模な分析チームをもたなくても、プロセスマイニングの価値を享受できます。

プロセスマイニング成功のベストプラクティスとプロ向けTips

この記事の締めくくりに、プロセスマイニングで成功するためのベストプラクティスと実践的なアドバイスをまとめました。多くの現場経験から生まれた知恵なので、成果を最大化できます。

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の「北極星」となり、失敗を回避し持続的な業務改善につなげられます。プロセスマイニングは、データに基づき業務を可視化し、創造力と努力で進化を続ける現代必須のビジネス改善ツールです。

Happy mining!