プロセスシミュレーションとは？

プロセスシミュレーションとは

プロセスシミュレーションはビジネスプロセスを仮想的にモデル化・実行できる強力なテクニックです。Process Miningのように過去を分析するのではなく、条件を変えて未来を予測できます。

未来予測と過去分析

プロセスインテリジェンスには2つの基本アプローチがあります：

Process Miningはバックミラーのように過去を確認し、Process Simulationは交通予測付きGPSのように将来を示して最適ルート選択を助けます。

なぜプロセスをシミュレーションするのか？

1. 実装前に変更をテスト

本番プロセスにコストのかかる変更を加える前に、その影響をシミュレーションで検証できます：

• 承認ステップにスタッフを増やしたら？
• manual taskを自動化したら？
• 顧客需要が50%増加したら？

2. ボトルネックを事前に発見

シミュレーションにより、実際に問題が起こる前に将来のボトルネックが特定できます：

• どのアクティビティが過負荷になるか？
• caseがどこで滞留・待機するか？
• どのresourceが多すぎ・少なすぎになるか？

3. リソース配分の最適化

最適なresource数を割り出せます：

• ピーク時に必要なスタッフの人数は？
• オフピーク時はキャパシティ削減できる？
• 追加リソースの費用対効果は？

4. プロセス再設計の検証

新しい「To-Be」プロセスを設計した時も、シミュレーションで成果を事前に確認できます：

• 新プロセスで本当にパフォーマンスが向上するか？
• 予期しない問題は起きないか？
• 設計が要件を満たしているか？

シミュレーションとProcess Miningの連携

ProcessMindはシミュレーションをProcess Miningとシームレスに統合し、強力なサイクルを実現します：

1. 過去のプロセスdataをMineし現状を把握
2. インサイトに基づきプロセス改善案をDesign
3. Simulateで改善案を仮想実行し結果を予測
4. シミュレーション結果と実データをCompare
5. 自信を持って改善案をImplement
6. 再度Mineし改善効果を確認

シミュレーション出力：仮想Event Log

ProcessMindでシミュレーションを実行すると、出力はevent logとなります。これはProcess Mining用にアップロードするデータと同じ形式です。このシミュレーションデータセットには：

• Case IDs：各シミュレートプロセスの固有ID
• Activities：各caseが通過したステップ
• Timestamps：各アクティビティの開始・終了時刻
• Attributes：ユーザー定義のカスタムdata

シミュレーション出力は実際のprocess miningデータと同じ構造のため、

• すべての分析ツールやダッシュボードをそのまま利用できます
• シミュレーションと実データの直接比較が可能
• フィルターや統計、可視化も同じ感覚で使えます

シミュレーションの重要な概念

シミュレーションを効果的に使うためには、以下のキーポイントを理解しましょう：

シミュレーションの始め方

シミュレーションを始める準備はできていますか？次のステップをご案内します。