プロセス分析の始め方：Process Miningで洞察を得る実践ガイド

データとインサイトの間にある壁

「プロセスマイニングを使えばインサイトが手に入る」― よく耳にしますよね。でも実際は、インサイトは勝手には生まれません。たとえProcessMindのような最新ツールでプロセスを自動発見し、指標を計算できても、その数字を実行可能な改善策に落とし込むには、手間とスキルが要ります。

確かに、AIのレコメンドは、以前なら手作業で何時間もかかった気づきをほぼ手間なく提示してくれます。ProcessMindのAIレコメンドなら、ボトルネックや改善ポイントを自動で浮き彫りにします。それでも、最終的に分析の舵を切るのはあなたです。

分析が得意な人もいれば、どこから始めればよいか迷う人もいます。どちらのタイプでも、このガイドはプロセスマイニングのデータからより良いインサイトを引き出す助けになります。今回は分析フェーズに絞って、「ダッシュボードを手にした後、何をすべきか」を具体的に見ていきます。

本記事は、業務改善シリーズの一部です。 改善の実装は最適化の進め方、運用はプロセスの継続監視の記事も併せてどうぞ。

ステップ2：データを探索する

ダッシュボードの読み方が分かったら、次は探索です。この段階では、特定の答えを求める必要はありません。データに慣れ、気になるパターンや兆しを見つけることに集中しましょう。

まずはプロセスアニメーションから

プロセスアニメーションは、プロセスの実際の流れを最速でつかむ方法です。

• ケースがプロセス内をどう移動するかを見る
• 渋滞が起きる場所（ボトルネック）に気づく
• 行ったり来たりのループ（手戻り）を見つける
• 幹線ルートと裏道の違いを見極める

数分間流しっぱなしにしてみてください。静的なチャートでは見落とすパターンが浮かび上がってきます。

フィルターで切り口を変える

フィルターを使って、多面的にデータを切ってみましょう。

• 期間: 今月は前四半期と比べてどうか？
• ケース属性: 顧客タイプによって挙動は違うか？
• 結果: うまくいったケースと問題のあったケースで何が違うか？

フィルターを変えるたびに、プロセスの新しい側面が見えてきます。

異なる切り口で見る

セレクターを使って、さまざまなディメンションで分析しましょう。

• 部門・チーム別
• 地域・拠点別
• 製品タイプ・サービスカテゴリ別
• 顧客セグメント別

一見ひとつのプロセスに見えて、実は名前だけ同じ複数のプロセスが並走している、という発見も珍しくありません。

プロセスバリアントを確認する

すべてのケースはプロセス内でそれぞれの経路をたどります。プロセスバリアントでは、その固有の経路と発生頻度が分かります。

• 多くのケースが通る標準ルートはどれか？
• 代表的な逸脱は何か？
• バリアントごとのパフォーマンス指標はどう違うか？

少数のバリアントが全体の大半を占め、希少なバリアントが例外・イレギュラーを表すことがよくあります。

仮説をストーリーにしてみる

探索しながら、見えている現象を自分の言葉で説明してみましょう。特定のパターンがある理由を、ストーリーで表現してみます。

• 「この地域の受注は追加承認が必要だから時間がかかる」
• 「この特徴のあるケースはこのキューで滞留しやすい」
• 「これが起きると、こういう結果になりがち」

こうしたストーリーはパターンの記憶を助け、より深い分析に向けた仮説づくりに役立ちます。

ステップ4：深掘り分析

ここからが詳細分析の出番です。優先度の高い問いごとに、プロセスマイニングの機能を使って体系的に掘り下げていきます。

質問に合うdashboardを選ぶ

問いによって、使う分析ツールは変わります。

体系的に深掘りする

各問いに対して、次の流れで進めます。

1. まずは大局 - 関連するdashboardで全体像をつかむ
2. フィルター適用 - 気になるケースだけを抽出する
3. セグメント比較 - 良い/悪い結果で何が違う？
4. 外れ値観察 - 極端な例はケースエクスプローラーで詳しく見る
5. パターン検証 - 見えている傾向が一貫しているか確かめる

見つけた示唆をドキュメント化する

インサイトが出てきたら、その場で記録しましょう。

• 重要な可視化はスクリーンショットを撮る
• 使ったフィルターや設定をメモする
• 自分の解釈を書き留める
• 想定されるビジネスインパクトを記す

プレゼン用に、ProcessMindからチャートを直接エクスポートできます。

致命的なデータ課題に優先して対処する

この段階で、データ品質が分析を致命的に妨げているなら対処しましょう（多少の不備はひとまず後回しで構いません）。ただし、的を絞って。優先質問に答えるうえでの阻害要因だけを直します。

代表的な分析手法

よくあるプロセス上の疑問に答えるための具体的な分析手法を紹介します。手法ごとに、ProcessMindのさまざまな機能を使ってインサイトを引き出します。

サイクルタイム分析

目的: 各ケースにどれくらい時間がかかり、どこで時間が費やされているかを把握する。

使用ツール: 時間系指標付きのプロセスグラフ、時間分布チャート

進め方:

1. プロセスグラフの指標を Average Throughput Time または Average Processing Time に切り替える
2. 各接続（矢印）の数値を見て、ケースが最も長く滞留しているポイントを特定する
3. 時間表示にしたとき、太く・濃く見える矢印＝時間のかかっている遷移を見つける
4. 処理時間（実作業）と 待機時間（工程間の手待ち）を切り分けて考える

注目ポイント:

• 想定以上に時間がかかっている接続
• 次の工程に進む前にケースが滞留しがちな活動
• 中央値と平均値の差（外れ値の存在を示す）
• ケースの種類や地域などの観点別の時間パターン

重要なポイント: サイクルタイムが長い原因は、実作業ではなく待機時間であることが多い。5日かかるプロセスでも、実作業は合計2時間ほど、というのは珍しくありません。

ボトルネック分析

目的：ケースが詰まりやすい、または遅延しやすい箇所を特定する。

使用機能：プロセスアニメーション、プロセスグラフ、アクティビティ別時間チャート

進め方：

1. プロセスアニメーション：アニメーション上でドットが溜まるアクティビティを確認します。いわば「渋滞ポイント」が、待ちが発生しているボトルネックです。

2. プロセスグラフ：時間系の指標に切り替え、所要時間の長い接続を特定します。特に流入側の所要時間が長いと、その前段でケースがキューになっているサインです。

3. 棒グラフ：「アクティビティ別の時間」チャートで、全体の時間を最も消費している工程を洗い出します。

注目ポイント：

• 特定アクティビティでケースが群集化・滞留していないか
• 平均時間が高いのに処理時間が短い工程（＝待ち時間が多い）
• ボトルネックに流れ込む直前の工程（処理は速いが、その後に待ちが発生）
• ばらつき：高速なケースと極端に遅いケースの差

重要なポイント：ボトルネックは多くの場合、遅いアクティビティ「そのもの」ではなく、その直前で発生します。工程自体はすぐ終わるのに、次工程のキューで待たされるケースが典型です。

手戻り分析

目的: ケースが不要に同じ手順を繰り返している箇所を見つける。

使うもの: プロセスグラフ、プロセスアニメーション、バリアント分析

進め方:

1. プロセスグラフで、後続のアクティビティから前段のアクティビティへ戻る矢印（backward arrows）を探す
2. Show Tail を有効にしてプロセスアニメーションを再生し、通常の流れに逆らって動くケースを確認する
3. フィルターパネルで、同じアクティビティを繰り返すケースに絞り込む
4. バリアント分析で、同一のアクティビティが複数回登場する経路をチェックする

見るポイント:

• 同じアクティビティを2回以上訪れるケース
• 特定のアクティビティ間のループ（例: “Review” → “Correct” → “Review”）
• 手戻りを経験するケースの割合
• 手戻りでどれだけ時間が増えるか

重要なポイント: 品質確認や修正など、ある程度の手戻りは想定内です。ただし過度な手戻りは、要件の不明確さや品質問題、コミュニケーション不全のサインであることが多いです。

コンフォーマンス分析

目的：実際の流れが、想定どおりに進んでいるかを検証する。

使用機能：プロセスグラフ、バリアント分析、フィルター

進め方：

1. プロセスの「期待される経路（ハッピーパス）」を定義する
2. プロセスグラフで、その経路を通るケースの割合を確認する
3. 逸脱したケースをフィルターし、発生理由を深掘りする
4. バリアント分析で、実際に取られているすべての経路を把握する

注目ポイント：

• 本来必ず実行すべきアクティビティの抜け漏れ
• 本来不要なはずのアクティビティの発生（回避策・手作業の追加）
• 予期しないアクティビティ間のつながり
• 終了イベントに到達せず途中終了するケース

重要な示唆：逸脱は必ずしも悪ではありません。現場の回避策が、実はより良い手順であり、新しい標準になるべきケースもあります。

リソース分析

目的: 誰が何をしていて、負荷がどう分散されているかを把握する。

使うもの: セレクター、フィルター、リソースチャート

進め方:

1. セレクターでリソース／チーム／部門ごとにプロセスを切り分ける
2. リソース間でサイクルタイムとスループットを比較する
3. 仕事量の偏りがないかを確認する
4. 特定のリソースやチームが関与するアクティビティを特定する

見るポイント:

• リソース間の業務量の偏り
• 一貫して他より遅い／速いリソース
• チーム／部門間のハンドオフのパターン
• 特定の専門性が必要なアクティビティ（単一障害点になり得る）

重要なポイント: リソース間のパフォーマンス差は、個人の能力ではなく、トレーニング不足やツールの問題、プロセス設計の課題を示している可能性があります。

ボリュームとトレンド分析

目的: 時間の経過に伴うケースボリュームのパターンを把握する。

使うもの: 期間フィルター、トレンドチャート、期間比較

進め方:

1. 期間フィルターで異なる期間を比較する
2. ボリュームのトレンドを見る（ケース数が増加・減少・横ばいか）
3. 同一期間を年や四半期で比較する
4. ボリューム変化とプロセスパフォーマンスの変化を関連付ける

見るポイント:

• 季節性（繁忙期・閑散期）
• ビジネスイベントや変更と連動するトレンド
• ボリューム変化がサイクルタイムや品質に与える影響
• 将来のボリュームを示唆する先行指標

重要なポイント: パフォーマンスの問題は、プロセスではなく一時的なボリューム急増が原因のこともあります。ボリュームのパターンを把握すると、キャパシティ計画が立てやすくなります。

パス分析

目的: ケースがプロセス内でたどる経路の違いを理解する。

使用ツール: プロセスグラフ、バリアント分析、パスフィルター

進め方:

1. プロセスグラフで主要な分岐（意思決定ポイント）を把握する
2. 各分岐の出ていく接続の比率を見て、ルーティングを理解する
3. バリアント分析で固有のパスと頻度を確認する
4. 特定のパスにフィルターして、パフォーマンスを比較する

注目ポイント:

• 主要なパスと例外的なケースの見極め
• パス間のパフォーマンス差
• 予想以上に長い/複雑なパス
• ケースをより効率的に流せるルーティングの余地

重要なポイント: 全体の約80%のケースはごく少数のパスに集中し、残り20%を多数のレアなバリアントが占めることが多い。まずはボリュームの大きいパスから改善しましょう。

ステップ6：次の一手

分析をやり切って、結果も共有しました。では、次に何をしますか？

アクションを確実にフォローする

発表のあとは、たいてい次のような動きが出ます。

• 追加分析の依頼
• どの改善に着手するかの意思決定
• 誰が推進するかのアサイン

これらをきちんとトラッキングし、日々の業務に埋もれないようにしましょう。

実装につなげる

分析で得たインサイトは、実際のプロセス変更に落とし込んでこそ価値があります。改善を具体化する手順は、プロセス最適化の実装ガイドをご覧ください。

モニタリングを設定する

施策を実行したら、効果検証が必要です。時間の経過とともに改善を追跡する方法は、継続的なプロセス監視のガイドで解説しています。

将来に活きるドキュメントを残す

あとから同僚が引き継いだり、次の分析に活かせるよう記録しておきましょう。

• どんな問いを検証したか
• どのデータを使ったか（その前提・制約）
• どんな発見があったか
• どのような意思決定につながったか

こうしたナレッジは、次の分析サイクルにとって大切な資産になります。

前進を称えよう

プロセスデータから実のあるインサイトを得られたこと自体が成果です。仮説の検証でも、意外な発見でも、改善余地の特定でも、組織に価値をもたらしています。

そして再びサイクルへ。 業務改善に終わりはありません。データから学べることは、いつも次の一歩を教えてくれます。

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関連リソース:

• What is Process Mining? - プロセスマイニングの基礎ガイド
• A Strategic Guide for Data-Driven Process Improvement - データドリブンな業務改善の戦略ガイド（DMAICフレームワーク）
• Process Mining Challenges and Best Practices - よくある落とし穴の回避策とベストプラクティス