リーンプロセス改善：データに基づくガイド
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このガイドでは、プロセスマイニングと自動化（RPA）がどのように連携するか、プロセスマイニングで自動化の機会を見つけられる領域、そして自動化候補の探索だけに使うと価値の多くを見落としてしまう理由を説明します。
自動化への期待と現実の確認
「プロセスマイニング RPA」で検索すると、プロセス自動化の理想的な出発点としてプロセスマイニングを紹介するベンダーのページが数多く見つかります。説明はシンプルです。プロセスを可視化し、繰り返し作業を見つけ、ボットに任せるというものです。
分かりやすい説明ですが、十分ではなく、やや誤解を招きます。
実際には、明らかな自動化候補の多くは、すでに明らかになっています。財務チームは、請求書のデータをシステム間で転記していることを把握しています。サポートチームも、同じ種類のチケットを何度も手作業で振り分けていることを知っています。こうした機会を見つけるために、プロセスマイニングを全面的に導入する必要はほとんどありません。
では、自動化においてプロセスマイニングが実際に役立つのはどこでしょうか。また、ほかにどのような価値があるのでしょうか。ここでは率直に見ていきます。
まずは基本から：RPAとプロセスマイニング
詳しく説明する前に、前提を揃えておきます。
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
ソフトウェアロボットがユーザーインターフェース上で人の操作を再現します。ボタンのクリック、項目のコピー、フォームへの入力、アプリ間のデータ移動などです。RPA技術とも呼ばれ、反復的なデータ入力やルールに基づく作業を自動化します。
- **できること：**UIレベルで反復的なルールベースの作業を自動化します
- **入力：**定義された手順とルールです
- **強み：**深い連携なしに複数のシステムで動作します
- **制限：**曖昧な状況や定義されていないシナリオには対応できません
プロセスマイニング
ITシステムのイベントログデータを使い、実際の業務の流れを再構成します。想定されたプロセスではなく、実際のプロセスを示します。
- **できること：**実際の業務プロセスを発見、可視化、監視、分析します
- **入力：**Case ID、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントログです
- **強み：**例外、ボトルネック、回避策を含む全体像を明らかにします
- **制限：**構造化されたイベントデータへのアクセスが必要です
より詳しい入門情報については、プロセスマイニングとはのガイドをご覧ください。
プロセスマイニングが自動化に役立つ領域
公平に見れば、プロセスマイニングは複数の場面で業務プロセス自動化（BPA）に実際の価値をもたらします。
- 隠れた反復作業を見つける：複数のチームやシステムにまたがる反復パターンがあります。プロセスマイニングを使えば、同じデータが部門間で3回入力されていることや、特定の引き継ぎが必ず手作業のやり直しにつながっていることを明らかにできます。1つのチームだけを見ていては見つけにくい自動化候補です。
- ビジネスケースを数値化する：自動化できそうな作業でも、プロセスマイニングを使えば、発生頻度、所要時間、ケースごとのコストを数値で把握できます。そのデータにより、「これを自動化すべき」という曖昧な考えを、具体的なROI計算に変えられます。
- 導入後の自動化を検証する：ボットを稼働させた後、何が起きているでしょうか。プロセスマイニングを使えば、自動化されたプロセスを継続的に監視できます。ボットが想定どおり動いているか、新たなボトルネックを生んでいないか、プロセス全体がどのように変化したかを確認できます。
- 自動化すべきでない領域を特定する：自動化に適していると思っていた作業でも、例外が多すぎる、判断が必要になる、投資に見合わないほど発生頻度が低い、と分かる場合があります。自動化予算をどこに使わないかを知ることは、どこに使うかを知ることと同じくらい重要です。
視野を広げる
自動化する作業を見つけるためだけにプロセスマイニングを導入するのは、つまようじとしてスイスアーミーナイフを買うようなものです。プロセスマイニングは、発見、適合性確認、モニタリング、最適化というプロセスのライフサイクル全体で価値を発揮します。自動化候補の探索は、その一部にすぎません。
率直に考える：自動化にプロセスマイニングが必ず必要とは限らない
多くのベンダーブログが伝えない、耳の痛い事実があります。自動化する作業の一覧だけが必要なら、プロセスマイニングは過剰な手段かもしれません。
プロセスマイニングは相応の投資を伴います。データの抽出、データの準備、組織内の合意形成、専門的な解釈が必要です。価値を得るには、労力、時間、継続的な取り組みが求められます。
自動化の対象が明確なら、実際に作業しているチームと数回ワークショップを行うだけで、十分な候補リストを作成できます。プロセスマイニングへの投資は、さらに多くのことに取り組む準備ができた段階まで取っておきます。
**明らかな自動化にプロセスマイニングを使う必要はありません。**金融サービス企業の買掛金管理チームが、メールからERPへデータを転記する入力作業に毎日4時間かけていると把握しているなら、その作業を自動化すればよいのです。誰もが知っている事実を確認するために、イベントログ分析を行う必要はありません。
複数のプロセスバリアント、予期しないボトルネック、コンプライアンス上の抜け、変更によるエンドツーエンドの影響を把握する必要があるなど、状況が複雑な場合に、プロセスマイニングは力を発揮します。
プロセスマイニングは自動化対象を見つけるだけではありません
「RPAのためのプロセスマイニング」という説明では、重要な点が抜け落ちがちです。自動化の候補を見つけることは、プロセスマイニングの主な目的ではなく、副次的な効果にすぎません。
- 継続的なプロセス監視：マイニング後も監視を続けます。サイクルタイムは改善していますか。逸脱は増えていませんか。新しい方針は実際に守られていますか。プロセスマイニングを使えば、業務が実際にどのように流れているかを示すダッシュボードを常に確認できます。継続的なプロセス監視に関するガイドもご覧ください。
- 適合性チェック：プロセスの実際の実行状況を、あるべき姿と比較します。これはコンプライアンス、監査、ガバナンスに欠かせません。根本的に問題のあるプロセスは、RPAボットをどれだけ導入しても改善しません。
- 根本原因分析：なぜ注文の30％が遅延しているのでしょうか。プロセスマイニングでは、遅延と特定のサプライヤー、地域、チーム、プロセスバリアントとの関係を分析できます。こうした分析結果は、通常、自動化よりもプロセスの再設計につながります。
- プロセスの改善と再設計：大きな成果は、問題のあるプロセスを自動化することではなく、プロセスそのものを変えることで生まれます。プロセスマイニングを使えば、どこをどのように簡素化し、手順をなくし、引き継ぎを減らし、不要な承認を取り除くべきかが分かります。
- プロセスシミュレーション：ProcessMindでは、変更を実施する前にモデル化し、その影響をシミュレーションできます。現状を考えずに自動化するより、はるかに効果的です。
**自動化は最初の対応ではなく、最後の手段にすべきです。**まずプロセスを再設計し、そのうえで残った業務を自動化します。
よくある誤解を解く
プロセスマイニングと自動化については、さまざまな誤解があります。ここでは、それぞれを率直に見ていきます。
誤解1：「プロセスマイニングが自動化計画を作成してくれる」
いいえ、そうではありません。プロセスマイニングは、プロセスがどのように動いているかを示します。非効率、ボトルネック、逸脱を明らかにします。分析結果を解釈し、何を自動化し、何を再設計し、何を変更しないかを決めるのは、人による判断です。「自動化の候補」ボタンを押すだけで済むと約束するベンダーは、問題を単純化しすぎています。
誤解2：「プロセスマイニングはRPAプロセスのマイニングに適している」
すでに自動化されたRPAプロセスをプロセスマイニングで分析する考えは論理的に見えますが、実際には役立つ場面が限られます。ボットはプログラムされたとおりに動作します。そこに解明すべき謎はありません。ボットはスクリプトに従います。スクリプトに問題があれば、ボットが失敗するため、すでに把握できます。プロセスマイニングの価値は、ボットそのものではなく、ボットを取り巻くより広いプロセスを分析することで生まれます。
誤解3：「自動化プロジェクトの前に、必ずプロセスマイニングが必要である」
必ずしもそうではありません。単純で、内容が明確な自動化対象であれば、そのままボットを構築して構いません。プロセスマイニングが最も力を発揮するのは、複雑で複数の部門にまたがり、単一のチームの視点だけでは全体像を把握できないプロセスです。
誤解4：「自動化とプロセスマイニングには、同じデータアクセスが必要である」
同じではありません。RPAはユーザーインターフェースのレベルで動作し、多くの場合、画面へのアクセスだけで済みます。一方、プロセスマイニングには、バックエンドシステムの構造化されたイベントログデータが必要です。RPAが表層的な処理を対象とするのに対し、プロセスマイニングはデータベースやデータウェアハウスに接続します。必要なスキルもアクセス権も異なり、担当チームも別になることが少なくありません。
RPAとプロセスマイニングの両方を同時に計画する場合は、こうした違いをまたいだ調整が必要です。考え方も異なります（「何をスクリプト化できるか」と「実際に何が起きているか」）。担当者も異なります（自動化CoEとプロセス改善チーム）。インフラも異なります。
ベンダー選定：オールインワンか、最適な製品の組み合わせか
RPAとプロセスマイニングの両方を1つのプラットフォームで提供するベンダーもあります。たとえばUiPathは、RPAから始まり、後からプロセスマイニングを追加しました。一方、Celonisのように、プロセスマイニングを起点として自動化ベンダーと提携する企業もあります。どちらの方法にも、トレードオフがあります。
オールインワンプラットフォーム
メリット：- マイニングで得た分析結果と自動化ワークフローを緊密に連携できる
- ベンダーとの契約や関係を一本化できる
- 統一されたユーザーインターフェース
デメリット：
- 自動化を優先する傾向：プロセスの再設計が適している場合でも、自動化へ誘導される
- ベンダーロックイン：どちらか一方を切り替えると、すべてを切り替える必要がある
- 各領域で「十分な水準」にはなるものの、両方で最高水準になることは少ない
最適な製品を組み合わせる方法
メリット：- 目的ごとに最も優れたツールを選べる
- ニーズの変化に応じて、構成要素を柔軟に入れ替えられる
- 特定の種類のソリューションに偏らない
デメリット：
- 連携により多くの作業が必要になる
- 複数のベンダーとの関係を管理する必要がある
詳しい比較については、UiPathとProcessMindの比較分析をご覧ください。
多くの組織にとって、柔軟性は重要です。プロセスマイニングと自動化は、それぞれ異なる目的を持っています。1年目の利便性を理由に単一ベンダーのエコシステムに囲い込まれると、ニーズが変わる3年目には制約になる可能性があります。ProcessMindは、あらゆる自動化基盤と連携できるよう設計されているため、プロセスインテリジェンスが特定のRPAベンダーに縛られることはありません。
実践的な進め方：プロセスマイニングと自動化を正しく組み合わせる
企業のプロセス自動化戦略を支えるためにプロセスマイニングを利用する場合は、よくある落とし穴を避けるため、次のように進めます。
1. 理解する
まずプロセスをマイニングします。ボトルネック、コンプライアンス上の問題、手戻りのループ、不要な引き継ぎを探します。
2. まず改善する
問題ごとに、「プロセスを変えることで解決できないか」と問いかけます。手順をなくすほうが、ボットを構築するより低コストです。
3. その後で自動化する
プロセスを改善した後、残った反復的でルールベースの大量処理を、適切なビジネスプロセス自動化ツールで自動化します。これで、整えられたプロセスを自動化できます。
4. 監視する
人による手順、自動化された手順、引き継ぎを含め、組み合わせたプロセスを追跡します。継続的なフィードバックループを設け、問題を早期に見つけます。
5. 繰り返し改善する
プロセスは変化し、要件も変わり、新たな機会が生まれます。マイニング、監視、改善を続けます。
ステップ4の詳細については、継続的なプロセス監視に関するガイドをご覧ください。
よくある落とし穴
問題のあるプロセスを自動化すると、問題がより速く発生するだけです。必ず先に改善し、その後で自動化してください。最も成果を上げている組織は、自動化を目的そのものではなく、より広いプロセス改善の手段の1つとして捉えています。
ProcessMind：プロセスインテリジェンスプラットフォーム
ProcessMindは、プロセスマイニング、プロセスモデリング、シミュレーションを組み合わせた、最新のセルフサービス型プロセスインテリジェンスプラットフォームです。次のことができます。
- データに基づくマイニングで、プロセスが実際にどのように動いているかを発見する
- インタラクティブなダッシュボードで、ボトルネック、逸脱、根本原因を分析する
- BPMN 2.0モデリングツールで、改善されたプロセスを設計する
- 変更を実施する前に影響を予測するため、変更をシミュレーションする
- 改善を維持するため、プロセスパフォーマンスを継続的に監視する
自動化が計画に含まれているかどうかにかかわらず、ProcessMindは業務を改善するためのより良い判断に必要な可視性を提供します。自動化が適している場合は、確かなビジネスケースを構築するためのデータと、成果を検証するための監視機能を利用できます。
プロセスで実際に何が起きているかを確認する準備はできていますか。
関連リソース：
- プロセスマイニングとは：基本を理解する
- プロセスを分析する方法：データから分析結果へ
- プロセス最適化を実施する方法：分析結果を成果につなげる
- プロセスを継続的に監視する方法：改善を維持する
- UiPathとProcessMindの比較：プラットフォーム比較
- プロセスマイニングの課題とベストプラクティス：よくある落とし穴を避ける
- プロセス改善の手法：決定版リスト：実証済みの15手法を比較
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