プロセスマイニング挑戦と解決策の必読ガイド

成功へのロードマップ

プロセスマイニングの挑戦を乗り越える

近年の速いペースでデータドリブンな環境において、アジャイルかつ効率的であることは競争力を維持するために不可欠です。これを実現するには業務プロセスへの深い洞察と主要な課題の理解が必要です。プロセスマイニングはリアルタイムのビジネスデータを活用してこの洞察を提供し、一般的な課題と障害を効果的にナビゲートすることで成功をもたらします。このブログ記事では、必須の課題、プロジェクト失敗の原因、そしてプロセスマイニングの旅を導くベストプラクティスを紹介し、この画期的なテクノロジーの可能性を完全に引き出す手助けをします。

プロセス・マイニングの中核的課題の理解

多くの企業がプロセス・マイニングの効率向上や意思決定改善、競争優位の獲得の可能性を見出していますが、その道のりはしばしば複雑です。組織は自社のビジネスプロセスを正確にマッピングすることに頻繁に課題を抱えており、これが不完全な分析や機会損失を招くことがあります。この問題は通常、不整合や不完全なデータに起因し、信頼性の高いプロセスマップの作成を複雑にします。

さらに重要な課題は、さまざまなソースからのデータを扱うことです。今日のビジネスは異なるプラットフォームにまたがって運営されており、このデータを統合しながら、質と一貫性を確保することは非常に大変な作業です。これらの初期障害を克服したとしても、次の障害はしばしば最も困難です：洞察を具体的な行動に変えることです。プロセスがどのように動作するかを理解するだけでは不十分であり、企業はこれらの洞察を実世界の改善に生かす方法を見つける必要があります。

これらの課題に対処するためには、企業は二つの基本的な質問から始める必要があります：どのようにして重要なデータをノイズから区別できるか、そしてプロセス・マイニングを効率的にするためにはどのような技術基盤が必要か？これらの質問に答えることは、成功するプロセス・マイニングの基盤を築くための重要なステップです。データ抽出やロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）などのツールは、このセットアップ段階を簡素化できます。効率的なデータ抽出はコアデータの正確な統合を保証し、RPAはルーチンワークを自動化することで、チームはより戦略的な活動に集中できるようになります。

プロセス・マイニング・プロジェクトが失敗する理由

McKinseyによれば、変革プログラムの約70%が望ましい成果を達成しておらず、プロセス・マイニング・プロジェクトも例外ではありません。失敗の最も一般的な理由の一つはデータ品質の低さです。システムに入力されるデータが不正確、不完全、または古くなっている場合、そこから得られる洞察も同様に信頼性が低くなります。特に、SAPのような統合システムを使用していない企業では、このことが当てはまります。ここでの解決策は簡単でありながら本質的です：データクリーニング、検証に投資し、データ品質を維持するための強固なガバナンスフレームワークを確立します。

変革の旅は困難であり、善意の努力が離脱したり目的を見失ったりすることがよくあります。誰もが失敗を計画しているわけではありませんが、70%の企業は失敗していることを示す研究があります。我々の経験では、知識の欠如が失敗につながることはありません。善意の管理チームは一般的に何をする必要があるかを知っています。我々は数百の包括的な大規模変革を推進してきましたが、その中で成功を妨げる最も一般的な落とし穴を4つ特定しました。

Jon Garcia - senior partner and a leader in Transformation Practice of McKinsey

別の障壁は、ステークホルダーの賛同不足です。組織内で大規模な変更を求めるプロジェクトでは、誤解や変革の規模に対する不安から抵抗が生じることがよくあります。これを克服するためには、企業は早期にステークホルダーを巻き込み、プロセス・マイニングの明確な利益を示し、オープンなコミュニケーションを確保する必要があります。初めから主要なプレーヤーを巻き込むことで、組織は支持を築き、成功のための共通のビジョンを作り出すことができます。

期待の不一致や非現実的なタイムラインもプロセス・マイニング・プロジェクトの失敗を招く可能性があります。所要時間とリソースについて過度に楽観的であることは簡単ですが、そのような計算ミスはフラストレーションとプロジェクト放棄につながります。現実的な目標を設定し、明確な目的を定義し、進捗についてステークホルダーに知らせることは、プロジェクトを軌道に乗せるための重要なプラクティスです。

さらに、プロジェクトはしばしば範囲が不明確であることに苦しみます。どのプロセスに焦点を当てるべきかの明確な理解がなければ、努力が分散し方向性を失います。成功するイニシアティブは、具体的なプロセス、期待される成果、リソース要件をアウトライン化した、明確に定義されたスコープに基づいています。この焦点を維持することで、組織はプロジェクトが意味のある、実現可能な結果を提供することを保証できます。

最後に、適切なスキルとリソースの欠如がプロセス・マイニングの取り組みを著しく阻害する可能性があります。このテクノロジーは技術的、分析的、ドメインの専門知識を必要とします。組織はトレーニングとスキル開発に投資する意欲があるべきであり、成功を推進するために必要な才能を結集する**専門のセンター・オブ・エクセレンス（CoE）**の設立を検討することをお勧めします。

プロセス・マイニングの課題を克服

基本的な課題が解決した後でも、旅は終わりません。分析に必要なデータが不足していたり、アクセスできない場合、進捗が大幅に妨げられることがあります。たとえば、重要なデータフィールドが利用できなかったり、内部の障壁により特定のデータセットへのアクセスが困難な場合があります。この課題を克服するためには、初期段階でデータ専門家を引き入れ、データ所有者との強力な関係性を構築するプロアクティブなアプローチが必要です。さらに、将来のITシステムの設計にデータ要件を組み込むことで、これらの問題の再発を防ぐことができます。

もう一つの課題は、データスキルの欠如です。データを抽出し、準備し、理解するためには、特定のスキルセットが必要であり、すべてのチームが持っているわけではありません。これに対処するため、組織は小規模から開始し、コアデータセットに集中し、徐々に取り組みを拡大すべきです。データスキルの開発に投資することで、準備プロセスをより反復可能で効率的にし、長期的には時間とリソースを節約できます。

データ品質は、インサイトの精度に影響する繰り返しの問題です。企業は検証プロセスを優先し、品質チェックリストを使用して分析されるデータの信頼性を保証すべきです。さらに、データ収集方法を時間とともに強化することで、将来のプロジェクトでの品質を向上させる助けとなります。セキュリティとプライバシーの懸念もここに関連します。組織は規制要件や露出の恐れからデータ共有をためらうかもしれません。これらの懸念は、プロジェクト初期に、強固なデータアクセスポリシーと匿名化技術を導入することで軽減でき、より深い共同作業を推進します。

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プロセス関連の課題への対応

データ以外にも、プロセスそのものに内在する課題があります。多くのビジネスプロセスは本質的に複雑で、適切な準備なしに分析しようとすると迷路を歩くような感覚になります。これを管理するために、企業はすべてのステップをマッピングしようとするのではなく、主要なマイルストーンに焦点を合わせることでプロセスビューを簡素化するべきです。リファレンスモデルもまた、重要なプロセスステージの明確なイメージを提供し、改善点を特定しやすくします。

プロセス・マイニングツールに不慣れであることも課題になります。チームがソフトウェアを効果的に使用する方法を知らない場合、分析は大きく影響を受けます。そのため、練習とトレーニングが非常に重要です。チームは利用可能なツールに慣れ、アニメーションやフィルターなどの機能を活用してより深い洞察を得るべきです。

最後に、体系的な方法論の欠如が努力を散漫にさせる可能性があります。明確なアプローチがなければ、プロジェクトは簡単に方向を失います。小さく明確に定義されたプロセスから始めることで、チームは迅速な成功を示すことができ、自信と勢いを築くことができます。これらの取り組みを広範なビジネス目標に合わせることで、プロセス・マイニングから得られる洞察が具体的な利益に結びつきます。

組織の課題への対応

すべてのツールと技術が揃っていても、適切な組織的サポートがなければプロセス・マイニングのプロジェクトは進行が停滞する可能性があります。ステークホルダーの賛同を確保することは重要です。これがなければプロジェクトは停滞するか進まない可能性があります。早い段階で重要なプロセスオーナーを特定し、プロジェクトを通じてかれらを関与させることで、サポートを強化できます。ワークショップやデモンストレーションは潜在的なメリットを効果的に示し、熱意を生むのを容易にします。

よくある課題は、プロセス・マイニングの強力なビジネスケースを築くことの難しさです。その価値を示す明確な例がなければ、ステークホルダーは投資に躊躇するかもしれません。プロセス変更の影響を示す指標とともに、関連するケーススタディの提示がプロセス・マイニングが有効な投資であることの論拠を強化できます。

プロセス・マイニングを組織の戦略と連携させることも重要です。企業の幅広い目標から外れたプロジェクトは、関連性を保つのに苦労します。プロセス・マイニングを具体的なビジネス目標に合わせることで、企業はその取り組みが全体的な成功に貢献することを確認できます。

組織全体でプロセス・マイニングを本格的に進めるためには、必要な能力を構築し維持することが不可欠です。パイロットプロジェクトから始めることで、企業は試行し、学び、アプローチの精錬を行うことができます。初期の成功を認識することは勢いを得る助けとなり、継続的なトレーニングの促進、実践のコミュニティ作り、専用の卓越センター（CoE）設立によって持続可能です。