必見！Process Mining課題と解決策ガイド

成功に導くロードマップ

Process Mining課題の乗り越え方ガイド

現代のスピード社会では、アジリティと業務効率が競争力のカギです。そのために自社オペレーションの深い理解と課題把握が必要不可欠。Process Miningはリアルタイムbusiness dataをもとに課題や改善のヒントを発見する有効な手段です。本記事では、主要な課題・失敗要因・ベストプラクティスを解説し、Process Miningで最大の成果を得るために知っておきたいポイントを紹介します。

Process Miningにおける主要な課題の理解

多くの企業がProcess Miningで業務効率化や意思決定の質向上、競争力強化を目指しますが、道のりは簡単ではありません。とくにビジネスプロセスを正確にMAPするのは難しく、結果として分析が誤りやすく、改善の機会も失われがちです。多くの場合、その原因はデータの不整合や不足です。そのため、信頼できるプロセスマップの作成が難しくなっています。

さらに大きな課題が、さまざまなプラットフォームに分散したデータを統合することです。複数のシステムからのデータを品質と一貫性を保ちながらまとめるのは大変な作業です。これらを乗り越えても、次には「得られたインサイトを具体的なアクションに落とし込む」という最大の難関が待っています。現状把握だけではなく、現場で本当に活用できる改善施策とする必要があります。

こうした課題に対処するには、「必要なdataはどれか」「Process Miningを効率化するインフラには何が必要か」の二点をまず明確にしましょう。ここを押さえることが、成功するProcess Miningの基盤になります。data抽出ツールやRPA（Robotic Process Automation）を活用すれば、セットアップを効率化しやすくなります。カギとなるデータを正確に統合し、RPAで定型作業を自動化すれば、チームはより戦略的な業務に集中できます。

プロセスマイニングプロジェクトが失敗する理由

マッキンゼーによると、変革プログラムの約70％が期待通りの成果を上げていません。これはProcess Miningプロジェクトも例外ではありません。主な原因のひとつはデータクオリティの低さです。システムに取り込むdataが不正確、不完全、または古い場合、それに基づくインサイトも信頼できません。特にSAPのような統合システムを利用していない企業では、この傾向が強まります。対策はシンプルで重要です。dataクレンジングやバリデーションに投資し、データガバナンス体制を整備・維持することが必要です。

変革への道のりは困難で、善意のある取り組みも着手前に脱線したり頓挫することがよくあります。誰も失敗を目指しているわけではありませんが、実際に企業の70％がそうなっています。私たちの経験では、知識不足が原因で成果が出ないのではなく、多くの経営陣は何をすべきか分かっています。数百件の大規模変革を率いてきた中で、成功を妨げる4つの主な落とし穴を特定しました。

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

もうひとつの大きな障害は、ステークホルダーの巻き込み不足です。大きな変化が必要なプロジェクトほど、誤解や変化規模への不安から反発が起きやすいです。これを解消するには、早期にステークホルダーを巻き込み、オープンなコミュニケーションを通じてProcess Miningの明確なメリットを示すことが大切です。初めから主要な関係者を関与させることで、サポートと共通の成功ビジョンを築くことができます。

期待値のズレや非現実的なスケジュールもプロジェクトの失敗を招きます。必要な時間やリソースを楽観的に見積もりすぎると、途中で挫折する原因になります。現実的な目標と明確な目的設定、進捗の共有と透明性維持がプロジェクトの成功には不可欠です。

また、スコープが曖昧な場合も失敗につながります。どのプロセスに注力するのかが明確でなければ、効果的な取り組みもできません。成功するプロジェクトは、フォーカスするプロセスや期待成果、必要リソースを明示したスコープを持っています。この集中が、意味のある行動と成果につながります。

最後に、適切なスキルやリソースが不足していると、Process Miningの取り組みは大きく停滞します。このテクノロジーには技術力、分析力、業務知識が求められます。企業はトレーニングやスキル開発への投資を行うか、専任のCoE（Center of Excellence） を設置し、必要な人材を集め、プロジェクトの成功を後押ししましょう。

Process Miningの課題を乗り越える

データ品質も繰り返し課題になります。分析データのreliability保持には、バリデーション工程でチェックリストを使うことが大切です。data収集方法も徐々に改善し、今後のプロジェクトでも品質維持を目指しましょう。また、セキュリティやプライバシーの不安からdata共有に慎重になることも。プロジェクト初期にポリシー策定や匿名化の工夫を行い、安心してコラボできる環境づくりが鍵です。

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プロセス課題への具体的なアプローチ

組織課題への対応

いかに最適なツールやテクニックを揃えても、組織のサポートが十分でなければProcess Miningプロジェクトは停滞します。ステークホルダーの協力を得ることが成功の要です。初期に重要なプロセスオーナーを明確にし、継続して関与してもらうことでサポートを強化できます。ワークショップやデモはメリットをわかりやすく伝え、推進力を高めます。

よくある悩みは、Process Miningへの投資効果を示すビジネスケースが作りにくい点です。関連するケーススタディや定量的指標を提示し、プロセス改善の成果を具体的に示すことで投資価値を納得してもらえます。

また、Process MiningプロジェクトをOKRなどの組織戦略や事業目標と連動させることも重要です。会社全体のゴールに結びついていないと継続性や意味が薄れがちです。ビジネス目標との連携を明確にし、全社の成功に繋がる活動にしましょう。

社内展開には必要な人材・リソースの確保が不可欠です。パイロットプロジェクトから少しずつ展開し、知見を蓄積・最適化するのが効果的です。初期成功の共有で勢いをつくり、継続トレーニングやコミュニティ形成、Center of Excellence(CoE)設立など体制づくりで推進力を保ちましょう。