プロセスマイニングとは？仕組み・メリット・活用事例・導入手順を解説

プロセスマイニングとは、業務システムに蓄積されたデータを分析し、実際の業務プロセスを可視化する手法です。従来の業務分析では把握しにくかった作業の停滞や手戻り、非効率な処理を発見する手がかりとなり、業務改善やDX推進に役立ちます。

特にERPを利用している企業では、蓄積された業務データを活用し、部門を横断したプロセスの分析が可能です。本記事では、プロセスマイニングの仕組みや導入メリット、具体的な活用例、導入手順について詳しく解説します。

プロセスマイニングとは

プロセスマイニングとは、ERPや業務システムに記録されたイベントログを分析し、業務の実行状況を可視化する技術です。業務がどのような順序で進み、どこで時間がかかっているのかを、実際のデータに基づいて把握できます。

例えば、受注から出荷までの業務では、受注登録、在庫確認、出荷指示、出荷完了といった処理が発生します。プロセスマイニングを活用すると、各処理の実行順序や所要時間を分析し、遅延が発生しやすい工程を特定できます。

企業の業務プロセスは、標準的な手順が定められていても、実際には担当者や取引条件によって異なる場合があります。プロセスマイニングの特徴は、想定された業務フローではなく、実際に行われた業務の流れをデータから把握できることです。

プロセスマイニングの仕組み

プロセスマイニングは、業務システムから抽出したイベントログをもとに、処理の順序や所要時間を分析する仕組みです。分析には、主にケースID、アクティビティ、タイムスタンプの3つの情報が必要です。

例えば、同じ受注番号に対して、受注登録、在庫確認、出荷という履歴が記録されていれば、各作業がどのような順序で実行されたかを再現できます。複数の受注データを分析することで、標準的な処理パターンや例外的な処理の発生状況も把握できます。

ただし、ログに記録されていない電話連絡や紙での確認作業などは、そのままでは可視化できません。そのため、分析対象となるデータの範囲や記録内容を事前に確認する必要があります。

プロセスマイニングの主な分析方法

プロセスマイニングには、主にプロセス発見、適合性検査、プロセス改善の3つの分析方法があります。それぞれ目的が異なるため、解決したい課題に応じて使い分けます。

例えば、承認フローが定められている購買業務では、適合性検査によって承認手順を経ていない処理を確認できます。また、処理時間を分析すれば、承認待ちが長期化している部署や取引条件を特定するための手がかりになります。

単に業務フローを図式化するだけでなく、ルールとの違いや改善余地まで分析できる点が特徴です。

プロセスマイニングとタスクマイニング・BPMの違い

プロセスマイニングと混同されやすい手法には、タスクマイニングやBPMがあります。いずれも業務改善に活用されますが、分析する対象や目的が異なります。

タスクマイニングとの違い

タスクマイニングは、従業員のPC操作などを収集・分析し、個々の作業内容を把握する手法です。プロセスマイニングが業務全体の流れを分析するのに対し、タスクマイニングは画面操作や入力作業など、より細かい作業を対象とします。

例えば、請求書処理に時間がかかっていることをプロセスマイニングで発見した場合、タスクマイニングを使えば、データの転記や画面の切り替えなど、具体的な作業負担を調べられます。

両者を組み合わせることで、業務全体の問題と個々の作業における問題を、異なる視点から分析できます。ただし、PC操作の収集では従業員のプライバシーや情報管理への配慮が必要です。

BPMとの違い

BPM（Business Process Management：ビジネスプロセスマネジメント）は、業務プロセスを設計・管理し、継続的に改善するための考え方や管理手法です。

プロセスマイニングが実際の業務データを使って現状を分析するのに対し、BPMは改善計画の策定や業務フローの再設計、運用管理まで含む幅広い活動を指します。

つまり、プロセスマイニングはBPMを支える分析手段の一つです。プロセスマイニングで発見した問題をもとに業務を見直し、改善後の状況を再び分析することで、継続的な業務改革につなげられます。

プロセスマイニングを導入する4つのメリット

プロセスマイニングを導入する主なメリットは、業務の可視化、非効率な処理の発見、業務標準化、継続的な改善の4つです。実際の業務データを根拠にすることで、関係部門が共通の認識を持ちながら改善を進めやすくなります。

1. 業務プロセスを客観的に可視化できる

プロセスマイニングを活用すると、担当者へのヒアリングだけでは把握しにくい実際の業務フローを可視化できます。部門や担当者ごとの処理パターンの違いも、データを使って分析できます。

従来の業務分析では、マニュアルや担当者の説明をもとに業務フローを整理することが一般的でした。しかし、実際の業務には例外処理や手順の変更が含まれるため、説明された内容と実態が一致しない場合があります。

プロセスマイニングでは、システムに記録された履歴をもとに業務の実行状況を確認できるため、現状把握の精度を高められます。特に、複数の部署が関係する業務や、拠点ごとに運用が異なる業務の分析に役立ちます。

2. 業務のボトルネックや無駄を発見できる

プロセスマイニングは、処理時間が長い工程や手戻りが多い工程を特定するのに役立ちます。業務全体を可視化することで、改善の優先順位を判断しやすくなります。

例えば、請求書処理に時間がかかっている場合、原因がデータ入力なのか、承認待ちなのか、差し戻しなのかを分析できます。問題の発生箇所が明確になれば、承認ルールの変更や入力作業の自動化など、具体的な改善策を検討できます。

また、特定の条件で遅延が発生しやすいことがわかれば、その条件に絞って対策を講じることも可能です。すべての業務を一律に変更するのではなく、問題が大きい部分から効率的に改善を進められます。

3. 業務の標準化と内部統制の強化につながる

プロセスマイニングは、部署や拠点ごとの業務手順の違いを把握し、標準化を進める際にも活用できます。実際の処理と社内ルールを比較することで、例外処理や手順の逸脱を発見しやすくなります。

例えば、購買業務では、申請から発注、検収、支払いまでの流れを分析し、承認手順が守られているかを確認できます。承認前の発注や特定の取引先に集中する例外処理などを調査するきっかけになります。

ただし、標準フローと異なる処理が必ずしも不適切とは限りません。取引条件や業務上の必要性を確認したうえで、改善すべき例外と合理的な例外を区別することが重要です。

4. 業務改善の効果を継続的に測定できる

プロセスマイニングを継続的に活用すると、改善前後の業務パフォーマンスを比較できます。処理時間や手戻り率などを定期的に確認することで、改善施策の効果を評価できます。

例えば、承認フローを見直した場合、変更前後の承認時間を比較することで、処理が効率化されたかを検証できます。また、改善後に別の工程で遅延が発生していないかを確認することも可能です。

一度の分析で終わらせず、分析、改善、効果測定を繰り返すことが重要です。継続的にデータを確認する仕組みを整えることで、業務改革を組織全体に定着させやすくなります。

プロセスマイニングの主な活用例

プロセスマイニングは、経理・財務、購買、販売、在庫管理など、さまざまな業務で活用できます。特に、複数の処理工程があり、システムに実行履歴が記録されている業務との相性がよい手法です。

経理・財務業務での活用

経理・財務業務では、請求書処理や支払承認、債権管理などの効率化に活用できます。各処理の所要時間や差し戻しの発生状況を分析し、月次決算などの業務負担を軽減するための改善点を探せます。

例えば、請求書の受領から支払いまでに時間がかかっている場合、入力作業、承認、支払処理のどこで停滞しているのかを確認できます。また、特定の部署で差し戻しが多いことがわかれば、申請ルールや入力項目を見直すことも考えられます。

業務量が増える決算期にも、処理の集中や停滞を分析することで、担当者の配置や処理手順の改善を検討できます。

購買・調達業務での活用

購買・調達業務では、購買申請から発注、検収、支払いまでのプロセスを分析できます。承認の遅延や例外的な発注、処理の重複などを把握することで、調達業務の効率化につなげられます。

例えば、購買申請から発注までの時間が長い場合、承認段階で処理が滞っているのか、見積確認に時間がかかっているのかを分析できます。また、発注後の変更が頻繁に発生している場合は、購買計画や申請内容の精度に問題がないかを検討できます。

購買プロセス全体を可視化することで、業務効率だけでなく、購買ルールの遵守状況を確認する際にも役立ちます。

販売・受注業務での活用

販売・受注業務では、受注から出荷、請求までの流れを分析し、納期遅延や手戻りが発生する原因を探れます。顧客対応の迅速化や受注処理の効率化を目的とした分析に適しています。

例えば、受注後の出荷までに時間がかかるケースを抽出し、在庫確認や出荷指示のどこで停滞しているかを確認できます。受注内容の変更が多い場合には、変更が発生するタイミングや取引条件を分析することも可能です。

処理が遅延する条件を把握することで、受注ルールの見直しや部門間の情報連携の改善につなげられます。

在庫・生産管理業務での活用

在庫・生産管理業務では、入出庫や補充、生産指示などの履歴を分析し、業務の停滞や処理のばらつきを把握できます。特に、複数の工程や拠点が関係する業務で活用が期待できます。

例えば、在庫補充の処理が遅れている場合、補充依頼から発注、入庫までのどこで時間がかかっているのかを分析できます。また、生産指示後の工程変更や処理の繰り返しを確認することで、作業手順を見直すきっかけになります。

ただし、設備の稼働状況や現場作業の詳細を分析するには、ERPのデータだけでは不十分な場合があります。必要に応じて、生産管理システムや製造実行システムなどのデータを組み合わせることが重要です。

プロセスマイニングとERPの関係

ERPは、プロセスマイニングに必要な業務データを提供する重要な情報源です。会計、購買、販売、在庫などの業務情報を統合的に管理するERPを活用することで、部門を横断した業務プロセスを分析しやすくなります。

ERPの業務データを活用してプロセスを分析する

ERPには、受注登録や購買発注、入出庫、請求処理など、多くの業務履歴が蓄積されています。これらのデータから必要なイベント情報を抽出することで、プロセスマイニングによる分析に活用できます。

例えば、受注から入金までの業務を分析する場合、販売管理と会計のデータを組み合わせることで、一連の処理を把握できる可能性があります。部門単位では見えにくかった遅延や手戻りを、業務全体の視点から確認できる点がメリットです。

ただし、ERPにデータが存在するだけで、すべての業務を自動的に分析できるわけではありません。必要な履歴が保存されているか、データ同士を関連付けられるかを確認する必要があります。

ERP導入・刷新時の業務改革に活用できる

プロセスマイニングは、ERPの新規導入や刷新に向けた現状分析にも役立ちます。既存業務の実行状況を把握することで、システムに合わせて標準化すべき業務や、見直すべき例外処理を整理できます。

ERP導入では、現在の業務フローをそのまま新システムに移すと、従来の非効率な処理まで引き継いでしまう可能性があります。そこで、導入前にプロセスマイニングを実施すれば、改善が必要な工程を把握したうえで業務設計を検討できます。

また、ERP導入後にも業務データを分析することで、新しい業務フローが想定どおりに運用されているかを確認できます。ERP導入前の現状把握だけでなく、導入後の業務定着と継続的な改善にも活用できることが重要です。

SAP Signavioを活用したプロセスマイニング

SAPでは、業務プロセスの分析・改善を支援するソリューションとして、SAP Signavioを提供しています。SAP Signavio Process Intelligenceを活用すると、システムに蓄積された業務データをもとに、実際のプロセスを分析できます。

SAP Signavio Process Intelligenceとは

SAP Signavio Process Intelligenceは、業務プロセスの実行状況をデータから分析するプロセスマイニングソリューションです。処理の流れや業務パフォーマンスを可視化し、改善につながる問題の発見を支援します。

SAPシステム向けに提供される標準的な分析コンテンツを利用できるほか、対象データを準備して独自のプロセス分析を行うこともできます。これにより、企業ごとの業務課題に応じた分析を検討できます。

また、SAP以外のシステムも分析対象にできますが、必要なデータ連携や加工方法は対象システムによって異なります。導入時には、利用するコネクターや分析コンテンツの対応範囲を確認することが重要です。

SAP S/4HANAの導入・刷新における活用

SAP Signavioは、SAP S/4HANAへの移行や業務改革の検討にも活用できます。移行前の業務プロセスを分析することで、標準化の対象や改善すべき例外処理を整理する際に役立ちます。

例えば、現在の購買業務で承認経路が複雑になっている場合、実際の処理パターンを把握したうえで、新しい業務フローを検討できます。また、移行後には処理時間や例外処理の発生状況を比較し、改善効果を確認することも可能です。

なお、SAP S/4HANAには、SAP S/4HANA Cloud Public Edition、SAP S/4HANA Cloud Private Edition、オンプレミス環境など、異なる導入形態があります。データ取得方法や連携方法は環境によって異なるため、利用する製品や構成に合わせた確認が必要です。

SAP Signavioを活用する際は、単なるシステム移行ではなく、業務プロセスの標準化や継続的な改善まで見据えて分析対象を設定することが重要です。

業務改善とAI・自動化を組み合わせる

SAP Signavioによる分析結果は、業務の自動化やAI活用の対象を検討する際にも役立ちます。繰り返し発生する作業や処理時間の長い工程を把握することで、改善の優先順位を整理できます。

例えば、請求書処理で特定の入力作業や確認作業が繰り返し発生している場合、データ連携や自動化によって作業を削減できないかを検討できます。SAP Business AIなどのAI機能を活用する場合にも、現状の業務を分析しておくことで、適用対象を判断しやすくなります。

ただし、プロセスマイニング自体がすべての作業を自動化するわけではありません。分析結果をもとに改善策を設計し、必要なシステム連携や自動化機能を別途実装することが基本です。

プロセスマイニングの導入手順

プロセスマイニングの導入では、最初に業務課題と分析目的を明確にすることが重要です。その後、対象業務の選定、データ準備、分析、改善、効果測定の順に進めます。

STEP1. 分析目的と対象業務を決める

最初に、プロセスマイニングによって解決したい業務課題を整理します。分析対象を広げすぎず、改善効果を確認しやすい業務から着手することが重要です。

例えば、請求書の処理時間を短縮したい場合は、請求書の受領から承認、支払いまでを分析対象に設定します。あわせて、平均処理時間や差し戻し率など、改善効果を測定するためのKPIを決めます。

対象業務を選ぶ際は、課題の重要性だけでなく、必要なデータを取得できるか、関係部門が協力できるかも確認しましょう。

STEP2. 必要なイベントログを収集・整備する

次に、分析対象の業務システムからイベントログを収集します。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプなどを整理し、一連の業務処理を追跡できる状態にします。

ERPや周辺システムなど、複数のデータソースを利用する場合は、同じ取引を識別するためのキー情報が必要です。また、日時の形式や処理名称が異なる場合には、分析前に統一する必要があります。

データの欠損や重複が多いと、実際とは異なる業務フローが生成される可能性があります。個人情報や機密情報の取り扱いにも配慮し、必要な範囲に限定してデータを準備しましょう。

STEP3. 業務プロセスを可視化・分析する

収集したイベントログをプロセスマイニングツールに取り込み、実際の業務フローを可視化します。処理の順序や所要時間、手戻りの発生状況などを確認し、改善が必要な工程を探します。

例えば、標準的な処理フローと異なるパターンを抽出すれば、特定の条件で発生する例外処理を調査できます。また、部署や取引先、拠点などの条件でデータを分類することで、問題が集中している範囲を把握できます。

分析結果は、業務担当者への確認と組み合わせることが重要です。データから発見した傾向について、実際の業務背景を確認することで、原因をより正確に理解できます。

STEP4. 改善策を実行する

分析によって特定した問題に対して、具体的な改善策を検討・実行します。改善策には、業務手順の変更、承認経路の見直し、データ連携の強化、自動化などがあります。

例えば、承認待ちが長期化している場合には、承認権限の見直しや通知方法の改善が考えられます。また、同じ情報の入力が繰り返されている場合には、システム間の連携や入力項目の統一を検討できます。

ただし、分析で発見した問題が、必ずしもシステムの変更だけで解決するとは限りません。業務ルールや組織体制なども含めて検討し、実行可能な改善策を選ぶことが重要です。

STEP5. 改善効果を測定し継続的に見直す

改善策を実行した後は、導入前に設定したKPIをもとに効果を測定します。処理時間や手戻り率などを比較し、想定した成果が得られたかを確認します。

例えば、承認フローの変更後に平均処理時間が短縮しているかを確認します。また、特定の工程を効率化した結果、別の工程に負荷が集中していないかを調べることも重要です。

改善効果が確認できた場合は、他部署や他拠点への展開を検討できます。プロセスマイニングを継続的な改善活動に組み込むことで、一度きりの分析に終わらせず、業務全体の最適化につなげられます。

プロセスマイニングの導入で注意したいポイント

プロセスマイニングを効果的に活用するには、データの品質、分析対象の選定、改善体制の整備が重要です。ツールを導入するだけでは業務改善が実現するわけではないため、運用面も含めて準備する必要があります。

分析に必要なデータがそろっているか確認する

プロセスマイニングでは、分析に必要なイベントログが取得できることが前提です。データの記録内容が不十分な場合、業務の実態を正確に再現できない可能性があります。

特に、Excelや紙で管理している工程が多い場合、システム上のデータだけでは業務全体を把握できません。また、複数システムに情報が分散している場合は、データの関連付けや形式の統一が必要です。

導入前にデータの保存状況や取得方法を確認し、分析できる範囲を明確にしておきましょう。

分析結果と業務の実態を照らし合わせる

プロセスマイニングで可視化された結果は、業務担当者の知識や経験と組み合わせて解釈することが重要です。データだけでは、処理が遅延した背景や例外処理が必要になった理由まで判断できない場合があります。

例えば、特定の承認に時間がかかっていても、法令対応や重要な取引条件の確認など、合理的な理由が存在する可能性があります。

業務部門とIT部門が協力し、分析結果を確認しながら改善策を検討することで、現場に適した業務改革を進めやすくなります。

費用対効果と改善体制を検討する

プロセスマイニングの導入では、ツールの利用費用だけでなく、データ連携や分析体制の構築に必要な負担も考慮する必要があります。特に複数のシステムを対象とする場合、データの抽出・加工に工数がかかる可能性があります。

また、分析結果を改善につなげるには、業務部門の責任者やDX推進担当者などが協力する体制が欠かせません。問題を発見しても、改善策を実行する担当者が不明確では、期待した成果につながりにくくなります。

まずは対象業務を限定して試験的に導入し、改善効果と運用負担を確認したうえで、対象範囲を広げることが有効です。

プロセスマイニングに関するよくある質問

プロセスマイニングとは簡単にいうと何ですか？

プロセスマイニングとは、業務システムに記録されたデータから、実際の業務の流れを可視化する技術です。処理の順番や所要時間などを分析し、業務の停滞や手戻りを発見できます。業務改善やDX推進を進めるための現状分析に役立ちます。

プロセスマイニングとデータマイニングの違いは何ですか？

プロセスマイニングは業務の実行順序や処理の流れを分析するのに対し、データマイニングは大量のデータから傾向や関連性、規則性などを発見する手法です。例えば、プロセスマイニングは承認処理の停滞を調べる際に、データマイニングは顧客の購買傾向を分析する際に活用できます。目的に応じて両者を組み合わせることも可能です。

プロセスマイニングは中小企業でも導入できますか？

中小企業でも、分析に必要な業務データがあればプロセスマイニングを導入できます。ただし、データの整備状況やツールの費用、分析体制などを確認する必要があります。最初から全社導入を目指すのではなく、課題が明確な業務から小規模に取り組む方法が考えられます。

プロセスマイニングはERPがなくても利用できますか？

ERPを導入していなくても、必要なイベントログを取得できればプロセスマイニングを利用できます。販売管理システムや会計システムなど、複数の業務システムからデータを収集して分析することも可能です。ただし、データの取得や統合に必要な作業は、システム構成によって異なります。

プロセスマイニングにAIは必要ですか？

プロセスマイニングは、必ずしもAIを必要とする技術ではありません。基本的には、イベントログを分析して業務の流れを再現し、問題を発見する手法です。一方、AIを組み合わせることで、分析結果の解釈や改善案の検討などを支援できる場合があります。

プロセスマイニングで業務の可視化と継続的な改善を進めよう

プロセスマイニングは、業務システムに蓄積されたデータを活用し、実際の業務プロセスを可視化する手法です。従来のヒアリングや業務マニュアルだけでは把握しにくい処理の停滞や手戻りを発見でき、客観的なデータに基づく業務改善を支援します。

本記事のポイントを整理すると、次のとおりです。

プロセスマイニングを導入する際は、まず自社の業務課題を整理し、改善効果を測定しやすい業務を選ぶことが重要です。そのうえで、分析に必要なデータの有無を確認し、小規模な検証から始めるとよいでしょう。

また、業務改善をAIやERPの活用につなげる場合は、データの整備状況や投資対効果も含めて検討する必要があります。

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