プロセスマイニングの基本

プロセスマイニング？データマイニング? ビジネスインテリジェンス？ 分析用語は多数あり、すべてを理解することは難しい場合があります。このコースは、プロセスマイニングに関連する用語と、それをビジネスプロセス改善に使用する方法を理解するのに役立ちます。 

Process Analytics の世界を掘り下げる前に、まず以下を理解しましょう。 

• Process Mining とは
• Process Mining の主要用語は何ですか。
• Process Mining の利点は何ですか。
• 企業がプロセスマイニング分析を使用する理由

プロセスマイニングでは、さまざまな分析項目が組み合わされ、実際の "現状の" データに基づいて業務プロセスが分析されます。このデータは、ERP システムでログファイルとして利用可能です。データマイニングは、同様のテクノロジーを使用して改善のためのプロセスをマイニングするため、データマイニングの分野から誘導されます。

プロセスマイニングの目標は、プロセスの現在の状態を明らかにすることで、データを実用的なインサイトに変換し、改善の機会を創出することです。

データマイニングと比較すると、プロセスマイニングは ERP システムのビジネスプロセスとそのトランザクションデータに重点を置いています。Process Mining の概念は、ビジネスプロセスの発見、監視、改善です。

プロセスとオペレーション全体で、すべての詳細が記録されます。これらの詳細は、デジタルフットプリントと呼ばれるトレースに残り、組織内のさまざまなシステム全体で見つけることができます。プロセスマイニングでは、これらのフットプリントが取得され、ステップバイステップのジャーニービューで視覚化することができます。

ほとんどのシステムベースのタスクは、ログファイル (イベントログ) に記録されます。

プロセスマイニングでは、イベントログおよびプロセス関連データを使用して、プロセスを "マイニング" し、より深く理解します。プロセスに関する完全な理解には、以下が含まれます。

• プロセスの傾向、パターン、および逸脱の特定
• 実際のプロセスの詳細な視覚化
• プロセス効率を高めるための新しい方法の発見

実行されたすべてのステップが表示され、適合性および非効率性 (リワークや冗長タスクなど) について分析することができます。プロセスマイニングでは、ビジネスインテリジェンスの手法を使用してこの情報を視覚化し、貴重なインサイトを提供します。

発見事項に基づいて、各プロセス改善を定義することができます。以下に例を示します。

• コンプライアンスを確保するための承認ステップの実装
• サイクルタイムを短縮するための冗長なタスクの削除
• 効率的な実行のためのプロセスフローの変更

Process Mining については、一般的な用語を明確にすることが重要です。例を使用して、主な用語について説明します。カスタム印刷を使用して T シャツを販売する会社で仕事をしているとします (顧客は既存の印刷物を使用して購入することもできます)。以下の用語が一般的に使用されます。

プロセスモデル：ほとんどの企業にはすでに既存のプロセスモデルがあり、タスクと責任の順序（「将来」のプロセス）を視覚的に説明しています。以下のプロセスモデルでは、プロセスを完了するために "実行される" 必要なすべてのタスクが視覚化されます。

プロセスケース: ケースは、プロセスの 1 回限りの実行を定義します (完全または未完了)。青色のドットは、さまざまな部門タスクを表します。赤色の点は、プロセスで実行されたタスクを表します。 

プロセスバリアント: バリアントは、同じプロセスフロー (同じ選択、アクティビティ、イベント) を持つケースのセットです。小さな差異 (異なる終了決定) によってのみ、新規バリアントが生成されます。以下の例は、(4 つのケースに基づく) 3 つの異なるプロセスバリアントを示しています。

イベント: プロセスマイニングでは、イベントによってシステム内のすべてのアクションが定義され、これらのアクションには特定のタイムスタンプがあります。プロセスが完全に実行される場合、各タスクについてシステム生成のタイムスタンプを受信するため、個々のタスクはイベントとみなされます。たとえば、シャツを印刷のために送信すると、これはイベントとみなされ、この特定のタスクにタイムスタンプが関連付けられます。

属性: 特定のタスクおよびタイムスタンプに加えて、属性と呼ばれるプロセスに関連するその他の情報があります。タスク属性により、原価センタ、実行タイプ (ユーザまたはシステム)、原価など、特定のケースで実行されたタスクに関する追加詳細が提供されます。ケース属性により、受注タイプ、支払方法、出荷速度の選択など、ケースに関する追加詳細が提供されます。ケース属性については、以下の例を参照してください。

大規模なビジネスプロセスには、多くの場合、数百万の異なるバリアントで分散されるケースが含まれます。Process Mining の中核となるのは、プロセスの実際の現状を特定し、プロセスを改善するための非効率的なバリアントを特定することです。

急速に変化する世界では、プロセスマイニングは改善に飢えている企業には無頓着です。

これまで、Process Mining は、システムベースのタスクのデジタルフットプリントを取得して、実際の運用プロセスに関するインサイトを提供することを学習しました。それはいいですね。しかし、これらのインサイトは正確には何でしょうか。 

プロセスマイニングには、以下の 3 つの重要な機能があります。

• プロセス検出
• プロセス適合性
• プロセスパフォーマンス

Process Discovery では、実行されたタスクの実行方法が視覚化され、プロセスフローがバックトラックされます。

これにより、企業は以下のことが可能になります。

• システムでの実際の "現状の" プロセスの特定
• プロセスの逸脱、例外、または異常値の特定
• クリティカルパス (開始から終了までのタスクの最も長い順序) および実行の合計数の特定
• プロセスをより深く掘り下げるための出発点を取得

プロセス適合性は、既存の事前定義された "将来" プロセス (BPMN プロセスモデルなど) への "現状の" データのマッピングに重点を置いています。

これにより、企業は以下のことが可能になります。

• 不適合ケースの合計を特定する
• 各ケースのルートコースを特定する
• 適合性を確保するための対策を策定する

プロセスパフォーマンスとは、プロセスを測定し、ダッシュボードに表示されるプロセスパフォーマンス指標を定義することです。

これにより、企業は以下のことが可能になります。

• 改善策の作成と評価
• パフォーマンスのベンチマーク（異なる地域など）
• パフォーマンスプロセス全体をリアルタイムで監視し、変更発生時の対応を迅速化

企業が業務プロセスを調査して改善する理由はいくつかありますが、主な理由は、ほぼすべてのビジネスに影響を及ぼす一般的な理由です。

デジタルトランスフォーメーションは、今日の世界で最もよく使用されている用語の 1 つであり、今後数年で多くの企業にとって課題となります。つまり、多くの企業は、顧客の期待に応え、新しい顧客を獲得するために、新しいテクノロジーを導入する方法でプロセスを調整する必要があります。以前のアナログプロセスはデジタルプロセスに変換する必要があります。

デジタルトランスフォーメーションとは、デジタルテクノロジーを使用し、デジタルインフラストラクチャを導入することで、急速に変化するグローバル市場と顧客の期待に適応するための企業プロセスの変化を意味します。最新の革新的なツールとプロセスを会社の専門知識と組み合わせることで、顧客の期待に応え、ビジネスの競争力を維持します。

デジタルトランスフォーメーションは、顧客の期待に応え、ビジネスの競争力を維持するために、最新の革新的なツールとプロセスを会社の専門知識と組み合わせます。

• ビッグデータとリアルタイムのプロセス分析

  データマイニングは、大規模なデータセットにおける傾向、パターン、および顧客行動の特定に役立ちます。Process Mining と組み合わせることで、リアルタイム分析のために業務プロセスおよび生産データのシームレスなストリームが可能になります。

• クラウドテクノロジー

  クラウドテクノロジーにより、リモートリソース、オンデマンドでのデータの保管と処理、およびハードウェアとインフラストラクチャのコストの削減が可能になります。クラウドベースのプロセスマイニングツールは、多数のシステムへの強力なコネクタを提供し、何百万ものケースを数秒で分析してプロセスインサイトを提供します。

• 人工知能 (AI) と機械学習 (ML)

  AI は、意思決定のためのまったく新しい基盤を提供し、より多くの情報に基づく意思決定を可能にします。急速な発展により、IT、金融サービス、自動車製造、ヘルスケアなど、多くの業種ですでに導入されています。プロセスマイニングの AI は、実際の "現状の" データに基づき、全受注などのケースに対するプロセスを予測することができます。

ご存じのように、Process Mining の中心的な焦点は、プロセスの見えない現状を明らかにすることです。企業がこれを活用するにはどうすればよいでしょうか？

会社のビジネスの成功は、独自のプロセス理解にかかっています。プロセスのデータ可用性は、プロセスマイニングツールを使用したデータ分析の前提条件です。ただし、データがマイニングツールにアップロードされると、実行されたすべてのステップが表示され、非効率性も明らかになり、会社は改善のためのステップを開発することができます。

• プロセスの標準化

  プロセスマイニングでは、バリアント、異常値、および非準拠ケースが特定されます。また、手動による変更やタスクの繰り返し（ループ）が透過的になるため、企業は根本原因に焦点を当て、プロセスをより適切に標準化することができます。

• コストの削減

  プロセスの実行方法を理解したら、プログラマは RPA ボットを構築してプロセスを自動化することができます。プロセスの透過的な "現状の" 状態では、変更によって期限切れになっているステップも明らかになり、不要なコストを回避するために排除できるようになりました。

• 応答時間の短縮

  プロセス KPI のダッシュボードによる継続的なライブ監視により、会社は問題が発生した場合にすばやく通知し、これを解決するために必要なステップを実行することができます。

• 解決済みのボトルネック

  各ステップの分析に費やす時間が少なくなり、時間がかかり、プロセス全体の速度が低下するステップが明らかになります。これが特定されると、会社はそれらのステップを簡略化したり、より多くのリソースを割り当てたり、自動化したりすることができます。

• コンプライアンスの確保

  実際のステップおよびバリアントが明らかになると、既存の "将来" プロセス (基礎となるプロセスモデルなど) と簡単に比較して、非準拠タスク (例: 承認の欠落) またはプロセスの未充足フローを表示することができます。これにより、会社はプロセスコンプライアンスを確保するための対策を特定して導入することができます。

プロセスは、1 つまたは複数のシステムで完全に実行された場合にのみマイニングすることができます。プロセスに適した共通プロセスがあり、より深く調べる価値のある知見が明らかになることがよくあります。