Process Mining

プロセスマイニング 導入ガイド

プロセスマイニングの基本知識

1.プロセスマイニングとは?

プロセスマイニングとは、自社製品の受注、納品、請求書発行、入金消し込みまでの一連のプロセス、あるいは、コールセンターでの問い合わせの受付から初回対応、二次対応、そして対応完了までのプロセスなど、企業で行われている様々な業務プロセスに関して記録される「イベントログデータ(トランザクションデータ)」を分析し、業務改善に活用する取り組みです。

プロセスマイニングツールを用いて行う「プロセスマイニング分析」からは、除去しても支障のない「ムダな業務」や、処理待ちが発生しやすく、リードタイムを長引かせてしまっている「ボトルネック」などの問題を発見できます。

また、スタッフ一人ひとりのスキルや習熟の違いから生まれる業務効率のばらつきを確認したり、あるべき業務手順を踏んでおらず、コンプライアンス上のリスクを孕む「逸脱プロセス」を特定することができます。

プロセスマイニングとは?

業務プロセス例(注文から入金まで)

2.プロセスマイニングで把握する課題・問題と解決策

プロセスマイニングを通じて複雑な業務プロセスを可視化し、様々な切り口で分析を行うことで、以下のような課題・問題を明らかにし、また原因を特定して、有効な解決策を実施することが可能となります。

・価値を生まないムダな業務

以前はやる価値があったが、組織変更などにより、今となっては行う価値のないムダな業務、惰性で続けられているようなプロセスが発見できます。

プロセスマイニングであぶり出されたムダな業務は速やかに廃止して、新たにプロセスを組み直すことが必要です。

・標準的なプロセスから逸脱しており、コンプライアンス上問題のあるプロセス

マニュアルに記載されている業務手順がいつしか守られなくなり、勝手に業務の一部を端折ったり、簡略化するなど、逸脱したプロセスが明らかになることがあります。

こうした逸脱プロセスは、コンプライアンス(法令遵守)上の問題となり、顧客や取引先などに損害を与えるリスクもあることから、標準プロセスに沿って行ってもらうための適切な指導やモニタリング、コンプライアンス研修などを行うべきです。

・処理待ちが溜まりがちで、リードタイムが長くなる元凶となるボトルネック

ボトルネックが生じるのは、一定期間における業務量に対して処理業務のキャパシティが足りていないためです。ボトルネックが存在していた場合、業務量の分散化や平準化を目指したプロセスの組み直しや、要員配置計画の最適化が求められます。

・定型的な単純反復作業が含まれるプロセス

定型的な単純反復作業を人海戦術で行っている場合、多くの人手を必要とするため、長時間労働を招きやすく、またケアレスミスによって業務がさらに増えるという状況になりがちです。

こうした単純反復作業は、RPAによる業務自動化によって省人化、効率化を図るべきでしょう。スタッフの長時間労働も解消され、「働き方改革」にも資する打ち手となります。

・同じ業務なのに、シフトに入っているスタッフ構成によって異なる生産性のバラツキ

複数のスタッフで同一業務をこなしている部署では、ベテランと新人で、スキルや習熟の差があり処理スピードが大きく異なります。

プロセスマイニングでは、客観的なデータからスタッフ一人ひとりの生産性を測定できるため、生産性の低いスタッフに対する集中的なトレーニングでスキルアップを図るなどの効果的な対策を打てます。

また、各スタッフの生産性に基づく公正な人事評価が可能となり、スタッフのモチベーションアップ、定着率アップも期待できます。

・繁忙期の業務量の増大に対する要員配置計画の不適合による処理の遅れ

繁忙期に大幅な業務の遅れが見られたため、リソースを分析したところ、ベテランがアサインされておらず、生産性が低い新人が業務を行っていたことが原因と判明するケースがあります。

プロセスマイニングによって、スタッフ一人ひとりの生産性を把握しておけば、繁忙期に予想される業務量の見込み増加量に応じて適正な要員配置が可能になります。

3.プロセスマイニングが経営に与えるインパクト

プロセスマイニングの直接的な目的は、業務プロセスに関わる様々な課題・問題を解決することで、業務プロセスの継続的な改善を行うことですが、結果として、経営的には3つの成果が期待できます。

1.収益の向上

業務プロセスを改善することで、例えば顧客の発注から納品までのリードタイムを短縮化できたり、あるいは修理対応を迅速に行えるようになると顧客の満足度は向上し、さらなる取引の拡大や契約更新へとつながり、収益の向上が期待できます。

2.利益率の向上

業務プロセスからムダな業務や逸脱業務を除去し、またRPAによる業務自動化を行えば、業務効率化、残業時間短縮化などによるコスト削減が実現し、利益率の向上をもたらします。

3.働き方改革への貢献

業務プロセスの最適化やRPAによる業務自動化は、スタッフの生産性向上にもつながり、残業時間の短縮、長時間労働の低減、単純作業からの解放、人手不足の解消など、働き方改革にも資するものとなります。

4.プロセスマイニングツール

プロセスマイニングツールは、業務システムを通じた業務詳細データ(トランザクションデータ)が含まれるイベントログの分析のための専用ツールです。

イベントログは、処理対象案件(注文案件、購買案件など)一つひとつに紐付けられた開始から終了までの個別のイベント(活動:業務)を時刻で並べた「時系列データ」です。一般的なデータマイニングツールや、BIツールは、このような時系列データの分析には適していません。そこで、専用のプロセスマイニングツールが開発され、近年は採用する企業が増えています。

プロセスマイニングは基本的に、以下の3つの目的のために役立つ機能を備えています。

1.プロセスの発見 - Process Discovery –

イベントログデータをプロセスマイニングツールに取り込み、分析すると、素早く自動的に「プロセスフロー」を作図する機能を持っています。業務プロセスの「モデル化」、すなわち目に見えない業務プロセスを「可視化」=発見する機能と言えます。

従来、業務プロセスのモデル化は、コンサルタントによる担当者へのヒアリングや実際の業務の観察を通じて、手作業で作成されていました。しかし、ヒアリングや観察では、業務プロセスを正確に把握することは困難であり、またプロセスフローの作成には手間と時間を必要としました。

プロセスマイニングツールは、膨大なイベントログを迅速にモデル化することが可能であり、業務プロセスを正確に把握できるだけでなく、モデル化の手間と時間の短縮を実現します。

プロセスの発見 - Process Discovery –

2.適合性評価 – Conformance Checking –

プロセスマイニングツールによる分析からは、「現状の業務プロセス(as is process)」をモデル化することができます。

さらにプロセスマイニングツールは、マニュアルなどに記載されている、本来行うべき業務手順に沿った「標準的な業務プロセス(to be process)」を理想モデルとして取り込み、現状モデルとの比較検証を行うことで、逸脱しているプロセスを特定することができます。これが、適合性評価の機能です。

標準プロセスから逸脱したプロセスは、業務の質の低下や非効率を招くだけでなく、コンプライアンス(法令遵守)の観点から、重大な問題を引き起こすリスクも秘めています。(製品検査が正しく行われなかったために社会的な批判を浴びたり、リコールせざるを得なくなるケースを思い起こしてください)

プロセスマイニングツールは、現状プロセスと理想プロセスの乖離を容易に把握することが可能であり、問題のある業務プロセスを速やかに是正できます。

3.業務プロセスの強化 – Enhancement –

プロセスマイニングツールを用いて、様々な切り口でイベントログデータを分析することで、業務プロセスの問題点を特定、修復するだけでなく、より優れた業務プロセスを開発したり、その期待される効果をシミュレーションしたり、運用後のPDCAサイクルに活用することができます。

すなわち、プロセスマイニングツールは、業務プロセスを強化するために役立つ多様な機能を提供しています。

ハートコアでは、商用プロセスマイニングツールとして定評のある「myInvenio」を取り扱っています。

5.イベントログデータの種類

プロセスマイニングの対象となるイベントログデータとしては、まず「ERP」のように基幹システムで処理された活動についてのトランザクションデータがあります。

また、マーケティングや営業活動、顧客情報が記録されているMA、SFAやCRMシステムのトランザクションデータや変更履歴ログや、コールセンターの問い合わせ履歴、Webサイトの訪問履歴などのログを分析対象とすることができます。

多くのプロセスマイニングツールは、ERP、SFA、CRMなどとAPIで接続して、サーバサイドに蓄積されているデータを取り込む仕組みを持っています。ただし、エクセル、パワーポイントのようなPCアプリケーションのログデータを取得する機能はありません。

企業の業務プロセスに関わるイベントログを網羅的に収集する必要がある場合、「CICERO」のような、PCアプリの操作ログ収集ツールを併用することが求められます。

6.イベントログデータの中身

プロセスには必ず「開始」となる活動と「終了」となる活動があります。

例えば、航空会社における「チケットの返金プロセス」の場合、購入した乗客からの「返金申請の受付」がプロセスの開始となる活動です。その後、担当部門による申請内容の確認や審査(返金条件に基づく返金可否の決定)、経理部門での返金手続きなどの活動を経て、最後にチケット代の口座振込完了をもってプロセスが終了します。

これら一連の活動がERPなどのシステム上で行われているとき、下表のようなログデータが記録されています。

<イベントログデータサンプル>
案件ID
(Case ID)
イベントID
(Event ID)
時刻
(Timestamp)
活動
(Activity)
リソース
(Resources)
費用
(Cost)
顧客
(Customer)
001 123451 2019-01-07 10:11 返金申請受付 塚田 200 山田大輔
001 123462 2019-01-07 13:20 審査 熊谷 300 山田大輔
001 123470 2019-01-10 15:25 返金決定 野村 150 山田大輔
001 123482 22019-01-11 09:23 返金手続き 高山 250 山田大輔
001 123499 2019-01-21 14:30 口座振込 篠田 100 山田大輔
002 123453 2019-01-07 10:25 返金申請受付 塚田 200 木下泉
002 123522 2019-01-08 10:45 審査 熊谷 300 木下泉
002 123561 2019-01-11 16:13 返金決定 野村 150 木下泉

案件IDは、返金処理1件ごとに割り当てられます。そして、イベントIDは、各案件IDにぶら下がる形で、開始から終了までの業務それぞれに対して割り当てられています。「イベントID」のそれぞれの具体的な業務内容を示しているのが「活動」です。

上記表では、顧客の山田大輔さんの返金申請という一つの「案件ID(001)」についての「返金申請受付(123451)」、「審査(123462)」、「返金決定(123470)」などが個々のイベントです。それぞれのイベントが行われた「時刻(Timestamp)」も併せて記録されていることで、時系列で業務の流れを把握することが可能となります。

さらに、「リソース」としては、それぞれの業務を行った社内スタッフ名が記録されています。もし、RPAによって自動化されている場合には、リソースの欄には「ロボット名」が記録されます。また、個々の業務についての「コスト」があらかじめ配賦されていれば、コストも分析対象にできます。

プロセスマイニングでは、上記のようなイベントデータを分析することでプロセスを可視化し、プロセスに潜む様々な問題・課題を明らかにしていきます。

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