プロセス マイニング、データ マイニング、ビジネス プロセス管理は、それぞれどのように異なるのでしょうか。

プロセス マイニングは、データ マイニングやビジネス プロセス管理 (BPM) と、しばしば混同されます。そこで、これら 3 つの違いと、それぞれが実際に及ぼす効果について解説します。

データ マイニングから解説すると、容易に理解できます。

データ マイニングは包括的な用語であり、大量のデータを分析することでパターンを検出してトレンドを特定し、今後活用できるインサイトを取得する手法を表します。その一方で、プロセス マイニングは単なるデータ マイニングの一形態にすぎず、組織のプロセスが 含む パターンを検出する方法に限定して使用します。

プロセス マイニングの目標は、ビジネス プロセスに関する情報を見つけ出し、特定のビジネス プロセスの検出、比較、強化を行うことです。その一方、データ マイニングでは、さらに広範なデータ セットを利用し、顧客の行動予測、顧客離反の調査、不正行為の検出、顧客に関する有益な個人情報の検索などを行います。

言い換えれば、プロセス マイニングはビジネスを内部から改善する 内部 プロセスであり、データ マイニングはデータ セット全体の分析を表す広い意味を持つ一般用語で、場合によって売上やリードの改善など、ビジネスに含まれない 外部 営業案件の改善も含みます。

これらに対してビジネス プロセス管理 (BPM) とは、プロセスの分析、加速、最適化を行う、組織に属する人材による取り組みを指します。

つまり、通常のビジネス プロセス管理では、面談、ワークショップ、アンケートにより、こうしたプロセスを手動で追跡ソフトウェア システムに記録します。一方でビジネス プロセス管理がもたらすデータは、実際に人間が手動で入力するため、はるかに定性的です。そしてプロセス マイニングは、同じデータに対してはるかに定量的な手法を提供します。

このように、ビジネス プロセス管理はビジネス プロセスの手動業務を表し、プロセス マイニングは実際のプロセスが何であるかを客観的なデータに基づいて明らかにします。

両者の違いを別の方法で理解すると、ビジネス プロセス管理は企業が抱いている理想の姿であるのに対し、プロセス マイニングは客観的な視点から企業の現状を明らかにします。

ビジネス プロセス管理の詳細については、“ビジネス プロセス管理とは” を参照してください

ビジネス プロセス マイニング モデルの種類

プロセス マイニングには主に 3 つの形式があります: (1) 発見、(2) 適合性、(3) 強化。

1. 発見: 最も一般的な種類のプロセス マイニングは、発見プロセスです。発見プロセスはイベント ログ データを利用して、既存のプロセス モデルから外部の影響を受けないプロセス モデルを作成します。発見プロセスを使用すると、既存のプロセス モデルによる情報は、新しいプロセス モデルの開発に情報や影響を与えません。
2. 適合性: 適合性確認プロセスは、意図したプロセス モデルを実際に使用しているかどうかを検証します。この種類のプロセスは、イベント ログ データに基づいて既存のプロセス モデルに対するプロセスの説明を評価し、意図したプロセス モデルからの逸脱を特定します。
3. 強化: 強化プロセス (組織マイニング、業績マイニング、拡張プロセスとも呼ばれる) は、適合性確認プロセスのデータに基づいて既存のプロセス モデルの改善に関与します。たとえば、強化プロセスは適合性確認プロセスのデータを利用して、ボトルネックや検出された生産性の低いバリアントを改善します。

プロセス マイニングを重視すべき理由

プロセス マイニングの実施は、学術界の基盤からビジネス界の奥深くに至るまで、さまざまな業界に多くのメリットをもたらします。

過去 10 年間だけでも、プロセス マイニングは最も高い価値をもつ重要な新技術の 1 つになりました。企業はビジネス プロセスの改善だけでなく、今後 10 年間の成長のためにもプロセス マイニングを活用しています。

その理由は、プロセス マイニングの効果が単なる売上の改善にとどまらないためです。企業がプロセス マイニングを導入すると、運用モデルが抱える非効率性を定量化して、全体的な投資収益率 (ROI) に影響する運用コストの削減に貢献し、さらにマネージャーを支援して、ワークフローを改善する適切なリソース割り当てについてデータに基づく客観的な意思決定を実現します。

プロセス マイニングで組織にメリットをもたらす方法については、このセルフガイド デモが含む Microsoft プロセス アドバイザーに関する ガイド ツアー で詳しくご覧ください。

プロセス マイニングがもたらすメリット

プロセス マイニングは幅広い業界にいくつもメリットをもたらします。その例を次に示します:

• 客観的なインサイト: プロセス マイニングは、実際のデータを利用して事実に基づくインサイトを提供するため、マネージャーが既存ビジネス プロセスの監査、分析、強化を行う際に役立ちます。
• 安いコストで高速かつ正確: ビジネス プロセス管理で一般的な手動プロセスとは異なり、プロセス マイニングはプロセス マッピング ワークショップや他の手動入力プロセスよりも、はるかに高速かつ安価に信頼性の高い情報を提供します。
• 既存のシステムと連携する: プロセス マイニングは既存のソフトウェア システムと連携するため、新しいソフトウェア テクノロジにコストを費やすことなく、これまでのテクノロジへの投資を拡大できます。

プロセス マイニングとロボティック プロセス オートメーション (RPA) で業務の生産性を高め、正確性と速度を改善し、コンプライアンスに準拠する方法については、“RPA がもたらすメリットについて知っておくべき情報” をご覧ください

プロセス マイニングをローコード開発の取り組みと連携させる方法

製造業務の加速を推し進めている多くの企業は、膨大なコーディングが求められるプロジェクトや開発者チームへの依存度を下げるため、ローコード開発モデル への移行を始めています。

プロセス マイニングは、ローコード開発モデル配下で最適に機能するビジネス プロセスが、どれであるかを判断する際に役立ちます。

では、そもそもローコード開発とは何でしょうか。ローコード開発とは、求められるコーディングの専門技術やナレッジが最小限である、代替的なソフトウェア開発手法です。

つまり、開発者でも一般の従業員でも、設定済みのモジュール、テンプレート、ドラッグ アンド ドロップ機能、自動プロセスによって、新しいアプリケーションや製品を簡単かつ迅速に作成できます。

これにより、開発者だけでなく通常の従業員が所属する部門でも、Web サイト、アプリ、その他のデジタル製品を、驚くほど素早く作成できます。

プロセス マイニングを組織に導入すると、ビジネス全体をローコード開発モデルに移行させる前に、まず最初にローコード開発モデルで開発を加速できるプロセスがどれであるかを判断できます。さらに、開発者による大規模なコーディングが求められる場合に、優先するべきプロセスを判断する際にも役立ちます。

つまり、プロセス マイニングを利用すると、必要性の低い残作業を発生させずにローコード開発モデルに移行して、業務を円滑に維持できます。

また、プロセス マイニングがもたらす客観的なデータは、ローコード開発モデルへの円滑でシームレスな移行を実現するために、すべてのワークフロー プロセスを根本的に再設計する方法について、的確な道筋をマネージャーに提供します。

ローコード開発の詳細については “ローコード開発プラットフォームとは” を参照してください

プロセス マイニング ソフトウェアでワークフローを改善する方法: 事例と用途

プロセス マイニングのツールや手法を利用して、さまざまな業界のプロセス ワークフローを改善できます。

プロセス マイニングは業務が抱える非効率な部分を強調し、定量化するため、組織のプロセス全体を改善する方法を見つけるために、多くの業界がプロセス マイニング ツールの導入を始めています。

いくつかの業界での使用用途を次に示します:

• 製造: 製造業界のマネージャーがプロセス マイニングを利用すると、特定の製品の製造時間についてインサイトを取得して、保管スペース、機械、作業者などのリソースを必要に応じて再割り当てし、生産を改善して需要を満たすことができます。
• お客様の事例: Coca-Cola Bottling Company United は、人気の高いフリースタイル飲料ディスペンサーで、注文の問題を抱えていました。そこで Microsoft Power Automate とともにロボティック プロセス オートメーション (RPA) を導入し、フルタイムの従業員を増員することなく、より適切かつ迅速な注文フルフィルメントを実現しました。
• 教育: プロセス マイニングを利用すると、授業の資料閲覧にそれぞれの生徒が費やした時間など、生徒のパフォーマンスや行動を監視し、評価できます。さらにプロセス マイニングは、それぞれのカリキュラムに最適なプロセスを教師や管理者が特定する際にも役立ちます。
• 医療: プロセス マイニングを活用すると、各患者の治療期間を短縮して、早期回復を実現するためのレコメンデーションを提供できます。
• 公共事業: プロセス マイニングを利用すると、建設、清掃、環境局、IT、通信など、業界企業の公共事業プロジェクトで、複数の関係者に対する請求プロセスを合理化できます。
• お客様の事例: ヨーロッパとアフリカの大手電気通信会社である Vodafone は、全従業員が Microsoft Power Platform を利用できるようにし、日常業務を自動化する 1000 を超えるソリューションを提供して、ビジネス プロセスを合理化しました。
• 金融: プロセス マイニングは、口座の監査、収入の増加、顧客基盤の拡大など、金融機関の組織間プロセスの改善に貢献します。
• お客様の事例: イタリア初のクラウドネイティブ銀行である Illimity、 は、プロセス マイニングやその他のロボティック プロセス オートメーション (RPA) を導入し、融資申込みや申請者の承認プロセスを改善しました。
• eコマース: プロセス マイニングは、オンライン購入者の行動を調査して新しい戦略を推奨する際に役立ち、eコマース小売業者や、あらゆる種類のオンライン ショッピング エクスペリエンスに対して ROI と売上を最大化します。
• ソフトウェア開発: ソフトウェア開発者や IT 管理者がプロセス マイニングを利用すると、開発プロセスを明確に文書化されたビジュアル マップに再編成し、プロセスの監視によって開発が期待どおりに進んでいることを確認できます。

プロセス マイニングによるデジタル変革

世界中の組織は、毎年発生するデジタル変革に追いつく必要があるため、多くの組織がビジネス プロセス全体の監査を切実に求めています。

組織にプロセス マイニングを導入すると、ビジネス プロセスのあらゆる要素を改善し、さらにプロセス マイニング ツールがもたらす明確なビジュアル マップで、現状の業務と理想の業務を比較したインサイトを取得できます。

プロセス マイニングとは、自動プロセス マッピング、プロセスの検出、データ分析を組織にもたらす継続的なプロセスであり、意図した結果を生み出すパフォーマンスと高い生産性を維持して、ビジネスのあらゆるプロセスを改善します。

組織が抱えるすべてのプロセスを常に最適な効率で運用すると、高い生産性や投資収益率を犠牲にすることなく、新しいテクノロジに迅速かつ効果的に適応するための余裕が生まれます。組織はこのゆとりによって、新たなイノベーションを起こし、顧客とのリレーションシップを強化できます。

プロセス マイニングとロボティック プロセス オートメーション (RPA) ツールの詳細については、企業が RPA ツールを採用する理由 を参照し、Microsoft Power Automate を活用してビジネス プロセスを改善する方法を詳しくご覧ください。