プロセスマイニングとは？
意味・定義
プロセスマイニングは、業務プロセスの実行状況を可視化し、分析する手法です。具体的には、ITシステムから取得したイベントログを用いて、実際の業務フローをモデル化し、プロセスの流れやボトルネックを明らかにします。この手法は、業務の効率性や透明性を向上させるために活用され、データドリブンな意思決定をサポートします。実際の業務フローと理想的なプロセスを比較することで、改善点を特定することが可能です。
目的・背景
プロセスマイニングは、企業が持つ膨大なデータを活用し、業務プロセスの非効率性や問題点を明らかにするために誕生しました。従来の業務改善手法では、関係者の主観に頼ることが多く、偏りが生じやすいという課題がありました。プロセスマイニングは、実データに基づいた分析を行うことで、業務上の無駄を排除し、業務の最適化を図ることを目的としています。これにより、企業は競争力を高めることが期待されます。
使い方・具体例
- システムから抽出したイベントログを解析し、実際の業務フローを可視化することで、どこに時間がかかっているかを特定する。
- 業務プロセスのフローをモデル化し、理想的なプロセスとのギャップを分析して改善点を見出す。
- ボトルネックが発生している工程を特定し、改善策を講じることで、業務の流れをスムーズにする。
- プロセスのパフォーマンスを定期的に監視し、継続的な改善のためのデータを収集して分析する。
- 業務プロセスの変更後に、実際のデータをもとに効果を検証し、さらなる改善策を見つける。
関連用語
まとめ
- プロセスマイニングは業務プロセスをデータに基づいて分析する手法である。
- 業務の非効率性を明らかにし、改善点を特定することが目的である。
- 実際のデータから得られた洞察を基に、業務の最適化が図れる。
現場メモ
プロセスマイニングを導入する際には、データの整備が重要です。イベントログが不完全であったり、整合性が取れていないと、正確な分析ができません。また、関係者の理解と協力が不可欠であり、導入初期には抵抗感があるかもしれません。効果を実感するまでの時間がかかることもあるため、長期的な視点で取り組むことが求められます。