プロセスマイニングは、ワークフローを検出、検証、改善し、ビジネスプロセスのボトルネックと冗長性を明らかにするデータサイエンスツールです。
業種や業界を問わず、企業には円滑に事業運営するための特定のワークフローがあります。そうしたプロセスの有効性が高まるほど、社内の従業員とシステムの生産性は向上します。 生産性を高め、収入を増やすには、ワークプロセスを分析して最適化することが必須です。 その場合課題となるのは、 ワークフローのどの部分をどのように改善できるかを判断することです。 そこでプロセスマイニングがお役に立ちます。
プロセスマイニングは、企業が情報システムからのログデータをマイニングして各種プロセスのパフォーマンスをより詳細に把握できるようにする独特の強力なツールです。 これにより企業はデータに裏付けられた意思決定を通じてプロセスを改善できます。 このツールや他の IT 実装を利用して、企業は構造に対する意識を高め、すべてのワークフローをできるだけシームレスにすることができます。
真に理解するには、最初にイベントログを理解する必要があります。 IT の基盤要素として、イベントログデータは IT 機能を実行するたびに生成されます。つまりこのデータは人とボットのやり取りを記録する主要な手段といえます。
イベントログは、件数にかかわらず、ソフトウェアシステム内で発生したアクションや事象です。各ログは事象がいつ発生したか、何が起きたのか、そのアクションを完了また実行するために講じたプロセスなど特定の情報を記録します。 顧客がオープンしたサポートチケットで今すぐ処理しなければならないものや、最近のオンラインローン申請の処理などです。 イベントが何であれ、プロセスマイニングはこうしたイベントログを分析します。これは基本的に、システムの機能のスナップショットをリアルタイムで記録するということです。
こうしたシステムの「スクリーンショット」を使用してワークフローのボトルネックを明らかにすることで、プロセスマイニングは企業内のデジタルトランスフォーメーションと自動化が機能するようにします。 ここからはプロセスマイニングの手順を説明します。
ビジネスのインタラクションやオブジェクトがシステム内のビジネスプロセスを通過すると、ブレッドクラムの跡を残します。これをデジタルフットプリントと呼びます。 こうしたイベントがプロセスマイニング技術によってピックアップされ、イベントログを視覚的に再構築することで、ユーザーは何が起きているのかを最初から最後まで詳しく把握できます。
データが正確に収集され、視覚的に再構築されると、「デジタルツイン」と呼ばれるイベントの時系列のインタラクティブマップが作成されます。 このマップにはプロセスを完了するためにイベントが取ったすべてのパスの詳細が記録されています。このパスをバリアントと呼び、このバリアントが標準パスとは異なる場合、これを逸脱と呼びます。
プロセスマップの知見によって、問題や軽度の障害の発見が大幅に簡素化されるため、プロセスマップを基に最善のワークフローを発見できます。 どこにボトルネックがあるのか？ リソースの過負荷状態はどこにあるのか？ 省略されることが多いアクティビティや、逸脱を生むアクティビティはあるのか？ プロセスマップは、サイクルタイム、運用コスト、収益に影響を及ぼす非効率性の根本原因を定量化するのに役立ちます。
プロセスベンチマーキングはプロセスパフォーマンスの 2 つの側面を比較するためにも使用できます。たとえば、2 社の個別サプライヤーからの発注書の処理に要する時間を直接比較します。 これは、運用の統一性を高めたり、特定のロケーションや部門に対するベストプラクティスを発見したりするために役立ちます。
最後に、適合性チェックを使用して特定のプロセスに対する優先パスを定義し、プロセスの逸脱箇所を検出することができます。 こうして対象のプロセスに従っているイベントと従っていないイベントの割合を表示することで、後者のプロセスを改善して最適化することができます。
プロセスマイニングにはニッチなメリットが多数あります。たとえば、運用を転換してかつてないほど強力かつ生産的にするといった点です。 その他のメリットは以下のとおりです。
異常やインサイトを発見するために膨大な時間を費やす必要はありません。ボタンを 1 つ押すだけで、監査ログからのプロセスをマイニングし、フィルターを使用して、マイニング完了時にはメール通知を受け取ることができます。
イベントログとバリアントは理解が難しいものですが、適切なツールがあれば、インタラクティブなプロセスグラフを使用して、特定のパスを詳細に調べ、事前構築された測定基準を使用してパフォーマンス分析ができます。
プロセスマイニングはビジュアルプロセスなので、データの知見を共有し、プロセスマップを使用してコラボレーションを行い、特定のロールを基準とするガバナンスとプロファイルコントロールが可能になります。
ほとんどのプロセスマイニングソフトウェアは改善管理技術を統合しているため、既存と新規の改善イニシアチブやプロセス改善のビジネス価値を追跡できます。
プロセスマイニングの知見を実践に取り込むために、パフォーマンス分析の測定基準を統合し、具体的な改善イニシアチブに基づくビジネス価値の達成度を追跡できる特定のベンチマークを設定することができます。
現代のビジネスリーダーは従業員の支持を得ないとデジタルイノベーションと改善を推進できません。 プロセスマイニングが必須のビジネスステップになっているのは、収集するデータがトレンドの特定、パフォーマンスの最適化、将来のための有益な予測に役立つからです。 特定のプロセスが要する時間を短縮し、コストを削減して投資額を抑え、無駄を最小限にし、運用の全体的な品質を改善することで、企業のビジネスの競争力を高めることができます。
データ主導のエビデンスを使用して運用のコストを削減し、非効率性を排除することで、リーダーは予算とリソースに関して自信を持って客観的な判断が下せます。 最終的に、ヒューマンエクスペリエンスの推測や主観性を排除し、事実に基づく情報を使用して改善ができます。
プロセスマイニングは以下の機能を使用してイベントログから情報を抽出し、企業はその情報をマッピングできます。
- 自動化プロセス検出：プロセス検出が自動的に実行され、イベントログからプロセスモデルの抽出が効率的に行われるようにします。
- 適合性チェック：プロセスモデルとログを比較して逸脱を監視します。
- ソーシャルネットワーク/組織的マイニング：ネットワーク/組織構造内のイベント間のパターンと関係を見つけ出し、手法を改善します。
- シミュレーションモデル作成の自動化：自動化シミュレーションモデルを使用して、将来のトレンドや変更がどのようにプロセスに影響するかを予測します。
- モデル拡張：新しい情報が発見されたときに既存のモデルが拡張や強化される際の柔軟性を実現します。
- モデル修復：適合性チェックを使用して、モデルの逸脱動作をふるい分けます。
- ケース予測：重要業績評価指標を基準に、前回実行されたシーケンスを使用して、ケースの成果を予想します。
- 履歴ベースの推奨事項：データと過去のイベントログのコレクションを使用して推奨事項を提供します。
主なプロセスマイニング手法は、検出、適合性、強化の 3 つです。
簡単に説明すると、このタイプのプロセスマイニングはイベントログデータを使用してプロセスモデルを作成します。情報提供に過去のプロセスモデルは使用しません。 つまり、作成したモデルが何であれ、その分離されたイベントに対して収集されたデータのみを使って開発されるということです。 これが最も一般的なプロセスマイニングのタイプです。
適合性もプロセスマイニングの 1 つの形ですが、受け入れるデータのみに依存するのではなく、プロセスの説明を既存のプロセスモデルと比較して差異の有無を識別します。 これは目的のモデルやプラクティスを設定し、特定のプロセスが基準に従っているか逸脱しているかを確認する主な方法です。
拡張 (extension)、組織的マイニング、またはパフォーマンスマイニングとも呼ばれる強化プロセスマイニングは、既存のプロセスモデルを改善するために使用します。 この手法は、プロセス自体に関して発見された情報を使用して、ターゲットモデルを拡張または強化します。
プロセスマイニングとデータマイニングは同じものではありません。ただし、どちらもビジネスプロセス管理の一部であり、事業運営の改善方法を発見するためにデータを使用する点は同じです。 プロセスマイニングはより具体的であり、主にイベントログデータを使用してモデルを生成し、プロセスを改善します。 データマイニングはより対象が広く、あらゆる種類のデータセットを使用し、さまざまなビジネスプロセスとモデルの動作を観察して予測します。
プロセスマイニングは、反復するデジタルプロセスを使用する企業にとってメリットがあります。現在そのようなプロセスを使用していない企業でも、競合他社に置き去りにされないためにはデジタルトランスフォーメーションの時代を受け入れることになるでしょう。 つまり、すべての業界でプロセスマイニングを使用して事業運営を最適化できるといっても過言ではないということです。 いくつか例をご紹介しましょう。
ローン申請プロセスの効率を高める場合でもセキュリティを強化する場合でも、データマイニングは機密情報に関する脆弱性への対応を迅速化し、顧客と従業員のどちらもがボトルネックにぶつかる箇所を特定できます。 口座の監査、顧客ベースの拡大などにも役立ちます。
プロセスマイニングを使用して、DevOps パイプラインを最適化し、データを必要な場所に移動し続け、高品質のソフトウェアを展開することができます。 特に、明確に文書化されたプロセスを作成して、IT 管理者がシステムとワークフローの円滑に機能することを確認できるようにする際には有用です。
プロセスとデータフローを最適化することにより、ヘルスケア分野でも患者に対する治療の処理時間の短縮を期待できます。
顧客ベースの傾向をよりよく理解するために購入者の行動に関するインサイトをさらに得るには、データマイニングがそのパターンの発見と売上増加に役立ちます。
データ監視を使用して生徒の行動と成績をさらに綿密に監視して理解し、その対応としてコースと教室での実践方法を調整できます。
コンプライアンスは事業運営における最大の課題の 1 つであり、データマイニングは損害を与える逸脱を捉えてソフトウェアコンプライアンスを維持することに役立ちます。
データマイニングは、倉庫からの数千のデータポイントを処理し、倉庫のパフォーマンスの傾向を見つけ出すという手法を使って、サプライチェーンの稼働維持に役立ちます。
ビジネス界は年々高度なテクノロジーとソフトウェアを利用したデジタル化と簡素化が進んでいます。それは大きな課題をもたらします。 プロセスマイニングとは要するに、プロセスがどのように相互作用しているかを企業が理解できるようにし、特定の非効率性を分離させて、プロセスのデジタル化と自動化が進むにつれ、ビジネスリーダーが情報に基づく意思決定によって改善を実行できるようにすることです。 これは、プロセスマイニングが多くの業界において、エンタープライズサプライチェーン管理、リソースプランニング、IT インフラストラクチャなど多数の側面を強化できることを意味します。
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ServiceNow のネイティブなプロセスマイニングは、すべての ServiceNow ワークフローのコンテキストとインテリジェンスで構築され、継続的なプロセス改善を推進するため、数時間で価値を提供します。 プロセスマイニングはすべての事業運営のバックグラウンドで発生するため、ユーザーが自分の仕事に集中している間に残りはソフトウェアが処理します。 そのうえでユーザーは、特定のプロセスの自動化や、チームがさらにサポートを必要とする領域を再評価するといった推奨事項を利用できます。
分かりやすいインターフェース、構築済みのダッシュボード、その他のカスタマイズオプションが備えられているため、ワークフローの最適化、顧客へのサービス改善、従業員サポートの改善にそれぞれ最適な機能セットが見つかります。 根本原因分析から適合性チェックやプロセスマップ比較まで、ServiceNow AI Platform には必要なものがすべて揃っています。
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