プロセスマイニングとは

           

データサイエンスに対する関心は、近年、大きな広がりを見せています。

そして、今日データは人々や組織にとって不可欠であり、その重要性は高まる一方であります。だからこそ、データを蓄積したり、ただ単に分析したりすることに集中するだけでは不十分です。データサイエンティストは、データをオペレーショナルなプロセス群と関連付け、適切な問いを発せられるようにしなければなりません。そのためにはプロセスの始まりから終わりまで、つまりend-to-endのプロセスを把握する必要があります。

そこに登場したのがプロセスマイニングです。従来型の基づくプロセス分析（シミュレーションやビジネスプロセスマネジメント技術など）と、機械学習やデータマイニングといった、データを中心とする分析技術の間にあるギャップを埋める役割を担います。それによってプロセスマイニングは、あらゆる業務領域のプロセス群を向上させる新たな手段を提供します。あらゆるところに偏在するイベントデータをマイニングすることによって、仮説でなく、事実に基づいて問題を診断できるようになります。

イベントデータおよびプロセスモデルを融合

また、プロセスマイニングは単なるプロセスディスカバリーではなく、イベントデータおよびプロセスモデルを融合させることで、コンフォーマンス（適合性）チェック、逸脱の検出、遅延の予測、意思決定の支援、さらにプロセス再構築の推奨を行うことができます。したがって、シックスシグマ、TQM（Total Quality Management）、CPI（Continuous Process Improvement）、CPM（Continuous Process Management）などのプロセス向上の方法やSOXバーゼルⅡのようなコンプライアンスに関わるマネジメントにも極めて有効と言えます。

プロセスマイニングは、経済的な価値に加えて環境価値にも貢献しています。環境面での課題が蔓延する中、今こそサスティナビリティ変革の時であり、プロセスの非効率性の特定、エネルギー消費量の削減、廃棄物の削減などにもプロセスマイニングのような技術革新が大きな役割を果たしていくべきでしょう。

プロセスマイニングは確固たる学術基礎に基づいており、多くの企業がすでにその恩恵を受けていることから、実務ビジネスからの関心が高まっています。プロセスマイニングを活用し、“摩擦のないビジネスプロセス”というビジョンを追求できるのです。