プロセス分析による価値の創出

プロセスマイニングの活用と成功要因

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

序文

04

この調査について08

プロセスマイニングの導入

14

はじめに

プロセスマイニングへの期待
プロセスマイニング導入の成功要因
プロセスマイニングの拡張
参考資料

コンタクト

02

06

10
22
32

33

34

03

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

序章
過去20年間で、多数の市販のプロセスマイニン
グツールによって、プロセスマイニングは新しい科学分野から成熟したプロセス改善アプローチへと変化しました。プロセスマイニングの結果を初めて目にする人は、ボトルネックやコンプライアンスの問題等をプロセスから発見できる事に驚くでしょう。さらに、私がこれまで見てきたすべてのケースでは、プロセスマイ
ニングによって明らかになるプロセスと、ユー
ザ側が予想しているプロセスは大きく異なります。しかし最初の結果を確認した後、関係者は次のような質問をすることでしょう。
• これらがどのように、応答時間の短縮及びプ
ロセス改善・コスト削減に役立つのか？
• パフォーマンスと適合性の診断結果を、どのように問題改善のアクションに繋げればよいか？
• どのようにしてプロセスマイニングを組織的に活用していけばよいか？
Deloitte Process Mining Survey 2021では、まさにこれらの疑問に取り組んでおり、プロセス
マイニングの現在の利用状況を表しています。
また、プロセスマイニングの活用において、いくつかの主要な成功要因についても特定されています。

プロセス発見の問題に注目し、プロセスマイ
ニングの研究は1990年後半に始まりました。
いくつかのワークフロー管理プロジェクトが失敗した後、SAP、Oracle、PeopleSoft、JD
Edwards、Baan ERPなどのシステムのデータから、プロセスモデルを自動的に導き出せないか興味を持ちました。私たちの最初のプロセス
発見技術は、これが科学的に難しい問題であり、プロセスは多くの場合、人々が予想するものとは大きく異なることを示しました。2000年から2006年にかけて、最初のプロセス検出と適合性チェック技術を、オープンソースのツールであるPROM上に作成しました。
その後、最初の商用プロセスマイニングツー
ルが利用可能になりました(例:Futura Process
Intelligence and Disco by Fluxicon)。他にも多くのベンダーがこれに続き(例:2011年にCelonis)、今では30を超える商用製品が利用可能になっています。プロセスマイニングの実

04

用化は2015年まではごく一部に制限されていましたが、ここ数年で加速的に導入・活用されています。一部の地域(ドイツやオランダ等)では、プロセスマイニングは広く知られており、活用されていますが、他の地域では、プロセ
スマイニングの存在を認識していない組織がほとんどです。今回の調査では、プロセスマイ
ニングの活用における偏った地理的分布を表し、プロセスマイニングをすでに使用している組織であっても、まだ大きな成長が可能である
ことを示しています。

今回の調査結果は、私の個人的な経験ともよく一致しています。プロセスマイニングは、企業全体で活用されることで、最も効果を発揮します。経験を積むために小規模なパイロット
プロジェクトから始める事は理にかなっていま
すが、プロセスマイニングを組織全体を通して多数のプロセスに継続的に適用することで、真のメリットが得られます。さらに、プロセス
マイニングを使用して、パフォーマンスおよび
コンプライアンスの問題を特定、予測することも可能です。しかし、これらから得られる洞察を、具体的な行動へと変換する必要があり、それには最高責任者レベルの経営幹部からのサポートが必要になってきます。このようなサポートがないままに、高い投資収益率 (ROI)を期待すれば、プロジェクトは失敗する運命にあります。また、プロセスマイニングを使用することで、いずれにしても対処する必要があるデー
タ品質の問題が明らかになることがよくあります。このような要因も、ROI計算を行う際には考慮する必要があります。データの状態さえ良ければ、すぐに結果を得ることができます。プ
ロセスマイニングは汎用性の高い技術ですが、その価値は使用方法に大きく左右されます。
プロセスマイニングの活用範囲を拡大することも重要ですが、より高い価値を算出できる改善点を特定することも重要になってきます。ほとんどのプロセスはパレート分布に従っています(80%のケースは計画通り、あるいは期待通りに実行され、20%はそうではない)。この20%のケースは、可変性と業務内の摩擦(例:手直しや遅延等)の80%を占めています。問題は、残り20%のケースが不均一であり、重要な逸脱を特定することが難しいことです。特定するた

めには、分析的かつ価値の算出に主眼を置いた考え方が必要です。したがって、この調査では、価値の高いプロセスを選択し、データから価値を生み出す明確な戦略を確立することを推奨しています。

Prof. Dr. Ir. Wil van der Aalst
Chair of the Process and Data Science group
at RWTH Aachen University
Chair of the IEEE Task Force on Process
Mining05

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はじめに

昨今、プロセスマイニングは大々的に宣伝されていますが、実際に定量的なビジネスインパク
トがあるかどうか、疑問に思うのは当然のことです。私たちにとってプロセスマイニングは、
デジタル変革の出現以来最もエキサイティン
グな技術革新の1つであり、今後も更なる発展を遂げる可能性が大いにあるように思えます。1 プロセスマイニングの成熟度を高める、
科学的な観点からのガイドは既に存在しています。2 この調査は、グローバルなプロセスマ
イニングの導入に関する実践の概要を提供
し、最も差し迫った問題、即ち「プロセスマイ
ニングはどのように価値をもたらせるのか」に取り組むことを目的としています。
この調査では、すでにプロセスマイニングを導入している企業、または活用開始を検討している企業に焦点を当てています。ここでは、プロセスマイニングの活用の増加と、プロセスマ
イニングの活用を成功させる最善の方法という2つの重要な側面に焦点を当てています。
私たちは2つのグループの利用者を調査しました。プロセスマイニング導入時当初の経験を共有する意思のある成熟したまたはスケールされた利用者と、プロセスマイニングの導入に着手しようとしている初期段階の利用者です。前者は、プロセスマイニング導入の最前線
からの実用的な洞察を促進することが可能です。これらの洞察は、今回の調査の対象にも含まれるプロセスマイニングとその潜在的な適用性についてまだ深く知らない管理職・経営者にとって、特に有用です。
では、重要な洞察とは何でしょうか？我々の調査結果では、企業がプロセスマイニングの活用に強気である事、及び世界規模で拡大することを明確に予定している事が示されています。定量的な結果を出すのは難しいように思われますが、大多数の企業はプロセスマイ
ニングプロジェクトの成果に満足しています。
メリットの実現が難しいことを除いても、多くの回答者は透明性、プロセス監視、インテリジ
ェントな自動化や実際のプロセス変化によるプロセス強化等の改善から、価値のある定性的メリットがあると考えています。定量的及び定性的なメリット実現のハードルに対処するた
め、さらなる実践ガイダンスを含めました。

06

最後になりますが、私たちの調査では、プロセ
スマイニングの導入を検討、効果の評価、または最近導入を開始した組織にとって実用的なガイダンスとして役立つ、プロセスマイニングの持続的かつ迅速な価値創造のための成功
要因の範囲を特定しました。

07

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この調査について
Deloitte Global Process Mining Surveyは、この分野では初めての調査であり、Deloitte
Center for Process Bionics (CPB) によって実施されました。プロセスマイニングはまったく新しいテクノロジーというわけではありません
が 3 、多くの業界で大規模な導入が開始、加速し始めたばかりです。利用者の数は最近になってようやく妥当な評価ができるレベルに達したところです。

図 1 –  参加者のグローバルな分布

4%
UK

35%

Germany

The Center for Process Bionics (CPB)13%

CPBとは、プロセスマイニングとデータサ
イエンスの専門知識を統合するためのワ
ン・ストップ・ショップであるグローバルな専門知識センターです。私たちの目標は、ビジネスプロセスを持続的に変革していくことです。Process Bionicsのコンセプトにより、Deloitteはプロセスマイニングをデータドリブンの管理アプローチに変えよう
としています。私たちのゴールは、企業のプロセスから得られた洞察の活用、及びインパクトのある迅速な変革を推進するための新しいダイナミックで持続可能な方法をSwitzerland

組織がプロセスマイニングを導入し、そのイニ
シアティブを管理、全体的なメリットと重要な成功要因を評価する様々な方法について、グ
ローバルな視点を得ることが目標でした。

2020年10月から12月にかけて、24カ国(ドイツ
35%、スイス13%、ブラジル14%、ロシア9%、
オランダ4%、英国4%、米国3%)の106人のIT
およびビジネスエグゼクティブを対象に調査を実施しました。

9%3%

RussiaUS

見つけることです。
このアプローチは、AI/機械学習、ハイパー
オートメーション、次世代ビジネスプロセ
ス管理の分野でテクノロジーを取り入れる
際に適用される、自然進化のプロセスを模倣しています。私たちは、最新のテクノロジ
ーの専門知識と、人を中心とした、データから価値へのアプローチを組み合わせることで、洞察に基づくプロセス変革を次のレベルに進めることを目指しています。

図2 - 回答者の役割
8%
23%
13%

14%
Brasil4%

6%Netherlands

参加者は次のグループのいずれかです。
• 業務レベル(日常業務で)でプロセスマイ
ニングツールを使用している• プロセスマイニングに関する意思決定を行っている若しくは影響を与えている• プロセスマイニング技術のエキスパート• プロセスマイニングについて戦略開発をしている• プロセスマイニング導入を管理している• プロセスマイニングを導入したいと思っ08ている• プロセスマイニングに投資している• プロセスマイニングについて助言を行っている（コンサル等）• プロセスマイニングを一切使用していない

回答者は、組織の階層全体に渡り様々な役割を担っています (図2) 。 Deloitte Process
Miningの専門家と共に、詳細なインタビューを行いました。

  最高責任者レベル・管理者  プロセス管理/オペレーショナル・エクセレンス  革新リード/デジタル変革リード  プロセスマイニングリード  プロセスマイニングエキスパート (IT)
プロセス所有者/プロセス管理者
ビジネスユーザー/プロセススペシャリスト  社内コンサル
  その他

7%

18%

11%
8%

6%

09

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プロセスマイニングへの期待
私たちが見てきた昨今の傾向によると、ソフト
ウェアベンダーは、プロセスマイニングの無限の可能性について高い期待と可なり精緻な空想を抱いており、これは顧客側がこの技術に大きな期待を寄せている理由の1つになっているかもしれません。この市場のソフトウェアベ
ンダーやサービスプロバイダによると、プロセ
スマイニングは複数のメリットがあり、かつ全てを1つのパッケージで提供可能である、というように、万能なテクノロジであるように表現されています。企業全体のプロセスの透明性、平均以上のROI、サイクルタイムの短縮、自動化の可能性、コスト削減、コンプライアンスの追跡等、噂されるメリットは様々な範囲に及びます。プロセスマイニングを活用している企業の多くは、RPA などの他の自動化テクノロジと組み合わせることでビジネスパフォーマンス
を向上させ、従業員の生産性向上に繋がる、と述べています。また、プロセスマイニングはエンドツーエンドのプロセスを可視化したり、問題領域の特定や、余分なものを排除したりするのに役立つといわれています 4。このように、一般的な説明によれば、プロセスマイニン
グはあらゆるものの解決策のように見えますが、しかし、それは事実でしょうか？

顧客がプロセスマイニ
ングに期待するのはプロセスマイニングへどのような効果を期待しているか尋ねたところ、回答者はプロセス
マイニングを活用することで達成したいと考えているメリットを挙げました (図3) 。リスト
自体は非常に長く、多様な期待を持っている事を示しています。アンケートの回答で最も多かったのが「プロセス改善」、77%で1位になりました。
次いで「プロセスの透明性」が57%となって10います。回答者の46%が「コスト削減」、42%
が「プロセス監視」、39%が「プロセスの標準化」、35％が「プロセスのコンプライアンス向上」 と回答する等 、回答者は運用の最適化にも大きく期待している事がわかります。

主に期待される効
果は、プロセスの改
善、透明性、コスト削減
私たちはこれらのプロセスマイニングに期待される効果を、直接的な効果と間接的な効果に分類し、要約しました。プロセスマイニング
を使用することで、プロセスの透明性、自動化の可能性、プロセスの監視などの直接的な効果が得られます。時間、費用、ノウハウの点では、追加の作業は必要ありません。プロセスの改善、コスト削減、プロセスのコンプライア
ンスなどの間接的なメリットを得るには、最適化のための手段とフォローアッププロジェクト
を定義、実装する必要があります(例:プロセスの自動化、再構築、トレーニング等)。例えば、
プロセスマイニングをだけでは、コストは削減されません。利用者は、仕事のやり方も変える必要があります。したがって、プロセスマイ
ニングをただ導入、使用するだけでは、期待される結果は得られません。プロセスマイニン
グの結果がなんにせよ、アクションを実行する必要があります。
要約すると私たちは、まずはプロセスマイニン
グの直接的な効果から得られる利益を迅速に特定・獲得し、並行して、時間はかかるが更なる利益が期待できる間接的な効果、及びそれを得るためにどうしたらよいかを特定することを推奨します。

図3 - プロセスマイニングへ期待する効果

プロセスマイニングにどのような効果を期待していますか？
（複数回答可能）
What do you expect from process mining? (Multiple
answers)
プロセス改善Process improvement77%

プロセスの透明性
Processtransparency

57%

コストの削減Cost
reduction

46%

デジタル変革の推進
Accelerate digitaltransformation

43%

自動化可能箇所の特定
Automation
identiﬁcation

43%

プロセス監視Processmonitoring

42%

Process re-design (process
harmoniプロセスの標準化
zation, process standardization)39%

プロセスのコンプライアンス向上
Process compliance35%

所要時間の短縮
Reduced throughput
time

28%

従業員の生産性向上
Improve workers
productivity

25%

顧客満足度の向上
Higher customer
satisfaction

20%

品質改善
Quality
checks12%

コンプライアンスの統制
Regulate compliance

7%

Higher収益増加
revenue6%

リスクアセスメント
Risk assessment

従業員満足度の向上
Higher employee
satisfaction

その他
Other

No回答無しanswer

4%
1%
0%
0%
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

11

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図4 - 最適化フレームワーク
プロセスマイニング
Process
MiningDirect wins
直接的な効果leads to・プロセスの透明性• Process transparency
・自動化可能箇所の特定• Automation potential identiﬁcation
・日々の業務プロセス監視• Process monitoring (for day-to-day operations)

プロセスマイニングが実
Process mining
データを基に、アクショ
provides actionable
ンへつなげるための洞察
insights based onを提供
real data

以下を必要とする
requires

Optimization
Framework
最適化フレームワーク

Strategic goals
and direction(value hypothesis)
戦略的目標と方針（仮説）

Process Mining Operation Model
プロセスマイニング運用モデル

組織
Organization

ITの導入
IT Integration

People and人とスキル
Skills

Roles
and
役割と責任
Responsibilites

プロセスとProcess
andコントロールControls

ガバナンス
Governance

Sustainable
Results
持続的な結果価値とビジネスケース（プロセスマイニングサービス/イニシアチブ）
Valueand business case(for process mining service or initiative)

12

効果to
leads
・
• コスト削減
Reduced costs
・
プットタイム短縮
• スルー
Lower
throughput time
・従業員の生産性向上• Improved employee productivity
・顧客満足度向上• Higher customer satisfaction
・収益向上• Higher revenues
・運転資本改善• Working capital improvements
etc• and many more

13

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プロセスマイニングの導入
まだまだ未利用の企業も多数
企業はどのようにしてプロセスマイニングの導入に着手するのでしょうか。回答者の63% (
図5) は、既にこの分野でのプロジェクトを実施しています。プロセスマイニングが8年前に発見されて以来、ビジネスの世界では上昇傾向にあります。しかし、まだまだ未利用の企業も多く、回答者の22%が将来的に利用する予定だと答え、利用しないと答えたのはわずか15%でした。プロセスマイニング市場は、今後数年間で70%以上 (CAGR) 成長すると予測されています。5

プロセスマイニングの需要は高い

様々な業界の企業がオペレーショナル・エクセ
レンスを重要視するようになってから、プロセ
スマイニングは更に強力になったと言えます 6。プロセスマイニングにおいて、欧州、特にドイツとオランダの市場は、世界の他の地域よりもはるかに成熟しているように見えますが、
ロシア、米国、南米、東南アジアなど他の地域も追いつき始めている状態です。

図5 - プロセスマイニングの利用状況

あなたの組織でプロセスマイニングは利用されていますか？
Is process mining currently being used in your company?
若しくは利用したことがありますか？
Or have you ever used it?
13%

組織がプロセスマイニングの導入に着手していない理由
調査の結果、主な理由としては、他の優先度が高いプロジェクトに重点を置いていること、次いで予算の制約、経営陣の賛同不足等が挙げられました (図6) 。

導入と拡張の主な障
害は、優先順位、資金不足、経営陣の関心の欠如
前述の理由でプロセスマイニングを利用していない回答者であっても、87%がパイロットプ
ロジェクトやPOCを計画しており (図7) 、13%が全社的な導入を計画しています。

多くの早期導入企業
が、プロセスマイニン
グの利用範囲の拡張を検討している

図6-プロセスマイニングを使用しない理由

プロセスマイニングを使用しない理由はなんですか？
What are the reasons for not using process mining?
優先順位が低いNo priority

48%

予算がない
No
budget26%

経営層等の関心が薄い
No management
attention

26%

その他
Other

22%

I don't プロセスマイニングを知らない
know what process mining is

9%0%
I am not interested in興味がない
this ﬁeld
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

図7-プロセスマイニングの今後の利用計画

今後プロセスマイニングをどのように活用する予定ですか？
To what extent are you planning to use process mining in the future?
Pilot projects with 1–2 core
1-2個のパイロットプロジェクト
processes (e.g., P2P or O2C)

48%

Proof of Concept/Proof POC/POV
of Value

39%

Global processmining rollout
グローバルへの展開(enterprise-wide)13%

その他 0%
Other
No 回答無し
answer 0%
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

22%
63%

2%

14

  はい、現在利用中です。
  はい、過去に利用していましたが、廃止されました。
  いいえ、現在は利用していませんが、今後導入する予定です。
いいえ、現在利用しておらず、今後導入する予定もありません。

15

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

企業全体での効果を考える
プロセスマイニングのソリューションは、企業全体の多くのプロセスに適用できます。プロセ
スマイニングを導入する際は、個々のプロセス
に対する効果ではなく、組織全体としての利益を評価する必要がありますが、ほとんどの企業がこれを認識し始めているようです。プロ
セスマイニングをすでに使用している組織は、最初のステップを超えて、様々な部署間で垂直的な改善と縦断的な拡張を行っています。
彼らはこれらのイニシアチブの潜在的な利益と規模を認識しています。既にプロセスマイニ
ングを導入している組織のうち、45%が企業
全体でプロセスマイニングを活用しており (図8) 、38%が個別のプロセスに対して導入しており、13%がPOCを開始したところであると回答しています (図8) 。

より価値の高いプロセスから開始する
垂直的なプロセスのスケーリングだけではな
く、水平に、異なるプロセス間で、同様にプロ
セスマイニングを適用する事も重要です。今回の調査の回答者は、既にさまざまなプロセスを導入していますが、回答者の多くは、シンプルで標準化されたデータセットを持つプロセスから始めたと答えています。一般的な出発
点は、購買、若しくは会計プロセスであり、次に販売、ITサービス管理プロセスが続きます (図9) 。言い換えれば、回答者のほとんどが開始地点としているプロセスは、効率性は高いかもしれませんが、コアプロセスと比較して効果の影響自体は小さい可能性があります。
私たちの経験では、より価値の高いプロセス
を開始地点にした方が、より大きな改善へ向けて活用できる可能性が高くなります。

図8 -プロセスマイニングの活用状況

プロセスマイニングの現在の利用状況はどのようになっていますか？
Whatis the current status of your process mining initiative?
3% 1%

図9 - プロセスマイニングの活用領域

どのような領域でプロセスマイニングを活用していますか？
（複数回答可能）In which areas do you utilize process mining? (Multiple
answers)
購買/調達
Purchase/Procurement

13%

67%

経理/支払
Accounting/Payment

60%

販売
Sales

49%

ITIT

45%

44%

ロジスティクス
Logistics
38%

全社的に利用一部にて利用P   OC段階

利用を計画している  利用していない  わからない

プロセスマイニングの最も一般的な出発点は、効率は高いが潜在的な価値が低い
支援プロセスである

42%

生産
Production

40%

カスタマーサービス
Customer Service

36%

コントロールControlling

35%

Audit
監査

25%

Human Resources
人事

15%

After-Sales
アフターセールス

15%

Warehousing
倉庫業

15%

Marketing
マーケティング

11%

Tax
税金

7%

Other
その他

7%

Trading
トレーディング

5%

R&D
R&D

4%

Lending
レンディング

4%

No 回答無し
answer 0%
0%

16

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

17

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

プロセスマイニング
で、今までのビジネス
から変革をプロセスマイニングは、オペレーショナルエク
セレンスに向けた重要なステップです。調査によると、組織がプロセスマイニングの導入を開始した後、活用範囲の拡大により意欲的になる傾向があります。

図10 - プロセスマイニング活用に向けた次のステップ

次のステップはどのように計画していますか？
What
are your next steps?

83%

13%
4%

全体の83%が、他分野への更なる展開を予定
しています (図10) 。プロセスマイニングをグロ
ーバル規模で展開している企業は97%、一部でを展開している企業は77%、POCを立ち上げた企業は67%でした (図11) 。更に経営幹部の71%が、現在のプロセスマイニングの活用を拡大したいと考えています (図12) 。この結果は、今後予想される数年間に渡る本市場の潜在力の更なる増加7と、プロセスマイニングが

図11 - プロセスマイニング活用に向けた次のステップ(具体例)
100%
22%

  プロセスマイニングの利用拡大を検討している  プロセスマイニングの利用を拡大する予定はない  次ステップは不明

80%

50%

11%

3%

19%
4%

60%
77%

40%
20%
0%

18

さらに成長し、企業業績にとってさらに不可欠なものになるという予想と一致しています。

50%

Planned
計画済み

97%

67%

Proof
of
POC
Concept

Island一部でSolution
展開予定

Companywide
全社的に
usage
使用予定

  プロセスマイニングの利用拡大を検討している  プロセスマイニングの利用を拡大する予定はない  次ステップは不明

19

C-Level/Management

Process
Management/
Operational
ExcellenceInnovation
Lead/Digital
Transformation
Lead

process
miningLeadprocess
miningExpert (IT)Process
Owner/
Process
ManagerBusiness
User/
Process
Specialist

In-house
Consulting

Other
プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

図12 - 次のステップ(調査回答者の役割別)
100%
80%

29%

7.5%
7.5%

図14 - プロセスマイニングによってもたらされる価値(具体例)
11%

20%

33%

プロセスマイニングによってどのような価値がもたらされましたか？
What form of value did process mining deliver for you?

11%
11%

Process transparency forプロセスの透明性
as-is processes

Implementationof process optimization
measures
プロセス最適化の手法（自動化等）の導入(e.g., automation, process re-design, etc.)

60%
40%

100%

85%

100%

89%

80%

71%

9%

Deﬁnition of tangible process optimization
測定可能なプロセス最適化手法
measures

10%

最高責任者

C-Level/レベル/
Management

管理者

プロセス管理/ 革新リード/デProcess
Innovation
オペレーショ ジタル変革リManagement/
Lead/Digital
Operational
ナル・
エクセレ Transformationード
Excellence
Leadンス  プロセスマイニングの利用拡大を検討している  プロセスマイニングの利用を拡大する予定はない  次ステップは不明

定量的に考え、プロセスマイニングから得た洞察を具体的な結果へと変換する企業がプロセスマイニングによって達成したいと考えていることは何でしょうか？実際にプロ
セスマイニングツールによって価値が算出されていると感じているか、回答者に尋ねました。
調査結果を見るに、私たちがプロセスマイニン
グ導入プロジェクトから学んだことをが反映されているように見えます。回答者の84%が、プ
ロセスマイニングが価値をもたらすことに同意、または強く同意しています (図13) 。

回答者の84%が、プ
ロセスマイニングは価値をもたらすと回
答

20

31%

Reduction of throughput time(e.g., in number of
スループットタイム短縮
days or hours)

78%

20%
0%

38%

プロセスマイProcess
ニングリードMining
Lead

プロセスマイ プロセス所有 ビジネスユー 社内コンサル
Process
Process
Business
In-house
ニングエキス者/プロセス管ザー/プロセMiningOwner/
User/
Consulting
Process
Process
Expert(IT)(IT)パート
理者
ススペシャリManager
Specialist
スト

その他
Other

8%

測定可能なコスト削減
We received tangible monetarysavings (in USD)

8%

Still効果はない
no value

3%

その他
Other

3%

No 回答無し
answer 0%0%
しかし、重要な問題は、プロセスマイニングが具体的にどのような価値をもたらすかということです。
以降のセクションではその質問に答えるべく、回答者がプロセスマイニングによって価値・効果を得たかどうか、
またそのプロセス
がセクション4で触れたような期待に沿っているかどうかについて、調査しました。

図13 - プロセスマイニングによってもたらされる価値

プロセスマイニングは価値をもたらすと思います。
Process
mining delivers value.
強く反対する
Strongly
disagree3%

反対する
Disagree3%

どちらともいえない
Neither agree
nor disagree

10%

Agree
賛成する

45%

Strongly
agree
強く賛成する

84%

39%
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

調査の結果、
回答者の考える主な効果は「プロセスの透明性」
であることがわかりました。
回答者の38%が、プロセスマイニングによってプロセスの透明性が向上したと回答しています。
しかし、
私たちはまだプロセス最適化という、限られた視野に基づいて効果の価値を定義しており、まだ誰も本当の価値について言及していません。

プロセスマイニングの本当の価値はまだ全て発揮されていな
い

10%

20%

30%

40%

50%

回答者の31%が、プロセスマイニングによる効果としてプロセス最適化の手法(自動化等)の導入と回答しており、8%はプロセス最適化の具体的な手法を特定することさえできたと回答しています (図14) 。

とはいえ、プロセスマイニングによってスルー
プット時間が短縮されたと回答したのはわず
か9%、実際に測定可能なコスト削減と回答したのは8％のみです。また、回答者の3%は、プ
ロセスマイニングから得られた効果はないとしています。

プロセスマイニングそれ自体は、すぐに使える
ような効果や、価値を算出することは出来ません。実際、企業がプロセスマイニングを導入していても、具体的なメリットをまだ認識していない例は多く存在します。8プロセスマイニン
グを導入してすぐ使えるような技術として考えることはできません。うまく利用するには、高度な業界固有の技術スキルと、プロセスマイニ
ングの最適化フレームワークが必要です (図4)
。また、プロセスマイニングの結果を価値ある洞察に変換するためには、プロセスに関する深い知識及びビジネスに関する専門知識も必要です。9 ケース指向のダッシュボードと、付加価値の最大化に焦点を当てたプロセスマイニ
ングの実践者がなければ、プロセスマイニン
グから有用な洞察と具体的な成果を得ることはできません。
21

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

プロセスマイニング導入の成功要因
組織がプロセスマイニングを最大限活用し、成功する為には、どのような要因が重要でしょうか？回答者の55%が、「ビジネスとITの部
門間の連携」が最も重要な成功要因であると考えており、51%が「良好なデータ品質」であると回答しています。47%が「明確な目標設定」であると考え、42%が「取り組みへのリー
ダーシップのコミットメント」が必要だと述べています。
「使用可能な専用リソース」が38%で5番目に重要な成功要因となっています (図16) 。

この10年間、世界最大規模の組織と協力してプロセスマイニングについて取り組んできましたが、今回の調査で示された重要な
成功要因は、取り組みの内容に沿っていえると言えるでしょう。それぞれの要因が、いかに摩擦のない新しい働き方を採用できる
かということに繋がっています。成功要因のうち上位に来ている2つの要素について、ここで一部補足的な見解を述べたいと思います。この2つの要素は、早い段階で検討すればとても単純ですが、後々の軌道修正が非
常に困難になる可能性があります。

#3明確な目標と価値の仮説設定
今回の調査で述べたような全社的な戦略を基に明確な目標を設定するだけでなく、各目標の基礎となる最適な期間にミスマッチを発見することがままあります。
プロセスマイニングの性質上、及びプロセ
スフローの新しい取り扱い方法のため、方針等の再定義を可能にするために、フィード
バックのサイクルは一回の規模は小さく、数

図16 - プロセスマイニングによってもたらされる価値

成功要因のトップ5は何ですか？
（複数回答可）What are the top ﬁve most critical
success factors? (Multiple answers)
Cross-departmental alignment
ITとビジネス間の連携(IT and Business)

58%

Good
data quality
良いデータ品質

51%

Clear 明確な目標設定
target settings

47%

リーダーシップのコミットメント
Leadership commitment

図15 - 成功要因：上位5位まで

1

2

3

ITとビジネス部署間のCross-depart連携
mental alignment
between IT andbusiness

データ品質/変換
Dataquality &transformation

明確な目標、
仮説
Clear
targets&value hypotheses4

使用可能な専用リソース
Dedicatedresources
availability

リーダーシップのコミットメント
Leadershipcommitment#1部門間の連携
反復的な意思決定とアジャイルの概念は、マネジメント手法と同様に、ITにも導入されています。
しかし、多くの組織では、ビジネスとITの関りを管理する運用モデルは、より段階的なアプローチを念頭に置いて構築されています。設計によるプロセスマイニングは容易になりますが、部門間での密接な連携は、得た洞察から迅速に要件を洗練していく為には必要になります。
ただ、最も影響力のある分析は、事前に定義されていなかった要件から生じることもあります。工数の見積もりを過度に確保しておくのではなく、プロセスマイニングの探索使用可能な専用リソース
Dedicatedresources availability

38%

KPIの定義Deﬁnition
of KPIs36%

デジタルプロセスの利用可能性
Availabilityof digital processes

31%

Dedicated process mining excellence
COE等専用組織の立ち上げ
center (Center of Excellence)27%

内部のプロセスマイニング
ノウハウ
Internal
process mining know-how

5
回に分け、最大三カ月程度の期間を目安に設定する必要があります。
戦略的に、設定した年間目標に向けて動くことは重要ですが、プロセスマイニングプロ
ジェクトの頻度と発展への段階は、機敏性を維持するためにも、独立して継続する必要があります。

42%

的な性質を受け入れ、不確実性が高まった際に対処できるメカニズムを組み込んでおくことを提唱します。

20%

Deﬁnition of strategicgoals
戦略目標の定義

18%

Clear and successful communication
明確なコミュニケーション(e.g., certain milestones)

15%

Enoughbudget
十分な予算

13%

Governancestructures
ガバナンス構造11%

Alignment労働者協議会との連携with workers council

9%

Process mining
trainings
トレーニング

9%Strategic process mining project
plan
戦略的計画

9%

Organizational
setup
組織のセットアップ

7%

Team setup
チームのセットアップ

7%

Compliance with data privacy
データプライバシー規制の遵守
regulations

2%

Other
その他

2%

No 応答なし
answer 0%
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

Julian Lebherz
Steering Committee Member
IEEE Task Force on Process Mining
23

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

リーダーシップの重要性
プロセスマイニングを企業全体に導入し、必要なツールを従業員に提供し、テクノロジー
を日常的に使用し、企業に組み込んでいくた
めには、リーダーシップのコミットメントと支持が必要です。前述したように、プロセスマイ
ニングの専門家と本調査の回答者の両方が、リーダーシップのコミットメントをプロセスマ
イニングの成功要因の上位5つに挙げています。また、当社の調査結果によると、回答者の66%が最高責任者レベルの管理者（経営幹部等）がプロセスマイニングを積極的にサポートしていると回答しています (図17) 。

リーダーシップの賛
同なくして成功なし

リーダーシップのコミットメントは、他の成功要因すべてにも影響を与えるため、極めて重要になってきます。結局のところ、企業戦略を設定・調整するのは、リーダーシップをとる立場の人間です。組織内でプロセスマイニングを推進する強力な支持者がいれば、個人やチームからの抵抗を乗り越え、さらなる支持者を獲得し、部門間・事業間の交流や連携を促進することができます。また、より高い役職の支持者がいれば、意思決定を早めることも可能です。すなわち、より多くの、プロセスマイニ
ング専用のリソースを割り当てることが可能になるという事です。そして最後に、社内でプロジェクトを推進する際の支持者の評判と地位
は、イニシアチブに利益をもたらし、その後のさらなる推進にも貢献することでしょう。結局のところ、プロセスマイニングは、テクノロジ
ーそのものというよりは、組織をより良くし、ビジネスにプラスの影響を与えることに重点を置いているのです。

24

図17 - プロセスマイニングのための最高責任者レベルのサポート

Process mining is actively supported by your
C-Level. から支持されています。
プロセスマイニングは最高責任者レベルの管理者（経営幹部等）
4%

4%

38%

26%

28%

賛成する
  強く賛成する  どちらともいえない  強く反対する反対するビジネスとITのギャップを埋める
回答者は、プロセスマイニングを導入している
組織の成功要因として、ビジネスとITの部門間連携を挙げました。つまり、企業がプロセスマ
イニングの導入プロジェクトを成功させるには、ビジネスリーダーとITリーダーの両方からの賛同とコミットメントが必要になります。ビ
ジネスとITの間にギャップがある主な理由の1つは、相反する目標を持っていることです。10
組織がプロセスマイニングのイニシアティブの全ての関係者を関与させていない場合、（
特にユーザー指向の受け入れを獲得するために、持続可能で熟練したプロセスマイニングの要員を構築する場合）失敗することが知られています。プロセスマイニングプロジェクト
は、ユーザーやビジネスリーダーからの関心・賛同が得られないと、頓挫してしまう可能性が大いにあります。私たちの経験では、IT側がプロジェクトを主導しているが、ビジネス側が賛同していない場合(またはその逆)、そのプロジェクトは失敗する傾向があります。IT部門
が、市場に出回っているツールの数が多い、コストが高い、等の理由でプロセスマイニングに反対している企業では、ビジネス側がシャドーITチームを立ち上げてイニシアティブを進めることもあります 11。プロセスマイニングプロジ
ェクトを開始する前に、ビジネスとITを可能な限り連携させることをお勧めします。

ビジネス側が何を価値とするか定義し、IT側はサービスを提供する

何を価値とするのかは、ビジネスリーダーによって決定されます。しかし、テクノロジーの実装を通じ、プロセスマイニングの成果を提供することは、ビジネス・IT共同の取り組みです。
ビジネスとITの両面からの賛同が非常に重要です。プロセスマイニングプロジェクトの大半(45%、図15)は、ビジネス部門若しくは部門横断的なチームによって推進されています (36%)（例：専門的なプロセス・エクセレンスやリー
ン・シックス・シグマ・チーム等）。これらのプロジェクトのうち、IT部門が開始したとされているものはわずか9%です。これは何故でしょうか？変革やイノベーションを積極的に推進することは、一般的にIT部門のSOPに含まれていないためです。実際、IT部門は、回答者の59%が報告している通り、データ抽出とデータモデリングを担当しています。また、スケーラ
ブルで安全なインフラの構築、ツールのライフサイクル管理、アーキテクチャ統合、ソースシ
ステム接続、リアルタイムのデータ更新、デー
タ抽出、データロード、及びデータモデリングも担当しています。ハイブリッドなアプローチを採用している企業もあり、回答者の19%が、部門横断的なチームはバックエンドの作業も一部行っていると報告しています。

25

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

プロセスマイニングには、専用のリソー
ス、専用の組織等、様々な「専門」が必要十分な専用リソースの確保
回答者の38%が、専用リソースの確保がプロ
セスマイニングの重要な成功要因であると述べています (図13) 。また27%の回答者は、専任のセンター・オブ・エクセレンス (CoE) 、つまり1つの目的に取り組む専門家チームを持つことも同様に重要だと回答しています。専用リソ
ースの割り当ては、コミットメントの指標となり、遅延(例：従業員が複数のプロジェクトを切り替えたり、再割り当てされた場合)及び障害(例：災害や経営危機等、急な事態で予算が再配分された場合)のリスクを軽減します。
CoEが存在する、即ち組織内に独自の予算、スタッフを持つ部署を設置することは、目標に対する強いコミットメントを示しています。これは、他の成功要因に大きなプラスの影響を与える可能性があります。CoEは、専用リソー
スを確保するだけでなく、ビジネスとIT間の連
携にも役立ちます。私たちの経験では、プロ
セスマイニングのイニシアティブをスケーラブ
ルなCoEに組み込んでいる企業は、経営陣の賛同、明確なロードマップ、および連携した戦略を設定している可能性が高くなります。調査
対象組織の36%は、既にCoEを構築しています (図18) 。

図18 - プロセスマイニングに対する責任
4%

9,1%

8%

7,3%

11%

9,1%

15%
最初にプロセスマイニング
Who is responsible forを取り入れるためには、… process mining 誰が活動すべきだと思いま
initiatives?
すか？

45,4%

5,4%

7,3%

Who is responsible for
プロセスマイニングのデー… process mining
タモデルの作成は誰が実
backend/datamodel施すべきだと思いますか？
ling?

Who is responsible for
プロセスマイニングのユー…
process mininguse
スケース作成、
分析は誰
cases/processminingが実施すべきだと思いま
analysis?
すか？

49%

31%

36,4%
62%
  ビジネス  部門横断的なチーム (例:プロセス・エクセレンスやリーン・シックス・シグマ・チーム)  IT  回答無し外部/サードパーティ

26

27

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

データの可用性と品質が重要

データ品質の重要性
データの品質は、プロセスマイニングのイニシ
アチブだけでなく、あらゆる種類のビジネス分
析においても重要です。高品質の結果を得る
ためには、高品質の元データが必要です。回
答者の51%が、データの品質が最優先である
ことに同意しています。

高品質なデータとは• アクセス可能であり、かつ完全である場
合、データは利用可能であるとみなされます。アクセス可能であることとは、システムをよく理解しており、特定のデータがどこを検索すれば出てくるか把握していることを意味しますが、IT部門
がデータの抽出と変換の両方に必要な専門知識を持っていることも意味します。完全であるということは、プロセス
マイニングを適用し、目的の分析を実行するために必要なすべての情報がデータとして含まれていることを意味します。
• データが実際のプロセスを正確に反映している場合、データは有効であるとみなされます。カスタマサービスのプロセスを想像してみてください。このプロセ
スでは、担当者が特定の問題を解決するために、様々な質問をカスタマーにします。ただし、その結果であるチケット
は会話の後に作成され、そして多くの場
合、すぐに閉じられます。この場合、チケットのタイムスタンプはイベントの実際の期間を反映していません。

28

他の留意事項• 実際のデータの抽出中に、システムからデータが削除されたり、値が移動される等のシステム上の問題も観測されています。
• 利用者は、アーカイブなどにより、プロジェ
クト中にデータに変更が行われる可能性があることに留意するべきです。

• 他のよくある障害は、時間の粒度です。例
えば、あるイベントには日付しかありません
が、他のタイムスタンプははるかに高い精密性で記録されている場合、結果に影響がでる可能性があります。その場合、ランダムな結論に繋がる可能性があります。

• 更に、ケースの概念を特定するのが難しい
場合があります。例えば、イベントは注文、ア
イテム、配送、及び顧客を参照しますが、イ
ベントデータを平坦化すると、収束・発散等の問題が発生する可能性があります。例えば、イベントが意図せず重複したり、因果関係が失われたりして、不特定のスパゲッティ
図が作成されることがあります。 12

データ品質が低い場合の対処方法• できるだけ早い段階でデータ検証を実施す
ることをお勧めします。サンプルまたはドラ
フトのダッシュボードを使用し、データがアクセス可能で、完全かつ有効であることを確認し、プロセスの専門家やIT担当者に結果を確認してください。
• パターン(例:過去のデータであるはずなのに未来の日付が入っている)が見つかった場
合は、ロジックを逆にするか、疑わしいケースを解析から除外することでデータセットを修正できますが、どちらも一時的な修正にすぎません。このようなパターンを修正す
るには、根本的な原因を解明する必要があります。一般的に、データ品質の問題の検出は、プロセスマイニングの一般的な副作
用です。

29

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

図19 - プロセスマイニングの実装に必要なスキル
What are critical skills for the success of a process mining implementation? (Multiple answers)
プロセス自体の知識
Process
knowledge

85%

分析スキル
Analyticalskills66%

ETL＆データエンジニアリングスキル
ETL & data engineering skills

38%

Process modelling
プロセスモデリングの知識
knowledge （BPM等）(e.g., BPM)

23%

Management capabilities
管理能力

19%

Industry expertise
業界知識

15%

Programming skills
プログラミングスキル

13%

UI/UX
capabilities
UI/UXのスキル

6%

Other
その他

Machinelearning skills
機械学習のスキル

6%
0%
0%

10%

人材と彼らの技術
プロセスマイニングプロジェクトを実施し、その結果を分析するには、特定の専門知識が必要です。回答者は、この専門知識の欠如が、彼らが直面している最大の課題の1つであると回答しています。全社的・世界的にプロセス
マイニングの取り組みが最も進んでいる企業
は、社内で必要なスキルや仕組みを積極的かつ体系的に構築している企業です。プロセス
マイニングをこれから導入する人や、経営陣の賛同や予算の確保に苦労している人などは、
まだ適切なスキルを持っていない可能性が高
いです。

20%

調査回答者は、プロセスマイニングプロジェク
トに不可欠なスキルについて、様々な見解を持っていました。最も重要であるとして第一に挙げられたのは、プロセスの知識でした(図19)。
プロセスの知識は、プロセスマイニングの基
礎的な知識です。回答者の66%が優れた分析
スキルを持つことが重要だと回答し、続いて38%がデータエンジニアリングのスキルを持っていることと回答しました。
また、この調査では、リーン・シックス・シグマの専門知識や、変更管理等のリーダーシップ
スキルも挙げられています。確かに、プロセス
マイニングは、特に企業全体に導入された場
合には、仕事の方法がまったく新しくなり混乱
30

30%

40%

50%

60%

70%

80%

を招く可能性もある為、リーダーシップは非常に重要となります。

興味深いことに、機械学習のスキルが重要だと答えた回答者はいませんでしたが、機械学
習はますます重要になっており、実際にはプロセスマイニングと統合されつつあります。
機械学習はすでにプロセスマイニングの一部
であり、一部のベンダーは既に該当する機能をリリースしています。私たちの経験においても、プロセスマイニングには機械学習が必要であるとして、将来のステップ、イベント、行動を予測するために使用していこうと計画しているプロジェクトが多数存在していました。今後数年間で必要なスキルセットが更に変わることは間違いないでしょう。

90%
せん。逆に、プロセスマイニングの分析結果を解釈するためには、プロセスの専門家にも一定の分析スキルが必要です。これらの様々なスキルを組み合わせたチームを作ることが成功の鍵です。

前述したように、プロセスマイニングで真にビ
ジネス価値を算出するためには、利用者には幅広いスキルが必要です。例えば、結果や分析を、具体的な成果、最適化に繋げるスキルが必要になります。そのために、実践者が価値志向の考え方を取り入れることが非常に重要になってきます。分析のエキスパートだからと言って、必ずしもプロセスマイニングから出力された分析結果を価値のある洞察・結果へと変換するスキルを持っているわけではありま31

プロセスマイニングの拡張
プロセスマイニングの利用をどのように拡張していくか
前述した通り、調査対象企業の83%がプロセ
スマイニングの利用を拡大し、企業全体としてのメリットの拡大を計画しています。垂直(事業単位)および水平 (プロセス) の拡大率が高
いほど、プロセスマイニングのビジネスケース
は魅力的になります。
ソフトウェアそのものだけではなく、明確なデータから価値を生み出す戦略を確立することも、導入企業にとっては重要です。すべての関係者をプロセスマイニングイニシアティブに巻き込むことは、適切なオペレーションモデ
ルを必要とする複雑な作業です。ビジネス価値をベースにしたガバナンス構造を構築する
ことも、特に適切なユースケースを優先したい

場合には重要です。選択したユースケースに応じて、アジャイルプロセスと明確な役割・責任分担に基づいて、IT部門とビジネス部門の両方の能力を組み合わせて対応する必要があります。
もう1つの重要な基準は、正しい質問をするために仮説に基づいたアプローチを実施することです。そして最後に、前述したように、ビジネ
スリーダーは道を切り開き、戦略は最大限の価値の算出のために、そのビジネス価値に応じてユースケースに優先順位をつける必要があります。

プロセスマイニング運用モデル
Process
Mining Operational Model

組織
Organization
プロセスおよびタスクマイニングの使用
Organizational setup based on increa増加に基づく組織のセットアップ(センタ
sed use of process & task mining (e.g.,
ーオブエクセレンスの導入など)
introduction of a Center of Excellence)

IT統合
IT Integration
長期的なプロセスマイニングに対する戦
Long-term, process mining technology
略、既存のITアーキテクチャへのプロセス
strategy, embedding mining solutions
マイニングの組み込み、プロセスマイニン
within existing IT architecture, lifecycle
グのライフサイクル管理、堅牢なセキュリ
management of the process mining
ティコンセプト
solution(s) and robust security concept

32

人とスキル
Peopleand Skills
長期的な人材戦略、プロセスマイニングス
Long-term people strategy, changing
キル及び管理スキルの要件の継続的な更skill requirement for preocess mining
新（変化する労働力に対するトレーニング
and management skills; adaptation ofや開発戦略の適応）
training and development strategy tochanging workforce structure

役割と責任Roles and Responsibilites
IT、ビジネス、共有サービス、自動化CoE、Role split between major organizatio専門部門などの主要な組織単位間での役
nal units, such as IT, business, shared
割分担、および新しいプロセスマイニング
services, an automation CoE and関連の役職の職務説明定義
specialist departments as well as job
descriptions for new processmining-related roles

プロセスとコントロール
Process and Controls
ビジネスプロセスの取り込みや要求プロセス
Deﬁnition of workﬂows such asなどのワークフロー定義、コンプライアンス
business process intake and demand
関連のワークフローの影響、監査手順、KPI
processes; compliance-related
定義、追加の管理レビューコントロール
workﬂows impacts, audit procedures,
KPI deﬁnitions, additional management
review controls

ガバナンス
Governance
ガバナンス組織の影響と定義、外部のテクノ
Impact and deﬁnition of governanceロジーパートナー(ライセンス管理を含む)のbodies, management of external
管理、自動化による進行中のプロセス変更
technology partners (including license
に対するガバナンスの概念
management) and governanceconcept for ongoing process changes
due to automation

プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

参考資料
01. Reinkemeyer, Lars (2020), process mining in Action, Principles Use Cases and Outlook, 1. Aufl., Springer Nature Switzerland AG.
02. IEEE Task Force on Process Mining. Process Mining Manifesto. In volume 99 of Lecture Notes in Business Information Processing,pages 169-194. Springer-Verlag, Berlin, 2012.
03. W.M.P. van der Aalst. Process Mining: Data Science in Action. Springer-Verlag, Berlin, 2016.
http://www.springer.com/978-3-662-49850-7
04. SPARK Matrix Report process mining (2020), November 2020, https://view-signavio.highspot.com/
viewer/5fd32daca4dfa05e55951558?iid=5fca4939628ba257877b769b%source=email.untracked , last access 12.01.2021.
05. SPARK Matrix Report process mining (2020), November 2020, https://view-signavio.highspot.com/
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06. Deloitte (2020), https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/consumer-industrial-products/operationalexcellence-automotive-captives_issue-1_deloitte.pdf, last access 12.01.2021
07. SPARK Matrix Report process mining (2020), November 2020, https://view-signavio.highspot.com/
viewer/5fd32daca4dfa05e55951558?iid=5fca4939628ba257877b769b%source=email.untracked , last access 12.01.2021.
08. Harvard Business Review (2020), https://hbr.org/2019/04/what-process-mining-is-and-why-companies-should-do-it,
last access 13.01.2021.
09. Deloitte (2020), https://www2.deloitte.com/de/de/pages/finance/articles/process-mining-and-process-bionics.html,
last access 13.01.2021.
10. https://www.computerwoche.de/a/die-kluft-zwischen-business-und-it-waechst,3070098, last access 13.02.2021.
11. Organizational units delivering IT services and are not part of the official IT organization, https://www2.deloitte.com/de/de/pages/
technology/articles/Cloud.html https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2019/12/15/shadow-it-is-the-cybersecurity-threatthat-keeps-giving-all-year-long/?sh=5cc6b2395561, last access 13.02.2021.
12. W.M.P. van der Aalst. Process Mining: Data Science in Action. Springer-Verlag, Berlin, 2016.
http://www.springer.com/978-3-662-49850-7

Further References:
The eXtensible Event Stream (XES) IEEE Standard for exchanging Process Mining data
http://xes-standard.org/
Object-Centric Event Logs (OCEL)
http://ocel-standard.org/
IEEE Task Force of Process Mining
https://www.tf-pm.org/

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プロセス分析による価値の創出 | プロセスマイニングの活用と成功要因

コンタクト

DTRS IT Governance

Keiko Arikawa
PartnerDTRS IT Governance
Tel: +81 90 6650 9012
keiko.arikawa@tohmatsu.co.jp

デロイト トーマツ リスクサービス パートナー。IT系コンサルティング
会社にて、会計システム開発・運用業務を経験。その後、大手監査法
人グループを経てトーマツに入所。
プロセスマイニング、RPAおよびAI-OCR等を利用した、業務改善、業
務デジタル化および内部統制強化支援のサービスをリードしている。
また、金融機関を中心に、システム・デジタルに係るガバナンス態勢強化支援にも数多く従事している。

Yasuhide Onuma
PartnerDTRS IT Governance
Tel: +81 90 9147 4352
yasuhide.onuma@tohmatsu.co.jp

2012年に有限責任監査法人トーマツに入社、同時にデロイトトーマツ
リスクサービス株式会社のパートナーに就任。
大手監査法人にて13年間、金融機関をはじめとする多様な業種・業界に対して、リスクアドバイザリーサービス業務（ITガバナンス、事業継続マネジメント、システムリスク管理、情報セキュリティ管理、個人情
報管理、業務プロセス改善、ITデューデリジェンス等）を多数提供。

著者

Gabriela Galic
Manager | Center for Process Bionics &Global Process Mining Survey Lead
Tel: +49 (0) 151 58075308
ggalic@deloitte.deMarcel Wolf
Consultant | Business Development &Partner Management
Tel: +49 (0) 151 58075310
marcwolf@deloitte.deCenter for Process Bionics

Olly Salzmann
Managing Director
Deloitte AI GmbH and KI
Park Deutschland GbR
Tel: +49 (0)151 58002836
osalzmann@deloitte.de34

Tobias Unger
Head of Center for
Process Bionics
Tel: +49 (0)151 18295973
tunger@deloitte.de35デロイトトーマツ グループは、日本におけるデロイト アジア パシフィック リミテッドおよびデロイトネットワークのメンバーであるデロイトトーマツ合同会社ならびにそのグループ法人（有限責任監査法人トーマツ、
デロイトトーマツ コンサルティング合
同会社、
デロイトトーマツ ファイナンシャルアドバイザリー合同会社、
デロイトトーマツ税理士法人、DT弁護士法人およびデロ
イトトーマツ コーポレート ソリューション合同会社を含む）の総称です。
デロイトトーマツ グループは、日本で最大級のビジネ
スプロフェッショナルグループのひとつであり、各法人がそれぞれの適用法令に従い、監査・保証業務、
リスクアドバイザリー、
コ
ンサルティング、
ファイナンシャルアドバイザリー、税務、法務等を提供しています。
また、国内約30都市以上に1万名を超える専門家を擁し、多国籍企業や主要な日本企業をクライアントとしています。
詳細はデロイトトーマツ グループWebサイト（www.
deloitte.com/jp）をご覧ください。

Deloitte（デロイト）とは、
デロイトトウシュトーマツ リミテッド（“DTTL”）、
そのグローバルネットワーク組織を構成するメンバー
ファームおよびそれらの関係法人（総称して“デロイトネットワーク”）のひとつまたは複数を指します。
DTTL（または“Deloitte
Global”）ならびに各メンバーファームおよび関係法人はそれぞれ法的に独立した別個の組織体であり、第三者に関して相互に義務を課しまたは拘束させることはありません。
DTTLおよびDTTLの各メンバーファームならびに関係法人は、自らの作為および不作為についてのみ責任を負い、互いに他のファームまたは関係法人の作為および不作為について責任を負うものではありません。
DTTLはクライアントへのサービス提供を行いません。
詳細は www.deloitte.com/jp/about をご覧ください。
デロイト アジア パシフィック リミテッドはDTTLのメンバーファームであり、保証有限責任会社です。
デロイト アジア パシフィッ
ク リミテッドのメンバーおよびそれらの関係法人は、それぞれ法的に独立した別個の組織体であり、アジア パシフィックにおける100を超える都市（オークランド、
バンコク、北京、
ハノイ、香港、ジャカルタ、
クアラルンプール、
マニラ、
メルボルン、大阪、
ソウ
ル、上海、
シンガポール、
シドニー、台北、東京を含む）にてサービスを提供しています。
Deloitte（デロイト）は、監査・保証業務、コンサルティング、
ファイナンシャルアドバイザリー、
リスクアドバイザリー、税務およびこれらに関連するプロフェッショナルサービスの分野で世界最大級の規模を有し、150を超える国・地域にわたるメンバーファームや関係法人のグローバルネットワーク（総称して“デロイトネットワーク”）を通じFortune Global 500®の8割の企業に対してサービスを提供しています。
“Making an impact that matters”を自らの使命とするデロイトの約312,000名の専門家については、（www.deloitte.com）をご覧ください。

本資料およびその付属文書は、デロイトトウシュトーマツ リミテッド、
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DTTL、
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Issue 06/2021