プロセス・マイニング、プロセス・モデリング、プロセス・マッピング：その違いとは

プロセスマイニングは、組織がワークフローを発見、評価、改善するのに役立つビジネスプロセス管理の一形態です。プロセスマイニングでは、顧客関係管理（CRM）や会計ソフトなどのITシステムのイベントログにアルゴリズムが適用される。このアルゴリズムは、イベント・ログ・データの傾向を明らかにし、それらの傾向を利用して、システム内で発生しているワークフローを視覚化するプロセス・モデルを構築します。プロセス・マイニング・アルゴリズムは、既存のプロセスモデルの強化、プロセスモデルと実際のワークフロー・インスタンスの比較、プロセス変更のシミュレーションにも使用できます。

プロセス・マイニングの主要なメリットは、それが提供するデータです。このデータは、企業がイベントログ・データを使用して、リソースの割り当て、ワークフローの最適化、オートメーション・イニシアチブ、およびその他のクリティカルなビジネス上の意思決定を行うのを支援します。

プロセスモデルはワークフローを視覚的に表現したもので、データ・マイニング・アルゴリズムをイベントログ・データに適用することによって作成されます。プロセスモデルは、ビジネスプロセスの定量的かつ客観的な図を提供します。これらのモデルには、イベント、イベントの所有者または開始者のログ、ワークフロー内の経路、各ステップのタイムライン、成功率など、豊富なワークフローデータが含まれています。プロセス・モデリングは、プロセス・マイニング、具体的にはアルゴリズムがイベントログ・データを使用してワークフロー・モデルを生成する段階のサブコンポーネントとして理解できます。

プロセス・モデリングの主要なメリットは、企業が想定するプロセスではなく、実際に存在するそのままのプロセスの絵を描くことにあります。イベントログ・データを活用することで、プロセス・マイニング・アルゴリズムは定量的なモデルを作成し、組織のワークフローにこれまで得られなかったレベルの透明性を提供します。

プロセス・モデリングと同様、プロセス・マッピングとは、ビジネス・プロセスの視覚的表現の作成を指します。しかし、プロセス・モデルがデータ駆動型で定量的であるのに対し、プロセス・マップは主観的で定性的です。プロセス・マッピングは通常、ビジネス・アナリストまたはストラテジストがワークショップを行い、ターゲット・プロセスに関与する人々にインタビューすることから始まります。続いてそのアナリストまたはストラテジストは、収集した情報を使用して、手作業またはプロセス・マッピング・ソフトウェアを使用してプロセス・マップを作成します。

プロセス・マッピングの主要なメリットは、より人間に焦点を当てた方法でワークフローを視覚化することです。プロセス・マップは、客観的なメトリクスをキャプチャするのではなく、ビジネス内のさまざまな人やチームが特定のプロセスにどのように関与しているかを主に説明します。

注：プロセス・モデルとプロセス・マップはどちらもプロセスを視覚的に表現していますが、互換性はありません。その代わり、同じワークフローでも異なる側面にスポットを当てています。プロセス・モデルはより定量的であり、一方のプロセス・マップはより定性的です。

組織全体の調達プロセスをより明確にしたいと考えている企業を考えてみましょう。プロセス・マイニング、プロセス・モデリング、プロセス・マッピングを使用するのは、どのような場合に適切でしょうか？

• プロセス・モデリング：もし組織が、調達プロセスの各ステップで何が起こっているかを正確に理解したいのであれば、プロセス・モデリングを使用することになります。データ・イニング・アルゴリズムを調達プロセスのイベントログ・データに適用することで、組織は包括的なプロセス・モデルを生成し、ワークフロー全体の客観的な視点を提供します。
• プロセス・マイニング：組織がすでに調達プロセスをモデル化しており、改善と最適化の具体的な機会を特定したい場合、プロセス・マイニングが最適な選択となります。プロセス・マイニングは、実際のワークフローと既存のモデルを比較することで、プロセスを合理化し、モデルの精度を向上させる機会を浮き彫りにします。組織が改善の可能性を実装前にテストしたい場合は、プロセス・マイニングを使用して、正確なイベントログ・データに基づいた仮説モデルを生成することもできます。
• プロセス・マッピング：企業が調達プロセスのどの部分をどの部門が所有しているかを明確にしたい場合、定性的データと従業員の経験に依存するため、プロセス・マップが適切な選択となります。プロセス・マップは、調達プロセスがどのように部門間を横断しているかを明らかにするのにも役立つでしょう。

調達プロセスの最も包括的なビューを得るためには、企業は3つすべてを組み合わせて使用することになります。すなわち、定量的データを取得するためのプロセス・モデリング、定性的データを取得するためのプロセス・マッピング、そして改善の機会を特定するためのプロセス・マイニングです。

プロセス・マイニングは、ビジネス・プロセス管理を科学するものですが、それを適用する前に、特定の前提条件を満たす必要があります。

• 長所： プロセス・マイニングはITシステムのイベントログからデータを抽出し、企業のチームにとって実用的で使いやすいものにします。
• 長所：プロセス・マイニング・アルゴリズムは、既存のプロセス・モデルをより正確にし、プロセスを変更した場合に何が起こるかについての仮説モデルを生成することができます。
• 長所：プロセス・マイニングは、実際に存在するワークフローとその結果についてデータ駆動型のビューを提供し、リソース割り当て、オートメーション・イニシアチブ、ワークフロー最適化、およびその他の重要なビジネス上の意思決定を導く、より客観的なビジネス・インテリジェンスを企業に提供します。
• 短所：プロセス・マイニングは、高度なデータ・マイニング・アルゴリズムに依存するため、組織は専用のツールを使用してデプロイする必要があります。とはいえ、ほとんどのプロセス・マイニング・ツールはアルゴリズムの適用とモデルの生成を自動化するため、従業員がプロセス・マイニングを行うのに必ずしもデータサイエンスのバックグラウンドは必要ありません。

プロセス・モデリングは、企業が業務を遂行するためのワークフローをより客観的なビューで把握するのに役立ちます。しかし、これらのモデルでは捕捉できないタイプのデータもあります。

• 長所：プロセス・モデルは、プロセスを客観的に正確に表現することで、人為的なミスを排除し、仮定を超えてワークフローが実際にどのようなものかを明らかにします。
• 長所：プロセス・モデルは、時間、成功率、エラー率、客観的に測定可能な結果などの定量的なプロセス・データを視覚的に描写し、ビジネス・プロセスとビジネス・ロジックをより詳しく分析できるようにします。プロセス・モデルがなければ、チームは、必ずしも現実を反映しない定性的な用語でワークフローを議論することに限定されます。
• 長所：プロセス・モデルは、抽象的なワークフローを具体的なイメージに変換することで、プロセスの普及と議論を容易にします。
• 短所：プロセス・モデルでは、従業員が実世界でどのようにワークフローを体験しているかについて定性的なデータを把握することはできません。このモデルではイベントログに記録されたデータのみを反映できます。

プロセスマッピングは、プロセスの大まかな概要を作成するための迅速かつ柔軟な方法ですが、従業員からの定性的な報告に依存しているため、マップは時として不正確になることがあります。

• 長所：プロセス・マップは、ワークフローが実際の従業員の活動や相互作用の中でどのように現れるかについて、定性的データとして把握することができます。
• 長所：プロセス・マップは専門的なツールをあまり必要とせず、比較的早く簡単に作成できます。
• 短所：プロセス・マップは従業員のワークショップやインタビューに基づいているため、プロセス・モデルよりも客観性に欠け、欠陥や不完全性、不正確な情報が含まれている可能性があります。

ビジネス・オートメーションは、ビジネス・プロセスの明確な理解なしには達成できません。言い換えれば、企業はワークフローで何が起こっているかを正確に把握しなければ、いずれかのステップを効果的に自動化することはできません。プロセスマイニング、モデリング、マッピングのテクノロジーは、定量的・定性的データを提供し、企業のワークフローに比類のない透明性をもたらします。既存のプロセスを包括的に把握することで、企業は大規模な自動化の取り組みを容易に行うことができます。

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