プロセスマイニング活用における本質的な課題と、新たなプロセスマイニングへの方策

プロセスマイニングコンファレンス2024にて、株式会社ジャパンプロセスマイニングテクノロジー代表取締役の井上による講演の資料です。

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2. 目次 会社&自己紹介 プロセスマイニング活用における現状 プロセスマイニングの本質的な役割 プロセスマイニングを効果的に扱う方策 新製品の発表 Table of Contents 1 2 3 4 5
3. 井上 峻輔 Name Profile Likes F 2000年4月生まA F JPMT 代表取締I F 「みんプロ」プロダクト責任者 釣り、ドラクエ、和泉式部日記 shunsuke_no_way
4. 株式会社ジャパンプロセスマイニングテクノロジーとは？ 日本で数少ない プロセスマイニングツールの を持つ会社 開発実績
5. 私たちが持っている「視点」 User Product ユーザーのニーズに合った という視点 “プロダクトの在り方”とは何か？
6. リサーチを続けてわかった プロセスマイニング活用における と 現状 課題 本日のテーマその１
7. まず、「みんプロ」って？ G 無償のプロセスマイニングツーD G 一般社団法人プロセスマイニング協会が提 G プロセスマイニングの基本的な機能に特化
8. まず、「みんプロ」って？ 公開日 ユーザー数 2022年 03月14日 800 over
9. みんプロを開発した経緯 プロセスマイニングを広めるために、 を作る！ とにかくシンプルなプロセスマイニングツール
10. 当時上がっていた声 →プロセスマイニングへの理解が曖昧 いろんな機能があるけど お絵描きツールとしてしか使っていない プロセスマイニングとBIって何が違うの？ ツールを使うのが難しい… 適切なデータの作り方がわからない
11. みんプロに対する反応(ポジティブな意見) ペトリネットが見えるだけでも十分と感じた データの形式がシンプルでわかりやすかった プロセスマイニングがどんなものかイメージできた データモデルを試行錯誤しやすい
12. みんプロに対する反応(ネガティブな意見) ペトリネットが表示されても何をすべきかわからない データがそもそも準備できない 属性データを使った分析もしたい リワークを見つけてもそこからどうすればいいか分からない
13. プロセスマイニング利用における実情 バリアントエクスプローラやプロセスエクスプローラでも というのが現状 理解し活用するのが難しい
14. プロセスマイニング利用における実情 バリアントエクスプローラやプロセスエクスプローラでも というのが現状 理解し活用するのが難しい 根底にあるのは… 「プロセスマイニング」 の概念の難しさ そのもの
15. 「プロセスマイニング」への理解度における問題 プロセスマイニングについて真に理解をしていないと 問題意識を組織に共有できない… どんな分析を行えばいいか分からない… 適切なデータを用意できない… 問題解決をするのが困難になっていく
16. プロセスマイニング利用における課題 プロセスマイニングの概念に対する 本質的な理解が足りない
17. プロセスマイニングの理解には深さと広さが必要 組織でどれだけ 周知できているか 個々の理解度そのもの プロセスマイニングについて再認識し、 組織を包括した取り組みの重要性についても考えていきます 深さとは 広さとは
18. プロセスマイニングとは？ その を再認識する 本質的な役割 本日のテーマその2
19. 突然ですが… 私のプロセスマイニングとの出会い 3年前、大学の講義で
20. 当時の私の「疑問」 「なんでわざわざ業務を見える化する必要があるの？」 「自分たちでやっている事なのに…？」
21. なぜ自分たちの業務のことが分からないのか 会社では役割によってやることが異なる 買いたい人 買う人 受け取る人 払う人
22. なぜ自分たちの業務のことが分からないのか 買いたい人 買う人 受け取る人 払う人 すぐ必要だし、自分で買ってしまおう
23. なぜ自分たちの業務のことが分からないのか 買いたい人 買う人 受け取る人 払う人 ⁨⁩とりあえず受け取っておこう
24. なぜ自分たちの業務のことが分からないのか 買いたい人 買う人 受け取る人 払う人 あれ？誰が買ったのこれ？払って大丈夫？
25. なぜ自分たちの業務のことが分からないのか 誰かが自分の役割を逸脱 他の役割を理解していない したり、 と問題が起きる 買いたい人 買う人 受け取る人 払う人 いや知らんけど… あれ？誰が買ったのこれ？払って大丈夫？
26. なぜ自分たちの業務のことが分からないのか でもこれを俯瞰している人はいないので 問題を教えてくれる人はいない 買いたい人 買う人 受け取る人 払う人 それ、あいつだよ
27. 業務プロセスの根底にある課題 問題に直面する人は 最悪、 ことも その背景が分からない 問題を認識すらできない
28. プロセスマイニングの役割 プロセスマイニングは役割を横断的に見てくれる 的存在 「お天道様」 買いたい人 買う人 受け取る人 払う人
29. プロセスマイニングの位置付け しかし… プロセスマイニングがやるのは だけ 「可視化」
30. プロセスマイニングの位置付け 問題解決のための 施策を行う 事実確認を行い 原因を紐解く 問題のある プロセスを見つける 人の手で行わなければいけないことが多くある 1 2 3
31. プロセスマイニングの位置付け プロセスマイニングの役割: 業務の流れの可視化 問題とその原因の深掘り それを扱う人の役割:
32. プロセスマイニングを効果的に扱うために プロセスマイニングを効果的に扱うには を理解し 改善に繋げるための準備を整える必要がある ツールと人の役割の違い
33. プロセスマイニングを効果的に扱うために ではツールを扱う人や組織が プロセスマイニングを効果的に使うために必要なこととは何か？
34. プロセスマイニングを 効果的に扱うための方策 本日のテーマその3
35. Ä 適切なデータモデルを作ろう
36. Ä 適切なデータモデルを作ろう プロセスマイニングでインサイトを得る前提条件 分析に必要な情報量がデータに含まれていること
37. イベントログの粒度は適切ですか？ データの粒度が粗くて 意味のある情報が取り出せない →データモデルが不適切 「保留」となった背景が分からない 開始 タスク管理のデータを例とした プロセスマイニング 保留 完了 タスクの割り当て
38. 適切なデータモデルかどうかを評価する データモデルの検証サイクルは 回せます。 そう、みんプロならね。 高速に
39. 適切なデータモデルかどうかを評価する みんプロに必要なのは だけ ケースID、アクティビティ、 タイムスタンプ
40. 適切なデータモデルかどうかを評価する 最低限のデータを変更するだけで 短スパンで できる 試行錯誤
41. ケーステーブルからイベントログを作るUltraData UltraDataというツールを使うと、 プロジェクト管理表のようなケーステーブルのデータを クリック操作のみでイベントログに変換できます。
42. ケーステーブルからイベントログを作るUltraData プロジェクト名や KeyID 日付情報 イベントログに変換 Key_ID 1001 1002 1003 1004 1005 北海道 北海道 北海道 北海道 青森 2023/04/14 2023/04/18 2023/05/01 2023/05/14 2023/03/05 2023/04/23 2023/04/27 2023/05/10 2023/05/30 2023/03/29 地域 設計 施工
43. 適切なデータモデルを作るには 分析に必要な情報がデータに含まれているかどうか プロセスマイニングツールで可視化しながら検証する
44.  組織でプロセスマイニングに携わろう
45.  組織でプロセスマイニングに携わろう 「取るべきアクションは何か？」をツールは教えてくれない
46.  組織でプロセスマイニングに携わろう アクションを明確にするためには、 問題の根本原因に対する仮説を明確にすることが必要
47.  組織でプロセスマイニングに携わろう ツールは業務を知っているわけではない 仮説はツールから生まれるのではなく、 生まれる 人から
48.  組織でプロセスマイニングに携わろう 組織でプロセスマイニングに関わり、複数の視点で問題を考えなければ アクションにつながるインサイトは得られない。 買いたい人 買う人 受け取る人 払う人
49. プロセスマイニングを活用するための組織 効果的なプロセスマイニングジャーニーを 実現するために絶対に必要な3つの条件 問題意識の共有 ナレッジの蓄積と 共有機会の担保 意思決定者や 現場間での意思疎通
50. プロセスマイニングを活用するための組織 プロジェクトを行う を チームで明確にし、一つの方向へ進めるようにする 目的 問題意識の共有 ナレッジの蓄積と 共有機会の担保 意思決定者や 現場間での意思疎通
51. プロセスマイニングを活用するための組織 発見した問題を共有し、 他の分析者との を合わせられるようにする 視点 問題意識の共有 ナレッジの蓄積と 共有機会の担保 意思決定者や 現場間での意思疎通
52. プロセスマイニングを活用するための組織 問題の原因についてヒアリングし 具体的な を策定する アクション 問題意識の共有 ナレッジの蓄積と 共有機会の担保 意思決定者や 現場間での意思疎通
53. 私たちが提供する 新しいソリューション 本日のテーマその4
54. 私たちが大切にしてきた「問い」 データの価値を最大限に引き出すには どうすれば良いだろうか？
55. 私たちの答え 誰もがデータを 適切に扱えるようになる世界
56. 私たちの問題意識 「プロセスデータを扱える人」と 「プロセスデータから価値を引き出せる人」のアンマッチ
57. 私たちの問題意識 プロセスマイニングは良くも悪くも のみ プロセスを アプローチが一般化している 「可視化」 とにかく詳らかに可視化する
58. 私たちの問題意識 これでは、プロセスマイニングを有効活用するのに が必要とされる 高度なスキル
59. 私たちの問題意識 しかし業務課題に対して深く考えられる人は 必ずしもデータのスペシャリストではない これがアンマッチ データ分析が得意な人 業務を深く知っている人
60. 私たちの問題意識 誰もがデータの価値を引き出せる を生み出したい…！ エレガントなプロダクト
61. 私たちの問題意識 だから そんなプロセスマイニングツールが必要だと思いました。 世界一わかりやすく、使いやすい。
62. 世界一わかりやすく、使いやすい プロセスマイニングツール ビジネスサイドのための
63. Optimize Path + = 最適化する (プロセスの)パス Optpathとは
64. プロセスマイニングユーザーを支えるOptpathの機能 Optpathはプロセスマイニングの力を ために 組織のあらゆる人がデータを扱えるようになっています。 最大限発揮する
65. プロセスマイニングユーザーを支えるOptpathの機能 もちろん、従来のバリアントエクスプローラーや プロセスエクスプローラーも
66. プロセスマイニングユーザーを支えるOptpathの機能 誰でも で プロセス上の 問題発見ができる ダッシュボード 分析者の視点
67. プロセスマイニングユーザーを支えるOptpathの機能 インサイトシェア機能で 組織レベルの 情報共有とディスカッションを
68. プロセスマイニングユーザーを支えるOptpathの機能 データの専門家がいない？ が あなたの分析をサポート AIコンサルタント この業務のボトルネックは？ リワークのあるプロセスの傾向は？
69. 意思決定者 アナリスト 現場担当者 組織のデータを通じた対話を 一方的なものでなく、 シフトする 双方向的な形へ Optpathと共にする組織変革を
70. Optpathと共に ワクワクする未来へ with Elegance with Efficiency with Excitement