プロセスマイニング (Process Mining)
プロセスマイニングは、情報システムのイベントログから業務プロセスの実行データを抽出し、実態を可視化・分析・改善するためのデータ駆動型技術群である。プロセスマネジメントとデータサイエンスの交点に位置する。
プロセスモデルの自動発見、標準モデルとの適合性チェック（コンフォーマンスチェック）、時間やコストのパフォーマンス分析、さらには将来予測や処方的介入を含み、客観的な事実に基づいた業務改善を可能にする。
プロセスマイニングの主要機能および待ち時間分析への適用は以下の通りである。
- 主な機能領域: プロセス発見（実プロセスの可視化）、適合性検査（モデルとログの乖離検知）、バリエーション分析、パフォーマンス分析（ボトルネックや待ち時間の特定）。
- イベントログの構造: ケースID、アクティビティ名、タイムスタンプ（開始・完了）、リソース情報を最小単位として分析する。
- 分析アプローチの分類: 現状の待ち時間を可視化する「記述的アプローチ」、残存時間やシナリオ変化の影響を推計する「予測・What-Ifアプローチ」、欠落したタイムスタンプを補正する「データ改善アプローチ」に大別される[1]。
- 所属タグ: Analytics Data-Driven Process Mining
- カテゴリー: Related Fields
-
Data-Driven Identification and Analysis of Waiting Times in Business Processes — 「プロセス分析ツール（例：ProM、Disco、Apromore、Celonis）は、プロセスマイニングを使用して、プロセスモデル（しばしばBPMNモデルやプロセスマップと呼ばれる）にサイクルタイム、処理時間、待ち時間などのパフォーマンス診断情報をオーバーレイ表示することにより、プロセスアナリストがビジネスプロセスのパフォーマンスを定量化および評価するのを支援する」（訳）（ライセンス: CC BY 4.0） ↩