Japanese Myths of Process Mining
English follows Japanese. Befor proofread.
プロセスマイニングに対する関心が生まれたのは、日本では2018年後半から。以来、約2年が経過して、プロセスマイニングへの関心はさらに高まっており、大手企業を中心に、プロセスマイニングを導入して一定の成果を出している企業が増えています。具体例としては、通信キャリア大手のKDDI、重工業大手のIHI、物流大手の日立物流、金型商社大手のミスミなどが積極的にプロセスマイニングを活用しており、その取り組み事例が各所で報告されています。
ただ、いまだプロセスマイニングに対して懐疑的な日本企業も少なくなく、いわゆる日本特殊論ともいえる神話が語られている状況も見受けられます。
当記事は、日本企業が抱きがちな、プロセスマイニングについての２つの神話を打ち砕くことを目的としています。
神話１ 日本企業のシステムは複雑すぎてプロセスマイニングでは分析できない
日本企業はSAPのようなパッケージをデフォルトのまま採用することが少なく、現状業務手順に合わせて大幅なカスタマイズを行ったり、ゼロからスクラッチで開発することが多いのは確かです。さらに、業務内容の変化に合わせて改修を重ねてきており、システム構成が非常に複雑怪奇になっていることも少なくありません。
このため、イベントログも複雑であり、プロセスマイニング分析は通用しない、と思い込んでいる方がいます。しかし、これは幻想です。
プロセスマイニング導入で先行する欧州の企業でも、老朽化し、複雑化したレガシーシステムを未だ運用しているところも多いのです。そうしたシステムから抽出されたトランザクションデータは確かにクオリティは高くなく、プロセスマイニング分析に堪えるイベントログへと整形するための工数は嵩みます。
しかし、決して不可能ではなく、美しいプロセスモデルは描けないとしても、複雑怪奇な現行システムの概要を把握することは可能であり、プロセスマイニングを起点として、より優れた業務プロセスの設計とそれを支える業務システムの要件定義へと駒を進めていくことができます。
真実：イベントログがなんらか存在するかぎり、どんな複雑なシステムであったとしても、プロセスマイニングは実行可能です。
神話２ 各種紙の書類を処理する手作業やエクセル操作など、システム上で行わない業務が多いのでプロセスマイニングは意味がない
手作業やエクセルなど、システム外で行われる業務が多いのもまた、日本企業に限ったことではありません。IT調査会社のフォレスターの最新調査によれば、欧米企業の実に7割が業務においてなんらかの手作業を行っていると回答しています。
紙の伝票処理など、手作業部分はデジタルデータとして捕捉ができず、プロセスマイニングではもちろん分析対象とはできません。エクセルなどのオフィススイートの操作も、トランザクションデータとして自動的に記録されるものではありません。
しかし、手作業はOCRなどを用いることで電子化されたり、ワークフローに組み込むことによって業務の足跡が残る割合も高くなってきました。また、エクセル操作などは、タスクマイニングによって、PC操作ログとしてデータ捕捉が可能です。
このように、デジタル化の進展によって、プロセスマイニング分析が容易に実行できる環境が整いつつあるのです。
また、手作業やPC操作が多く含まれる業務プロセスであったとしても、業務システムが活用されていれば、節目のアクティビティに基づくプロセスモデルは描写可能であり、どこに非効率性やボトルネックが存在するかを発見することは可能です。
そして、プロセスマイニングで発見された非効率な箇所、ボトルネックは、手作業やエクセル操作が行われていることが多く、プロセスマイニングの結果に基づく改善施策として、手作業の電子化やワークフローシステムによる標準化が推進されます。このことがさらにプロセスマイニング分析の有効性を高めるという良循環が発生するのです。
真実：手作業やエクセルなどの操作が含まれる業務に対するプロセスマイニングも十分な成果を導けます。
Japanese myths of Process Mining
Interest in process mining was born in Japan in late 2018. About two years have passed since then, and interest in process mining has grown even more, with an increasing number of companies, especially major corporations, introducing process mining and achieving a certain level of success.
For example, KDDI, a major telecommunications carrier, IHI, a major heavy industry company, Hitachi Transport System, a major logistics company and MISUMI, a major mold trading company, are actively using process mining, and use cases of their efforts are being reported.
However, there are not a few Japanese companies that are still skeptical about process mining, and it can be seen that there are some myths that can be called Japan-specific myths.
This article aims to debunk two myths that Japanese companies tend to hold about process mining.
Myth 1: Japanese companies’ systems are too complex to be analyzed by process mining
It is true that Japanese companies rarely adopt packages like SAP as the default, and they often perform extensive customization to match current business procedures or develop from scratch. In addition, it is not uncommon for the system configuration to be very complex and bizarre, as it has been repeatedly modified in response to changes in business operations.
For this reason, some people assume that the event log is also complex and that process mining analysis will not work. However, this is an illusion.
Many European companies, which are leading the way in the adoption of process mining, are still running legacy systems that have grown in age and complexity. The transaction data extracted from such systems is certainly not of high quality, and it takes a lot of man-hours to format the data into an event log that is suitable for process mining analysis.
However, it is not impossible, and even if it is not possible to draw a beautiful process model, it is possible to get an overview of the complexity of the current system, and, using process mining as a starting point, to design better business processes and define requirements for the supporting business system.
Reality: As long as there is some kind of event log, process mining is feasible for any complex system.
Myth 2: There are many tasks that are not performed in the system, such as manual processing of various paper documents and Excel operations, so process mining is useless.
The fact that much of the work is done outside the system, such as by hand or in Excel, is not limited to Japanese companies; a recent survey by Forrester, an IT research firm, found that a whopping 70 percent of U.S. and European companies do some kind of manual work in their operations.
The manual part, such as processing paper slips, cannot be captured as digital data and cannot be analyzed by process mining, of course. Even operations in office suites, such as Excel, are not automatically recorded as transactional data.
However, manual operations can be digitized by using OCR and other tools, or incorporated into workflows to leave a high percentage of digital footprints. In addition, Excel operations, for example, can be captured as a PC operation log or user interaction log by task mining.
Thus, with the advancement of digitalization, an environment is being created in which process mining analysis can be easily performed day by day.
In addition, even if a business process involves a lot of manual and PC operations, if the business system is used some part of it, it is possible to describe a process model based on milestone activities and discover where inefficiencies and bottlenecks exist.
And the inefficiencies and bottlenecks discovered by process mining are often manual operations or Excel operations, and as improvement measures based on the results of process mining, digitization and digitalization of manual operations and standardization through workflow systems are promoted. This creates a virtuous circle that further increases the effectiveness of process mining analysis.
Reality: Process mining for operations that involve manual operations and Excel can also lead to satisfactory results.