【重点要約】
業務プロセスはイレギュラーパターンが多く、また、時間とともに変化するためプロセスモデルを手動で作成しても現実とはギャップが生じ、全体を把握し改善活動を行うことは難しい。プロセスマイニングではイベントデータとケーステーブルを分析し実際に遂行されたプロセスモデルを生成するため、正しい現状の把握や改善効果の予測が可能である。このために、必要なデータの準備が重要。
【その他メモ】
・業務プロセス改善ではプロセス全体での本質的な課題に対応
→全体の仕事量改善のためボトルネック（時間などでボトルネック自体も変化）を直す
・イベントデータ→CaseID、TimeStamp、Activity
・ケーステーブル→プロセスモデルを切り出した分析する際に利用
・ログデータの存在確認、なければ生成に多くの工数が必要
→何としてもデータを用意するという覚悟
・プロセスマイニングで期待できる効果
現状の把握
日々の変化の把握
現場からの変革の促進
・課題の明確化における重要ポイント
数値を重視し、仮説を立てて掘り下げる場を持つ
数値を見るために工数をかけない
・RPAのエラー情報は改善すべきポイントとしてナレッジに使える
・リアルタイムもしくはそれに近い形で業務プロセスの状態を監視可能