データインサイトを自動化に連携する : プロセスマイニングの次の大きな前進
2021.05.14
まずは、私の研究における最大の「失敗」のひとつをご紹介しましょう。90年代初頭、私はワークフロー管理システムに関する最初の教科書を書きました。理論的には、これらのソフトウェアツールは、日常的なビジネスプロセスを最適な効率で合理化するのに役立つと考えられていました。一度定義されたすべてのプロセスは、常に同じように標準化された方法で行われます。
私は、ワークフロー管理技術は、データベース管理システムやExcelのように、あらゆる組織で鍵となる技術になると確信していました。しかし、残念ながらそれは違っていました。なぜなら、ある小さな、しかし重要な要素を見落としていたからです。それは、
人です。
どんな業界、企業、部署であっても、人には"自分の考え "というものがあります。決められた経路や方針、作業指示に従うとは限らないのです。手作業で迂回手段を画策したり、請求書を部署間で何度もやりとりしたり、発注書なしで購入したり、請求書を二重に支払ったりします。悪夢のようです。
そこで私は、標準的なプロセスがどのように実行されているかについて、仲間の学者や私が、非常に甘い考えを持っていたという厳しい認識をするに至りました。プロセスのステップは非線形で予測できず、時には社員ごとに変わることもあります。ハッピーパスはひとつではなかったのです。
これらは数年後、1990年代後半に私がプロセスマイニングの概念を紹介したときに明らかになり、その10年後にはCelonisのようなソフトウェア会社から新しいプロセスマイニングツールが続々と発売されました。企業は歴史上初めて、プロセスやコンプライアンスの問題をデータに基づいて客観的に可視化できるようになりました。
プロセスマイニングの進化 : データとプロセスとを結びつける
今日、プロセスマイニングは、モデルベースのプロセス分析とデータ駆動型の技術を組み合わせた、明確に定義された分野です。私たちが1999年にこの分野の研究を始める前は、プロセスとデータは完全に切り離されていました。通常、人々がすることは2つのうち1つです。データは見ても、プロセスやそのプロセスに関わる人については語らないのです。
一方では、プロセスの話をしていても、データとは全く関係のないプロセスモデルを作っていたこともありました。紙の上では良くても、現実の世界とは程遠いものでした。プロセスマイニング技術とCelonisのような企業が画期的なのは、プロセスモデリングとデータ分析を連携させているからです。これにより、パフォーマンスやコンプライアンスの問題を解決するための非常に強力な組み合わせが可能になります。
Celonisが他の企業よりも成功した理由の一つは、非常に早い段階で、プロセスマイニングやプロセス分析を活用できるのはデータサイエンティストだけだとは考えなかったことです。プロセスマイニングやプロセス分析は、データサイエンティストだけが活用できるものではなく、プロセスに携わるすべての人に役立つものだと考えていたのです。プロセス（マイニング）の知識を利用するための敷居を下げ、部門を超えて普及させることで、一部の企業にとっては、デジタルトランスフォーメーションを推進し、データに基づいた意思決定を行い、より良い成果を得るための重要なテクノロジーの一つとなりました。
ドイツやオランダのような国では、プロセスマイニング技術の普及率は非常に高いです。しかし、アメリカに目を向けると、状況は全く異なります。通常、アメリカの企業は新技術の開発と導入を先進的に行うのですが、プロセスマイニングに関しては導入が著しく遅れています。多くの意味で、私たちはまだスタート地点に立ったばかりです。プロセスマイニング技術は、もっと多くの場面で応用できるし、そうすべきです。
では、なぜ企業は未だにプロセスマイニングを利用していないのでしょうか？
プロセスマイニングをより広く利用するための2つの大きなボトルネックは、人と技術の両方に関するものです。プロセスマイニング市場はここ数年で飛躍的に成長していますが（Everest Groupによると、2018年から2019年にかけて約140～160％で成長し、2億3,000～2億5,000万米ドルに達する）、認知度の問題があります。多くの人はまだその存在を知りません。それに留まらず、自分のプロセスで何が問題になっているのかさえも分かっていないのです。
人々がプロセスマイニングですべてのプロセスのバリエーションを知り、実際に何が起こっているのかを認識すると、まるで初めて雪を見たような気分になります。全くもって驚いてしまうのです。
2つ目の障害は、何十年にもわたって企業を悩ませてきた、データ管理の問題です。
データ品質と断片的なシステム環境が（今でも）最大の問題である
データは複数のシステムに分散しており、受注から入金（Order-to-Cash）や購入から支払い（Purchase-to-Pay）などの標準的なコアプロセスでさえ、何十万通りもの方法で実行されています。しかし、IT環境が断片的であるため、多くの企業はこのデータ品質の問題を俯瞰的には把握していません。彼らが分かっているのは、目標通りには実行できていないということだけです。
もちろん、複雑なシステムを扱うことをやめることはできませんし、処理するデータポイントが少なくなることも考えられません。私たちは、人生を過度に複雑にしたいがために、SAPで何千ものテーブルを構築したわけではありません。組織には相互に依存した多くのプロセスがあり、それらが必ずしもうまく機能しているとは限らない、という単純な現実があるのです。
プロセスマイニングはこれらの問題を明らかにしました。何十年にもわたって現実を認識できなかった企業に対して、鏡を突きつけ続けるのです。これらの問題は実際に存在しており、対処する必要があります。これらの問題に対処することによってのみ、企業はコンプライアンスやパフォーマンスの問題を解決し、システムの複雑さを克服することができます。
そして、ここに有望な新技術が登場します。Execution Management System（EMS）です。
プロセスマイニングが次に進む場所: データインサイトを自動化処理と連携させる
最近のCelonis社のExecution Management System導入の動きは、学術界で「アクション指向のプロセスマイニング」と呼ばれているものを論理的に継承したものです。これは、すべてのトランザクションシステム（SAP、Oracle、Salesforce、Workdayなど）やデスクトップアプリケーション（Microsoft、Excel、GSuite、Outlookなど）の上にインテリジェントなレイヤーとして機能し、データの意味を理解するだけでなく、それに対して何かを行うシステムです。プロセスマイニングはこれまで、プロセス分析、プロセスとそのすべてのバリエーションの視覚化、非効率性の特定に焦点を当ててきましたが、Execution Management Systemはさらに数ステップ先を目指しています。
プロセスの実行を妨げる様々な問題（Celonis社では「Execution Gap」と呼んでいます）を解決するために、アラートを送信したり、社員にタスクを割り当てたりして、タイムリーなアクションで対応できるようにします。
そして、これらのアクションを、内蔵の自動化ツールや外部の自動化ツール（RPAボットなど）を使って自動化し、関連するトランザクションシステム（ERP、CRM、SCM、HRM/HCMなど）で必要なアップデートを行います。
新しいExecution Management Systemのリリースとその市場の発展は、プロセスマイニングとプロセスの自動化の強力な融合を示唆しています。この融合は、まさに「次の大きな出来事」になる可能性があります。企業が適応するかどうか、そしていつ適応するかは、時間が解決してくれるでしょう。
しかし、一つだけ確かなことは、問題を見ているだけでは不十分だということです。今こそ行動を起こす時なのです。
このシリーズの第2部をお読みください。自動運転する企業：プロセスにAIを導入するには、まずEMSから始めよう
Wil van der Aalst
RWTHアーヘン工科大学およびフラウンホーファー研究機構応用情報技術研究所のフンボルト特別教授
Prof.dr.ir.Wil van der Aalstは、RWTHアーヘン工科大学の正教授で、プロセスデータサイエンス（PADS）グループを率いています。また、フラウンホーファー研究機構応用情報技術研究所FIT（Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik）のプロセスマイニンググループとアイントホーフェン工科大学（TU/e）にも非常勤で所属しています。研究テーマは、プロセスマイニング、ペトリネット、ビジネスプロセスマネジメント、ワークフローマネジメント、プロセスモデリング、プロセス分析など。また、10誌以上の科学雑誌の編集委員を務めるほか、Fluxicon、Celonis、Processgold、Bright Capeなどの企業で顧問を務めています。
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