タスクマイニングとプロセスマイニングの違いを徹底解説！初心者にも分かる比較と使い分けガイド

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タスクマイニングとプロセスマイニングの違いを理解するための基本情報

ここではタスクマイニングとプロセスマイニングの基本を、初めて学ぶ人にも分かるようにやさしく解説します。まず大事なのは視点の違いです。タスクマイニングは「個々の作業や手順」という小さな単位を追う視点で、誰が何をどう進めるかを知ることに向いています。一方のプロセスマイニングは「業務の流れ全体」という大きな単位を見渡す視点で、業務がどのように実際に動いているかを把握することに向いています。ここが分かれば次の章での具体例も理解しやすくなります。

実務の現場ではこの2つが補い合い、組み合わさることで現状の理解と改善の両方を同時に進められます。

このセクションでは、なぜこの2つが混同されやすいのかと、どんな時にどちらを使うべきかの判断軸を紹介します。

まずは言葉の印象だけでなく、データの性質と目的の違いを押さえておくことが大切です。

はじめにそもそも何が違うのか

タスクマイニングとプロセスマイニングは、どちらもデータを分析して業務の動きを理解する技術ですが、焦点とデータの出どころが異なります。タスクマイニングはアプリケーションの操作履歴や個別のアクションの連なりを追い、個々の作業ステップの発生頻度や所要時間を測ることに強いです。

たとえば営業の見積もり作成で、どの入力フォームを何回開いたか、どの順番でクリックを繰り返したかといった情報を集めます。これにより作業のボトルネックとなる場面を特定し、手順の最適化や自動化の候補を探します。

一方のプロセスマイニングはイベントログ全体を対象に、業務が実際にどのように流れているかを可視化します。

例としては受注から納品までの一連のステップが、どの順番で実行され、どこで待ち時間が発生しているかを追います。これにより「現実のプロセス」と「標準プロセス」のずれを把握できます。

定義と背景：タスクマイニングとプロセスマイニングの基本

ここでは用語の定義と背景の整理をします。タスクマイニングは個々のタスク操作の順序と時間を詳細に分析することで、現場での手順のばらつきや遅延の原因を探る技術です。

これにより作業の標準化や自動化の候補を見つけることができます。

そしてプロセスマイニングは組織全体の業務プロセスの流れをログから再構築する作業で、どのタスクがどの順序で実行され、どこに遅れが生じるかを可視化します。

この違いを理解することで、現場でのデータ収集の方法も変わり、分析の精度と信頼性が高まります。

違いのポイント4つ：目的・データ・技術・成果物

このセクションでは4つの観点から違いを整理します。以下の4つをセットで理解すると、実務での使い分けがスムーズになります。目的の違いは、小さな作業の最適化を狙うか、業務全体の流れを改善するかという視点の差です。

データの違いは、タスクマイニングが個別操作データを重視するのに対し、プロセスマイニングはイベント全体の流れを記録するデータを中心に扱います。

技術の違いは、前者が操作履歴の解析中心、後者がイベントログの可視化とプロセスの再構築を主眼とします。

成果物の違いは、タスクマイニングが標準化された作業手順の提案や自動化候補、プロセスマイニングが現状のプロセスの可視化とボトルネックの特定です。これらを組み合わせると、現場の改善案が具体的な形で見えてきます。

• 目的の違い：作業単位の改善 vs 業務全体の流れの改善。どちらを先に行うかで取り組みが変わります。
• データの違い：タスクマイニングは個別アクションの履歴、プロセスマイニングはイベント全体の時系列ログが軸です。
• 技術の違い：前者は操作の順序と時間を分析、後者はプロセスの実線を再現して可視化します。
• 成果物の違い：作業手順の最適化案と自動化候補 vs 現状プロセスの可視化と遅延箇所の特定。適切な場面で使うほど効果が大きくなります。

実務での使い分けと導入のコツ

実務の現場での使い分けは「何を知りたいか」で決まります。現状の作業手順がばらつく原因を探したい場合はタスクマイニングを使うと良いです。

一方で「業務全体の流れに無駄があるかどうかを知りたい」場合はプロセスマイニングが適しています。

導入のコツとしては、最初に小さな領域を選んで試すことです。例えばある部門の見積もり作成だけを対象にしてデータを集め、分析して改善案を出してみると効果が分かりやすいです。

データ品質を高めることも重要です。ログが欠損していたり、時刻がずれていたりすると結論がぶれてしまいます。

定期的な見直しと、現場の担当者との対話を組み合わせることで、現実的で実行可能な改善が生まれやすくなります。

表で見る比較とケーススタディ

下記の表はタスクマイニングとプロセスマイニングの主要な違いを短く整理したものです。実務での適用シーンをイメージしやすくするための参考です。

項目	タスクマイニング	プロセスマイニング
視点	個々の作業手順	業務全体の流れ
データ源	アプリケーション操作履歴	イベントログ全体
目的	手順の最適化自動化候補の発見	現状プロセスの可視化とボトルネックの特定
成果物	標準化案や自動化提案	プロセスの現状図と改善案

実際のケースとして、ある企業の購買部門を例にすると、タスクマイニングを使って見積もり作成の作業手順を分析し、入力の回数を減らす自動化を提案しました。これにより処理時間が短縮され、次にプロセスマイニングを使って受注から納品までの全体の流れを可視化した結果、待機時間の原因が特定され、納期遅延の根本的な改善策が見つかりました。両方を組み合わせると、手順の効率化と全体のスループット向上の両方を実現できます。

ピックアップ解説

koneta 今日は友達と雑談しながらプロセスマイニングの話題を深掘りしてみたよ。最初は“データをどう集めるの？”という質問から始まったんだけど、結局は“小さな作業のつまずき”を集中的に直すのがタスクマイニング、“流れ全体の遅れの原因”を探るのがプロセスマイニングなんだよね。友達は“じゃあ両方使えばいいのか？”と聞くけれど、実は優先順位があるんだ。手順のばらつきを抑えたい時はタスクマイニング、全体の遅延を解消したい時はプロセスマイニングを先に使うと効果が出やすい。専門用語よりも、現場での困りごとをどう解決するかを軸に考えると、学ぶモチベーションも高まるんだ。

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