プロセスマイニングベンダー最新評価レポート2021 – Everest Group PEAK Matrix(R) 2021

evelest

Process Mining Products PEAK Matrix(R) Asessment 2021

ダラスに本社を置くコンサルティング&調査会社のEverest Groupは、2021年6月4日、主要なプロセスマイニングベンダー18社について、以下の2つの軸での市場ポジショニング(山脈に見立てているので「PEAK Matrix」)を発表しました。

プロセスマイニングについてのEverest Peak Matrixは、2020年版につづいて2年目です。

⇒2020年版はこちらから

横軸:Vision & Ability – Measures ability to deliver products successfully
製品開発ビジョンを示し、それに沿った製品を成功裡に提供できる能力

縦軸:Market Impact – Measures impact created in the market
市場に与えるインパクトの強さ

PEAK Matrixでは、競合製品をLeaders(リーダー)、Major Contenders(主要な競争相手)、Aspirant(上を狙う野望を持つ製品)の3つにカテゴライズします。Process Mining市場では、それぞれのカテゴリーに含まれる製品は次の通りです。

Leaders

  • Celonis
  • Software AG
  • Minit
  • UiPath

Major Contenders(アルファベット順)

  • Apromore
  • Everflow
  • LANA Labs
  • Logpickr
  • MEHRWERK GmbH
  • Monkey Mining
  • myInvenio
  • PAF now
  • QPR Software
  • UpFlux
  • Signavio

Aspirants

  • Integris
  • LiveJourney
  • Live Objects

→Matrix図はこちら

2020年版からの主な変化としては、リーダーグループでは、MinitがMajor Contendersから昇格したことが挙げられます。結果、Leadersに位置付けられたベンダーは4社となりました。

Major Contenders、すなわちリーダーグループに闘いを挑んでいる主要な競争ベンダーについては、前回は8社でしたが、今回は11社と増え、さらに競争が激化しています。まだあまり知名度の高くないMonky Miningや、Upfluxが登場。

また、このところ急速に機能を拡張してきたApromoreが前回よりも高い位置まで登っています。

Aspirantsとしても、新興ベンダーと思われますが、Livejourney、Integris、Live Objectsの3社が登場しました。

なお、日本で本格展開しているプロセスマイニングツールは、Celonis、Uipath、myInvenio、Signavio、ABBYY Timelineの5社です。(ABBYY Timelineが、今回のPeak Matrixから除外された理由は今のところ不明)

レポート詳細は以下から入手可能です。(有料)

Process Mining – Technology Vendor Landscape with Products PEAK Matrix(R) Assessment 2021


プロセスマイニングツール選定のための参照マトリックス

ReferenceMatrix_for_PMtool_Selection_ja

Reference Matrix for Process Mining Tool Selection

English follows Japanese. Before proofread.

プロセスマイニングは近年、DX推進・定着に役立つソリューションとしての認知・理解がさらに進みました。また、先のIBMによるmyInvenioの買収や、SAPによるSignavioの買収が示すように、プロセスマイニングが、大手IT企業のソリューションに組み込まれることで、企業のITシステム開発・運営に欠かせない構成要素として重要性が高まっていくことは間違いありません。

さて、企業が、プロセスマイニングを活用したビジネスプロセス改善やシステム改修・開発に取り組むに当たって、言うまでもなく、プロセスマイニングツールの採用が必須であり、自社にとって最適なツールの選定は成功の大きなカギを握っています。

今回は、自社では、プロセスマイニングツールのどのような機能が特に必要となるのかを判断する助けとなるマトリックスを解説いたします。


マトリックスの横軸:時間

分岐対象は、時間と言う視点では、過去の完了したプロセスなのか、それとも現時点で処理中のプロセスなのか、それともこれから遂行されるであろう未来のプロセスなのか、ということです。

一般に、データ分析は完了した過去データを対象に行います。プロセスマイニング分析においても同様で、完了したイベントログデータをプロセスマイニングツールで分析することで、現状プロセスを自動的にモデル化し、様々な視点での分析(基本分析)を行います。

例えば以下のような基本分析があります。

・頻度分析

・パフォーマンス分析(所要時間やコストの視点での分析)

・バリアント分析

・適合性検査(現状プロセスと理想プロセスの比較分析) 

など。

プロセスマイニングツールの進化系では、現在進行中のイベントログデータをリアルタイムに近い頻度でプロセスマイニングツールに取り込んで、リアルタイム監視を行い、逸脱などの問題を探知すれば、関係者にアラートを出すという機能を備えています。

これから行われるであろう未来のプロセスについては、以下のような機能が対応します。

・シミュレーション(What-IF)

現状のプロセスをなんらか改善した場合に、どれだけの改善効果(スループット短縮やコスト削減など)が得られるのか、シミュレーションを実行する。

・モデリング

実装すべき理想プロセスの流れをBPMN形式でモデル化する。

・予 測

仕掛中案件が、今後どのような手順で処理されていくことになるのか、所要時間がどの程度になるのか、といった予測をAIなどを活用して行う。

・レコメンデーション

上記予測結果を踏まえて、問題発生や処理時間の長期化を未然に防ぐための最善の打ち手を提案する。

・自動的なプロセス改善(AutoPI:Automated Process Improvement)

プロセス改善のための打ち手を一定の条件において、プロセスマイニングツールが自動的に実行し、迅速な対応を実現する。


マトリックスの縦軸:ビジネス層 

ビジネス層とは、プロセスの視点でより詳細な構成要素に因数分解していくものです。管理的には、上位にあるほど「戦略的」であり、下層にむかって「戦術的」、そして「業務的(日々の現場管理)」な視点が必要となります。

最上部は、ビジネスモデルです。そこから、企業全体のプロセスをEnd-to-Endで把握するバリューチェーン、バリューチェーンを構成する個々のプロセスと粒度が細かくなっていきます。

どのようなビジネスプロセスであれ、それはいくつかのサブプロセスに分解できます。さらにひとつのサブプロセスは、より細かいタスクで構成され、そのタスクは複数のアクティビティで構成されています。

たとえば、経理部門での「請求書処理」というサブプロセスを考えると、これは「請求書を受領する」、「請求書の内容を確認する」、「請求書を経理システムに登録する」、登録した請求書に対する支払処理を行う」といったアクティビティが含まれます。

これらのアクティビティのうち、「請求書を受領する」の場合、「PDF請求書添付のメールを開封する」、「添付されたPDF請求書をダウンロードする」といった一つひとつのタスクステップが実行されていくことになります。

さらにこうしたタスクステップは、PCの操作単位では、メールソフトアイコンをクリック、メール開封をクリック、添付ファイルをクリックといった最小単位のアクティビティが実行されており、これらはこれ以上分解できないアクティビティであることから「原子アクティビティ」と呼ばれます。

プロセスマイニングが分析対象とするのは、基本的には、プロセス層からアクティビティ層(場合によってはタスクステップ層)です。ITシステム内に記録されているトランザクションデータは多くの場合、比較的粒度の粗いアクティビティレベルであるという分析対象データそのものの制約があります。

そこで、より粒度の細かいタスクステップ、原子アクティビティまでの分析を行うために活用されるのがタスクマイニングです。タスクマイニングはまだ誕生したばかりの分析手法であり、BI的な集計以上の深い分析方法についてはまだ試行錯誤の段階ではありますが、プロセスマイニングと併せて活用することで、特にRPAによるプロセス自動化に貢献します。


さて、貴社のビジネスプロセス課題と照らして、分析対象とすべきなのは、過去、現在、未来のどれでしょうか?また、ビジネス層としては、どの粒度のプロセスでしょうか?

ツールベンダーのご担当の方とは、一緒にこのマトリックスを見ながら、自社はどこに問題意識を持っているのかを認識しつつ、これらの機能をどの程度実装できているかを把握していきましょう。

なお、マトリックスには記載しておりますが、プロセスマイニングの対象とはならない、ビジネスモデル層については、ビジネスモデルキャンバス(BMG:Business Model Canvas)、プロセスモデルキャンバス(PMG:Process Model Canvas)といったツールが活用できます。


Reference Matrix for Process Mining Tool Selection

In recent years, process mining has been further recognized and understood as a useful solution for promoting and establishing DX. In addition, as shown by the recent acquisition of myInvenio by IBM and Signavio by SAP, there is no doubt that process mining will become increasingly important as an indispensable component of corporate IT system development and operation as it is incorporated into the solutions of major IT companies.

Needless to say, the adoption of process mining tools is essential for companies to improve their business processes and to renovate and develop their systems using process mining, and the selection of the best suited tool for your company is a major key to success.

In this article, I will explain a matrix that will help you determine what functions of process mining tools are particularly necessary for your company.

Horizontal axis of the matrix: Time

From the perspective of time, there are three dimensions which are completed processes in the past, processes in progress at the moment, and future processes to be executed in the future.

In general, data analysis is done on completed historical data. The same is true for process mining analysis. By analyzing completed event log data with process mining tools, we can automatically model current processes and analyze them from various perspectives (basic analysis).

For example, the following basic analysis is available.

  • Frequency analysis
  • Performance analysis (analysis from the perspective of time required and cost)
  • Variant analysis
  • Conformance checking (comparative analysis of current process and ideal process) 

etc.

There are some process mining tools which can do continuous monitoring and if problems such as deviations are detected, alerts are sent to the relevant parties by importing ongoing event log data to the process mining tool at a frequency close to real time.

For future processes that will take place in the future, the following functions will be supported.

Simulation (What-IF Analysis)

Simulate how much improvement (throughput reduction and cost reduction, etc.) can be obtained if the current process is improved in some way.

Modeling

Model the flow of the ideal process to be implemented in BPMN format.

Forecasting

predict how in-process projects will be processed in the future and how much time will be required by using AI.

Recommendations

Based on the results of the above predictions, the tool proposes the best measures to prevent problems from occurring and prolonging the processing time.

Automated Process Improvement (AutoPI)

A process mining tool automatically executes measures for process improvement under certain conditions to achieve a quick remedy.

●Vertical axis of the matrix: Business layer 

The business layer is a factorization into more detailed components from a process perspective. Administratively, the higher the layer, the more “strategic” it is, and the lower the layer, the more “tactical” it is, and the more “operational” (day-to-day on-site management) it needs to be.

At the top is the business model. From there, the granularity becomes finer, including the value chain that grasps the processes of the entire company from end-to-end, and the individual processes that make up the value chain.

Any business process can be broken down into a number of sub-processes. One more sub-process is composed of finer-grained tasks, and those tasks are composed of multiple activities.

For example, if we consider a sub-process called “invoice processing” in the accounting department, this includes activities such as “receiving invoices,” “checking the contents of invoices,” “registering invoices in the accounting system,” and “processing payments for registered invoices.

Among these activities, in the case of “receive invoice,” each task step is executed one by one, such as “open the email with the PDF invoice attached” and “download the attached PDF invoice.

In addition, these task steps are executed in the smallest units of PC operations, such as clicking on the mail software icon, clicking on open mail, and clicking on the attachment. These are called “atomic activities” because they cannot be decomposed any further.

Process mining basically analyzes the activity layer (or task step layer, as the case may be) from the process layer. transactional data recorded in IT systems are often at the activity level, which is relatively coarse-grained. In many cases, transaction data recorded in IT systems is at a relatively coarse activity level.

Therefore, task mining is used to analyze task steps and atomic activities with finer granularity. Task mining is still in its infancy, and it is still at the stage of trial and error for deeper analysis besides BI-like aggregation. However, by using it together with process mining, it can contribute to process automation, especially with RPA.

Now, in light of your company’s business process issues, which should be the target of analysis: past, present, or future? Also, at what granularity should the process be analyzed as a business layer?

With the person in charge of the tool vendor, let’s look at this matrix together to understand the extent to which these functions can be implemented while recognizing where the company is aware of the issues.

For the business model layer, which is not subject to process mining, tools such as Business Model Canvas (BMG) and Process Model Canvas (PMG) can be used.

ReferenceMatrix_for_PMtool_Selection_en

【速報】SPARK Matrix(TM): Digital Twin of an Organization (DTO) Solution, 2021 – Quadrant Knowledge Solutions

SPARK Matrix(TM): Digital Twin of an Organization (DTO) Solution, 2021

米国の経営コンサルティング会社、Quadrant Knowledge Solution社の市場調査レポート、「SPARK Matrix(TM): Digital Twin of an Organization (DTO) Solution, 2021」が2021年3月3日に公開されました。

Digital Twin of an Organization (DTO) とは?

Digital Twin of an Organization (DTO)は、一般に、「DTO」、または短く「デジタルツイン」と称されます。DTOは、現実のアナログな企業の形態にそっくりな、デジタルの双子の片割れ、言い換えると「レプリカ(複製)」のことです。

DTOは、より具体的には企業の業務プロセスや、組織体制、システム構成などをデジタルデータに基づいてモデル化し、ディスプレイ上で可視化したものです。企業は、DTOを通じて現状を把握し、問題点を発見し、シミュレーションを行うなどして、最適な改善施策を練り、実行に移すことが可能になります。またDTOによるモニタリング(監視)によって、継続的な改善を行うことができます。

SPARK Matrix(TM):Digital Twin of an Organization (DTO) Solution

今回発表されたSPARK Matrixでは、DTOを実現する各種商用ソリューションを比較分析しています。検討対象となったソリューションは合計16種です。SPARK Matrixでは、これらを以下の3つのカテゴリーに分類しています。

・Technology Leader

・Challengers

・Aspirants

そして、Technology Leaderに含まれるソリューション(ベンダー)は、以下の8種となっています。

・Software AG

・Signavio

・Celonis

・myInvenio

・CANEA

・Cosmo Tech

・QualiWare

・QPR Software

なお、上記ベンダーのうち、Software AG、Signavio、Celonis、myInvenio、QPR Softwareは、プロセスマイニングソリューションの代表的なベンダーでもあります。

プロセスマイニングは、DTOを実現する上で不可欠の機能(次項参照)を提供していることから、DTO市場においても高い存在感を示すのは当然でしょう。

DTOを実現する主要機能

当レポートでは、DTOを実現する主要機能として以下を示しています。

・包括的なデータマネジメント – Comprehensive Data Management

・プロセスのモデリングとビジュアル化 – Process Modeling and Visualization

・シミュレーション – Simulation

・高度な分析 – Advanced Analytics

・リアルタイムモニタリング – Real-Time Monitoring

・継続的なフィードバックと改善 – Continuous Feedback and Improvement

・各種システムとの統合と協調 – Integration and Collaboration

オリジナルレポートはこちらから

プロセスマイニングツールとBIツールは融合するか?

difference between pm tool and bi tool

Will Process Mining tool and BI tool be amalgamated?
English follows Japanese. Before proofread.

プロセスマイニングツールとBIツールは融合するか?

その答えはイエスです。すでに融合が始まっています。

具体的な動きとしては、Power BIのアドオンとして「PAFnow」というプロセスマイニングツールが提供されています。同様に、Qlikのアドオンとしては「MEHRWERK ProcessMining」が提供されています。

一方、プロセスマイニングツールも、イベントログからプロセスモデルを自動的に作成する「プロセス発見」をはじめとするプロセスマイニングの標準機能に加えて、「ダッシュボード機能」を充実させてきていますが、このダッシュボード機能はBIツールが提供する機能水準に近付きつつあります。


さて、プロセスマイニングツール、BIツールのどちらも、企業・組織運営に関わる様々なデータを取り込んで、様々な切り口で数値を演算し、その結果を表やグラフなどでビジュアルに提示するという点は同じです。

プロセスマイニングツールとBIツールの決定的な違いは、演算結果をどのように解釈し、活用できるか、という点にあります。

具体的には、以下のように説明できます。


●プロセスマイニングツールが提示する演算結果

価値を生み出すアクティビティ(プロセス)のパフォーマンス=原因指標である。すなわち、プロセスマイニングツールがカバーするのは主に、KPI(Key Performance Indicator)である。

たとえば、保険会社の保険金請求処理プロセス(保険加入者からの保険金請求~保険金支払い)であれば、プロセスマイニングツールで分析することによって、プロセスに含まれるアクティビティごとの処理案件数や、処理に要した総所要時間(スループット)、処理コスト、担当者数などを算出できる。

また、プロセスマイニングならではのプロセス発見機能によって、業務手順を自動的にフローチャートとして描き出し、プロセスのどの部分にボトルネックや非効率な繰り返し作業が発生しているかを特定できる。

このように、価値を生み出すアクティビティ、すなわち原因系データを分析することで、さらに価値を高めたり、あるいはコストを削減するための業務プロセス改善施策へとつなげることができる。

BIツールが提示する演算結果

生み出された価値(売上や利益など)の大きさ=結果指標である。すなわち、BIツールがカバーするのは、KGI(Key Goal Indicator)である。

BIツールでは、企業活動の結果としての売上や利益、市場シェアなどを主に算出し、事業部別、エリア別、製品別などの各種次元(ディメンジョン)で多面的な分析が可能である。

BIツールでは、どの事業部、あるいはエリアが優れた(劣った)結果を残しているか、という判断を行うことはできるが、なぜ結果が優れているか(劣っているか)という原因を推測することはできない。そもそも、結果につながる原因系データを分析対象とはしていないためである。


以上ご説明したように、両者の違いをまとめると、BIツールは、期末の通信簿のようなものであり、最終的な評価を下し、また次期のKGIの目標設定に役立てるもの。一方、プロセスマイニングツールは、期中の細かいパフォーマンスを分析して、KGIの目標達成のためにどのように改善すべきかを検討するために役立てるもの、と言えるでしょう。

なお、データの分析方法について、最近新たに生じてきたもうひとつの違いがあります。

BIツールは分析期間全体を対象とした過去データのスナップショットの数値を算出するのみであるのに対し、プロセスマイニングツールは、現在は知っている案件のデータを逐次分析するリアルタイムモニタリングを行う機能が付加されてきているということです。


企業・組織運営の状況を継続的に振り返り、改善すべき点は改善し、目標達成を確実にするためには、BIツールによるKGI評価とプロセスマイニングツールによるKPI評価の両方を併せて行うことが不可欠です。

現状は、両者のツールを組み合わせて活用する企業が増えていますが、冒頭に述べたように、プロセスマイニングツールとBIツールの境界はぼやけつつあり、将来的には融合して一体的なツールとして提供されていくことになると思われます。


Will Process Mining tool and BI tool be amalgamated?

The answer is yes. The integration has already begun.

In terms of specific developments, a process mining tool called “PAFnow” is available as an add-on for Power BI. Similarly, “MEHRWERK ProcessMining” is offered as an add-on for Qlik.

On the other hand, process mining tools have also been enriching their “dashboard features” in addition to the standard features of process mining, such as “process discovery” which automatically creates a process model from the event log, but this dashboard feature is now close to the level of functionality provided by BI tools.

By the way, both process mining tools and BI tools are the same in that they take in various data related to corporate and organizational management, calculate numbers from various angles, and present the results visually in tables and graphs.

The decisive difference between a process mining tool and a BI tool is in how the calculation results are interpreted and utilized.

Concretely, we can explain as follows.

Calculation results presented by process mining tools

Process mining tools mainly look to performance of activities (processes) that create value = causals. In other words, process mining tools mainly cover Key Performance Indicators (KPIs).

For example, in the case of an insurance company’s claims processing process (from insurance claim to payment), process mining tools can analyze the number of cases for each activity in the process, the total time required for processing (throughput), processing cost, and the number of people in charge, and so on. In addition, the process discovery function can automatically draw a flowchart of business procedures to identify problems such as bottlenecks and inefficient repetitive tasks.

In this way, by analyzing activities that create value, i.e., causal data analysis, it is possible to link them to business process improvement measures to further increase value or reduce costs.

Calculation results presented by BI tools

BI tools mainly look at The size of value (sales, profit, etc.) generated = outcomes. In other words, BI tools cover KGI (Key Goal Indicator).

BI tool basically calculates sales, profit, market share, etc. as a result of corporate activities, and enables multifaceted analysis in various dimensions such as by division, area, and product.

BI tools can make judgments about which business units or areas are producing superior (or inferior) results, but they cannot infer the causes of why results are superior (or inferior). This is because it does not analyze causal data in the first place.


As explained above, to summarize the differences between them, BI tools are like a report book at the end of the term, and they are used to make final evaluations and to set new goals for theKGI in the next term. On the other hand, process mining tools are used to analyze performance in detail during the period and consider how to improve it in order to achieve the goals of KGI.

There is one more difference in the way data is analyzed that has recently emerged.

While BI tools only calculate a snapshot figure of historical data for the entire analysis period, process mining tools are now adding the ability to perform real-time monitoring that sequentially analyzes the data of the cases in the processing.

In order to continuously look back on the status of corporate and organizational operations, and to improve what needs to be improved, ensuring the achievement of goals, it is essential to combine KGI evaluation using BI tools and KPI evaluation using process mining tools.

Currently, more and more companies are using a combination of both tools, but as mentioned at the beginning of this article, the boundary between process mining tools and BI tools is blurring, and in the future, they will be provided as a combined tool.

【速報】Gartner, Market Guide for Process Mining 2020

 米ITアドバイザリ企業Gartnerが、2020年版となる『Market Guide for Process Mining』を2020年9月30日に公開しました。

当記事では主なポイントを速報としてお伝えします。

最新版では、プロセスマイニングができること(Capabilities)がバージョンアップされています。具体的には以下の10個です。これらは、各種プロセスマイニングツールがおおむね提供している、あるいは今後提供を目指していると思われる機能とも言えます。


・プロセス、例外処理、案件、そして従業員の関わりについて自動的にモデル(フロー図など)を作成

・カスタマーとのやりとり、カスタマージャーニーを自動的にモデル化すること、および関連分析

・適合性検査、およびギャップ分析

・プロセスモデルの強化(改善)のための追加的分析(属性を付加した分析)

・データ前処理、データクレンジング、ビッグデータへの対応

・意思決定支援を可能にする、KPIの継続的モニタリングのためのリアルタイムダッシュボード

・予測的分析、処方的分析、シナリオ検証、シミュレーション

・プロセスマイニングアプリケーションを作成できるAPIを提供し、また高度な分析と意思決定支援が行える、様々なプロセスにまたがるプロセスマイニング分析のプラットフォーム

・様々な異なるプロセス間のやり取りや、それら複数のプロセスが同じワークステーションや職場、デスクトップPCでどのように実行されているかの分析

・ユーザーインタラクションログ(PC操作ログ)に基づくタスクマイニング分析


また、Gartnerは、プロセスマイニングが採用されるメインドライバーとして以下の4つを挙げています。

・デジタルトランスフォーメーション – Digital Transformation

・人工知能(AI) – Artificial Intelligence

・タスクオートメーション – Task Automation

・ハイパーオートメーション – Hyperautomation

ハイパーオートメーションとは、ひらたく言えば、RPAなどを用いたタスクオートメーション、ワークフローやiBPMSによるプロセスオートメーション、そしてDigitalOpsによる業務オペレーション全体の自動化をチャットボット、スマーとスピーカー、AI、機械学習などの様々なテクノロジーも組み込みながら実現していこうとするものです。


標準的なプロセスマイニングのユースケースとしては以下の5つが挙げられています。なお、アルゴリズムとは、イベントログからプロセスモデルを自動的に描くために、プロセスマイニングツールに組み込まれているものです。

・アルゴリズムによるプロセス発見、分析によるプロセスの改善

・アルゴリズムによるプロセスの比較、分析、検証による監査、コンプライアンスの改善

・自動化の機会の発見と検証によるプロセス自動化の改善

・戦略と業務を結びつけ、柔軟な組織を生み出すことによる、デジタルトランスフォーメーション(DX)の支援

・アルゴリズムによるITプロセスの発見と分析に基づく、IT業務のリソース最適化の改善


2020年版で示されているプロセスマイニングの代表的ベンダー・ツールは以下の20種類です。

 ABBYYTimeline
 ApromoreApromore
 BusinessOptixBusinessOptix
 CelonisCelonis Intelligent Business Cloud Platform
 Cognitive TechnologymyInvenio
 EverFlowEverFlow
 FluxiconDisco
 IntegrisExplora
 Lana LabsLANA Process Mining (Magellanic), LANA Connect (Rockhopper)
 LogpickrLogpickr Process Explorer 360
 MEHRWERKMEHRWERK ProcessMining (MPM)
 MinitMinit
 Process Analytics Factory (PAF)PAFnow
 Process Mining Groups at TUE and RWTHProM, ProM Lite, RapidProM, PM4Py
 Puzzle DataProDiscovery
 QPR SoftwareQPR ProcessAnalyzer
 SignavioSignavio Process Intelligence
 Software AGARIS Process Mining
 StereoLOGICStereoLOGIC 2020
 UiPathUiPath Process Mining, UiPath Task Mining

レポート内容詳細は、『Market Guide for Process Mining』の原文を参照ください。

Robidium – Robotic Process Mining Tool – PC操作ログから定型業務を抽出し、RPAスクリプトを自動記述

robidium toppage

Robidium – Robotic Process Mining Tool

「Robidium」は2020年9月にリリースされたRobotc Process Mining Toolです。

「Robotic Process Mining(RPM)」をご存じの方はまだ少ないでしょう。RPMは、タスクマイニングツールの一種です。

タスクマイニングは、PC操作ログ、すなわち、ブラウザーやエクセルなどを利用したPC作業を詳細に収集・記録し、個人単位での「タスク手順」を見える化してくれるソリューション。一般に、タスクマイニングの基本機能は、PC操作ログの収集からタスク手順の見える化までです。

しかし、RPMでは、さらに定型業務(ルーティンワーク)を自動的に抽出し、さらにそれをRPAのスクリプトとして記述してくれます。ソフトウェアロボットによる定型業務自動化までをカバーしてくれるので「Robotic Process Mining」と呼んでいます。

さて、RPMツール、「Robidium」による、PC操作ログの収集からRPAスクリプトの記述までの全体像は下図の通りです。

Source: Robidium Presentation

Source: Robidium Presentation


PC操作ログは、英語では、「UI(User Interaction)ログ」と呼ぶのが一般的です。ユーザーが、情報システム(PC上のアプリケーション)を操作する作業を詳細に記録します。(上図には記載ありませんが、ログ収集の対象となるPCにUIログ収集用のセンサー「RPA_UILogger」のインストールが必要です)

蓄積したUIログに対して分析を行い、ログの中から定型業務と想定される手順を自動的に抽出してくれます。(分析する前に、UIログデータのクリーニングのため、重複した業務などのノイズをフィルタリングしてくれる機能が別途あります)

自動的に抽出された定型業務のうち、RPAによる業務自動化が適切と考えられるものについては、RPAスクリプト(現在はUiPathのみ)を自動記述します。

RPAスクリプトが作成されたら、RPA(UiPath)でスクリプトを展開し、対象となった定型業務の流れが間違いなく実行されるかを検証した上で実装する。

以上ご説明したように、Robidiumでは以上のような手順でPC操作ログの収集からRPAロボット実装までの手順を支援してくれるツールであり、まだまだ技術的な課題があるものの、今後の普及が期待されます。

Robidiumのクラウドバージョンは現在無料でトライアルできます。

http://robidium.cloud.ut.ee/

以下、Robiduimの主な流れを示します。


Robidiumのトップページ

トライアル用のサンプルデータはトップページからダウンロードです。


データ前処理済のUIログをアップロードします。

*前処理機能は未提供

robidium interface log upload

パラメターの設定を行い、「IDENTIFY ROUTINES」を押下して分析を実行します。

robidium interface identify routines

定型業務(Routine)が4つ抽出されました。

robidium routine selection

定型業務の詳細手順を確認します。

robiduim interface routine detailes

RPAスクリプトを作成したい定型業務を選択し、「GENERATE SCRIPT」を押下するとスクリプトが作成されますので新規ファイルとして保存します。

robidium interface generate script

UiPathから上記スクリプトを展開します。以下はスクリプトの中身です。

uipath script

この後は、RPAツールでの作業となります。

プロセスマイニング入門(16)プロセスマイニングツール

Introduction to Process Mining (16)Process Mining Tools

今回は、「プロセスマイニングツール」について詳しく解説します。

プロセスマイニングツール - グローバル

現在、世界にはどんなプロセスマイニングツールがあるのか概観してみましょう。

2019年の時点で、大小合わせて30以上のプロセスマイニングツールが世界には存在していると言われています。 米ITアドバイザリ企業Gartnerが2019年6月に発表した、『Gartner, Market Guide for Process Mining, Marc Kerremans, 17 Jun 2019』においては、代表的なベンダー・ツールが19種類挙げられています。

  • Apromore – Apromore
  • Celonis – Celonis Process Mining
  • Cognitive Technology – myInvenio
  • Everflow – Everflow
  • Fluxicon – Disco
  • INTEGRIS Explora
  • Lana Labs – LANA Process Mining – Magellanic
  • Logpickr – Logpickr Process Explorer 360
  • Mehrwerk AG – MEHERWERK ProcessMining (MPM)
  • Minit – Minit
  • Process Anaytics Factory – PAFnow
  • Process Mining Groups at TUE and RWTH – ProM, ProM Lite, RapidProm M, PM4Py
  • Process Gold – ProcessGold *現在はUiPath Process Mining
  • Puzzle Data – ProDiscovery
  • QPR Software – QPR ProcesAnalyzer
  • Signavio – Signavio Process Intelligence
  • Software AG – ARIS Process Mining
  • StereoLOGIC – StereoLogic Process Analysis
  • TimelinePI – Process Intelligence Platform *現在はABBYY Timeline

プロセスマイニングはまだ新しい市場であるため、ベンダー各社のライセンス販売本数や売上もほとんどが非公開、調査会社による市場シェア等は当てになりません。とはいえ、Celonisが市場リーダーであることは間違いなく、2番手にCognitive Technology、さらにABBYY Timeline、Uipath Process Mining、 Minit、Signavioなどが続いている状況だと推測しています。

ユニークな存在としては、オープンソースのApromoreが挙げられます。同じくオープンソースのProMは主に学術的研究に利用されているのに対し、Apromoreは企業での活用も増えており、大規模ユーザーへの有償版の提供も始まっています。


Process Mining Products PEAK Matrix(R) Asessment 2020

ダラスに本社を置くコンサルティング&調査会社のEverest Groupは、2020年2月26日、主要なプロセスマイニングベンダー13社について、以下の2つの軸での市場ポジショニング(山脈に見立てているので「PEAK Matrix」)を発表しています。

横軸:Vision & Ability – Measures ability to deliver products successfully
製品開発ビジョンを示し、それに沿った製品を成功裡に提供できる能力

縦軸:Market Impact – Measures impact created in the market
市場に与えるインパクトの強さ

PEAK Matrixでは、競合製品をLeaders(リーダー)、Major Contenders(主要な競争相手)、Aspirant(上を狙う野望を持つ製品)の3つにカテゴライズします。Process Mining市場では、それぞれのカテゴリーに含まれる製品は次の通りです。

Leaders

  • Celonis
  • Software AG
  • UiPath(旧ProcessGold)

Major Contenders

  • ABBY Timeline
  • Apromore
  • LANA Labs
  • Logpickr
  • Minit
  • myInvenio
  • PAF now
  • QPR Software

Aspirants

  • Everflow
  • Puzzle Data

市場リーダーのCelonisは既に社員数900人を抱え、大型の資金調達にも成功して「ユニコーン」としても認められる存在。そして、リーダーグループの一角を占めるSoftware AGは、「ARIS」のブランドで知られ、「ARIS Process Mining」の販売にも力を入れてきています。Uipath社は、買収したProcessGoldを「UiPath Process Mining」に名称を変え、UiPathが強みを持つRPAを含むトータルソリューションとして提案力を強化しています。

process mining technology vendor landscape with products PEAK Matrix(R) Assessment 2020
process mining technology vendor landscape with products PEAK Matrix(R) Assessment 2020
Everest Group

プロセスマイニングツール - 日本

2020年8月時点で、日本において活用可能な主要プロセスマイニングツールをご紹介します。

留意していただきたいことがあります。「ツールを活用する」ということだけであれば、日本に拠点や代理店がなかったとしても、直接ベンダーに連絡すればライセンス購入可能です。しかし、プロセスマイニングツールは高度で複雑なツールです。「ちょっとお試し」、だったとしても残念ながら、そう簡単には使いこなせません。

そもそも、業務プロセス改善を目的とする「プロセスマイニングソリューション」の観点からは、ツールの操作方法の最低限のトレーニングに加え、データ前処理、分析結果の解釈など、専門性の高い人材が不可欠です。

多くの企業では、自前の人材だけでプロセスマイニングを導入して成果を出すことは難しいと思いますので、日本企業に対して、ツール操作トレーニング、データ前処理支援などのプロフェッショナルサービスを併せて提供してくれる代理店なりコンサルティング会社の存在がある主要なツールのみをここではご紹介します。


セロニス(Celonis)

大手コンサルティング会社を始め、多くのパートナー企業と共にプロセスマイニング導入・運用の関連サービスを提供。

→ Celonis 日本

マイインベニオ(myInvenio) 

独占販売契約を結んでいるハートコアがライセンス販売に加え、トレーニングをはじめ、各種プロフェショナルサービスを提供。

→ ハートコア株式会社(日本総代理店)

シグナビオ(Signavio)

イントラマート社が、Signavio Process Miningを活用した「DXアプローチメソッド」を提供。

→ 株式会社NTTデータ イントラマート(パートナー契約)

アビー・タイムライン(ABBYY Timeline)

OCR製品で知られるABBYY社が、TimelinePI社を買収して提供開始したプロセスマイニングツール。

→ ABBYY 日本

UiPathプロセスマイニング(Uipath Process Mining)

RPA大手、UiPath社が旧Process Gold社を買収して自社ソリューションラインナップに追加。

→ Uipath 日本

ラナ・プロセスマイニング(LANA Process Mining) 

リグリット・パートナーズが、ラナ・プロセスマイニングを活用した「オペレーションアセスメントサービス」を提供。

→ 株式会社リグリット・パートナーズ(パートナー契約)

プロセスマイニングツール評価レポート – NEAT Report:Process Discovery & Mining 2020 (NelsonHall)

NEAT Evaluation Report: Process Discovery & Mining 2020 by NelsonHall

IT、ビジネスサービス業界を対象とする調査分析会社、NelsonHall社が、プロセスマイニング市場の主要ベンダーについての評価レポート(NEAT: NelsonHall Vendor Envaluation & Assessment Tool)を6月2日に公表しました。

ツールの評価ポジショニングマップを引用することは難しいため、言葉での説明に留めます。ポジショニングマップをご覧になりたい方は、本文末尾の参照元をご覧ください。

さて、ポジショニングマップにおける評価の2次元は、横軸が「将来のクライアント要件に対応する能力」、縦軸は「今すぐのベネフィットを提供できる能力」です。この2軸からポジショニングマップは4象限に区分されています。右上がリーダー、右下がイノベーター、左上がハイアチーバー(高達成者)、左下がメジャープレーヤーの区分です。

評価対象となったベンダーは以下の15社です。各種業務システムから抽出したイベントログを対象とする分析ツールだけでなく、PC操作ログを対象とする分析ソリューションを提供するベンダーも含まれています。このため、Gartnerのプロセスマイニング・マーケットガイドで紹介されている主要ベンダーとは多少違いがあります。

1 ABBYY

2 BusinessOptix

3 Celonis

4 EdgeVerve

5 Kryon

6 Lana Labs,

7 myInvenio

8 NICE Systems

9 Process Diamond

10 QPR Software

11 Signavio

12 Skan

13 Software AG

14 UiPath

15 UpFlux

上記ベンダーのうち、ポジショニングマップのリーダー象限には、Celonis、Software AG、ABBYY、UIPathが位置付けられています。イノベーターには、QPR、Signavio、NICE、ハイアチーバーとしてはmyInvenioが置かれています。

詳細は、NelsonHall社のWebサイト、およびCelonis社のコンテンツをご確認ください。

Process Discovery & Mining 2020 NelsonHall NEAT Analysis

Celonis Named a Leader i NelsonHall NEAT Assessment: Process Mining, Process Discovery, Process Automation, Workforce Automation

プロセスマイニングツール – 分析目的から機能を整理する

functioanly based on the purpose of analysis

Organizing the functionality of a process mining tool based on the purpose of analysis
English follows Japanese. Before proofread.

イベントログに基づいて分析を行うプロセスマイニングツールは基本的に非常に多機能であり、日々新たな機能が追加されている進化途上のツールです。一通りの説明やデモを受けただけでは、プロセスマイニングツールの機能概要を理解するのは簡単ではありません。

そこで、当記事では、どのような分析を行いたいのか、すなわち「分析目的」を起点にして、どのような機能があるのかを整理してみましょう。

なお、主要な機能に絞っていること、および、タスクマイニングはまだ技術的に未成熟な機能であることからあえて外していることにご留意ください。

さて、プロセスマイニングツールを使った分析の切り口も実にたくさんあるのですが、大きく以下の4つに分けて考えたいと思います。

1 プロセスフォーカス

プロセスマイニングの基本的な分析視点です。対象プロセスがどのようなフローになっているかを中心に分析するものです。

2 組織フォーカス

プロセスマイニング分析を行うためのデータ必須3項目は、プロセスID、アクティビティ、タイムスタンプです。この3項目に加えて、準必須の項目として標準的に分析されるのが、「リソース(担当ユーザー)」と「ロール(所属部署・役職)」です。

組織フォーカスでは、プロセス自体に加えて当該プロセスを遂行する担当者やその所属部署や役職の視点での分析を行っていきます。

このアプローチは、「オーガニゼーショナルマイニング」と呼ぶこともあります。

3 シミュレーションフォーカス

文字通り、なんらかのパラメターを設定してシミュレーションを行うアプローチです。

4 オペレーションフォーカス

プロセスマイニング分析は基本的には過去の完了したデータを対象としますが、現在走っている、未完了のプロセスをリアルタイムに分析するアプローチです。

それでは、それぞれの切り口ごとに分析目的と対応する機能を示します。


1 プロセスフォーカス

1.1 プロセスのバリエーションがどうなっているか知りたい

    ⇒ バリアント分析

1.2 プロセスを流れていく件数を見たい

    ⇒ 頻度分析機能

1.3 プロセスの所要時間(スループットやアクティビティ間など)を見たい

    ⇒ パフォーマンス分析機能

1.4 標準プロセス(to beプロセス)と比較しての逸脱プロセスを発見したい

    ⇒ 適合性検査機能

1.5 複数のプロセスバリエーションを比較したい

    ⇒ 比較分析機能

1.6 非効率やボトルネックなどの問題が起きている要因を深堀したい

    ⇒ 根本原因分析機能

1.7 KPIの目標値(スループット、処理時間など)とのズレを把握したい

    ⇒ KPI設定機能

1.8 プロセスの分岐(ゲートウェイ)におけるビジネスルールを把握したい

    ⇒ ビジネスルールマイニング機能

1.9 BPMN準拠のモデルを作成したい

    ⇒ BPMNモデル変換機能

    ⇒ BPMNモデル作成・編集機能


2 組織フォーカス

2.1  どの担当者がどのアクティビティを担当しているかを把握したい

    ⇒ アクティビティマップ機能

2.2 各担当者の処理件数や処理時間を算出したい

    ⇒ カスタマイズダッシュボード作成機能

2.3 対象プロセスの中で、担当者同士がどのように関わりあっているかを把握したい

    ⇒ ソーシャルネットワーク機能


3 シミュレーションフォーカス

3.1 プロセスの一部を変更したり、RPA化した場合の効果を検証したい

    ⇒ シミュレーション機能


4 オペレーションフォーカス

4.1 未完了のプロセスについて、あとどのくらいの時間で完了するかを推定したい

    ⇒ 予測分析機能

4.2 未完了のプロセスについて、スループットを短縮するために取るべき手順を推定したい

    ⇒  プロセス推奨機能

4.3 逸脱プロセスが発生した場合にアラートを担当者に出したい

    ⇒  アラート機能


以上、分析の目的に応じたプロセスマイニングツールの機能を整理しました。ツールによってぞれぞれの機能名称が異なりますのでご注意ください。

ツール選定にあたっては、自社の分析対象プロセスをどのような視点で分析したいかを把握した上で、候補ツールの機能有無の確認を行ってください。

functioanly based on the purpose of analysis

Organizing the functionality of a process mining tool based on the purpose of analysis

Process mining tools that perform analysis based on event logs are basically very versatile and are evolving with new features being added every day. It’s not easy to get an overview of the features of a process mining tool when you’ve just been given a one-size-fits-all explanation or demo.

So, in this article, let’s start with what kind of analysis you want to do, that is, the “purpose of the analysis”, and organize what kind of function it has.

Please note that we have deliberately left out task mining because it is a technologically immature feature and we are focusing on the main features.

Now, there are many ways to analyze using process mining tools, but I would like to divide them into the following four main categories.

1 Process Focus

This is the basic analytical perspective of process mining. The analysis focuses on the flow of the target process.

2 Organizational Focus

The three required data items for process mining analysis are process ID, activity, and time stamp. In addition to these three items, “resource (user in charge)” and “role (department and position)” are typically analyzed as semi-requisite items.

In addition to the process itself, the Organizational Focus analyzes the process from the perspective of the people in charge of executing the process and their departments and positions.

This approach is sometimes referred to as “organizational mining”.

3 Simulation Focus

Literally, it’s an approach to simulating by setting up some parameters.

4 Operational Focus

Process mining analysis is essentially an approach that targets previously completed data, but analyzes currently running and uncompleted processes in real time.

Let’s take a look at the analysis objectives and corresponding functions for each cut.

1 Process Focus

1.1 I want to know what the variations of the process are.

    ⇒ Variant Analysis

1.2 I’d like to see the number of cases flowing through the process.

    ⇒ Frequency analysis function

1.3 I want to see the time required for a process (throughput, lead time between activities, etc.)

    ⇒ Performance analysis function

1.4 I want to Discover deviant processes compared to standard processes (to be processes)

    ⇒ Conformity inspection function

1.5 I want to compare multiple process variations.

    ⇒ Comparative analysis function

1.6 I would like to delve deeper into the causes of the problem regarding inefficiencies and bottlenecks in the process.

    ⇒ Root cause analysis function

1.7 I want to understand the deviation from the KPI target values (throughput, processing time, etc.).

    ⇒ KPI setting function

1.8 I want to understand the business rules in the process branch (gateway).

    ⇒ Business Rule Mining Function

1.9 I want to create a BPMN-compliant model.

    ⇒ BPMN model conversion function

    ⇒ BPMN model creation and editing functions

2 Organizational Focus

2.1 I want to know which person is in charge of which activity.

    ⇒ Activity Map Function

2.2 I want to calculate the number of processes and processing time for each person in charge.

    ⇒ Create customized dashboards

2.3 I would like to understand how those in charge of the process relate to each other in the target process.

    ⇒ Social network function

3. Simulation Focus

3.1 We want to verify the effects of changing a part of the process or implementing RPA.

    ⇒ Simulation function

4 Operational Focus

4.1 I want to estimate how much more time it will take to complete an incomplete process.

    ⇒ Predictive analysis function

4.2 I’d like to estimate the steps to be taken to shorten the throughput of an incomplete process.

    ⇒ Recommended process functions

4.3 I want to send an alert to a person in charge when a deviation process occurs.

    ⇒ Alert function

Above, we have organized the features of the process mining tool according to the purpose of the analysis. Please note that the function names of each tool are different.

When selecting a tool, understand how you want to analyze the process to be analyzed from the perspective of your company, and then confirm whether the candidate tool has any functions.

functioanly based on the purpose of analysis

プロセスマイニングベンダー最新評価レポート2020 – Everest Group PEAK Matrix(R) 2020

evelest

Process Mining Products PEAK Matrix(R) Asessment 2020

ダラスに本社を置くコンサルティング&調査会社のEverest Groupは、2020年2月26日、主要なプロセスマイニングベンダー13社について、以下の2つの軸での市場ポジショニング(山脈に見立てているので「PEAK Matrix」)を発表しています。

横軸:Vision & Ability – Measures ability to deliver products successfully
製品開発ビジョンを示し、それに沿った製品を成功裡に提供できる能力

縦軸:Market Impact – Measures impact created in the market
市場に与えるインパクトの強さ

PEAK Matrixでは、競合製品をLeaders(リーダー)、Major Contenders(主要な競争相手)、Aspirant(上を狙う野望を持つ製品)の3つにカテゴライズします。Process Mining市場では、それぞれのカテゴリーに含まれる製品は次の通りです。

Leaders

  • Celonis
  • Software AG
  • UiPath(旧ProcessGold)

Major Contenders(アルファベット順)

  • ABBY Timeline
  • Apromore
  • LANA Labs
  • Logpickr
  • Minit
  • myInvenio
  • PAF now
  • QPR Software

Aspirants

  • Everflow
  • Puzzle Data

→Matrix図はこちら

市場リーダーのCelonisは既に社員数800人を抱え、大型の資金調達にも成功して「ユニコーン」としても認められる存在。そして、リーダーグループの一角を占めるSoftware AGは、「ARIS」のブランドで知られ、「ARIS Process Mining」の販売にも力を入れてきています。また、先ごろ買収したProcessGoldを「UiPath Process Mining」と名称を変え、UiPathが強みを持つRPAを含んだトータルソリューションとして提案力を強化しています。

Major Contender、すなわちリーダーグループに闘いを挑んでいる主要な競争ベンダーはまさに群雄割拠という状況。なお、私が把握している限りですが、日本においてなんらか連絡先があるのは、ABBYY Timeline、LANA Lab、myInvenioの3つだけです。

Aspirantsは、虎視眈々と上を目指してがんばっているベンダーというところでしょうか、韓国で独自開発され、韓国企業での導入実績を増やしているPuzzle Dataが取り上げられているところが興味深いです。

Gatnerの市場ポジショニングマップである「Magic Quadrant」のプロセスマイニング市場版がまだ発表されていない状況( 2020年2月)で、PEAK Matrixは、市場を概観できる良いレポートですね。

レポート詳細は有料となるようですが以下から入手可能です。

Process Mining – Technology Vendor Landscape with Products PEAK Matrix(R) Assessment 2020


プロセスマイニングツール比較検討のための「機能チェックリスト」

function checklist preview

Checklist for functionalities of process mining tool

現在、世界各国でプロセスマイニングに取り組む企業・組織がどんどん増えています。

プロセスマイニングはビッグデータ分析であり、イベントログから、業務手順を再現したフローチャート(プロセスモデル)を作成するためには特殊なアルゴリズムが必要です。このため、一般的なBIツールではなく、プロセスマイニングツールを利用することが求められます。

今のところ、世界には30以上のプロセスマイニングツールがあり、うち、ガートナーのマーケットガイド(2019年版)では、代表的なプロセスマイニングツールとして19個のベンダー・ツールが紹介されています。

日本においては、「データ前処理支援」など、プロフェショナルサービスなどを含めて利用可能なプロセスマイニングツールは現在数種に限定されます。しかし、日本のプロセスマイニング市場も立ち上がりつつあることから、様々なベンダーが日本でのツール提供を開始することでしょう。

さて、プロセスマイニングツール導入を考えているすユーザー企業として悩ましいのは、どのツールがどんな機能を備えているかを確認し、比較検討することが大変だということでしょう。

プロセスマイニング・イニシアティブでは、できるだけ中立的な立場で各種ツールの比較検討をお手伝いできますが、まずは検討対象のプロセスマイニングツールがどんな機能をどの程度備えているかを記述するための「プロセスマイニングツール機能チェックリスト」を無料提供しています。当チェックリストをぜひ欲しいという方は、お問い合わせフォームから、「機能チェックリスト希望」と記入してご連絡ください。折り返し、PDF版をメール添付にてお送りします。

機能チェックリストに掲載している機能項目は以下の通りです。

プロセス発見 – Process Discovery
 頻度分析 – Frequency Analysis
 パフォーマンス分析 – Performance Analysis
 バリアント分析 – Variant Analysis
 フィルター – Filtering
 比較分析 – Comparison Analysis
適合性検査 – Conformance Checking
基本統計量表示 – Process Intelligence(Basic Statistics)
KPI設定 – KPI setting
カスタマイズダッシュボード作成 – Dashboard customization
運用サポート – Operational support
BPMNモデル変換・作成 – BPMN modeling
シミュレーション – Simulation

プロセスマイニング関連ツールの位置づけを整理整頓する!

work place analytics overview in english

Positioning of process mining-related tools from Workplace Analytics perspective
English follows Japanese. Before proofread.

「プロセスマイニング」は1990年代末に誕生し、昨年、20歳の誕生日を迎えたばかりの新しい分析手法ですが、2019年には新たに「タスクマイニング」という概念が登場しました。

当記事では、プロセスマイニング、タスクマイニングに、これらのソリューションと類似のソリューションである「SIEM:Security Information and Event Management」を含めて、狙いや位置づけの違いを整理整頓してみたいと思います。

まず、プロセスマイニングとタスクマイニングの違いについて。簡単に説明するなら、分析対象となるデータが異なります。

プロセスマイニングは、ERPやCRM、SFAなどの業務システムに記録・蓄積されたイベントログ(トランザクションデータ)を抽出したものが分析対象です。記録されているデータは、「購買申請」、「購買承認」など、システムの「送信」や「更新」ボタンを押下したタイミングの活動が基本で、業務の「節目(マイルストーン)」だけの粒度の粗いものです。

一方、タスクマイニングは、従業員が各自操作するPC上での詳細な操作、具体的には、アプリの起動、ファイルオープン、マウスクリックやコピー&ペーストなどが記録された「PC操作ログ」が分析対象となります。業務システムから抽出されたイベントログと比べると、これ以上分解できない「アトミック(原子的)」な詳細データであり、タスクレベルでの分析が可能です。なお、こうしたPC操作ログは、どこかに記録されているものではないため、分析対象となるPCに、センサー、あるいはエージェントと呼ばれるソフトをインストールして、能動的にPC操作をデータとして捕捉、収集サーバに蓄積する仕組みが必要となります。

プロセスマイニング、タスクマイニングに隣接した類似ソリューションに「SIEM」があります。これは、セキュリティ機器、ネットワーク機器、およびサーバに残されている各種ログを分析することで、サイバーアタック、データ漏洩などのセキュリティに関わる問題を発見する、また、IT機器の資産としての管理を行う、といったことが目的になります。

さて、これらのソリューションは、基本的に「職場(ワークプレイス)」で発生しているデータを分析することから、大きくは「ワークプレイスアナリティクス(Workplace Analytics)」という枠組みに入れることができるでしょう。

それでは、ワークプレイスアナリティクスの枠組みで、プロセスマイニング、タスクマイニング、SIEM、およびそれぞれのキーソリューションを位置付けてみましょう。(下図参照)

図の下部の両矢印あたりをご覧ください。プロセスマイニングは「プロセス改善志向」であり、一方、「SIEM」は、「リスク回避・管理志向」です。タスクマイニングその中間に位置しています。なぜなら、タスクマイニングでは従業員の日々の業務内容全体を把握できるため、勤怠管理にも活用できるからです。(プロセスマイニングは、業務システム上で行われた操作だけのデータが分析対象のため、一日の業務全体を把握することはできません)

また、プロセスマイニングとタスクマイニングは、「プロセスインテリジェンス」という枠組みで囲むことができますが、SIEMは、「プロセス」を分析対象とはしていないため、含まれません。

そして、プロセスマイニングは、企業全体のプロセス改革やデジタルトランスフォーメーション(DX)の視点からのアプローチに有効であることから「DX志向」、一方、タスクマイニングは、最終的にはタスクレベルでの自動化であるRPAを目的とすることが多いため、「RPA志向」と言えるでしょう。

では、それぞれのカテゴリーのキーソリューションを見ていきましょう。現時点(2020年2月)において、日本のプロセスマイニング市場のキープレーヤーは、CelonoisとmyInvenioの2つ。両ツールとも豊富な機能と優れた操作性を備えたエンタープライズソリューションであり、大企業を中心に導入企業が増えています。そしてつい最近、両ツールとも「タスクマイニング機能」を追加しています。業務システムからのイベントログデータだけでなく、PC操作ログからのフローチャート(プロセスモデル)も作成可能とすることで、タスクレベルでの自動化を目指すRPA化に必要な分析ニーズに対応したものだと言えるでしょう。

タスクマイニングのカテゴリーでは、myInvenioの日本総代理店であるハートコアが、「Heartcore Task Mining」を提供。また、銀行業界を中心に導入実績のある「MeeCap」は、ERPなどからのイベントログも分析するプロセスマイニング機能へと拡張を始めています。

SIEMカテゴリーでは、Splunkや、Skysea Viewが知られていますが、SPlunkが、プロセスのフローチャート機能を追加してきています。ただし、イベントログを取り込んだ分析までは行えないようです。

以上、ワークプレイスアナリティクスの枠組みでプロセスマイニング、タスクマイニング、SIEMの目的や位置づけを整理整頓してみました。

職場の業務改革のための各種ソリューション比較検討の参考になれば幸いです。


“Process mining” was born in the late 1990s and last year turned 20 years old. In 2019, a new concept called “task mining” appeared.

In this article, I would like to organize and sort out the differences in purpose and positioning, including “SIEM: Security Information and Event Management”, which is a similar solution to process mining and task mining.

First, the difference between process mining and task mining. In simple terms, the data to be analyzed is different.

Process mining analyzes the event logs (transaction data) recorded and accumulated in business systems such as ERP, CRM, and SFA. The recorded data is based on activities such as “purchase request” and “purchase approval” when the “send” or “update” button of the system is pressed, and the granularity of only the “milestone” of the business Is a rough thing.

On the other hand, task mining analyzes the detailed operations on PCs that employees operate individually, specifically, the “PC operation log” that records application launches, file opens, mouse clicks, copy and paste, etc. Eligible. Compared to the event log extracted from the business system, it is “atomic” detailed data that cannot be further decomposed and can be analyzed at the task level. Since these PC operation logs are not recorded anywhere, install software called sensors or agents on the PC to be analyzed and actively capture and collect PC operations as data. A mechanism to accumulate on the server is required.

“SIEM” is a similar solution adjacent to process mining and task mining. It analyzes security logs, network devices, and various logs remaining on servers to find security-related issues such as cyber attacks and data leaks, and manages IT devices as assets. And so on.

Now, since these solutions basically analyze data generated in the “workplace”, they can be broadly put into the framework of “Workplace Analytics”.

Now let’s position process mining, task mining, SIEM, and their key solutions within the framework of workplace analytics. (See the figure below)

Look around the double arrow at the bottom of the figure. Process mining is “process improvement oriented”, while “SIEM” is “risk aversion and management oriented”. Task mining is located in the middle. This is because task mining can be used for attendance management because it allows you to understand the entire daily work of employees. (In process mining, since only the data of operations performed on the business system is the analysis target, it is not possible to grasp the entire business of the day.)

In addition, process mining and task mining can be surrounded by the framework of “process intelligence”, but SIEM is not included because “process” is not analyzed.

And process mining is “DX-driven” because it is effective for process reform of the entire company and approach from the viewpoint of digital transformation (DX), while task mining is ultimately an automation at the task level Because it is often aimed at a certain RPA, it can be said that it is “RPA-driven”.

Let’s look at the key solutions in each category. At this time (February 2020), two key players in the Japanese process mining market are Celonois and myInvenio. Both tools are enterprise solutions with rich functions and excellent operability, and the number of enterprises, especially large enterprises, is increasing. And recently, both tools have added a “task mining function”. By being able to create not only event log data from business systems, but also flow charts (process models) from PC operation logs, it can be said that it meets the analysis needs necessary for RPA to aim for task-level automation Will be.

In the task mining category, heartcore, myInvenio’s sole agent in Japan, provides Heartcore Task Mining. In addition, MeeCap, which has a track record of introduction in the banking industry, has begun to expand to a process mining function that analyzes event logs from ERP and other sources.

In the SIEM category, Splunk and Skysea View are known, but Splunk has added a process flowchart function. However, it seems that analysis cannot be performed until the event log is imported.

プロセスマイニングツール – 日本 Feb2020

Available process mining tools – Japan Feb2020

当記事では、2020年2月時点で、日本において利用可能なプロセスマイニングツールをご紹介します。

留意していただきたいことがあります。「ツールを利用する」ということだけであれば、日本に拠点や代理店がなかったとしても、直接ベンダーに連絡すればライセンス購入可能です。しかし、プロセスマイニングツールは高度で複雑なツールです。「ちょっとお試し」、だったとしても残念ながら、そう簡単には使いこなせません。

そもそも、業務プロセス改善を目的とする「プロセスマイニングソリューション」の観点からは、ツールの操作方法の最低限のトレーニングに加え、データ前処理、分析結果の解釈など、専門性の高い人材が不可欠です。

多くの企業では、自前の人材だけでプロセスマイニングを導入して成果を出すことは難しいと思いますので、日本企業に対して、ツール操作トレーニング、データ前処理支援などのプロフェッショナルサービスを併せて提供してくれる代理店なりコンサルティング会社の存在があるツールのみをここではご紹介します。

とういうわけで、現在日本において、比較検討が可能なプロセスマイニングツールは以下の4つです。なお、以下は公開された情報に基づいています。ここに掲載がなく、「当社のツールも日本での販売開始してます」「うちも代理店として扱ってるよ」という会社様はお知らせください。

セロニス(Celonis)

日本法人あり。アビームコンサルティングなど、大手コンサルティング会社とグローバルなアライアンス契約を結んでいる。日本語ローカライズ済。

→ Celonis

マイインベニオ(myInvenio) 

独占販売契約を結んでいるハートコアがライセンス販売に加え、トレーニングをはじめ、各種プロフェショナルサービスを提供。日本語ローカライズ済。

→ ハートコア株式会社(日本総代理店)

シグナビオ(Signavio)

イントラマート社が、Signavio Process Miningを活用した「DXアプローチメソッド」を提供。日本語ローカライズ済。

→ 株式会社NTTデータ イントラマート(パートナー契約)

アビー・タイムライン(ABBYY Timeline)

OCR製品で知られるABBYY社が提供するプロセスマイニングツールです。日本語ローカライズ済。

→ ABBYY 日本

ラナ・プロセスマイニング(LANA Process Mining) 

リグリット・パートナーズが、ラナ・プロセスマイニングを活用した「オペレーションアセスメントサービス」を提供。日本語ローカライズ済。

→ 株式会社リグリット・パートナーズ(パートナー契約)

プロセスマイニングツール – グローバル Feb2020

Process mining tools – global Feb2020

現在、世界にはどんなプロセスマイニングツールがあるのか概観してみましょう。

2019年の時点で、大小合わせて30以上のプロセスマイニングツールが世界には存在していると考えられます。 米ITアドバイザリ企業Gartnerが2019年6月に発表した、『Gartner, Market Guide for Process Mining, Marc Kerremans, 17 Jun 2019』においては、代表的なベンダー・ツールが19種類挙げられています。

  • Apromore – Apromore
  • Celonis – Celonis Process Mining
  • Cognitive Technology – myInvenio
  • Everflow – Everflow
  • Fluxicon – Disco
  • INTEGRIS Explora
  • Lana Labs – LANA Process Mining – Magellanic
  • Logpickr – Logpickr Process Explorer 360
  • Mehrwerk AG – MEHERWERK ProcessMining (MPM)
  • Minit – Minit
  • Process Anaytics Factory – PAFnow
  • Process Mining Groups at TUE and RWTH – ProM, ProM Lite, RapidProm M, PM4Py
  • Process Gold – ProcessGold
  • Puzzle Data – ProDiscovery
  • QPR Software – QPR ProcesAnalyzer
  • Signavio – Signavio Process Intelligence
  • Software AG – ARIS Process Mining
  • StereoLOGIC – StereoLogic Process Analysis
  • TimelinePI – Process Intelligence Platform *2019年にABBYY社が買収

さて、これらのうち、グローバルなマーケティング&セールス活動に積極的と感じられ、Webサイトを通じて有益な情報を提供しているとして、私が日ごろからチェックしているのは、以下の10のツール・ベンダーです。

プロセスマイニングはまだ新しい市場であるため、ベンダー各社のライセンス販売本数や売上もほとんどが非公開、調査会社による市場シェア等は当てになりません。とはいえ、Celonisが市場リーダーであることは間違いなく、2番手にCognitive Technology、さらにLana Labs、ProcessGold、 Minitなどがそれぞれがんばっているという状況だと推測しています。

ユニークな存在としては、オープンソースのApromoreが挙げられます。同じくオープンソースのProMは主に学術的研究に利用されているのに対し、Apromoreは企業での活用も増えており、大規模ユーザーへの有償版の提供も始まっています。

なお、ProcessGoldは、2019年末、RPAベンダーのUiPathに買収され、同社の製品ラインアップのひとつとして販売される形となりました。このため、2020年3月に、「UiPath Process Mining」という名称に変更されています。