プロセスマイニングツール開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

プロセスマイニングツールの開発・導入会社は、製品機能だけでなく、イベントログの整備から業務改善の定着まで支援できるかで選ぶことが重要です。自社のERPやCRMに蓄積された実績データを使い、現場で起きている手戻りや滞留を発見し、改善までつなげられる会社を選ぶと導入効果を得やすくなります。

この記事では、株式会社riplaを最初に、プロセスマイニングツールを扱う実在の開発会社・ベンダーを5社紹介します。製品専業会社、ERPやMicrosoft製品に強い会社、RPAと組み合わせやすい会社、国内の大規模な業務改革を任せやすい会社に分けて、向いている企業、注意点、見積もり前に確認したい質問を整理します。

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プロセスマイニングツールのパートナー選びが重要な理由

プロセスマイニングは、ツールを契約して画面を開けば成果が出る仕組みではありません。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプをそろえたイベントログを準備し、業務上のKPIと結び付け、発見した課題をワークフロー変更や自動化に落とし込む必要があります。会社選びでは、ライセンスの販売力だけでなく、データと現場の両方を扱う力を確認します。

最初の壁は、業務担当者が説明する「本来のフロー」と、システムログに残る「実際のフロー」が一致しないことです。部門ごとにステータス名が異なる、同じ案件が複数のシステムに分かれている、日時が更新時刻と承認時刻で混在していると、分析結果が現場の実感から外れます。導入会社がデータマッピング、名寄せ、欠損確認まで支援できれば、ツールの性能を正しく評価できます。

また、可視化した後に誰が改善を実行するかも重要です。ServiceNowの公式説明でも、プロセスマイニングはボトルネックや逸脱を見つけるだけでなく、ワークフロー改善や自動化につなげる仕組みとして位置付けられています（出典: ServiceNow「Process Mining」、2026年）。分析画面の納品で終わらず、プロセスオーナーやデータオーナーを置き、改善後のログを再計測する運用まで設計できる会社が適しています。

発注前には、対象プロセス、データソース、ケースID、KPIを1枚にまとめます。最初から全社の業務を対象にするのではなく、受注から入金、購買、請求、ITサービス、人事オンボーディングなど、処理量と改善余地が見える1プロセスに絞ると比較がしやすくなります。候補会社には同じデータ項目と同じ評価期間を渡し、PoVで「何日でログを取り込めるか」「どの改善仮説が見つかったか」「現場が使えるか」を確認します。

見積書は、ライセンス、データ連携・ETL、分析支援、改善実装、保守の5層に分けてもらいます。公開価格がある製品でも、データ容量やコネクター、権限設計、研修は別費用になる場合があります。初期費用だけで判断せず、追加プロセスを増やした場合の単価、3年間のデータ保管費、解約時のデータエクスポート費用まで確認します。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。

プロセスマイニングの導入では、ツールの選定前に「どの業務を変えたいのか」を言語化する必要があります。riplaは、業務課題の整理、要件定義、システム構築、導入後の定着を分断せずに相談できるため、分析結果を業務画面やワークフローの改善へつなげたい企業に向いています。製品を先に決めるのではなく、既存システムとの連携方法や現場の運用を確認し、必要な範囲でパッケージ活用と追加開発を組み合わせやすい点も特徴です。

営業・顧客・生産・販売管理など、複数の基幹業務をまたぐデータを扱う企業では、単純なダッシュボード作成より業務全体の設計力が問われます。riplaは、社内DXを推進してきた事業会社としての視点を活かし、導入後に使われる仕組みまで考えたい企業の相談先になります。PoVでは、1プロセス・1KPI・1つの改善仮説に絞り、ログの準備状況と業務効果を確認してから本番範囲を決める進め方が現実的です。

Celonis｜複数システムを横断するプロセスインテリジェンス

Celonisは、プロセスマイニングを中核に、複数の業務システムやデータソースを横断してプロセスを分析する製品ベンダーです。公式FAQでは、プロセスマイニング、AI、業務改善の知見を組み合わせ、エンドツーエンドのプロセスを理解して改善機会を見つけるプラットフォームと説明されています。大企業の業務改革を前提に、製品と分析方法論をまとめて検討したい場合の有力な候補です。

Celonisの強みは、ERPやCRMなど別々のシステムに散らばるイベントをまとめ、現実のプロセスを一つの視点で調べられることです。頻出経路だけでなく、例外経路、手戻り、滞留、規定フローからの逸脱を確認し、改善候補に優先順位を付けます。単なるBIでは処理順序やケース単位の流れが見えにくい業務でも、ケースIDと時刻が整っていれば、プロセスの差分を議論しやすくなります。

国内の導入支援を比較する材料として、NTTデータは2022年10月にCelonisと連携し、プロセス指向のデータドリブン経営を支援するサービスを始めたと説明しています。NTTデータの公開記事では、社内稟議の約3年分のプロセスをデータ投入から数日で可視化し、申請不備による差戻しが所要時間のボトルネックと分かった事例が紹介されています（出典: NTTデータ「プロセスの可視化と統制組織の両輪で実現する業務改革」、2023年）。ただし、これは個別事例であり、自社の改善効果を保証する数字ではありません。見積もりでは、Celonisの利用料と導入支援会社のデータ整備費を分けて確認します。

SAPジャパン株式会社｜ERPデータを活用した業務プロセス改革

SAPジャパン株式会社は、SAP ERPを利用する企業が蓄積してきた業務データを、SAP Signavioで可視化・分析し、業務プロセスを継続的に改善する選択肢を提供しています。ERPの導入・運用を前提に、経理、購買、受注、サプライチェーンなどのプロセスをグローバルに見直したい企業に向いています。SAP製品を使っていない企業でも検討できますが、既存システムを含むデータ連携範囲を先に確認する必要があります。

SAP Signavioは、プロセスの発見だけでなく、業務設計、モデル管理、分析、改善の会話を同じプロセス管理の考え方で進めやすい点が特徴です。現状を分析して終わらせず、標準化したいプロセスと現場の実態を比較し、拠点ごとの差分を整理できます。SAPのマスタや伝票データを使う企業では、データの意味を業務側と共有しやすい一方、周辺システムのログを含める場合はデータモデルの設計が重要です。

2025年3月、SAPジャパンは花王がSAP Signavioを採用したと発表しました。花王は国内と海外拠点で蓄積したSAP ERPのデータを活用し、グローバルの業務オペレーションを可視化して、業務効率化やキャッシュ・コンバージョン・サイクルの改善を目指しています（出典: SAPジャパンプレスリリース、2025年）。この事例のように、複数拠点のプロセス標準化を検討する企業は、導入範囲だけでなく、各国のデータ定義、権限、運用ルールまで提案できるかを確認します。

日本マイクロソフト株式会社｜Power Platformを活かした小さく始める分析

日本マイクロソフト株式会社は、Microsoft 365、Power Platform、Dataverseなどを利用している企業が、Power Automate Process Miningを始めやすい選択肢です。既存のMicrosoft環境と権限管理を活用しながら、業務プロセスの可視化から自動化までを一つの製品群で検討できます。すでにPower Automateを利用している企業は、現在のテナント構成とライセンスの範囲を確認すると、PoVの設計がしやすくなります。

Microsoft LearnのライセンスFAQでは、Power Automate PremiumにProcess Miningのプロセス可視化・分析機能が含まれ、Premiumは1ユーザーあたり月額15米ドル、Processライセンスは1ボットあたり月額150米ドルと案内されています（出典: Microsoft Learn「Power Automate licensing FAQ」、2026年）。これは公開されている料金の確認材料ですが、為替、契約形態、データ容量、Dataverse、コネクター、導入支援費は別に確認します。価格を比較するときは、利用者数だけでなく、分析するプロセス数と自動化するフロー数を分けて試算します。

Microsoft製品を中心に業務データがまとまっている企業や、まず1つのプロセスで小さく検証したい企業に向いています。一方、SAPや独自基幹システム、オンプレミスのデータベースを横断する場合は、コネクターやETLの実装可否を先に確認します。イベントログのサイズ、属性数、バリアント数、ループや並列性が分析性能に影響するため、サンプルログで処理時間と画面の使い勝手を試すことが大切です。

UiPath株式会社｜プロセス分析からRPA実行までつなげやすい

UiPath株式会社は、Process MiningとRPAを組み合わせ、発見した手作業やボトルネックを自動化候補として扱いたい企業に向いています。公式ドキュメントでは、ITシステムのデータをインタラクティブなダッシュボードへ変換し、ボトルネックや不整合、根本原因を分析し、継続的に監視する流れが説明されています。分析と自動化を別プロジェクトにせず、改善候補を実行へつなげたい場合の候補です。

UiPathでは、データ変換、プロセス分析、継続監視を一連のサイクルとして設計できます。特に、請求処理や受注処理のように、分析結果から「この条件の案件を自動承認する」「この画面操作をロボット化する」といった次のアクションが明確な業務で効果を出しやすくなります。ただし、RPAを追加する前に、例外処理、権限、入力データの品質を確認しないと、自動化によって手戻りを増やす可能性があります。

UiPath Process Miningは、開発用に小さなデータセットを使い、公開版では大きなデータセットを扱う運用も想定されています。公式ドキュメントにあるように、データ変換でスキーマに合わせ、プロセスアプリを作成し、利用者へ公開して継続監視する流れを確認できます（出典: UiPath公式ドキュメント「Introduction to Process Mining」、2026年）。RPAの既存CoEがある企業は、分析担当、業務担当、ロボット開発担当の役割を分け、Process Miningの結果を自動化バックログへ移す運用を見積もりに含めます。

株式会社NTTデータ｜国内の大規模業務改革と導入定着を支援

株式会社NTTデータは、プロセスマイニング製品そのものだけでなく、基幹システム連携、業務コンサルティング、データ活用、組織づくりまでまとめて相談しやすい国内SIerです。複数の子会社や海外拠点をまたぐ業務改革、SAPやServiceNowなどの業務プラットフォームを含む大規模プロジェクトでは、製品ベンダーと導入支援会社を組み合わせる体制を組みやすくなります。

NTTデータの強みは、分析画面の構築を単独で考えず、改善を統制するCoEやプロセスオーナーの設置まで含めて提案できる点です。公式記事では、Celonisとの連携を通じてプロセス指向のデータドリブン経営を支援し、導入と運用定着を伴走すると説明しています。大規模案件では、経営層のKPI、現場の作業手順、システムログの定義を同じ計画に落とせるかを確認します。

NTTデータの公開記事では、シーメンスの事例として、受注から入金まで60以上のステップ、40以上の取引システム、90万通り以上のバリエーションを可視化し、オートメーション率24％向上、手戻り率11％減、手作業を年間1,000万件削減したと紹介しています（出典: NTTデータ「プロセスの可視化と統制組織の両輪で実現する業務改革」、2023年）。これは記事内で紹介された事例の数値であり、自社で同じ結果になるとは限りません。国内拠点の多さやセキュリティ審査、既存ベンダーとの役割分担を重視する企業は、PoVから本番運用までの責任分界を確認します。

プロセスマイニングツールのパートナーはどう選びますか？

結論として、プロセスとの相性、ログを扱う技術力、改善後まで支援する体制の3点で選びます。会社の規模や製品の知名度だけで決めず、自社のプロセスと導入後の運用に合うかを見ます。特に、製品ベンダーとSIerでは責任範囲が異なるため、同じ質問を各社へ行い、PoVの成果物と本番後の支援内容をそろえて比較することが大切です。

実績は「導入社数」だけでなく、自社と近い業界、対象プロセス、データ量、利用者数を確認します。受注から入金までを見たい会社と、ITサービスのチケット処理を見たい会社では、必要なログやKPIが違います。候補会社には、同じ業界の事例でどのデータソースを接続し、どのような改善アクションまで進めたかを聞きます。効果の数字が公開されていない場合も、測定方法と評価期間を説明できるかを確認します。

技術評価では、接続できる製品名の数だけでなく、データを正しく業務イベントへ変換する力を見ます。ケースIDが受注番号から請求番号へ変わる場合、複数のIDをどのようにひも付けるか、欠損や重複をどう扱うか、個人情報をどの列で匿名化するかを確認します。データの保管場所、暗号化、アクセスログ、保存期間、国外移転、解約時の削除とエクスポートも、セキュリティ部門を交えて質問します。

また、プロセスマイニングとタスクマイニングを混同しないことも重要です。前者は基幹システムなどのイベントログから案件単位の流れを分析し、後者はPC操作や画面遷移など、システムに残りにくい作業を把握します。両方が必要な場合は、プロセス全体の分析から手作業の詳細調査へ進める構成を提案できるか確認します。

プロジェクト管理では、業務責任者、データ責任者、セキュリティ責任者、製品担当、開発担当の役割を明確にします。PoVの期間は、1プロセス・1〜2データソースなら1〜2か月、標準導入で2〜5プロセスと3〜5データソースなら3〜6か月が一つの目安です。これらは個別条件で変わる推定値なので、候補会社には作業項目、前提条件、顧客側の工数を含めた工程表を出してもらいます。

費用は、PoVが200万〜500万円、標準導入が500万〜1,500万円、複数拠点を含む全社展開が1,500万〜3,000万円超というレンジが検討材料になります。オンプレミス型や独自の分析基盤では、初期費用が500万〜2,000万円程度になるという市場情報もあります（出典: ITreview「2026年プロセスマイニングサービスのおすすめ10製品」、2026年）。プロセスマイニング専用の公的な一律相場ではないため、ライセンス、データ連携、分析、改善実装、保守に分解し、3年TCOで比較します。

よくある質問

プロセスマイニングツールの導入では、費用やログの準備、既存のBI・RPAとの違いがよく質問されます。候補会社へ相談する前に、次の3点を整理しておくと、製品比較が自社の改善計画に結び付きやすくなります。

小規模なPoVは200万〜500万円、標準導入は500万〜1,500万円、全社展開は1,500万〜3,000万円超が目安です。ただし、これは専用製品の一律価格ではなく、ライセンス、ログ整形、コネクター、分析支援、改善実装を含めた推定レンジです。公開価格のあるMicrosoft製品でも、データ容量や導入支援は別に見積もる必要があります。

分析できる可能性はありますが、ケースID、アクティビティ、タイムスタンプの3要素が欠けるほど、結果の信頼性は下がります。まずサンプルログを棚卸しし、欠損、重複、時刻のずれ、ステータス名の揺れ、個人情報の有無を確認します。導入会社には、データ品質診断、補正ルール、匿名化、再取り込みの方法までPoVの成果物に含めてもらいます。

BIはKPIを集計して状況を把握することに強く、RPAは定型作業を自動化することに強い一方、プロセスマイニングはケース単位の実際の処理順序や手戻り、例外経路を明らかにします。そのため、RPAをどこへ適用すべきかを判断したり、改善前後のリードタイムを測定したりする補完的な役割があります。既存のBIやRPAと連携し、分析結果を現場の改善アクションへ戻せる構成を選びます。

まとめ

プロセスマイニングツールの会社選びでは、製品の機能一覧だけでなく、イベントログの整備、既存システムとの接続、改善施策の実装、運用定着までを一つの計画として比較します。株式会社riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援でき、業務要件に合わせて基幹システムの構築・導入を進めたい企業の相談先になります。Celonisは複数システムを横断する大規模なプロセスインテリジェンス、SAPジャパンはSAP ERPを軸にした業務改革、日本マイクロソフトはMicrosoft環境での始めやすさ、UiPathはRPAとの連携、NTTデータは国内の大規模業務改革と定着支援を重視する企業に適しています。

候補会社を3社程度に絞り、同じ対象プロセス、同じ期間、同じKPIでPoVを依頼すると、価格と技術力を公平に比べられます。ログの準備日数、発見した改善仮説、現場の利用意向、改善後の測定方法、3年TCOを確認し、可視化して終わらないパートナーを選びます。

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会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。