プロセスマイニングツールは、業務システムのイベントログから実際の業務の流れを図にします。会議で作った理想の業務フローと現場の処理順が異なるとき、その差から改善候補を見つけます。
導入では、機能や種類、進め方、費用、開発会社の選び方、セキュリティを順に確かめます。
▼関連記事一覧
・プロセスマイニングツール開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・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開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・プロセスマイニングツール開発の発注/外注/依頼/委託方法について
・業務システム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「業務システム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
・スクラッチシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「スクラッチシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
プロセスマイニングツールの概要
分析の対象は、ERP、CRM、SFA、ワークフローなどのイベントログです。ITサービス管理のログも、対象に含まれます。
まず、ケースID、アクティビティ名、実行日時をそろえます。そのうえで、受注番号やチケット番号をもとに、同じ案件の処理を並べます。
2026年の研究論文では、イベントログからプロセスディスカバリー、適合性検査、予測、シナリオ分析につなげる技術と整理されています（出典: Data & Knowledge Engineering 161、2026年）。
イベントログによる業務の流れの再現
例えば、「注文登録」「在庫確認」「承認」「出荷」「請求」という記録が同じ注文番号にひもづいていれば、各工程の順序と経過時間を確認できます。
ただし、全件が同じ順番で進むとは限りません。承認が差し戻される、在庫確認が複数回行われる、出荷後に注文内容が変更されるといった例外も発生します。
ツールは、この大量の履歴を一つの図にまとめます。そのうえで、頻出する経路と、少数でもリスクの高い経路を分けて表示します。
業務フロー図やBIとの役割の違い
業務フロー図やBPMNは、あるべき手順を設計し、共有するための表現です。一方で、BIは売上、件数、在庫、処理時間などの指標を集計し、結果を見やすくすることに強みがあります。
プロセスマイニングツールは、案件単位の履歴をたどります。そして、どの順番で進んだか、どこで待ったか、標準からどれだけ外れたかを分析します。
理想モデルを作るだけでも、数値を集計するだけでも分からない、実行のばらつきを発見できる点が両者の違いです。
プロセスマイニングツールの全体像と主要機能
プロセスマイニングツールは、取り込み、分析、改善、監視の機能が一続きになって働く製品で、データを図に表示するだけのものではありません。
ログを分析できる形へ変換し、全体のプロセスを発見して、標準手順との違いを測ります。さらに、根本原因を絞り込み、改善後の結果を継続的に監視します。
特に製品を比べるときは、画面の見栄えよりも、取り込みから改善の実行までのつながりを確かめることが大切です。
ログの取り込み・変換・品質管理
業務ログは、取り込む時点で識別項目と記録形式をそろえておきます。
- 取り込み：DB、API、CSV、ログ基盤からの履歴収集と、ケースID・処理名・時刻の統一
- 正規化：処理名と時刻の統一、重複・欠損・キャンセルの扱いの整理
- 保護と品質確認：識別子の匿名化と、閲覧範囲の必要な粒度への調整
記録の揺れが残ると、分析結果が現場の感覚と合わなくなることがあります。そこでPoVでは、対象期間と件数を記録し、欠損率と重複率、ケースIDの一意性も確かめます。
個人情報や機密情報を含む場合は、氏名や顧客番号を画面に渡す必要があるかを見直します。記録を残しておけば、検証を後から再現できます。
プロセスディスカバリーと適合性検査
まず、ログから実際の経路を作ります。そのうえで、標準手順との差や例外を調べます。
- 経路の発見：イベントログからの実際の処理経路の自動生成
- バリアント分析：経路の種類と、長時間化や再作業につながる流れの把握
- 適合性検査：参照モデルと実績の照合による、ルール違反の抽出
部門・拠点・商品別に絞ると、標準的な流れを比べられます。たとえば、一定金額超の二段階承認を飛ばした案件や承認後に変更された案件、規定前に出荷された案件を抽出します。
違反件数だけでなく、金額や納期などの影響を見て、改善の優先順位を決めます。再発率や担当組織への影響も、判断の材料になります。
KPI・根本原因分析・継続監視
KPIは複数の角度から分析し、改善後の変化も追跡します。
- 指標分析：中央値や上位パーセンタイルと、滞留時間、手戻り回数、再開率、SLA違反率の組み合わせ
- 原因の切り分け：担当部署、申請金額、商品区分、入力チャネル、時間帯ごとの比較
- 継続監視：施策後のログの再取り込みと、リードタイムや例外率の追跡
平均だけを見ると、遅い案件が一部に集中している状況を見落とします。切り分けた要因は、結果に影響する仮説として示します。
閾値を超えた場合は担当者へ通知し、ワークフローの変更や自動化につなげます。成果は、処理日数や再作業件数の変化で測ります。
プロセスマイニングツールの種類と技術選択肢
選択肢は大きく分けると、クラウドSaaS型とパッケージ型、オンプレミス型、独自開発型があります。
どれが適するかは、対象業務の数やデータの所在、既存システムによって変わります。セキュリティ要件や分析者の人数、将来の自動化範囲も判断の材料になります。
全社基盤を最初から作る前に、対象プロセスを一つに絞ったPoVで適合性を確かめると、選定の失敗を抑えられます。
クラウドSaaS型とパッケージ型
クラウドSaaS型とパッケージ型を比べるときは、運用条件と業務適合性を分けて考えます。
- クラウドSaaS型：初期サーバー構築の抑制と、更新や複数拠点展開の進めやすさ
- パッケージ型：受注、購買、請求、ITサービスのテンプレートと接続機能の利用
- 適合性：標準設定、連携開発、運用変更の区分と、製品に合わせる範囲の決定
SaaSの料金は、利用者数、データ量、保持期間で変わります。コネクターやAPI量も、料金を左右します。月額ライセンスのほかに、保管地域やバックアップ、復旧目標を確認します。さらに、データの返却・削除と、終了時の移行条件も見ておきます。
パッケージ型は、業務を製品の標準に寄せられれば導入期間を短くできます。一方で、状態管理や例外処理が合わない場合は、追加開発が必要になります。
オンプレミス型とスクラッチ開発
オンプレミス型とスクラッチ開発は、独自要件と継続運用の負担を比べて考えます。
- オンプレミス型：閉域環境や独自の監査・権限要件への適合
- スクラッチ開発：独自のデータモデルと業務に合わせた細かな設計
- ハイブリッド：成熟した分析機能は製品を使い、独自部分は追加開発
オンプレミス型は、外部へログを出しにくい企業の選択肢です。サーバーやDBなどの基盤を自社で管理し、バックアップや監視、脆弱性対応も担います。そのうえで、保守要員と更新費を含む5年程度のTCOで比べます。
スクラッチ開発では、ログ取込、モデル生成、性能の調整までを継続して保守する必要があります。権限と監査証跡の仕組み、分析の機能、画面も、保守の対象になります。独自要件が強いコネクターやデータ整形、業務画面を追加開発する方法が現実的です。
業務適合性による選定
機能一覧に可視化、KPI、アラートが並んでいても、自社のログで同じ分析ができるとは限りません。そのため、ケースIDの定義や並列処理、ループの表示方法は、サンプルで確かめます。
複数システムの統合方法と、権限の設定粒度も確かめておきます。PoVでは、ログ準備日数や改善仮説数を記録し、現場の説明可能性と再計測のしやすさも残します。
プロセスマイニングツール開発・導入の進め方
導入では、ツールを契約する前に「どの業務の、どの指標を、どの期間で改善するのか」を決めます。そのうえで、ログを棚卸しし、PoVで実データの品質と発見価値を確かめます。
その後、本番連携、改善施策、継続監視へ進めば、見るだけで終わるリスクを抑えられます。
▶ 詳細はこちら：プロセスマイニングツール開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
課題設定と対象プロセスの絞り込み
改善の余地があり、責任者がいる業務の中から、検証の対象を選びます。
- 課題との接続：受注から入金、承認待ち、請求訂正、IT問い合わせなどの業務
- 対象の評価：処理量、リードタイム、例外、手戻り、部署数、規制上の重要度による評価
- 成功条件：最初の対象は1プロセス、主要KPIと改善仮説は各1つに限定
対象業務は、データが取れるかだけでなく、改善の余地と責任者の有無で判断します。成功とみなす数値も、事前に合意しておきます。
ログが少ない重要業務では、まず追加記録から始めます。一方で、処理量が多くログが揃う業務は、短期のPoVでも価値を示しやすいです。
ログ棚卸しとPoV（価値検証）
ログの状態を一覧にし、PoVで実データの価値を確かめます。
- ログ項目：ケースID、処理名、時刻、分析属性を台帳にまとめる
- 横断キー：システムごとにIDが異なる場合の対応関係の設計
- PoV評価：再現率、発見、改善見込み、受容性、TCOの見極め
分析属性には、金額や拠点、商品があります。さらに、担当組織やチャネルも含まれます。台帳には、項目の型と必須・任意の区分を書きます。欠損率と更新頻度も記録します。保存期間、取得方法、個人情報の有無も、あわせて残します。受注番号と請求番号の対応表などをもとに、横断キーを決めます。
PoVは1〜2か月で1プロセスを再現し、ログ準備日数やボトルネック、改善仮説を押さえます。発見から施策決定までの日数も、あわせて見ます。
本番連携・改善実装・継続監視
本番運用では、定期的な連携と、改善施策の計測をあらかじめ組み込んでおきます。
- データ連携：抽出、変換、匿名化、ロードの定期実行
- 運用設計：再送や重複排除、データ鮮度、バックアップ、権限、監査ログの扱い
- 改善と計測：課題の施策化と、同じ定義のKPIによる再計測
システム担当、プロセスオーナー、セキュリティ担当の役割も決めます。加えて、分析期間や母集団が変わっていないかも確かめます。
施策は、承認ルールや入力項目、マスタに反映します。業務分担やワークフローにも反映します。週次で異常を確認し、月次で効果を測ります。四半期には、モデルと対象範囲を見直します。
▶ 詳細はこちら：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費用相場とコスト内訳
プロセスマイニングツールの料金は、企業規模や対象プロセス数、イベント件数で変わります。データ保持期間や利用者数、コネクター、導入支援の範囲も影響します。
公開された定価がない製品も多いため、ライセンス料金だけを相場と見ると判断を誤ります。
この記事の金額は、公開価格と一般的な業務システム連携の費用を組み合わせた、企画段階の目安です。個別案件の確定見積ではありません。
▶ 詳細はこちら：プロセスマイニングツール開発の見積相場や費用/コスト/値段について
▶ 詳細はこちら：プロセスマイニングツール開発の発注/外注/依頼/委託方法について
規模別の費用レンジと期間
費用と期間は、対象範囲と連携構成ごとに見積もります。
- 小規模PoV：1プロセス・1〜2データソースで200万〜500万円、1〜2か月
- 標準導入：2〜5プロセス・3〜5データソースで500万〜1,500万円、3〜6か月
- 全社・複数拠点：1,500万〜3,000万円超、6〜12か月以上の場合がある
- 独自基盤の開発：2,000万〜5,000万円以上、9〜18か月程度
- オンプレミス型：初期費用500万〜2,000万円程度の比較上の目安
小規模PoVは、数個のダッシュボードとログ整形を想定しています。初期分析や仮説検証も含みます。製品ライセンスの条件によって、金額は変わります。
標準導入には、ERP・CRM連携、権限・運用設計、研修を含みます。独自基盤の範囲、拠点数、連携の複雑さによって、金額と期間が変わります。
オンプレミスの額は、サーバーやDB、ライセンス、基幹連携の範囲によって意味が変わります。構成要素を含めた場合の参考値で、専用の公的統計ではありません（出典: 2026年の国内ITサービス比較情報、2026年）。
見積書では、含む作業と含まない作業を分けて書いてもらいます。
ライセンス・連携・分析支援の内訳
見積もりは、ライセンスから保守まで費目ごとに分けて示してもらいます。
- ライセンス：ユーザー、プロセス、データ量の課金単位
- 連携費：コネクター、ETL、データ基盤、ログ整形の費用
- 支援費：初期設定、分析、研修、改善実装、保守の内訳
公開例では、15米ドル／ユーザー／月、または150米ドル／ボット／月です（出典: 公式ライセンスFAQ、2026年6月確認）。たとえば、1ドル=150円なら10ユーザーで年約27万円です。容量やコネクター、導入支援は、別途の確認が必要です。
データソースが増えるほど、抽出と変換は複雑になります。ケースIDの結合や日時の補正、履歴の再現には工数がかかります。個人情報のマスキングにも手間がかかります。
ワークフローやRPAとの連携では、業務仕様と有人引継ぎを別の費用として扱います。権限とテストも、別費用の対象になります。
3年TCOによる比較方法
3年TCOでは、初年度の費用だけでなく、2年目と3年目に増える費用も比べます。
- 初期費用：ライセンス、連携、整形、PoV、本番設定、研修の内訳
- 運用費用：月額・年額、クラウド、監視、保守の記録
- 将来費用：追加プロセス・データ、為替、更新、解約移行の影響
対象数や保持期間を増やしたときの課金、閲覧者と開発者のライセンスの差、テスト環境の扱いも確かめます。
PoVから本番へ移る際、設定をやり直すのか、PoVで作ったモデルを引き継げるのかも、契約前に質問しておきます。
プロセスマイニングツールの開発会社・サービスの選び方
選定では、製品を提供する事業者と、データ連携や業務設計、改善実装を支援する開発会社やSIerの役割を分けて見ます。製品の機能が高くても、ログを用意できなければ使えません。
連携に強い会社であっても、プロセス分析の設計や改善の責任分担が曖昧だと、導入が画面を作っただけで終わる可能性があります。
同じ業界・プロセスの実績と接続性
実績と接続性は、自社に近い業務やデータを使って確かめます。
- 業務実績：同じ業界、業務、データ構成の事例
- 取得方式：接続システム、ログ取得、欠損・重複の扱い
- 接続検証：API、ファイル頻度、権限、増分取得、再送の試験
受注、購買、請求、IT、人事では、必要なケースIDや状態が異なります。そのため、候補先には改善後のKPIの計測方法も尋ねておきます。
複数システム間の名寄せ実績を確かめ、サンプルログの取得からモデル表示までの日数を測ると、提案の実現性が見えてきます。
日本語サポート・運用体制・改善支援
運用後の支援範囲と、改善実装の担当は、契約前に明確にしておきます。
- 日本語・運用支援：窓口時間、SLA、更新通知、教材、研修の範囲
- 改善支援：優先順位付けから実装、受入、効果測定までの範囲
モデルの更新やKPIの見直し、現場からの質問には、誰が対応するかを定めておきます。追加プロセスの支援や、業務用語を共有する体制も確かめておきます。
候補先に、可視化後の90日間で誰が何を行うかを示してもらうと、定着支援の内容を比べられます。
見積書・契約・データ権利の確認
見積条件と、データの権利や移行条件は、文書で確かめます。
- 見積前提：件数、期間、利用者、環境、追加ソース、性能条件の記載
- 成果と終了：PoVの成果物、失敗時の終了、本番移行時の再利用の取り決め
- データ権利：所有権、二次利用、移転、返却、削除、持ち出しの可否
見積もりは、ライセンスやコネクター、整形、ダッシュボードごとに分けます。研修、保守、改善支援も、別の行として示してもらいます。前提が変わったときの単価も確かめます。
サービス提供地域や国外移転、再委託の扱いを定めます。保管期間と削除証跡の扱いも、契約に含めます。出力形式と返却期限も、併せて決めます。独自整形ログやモデル設定を再利用できるかも確かめます。
▶ 詳細はこちら：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導入で失敗しやすいポイント
失敗の多くは、製品機能の不足よりも、対象業務やデータ、改善責任者の設計が足りないことから起きます。
最初から全社のログをすべて取り込もうとすると、データ整形だけで期間と費用を使い切ってしまいます。その結果、現場が価値を実感する前に、プロジェクトが止まりがちです。そのため、小さな検証で学びながら対象範囲を広げる順序が重要です。
ログの品質不足による分析結果への不信
ログの欠損や不整合は、分析の前に品質の基準を設けて扱います。
- 主な不整合：ケースID変更、重複イベント、日時欠損、部門ごとの状態名
- 品質測定：対象期間、捕捉率、必須イベントの欠損、重複、時刻の整合の測定
- 対象の調整：意思決定への影響に応じた分析範囲の絞り込み
基準を下回る場合は、データの整備を先に進めます。すべての欠損をゼロにする必要はなく、許容できるものを区別してPoVを進めます。
品質を隠すと現場の信頼を失うため、画面には分析対象の件数と除外条件を表示します。
可視化後の改善責任者の不在
改善を実行する担当と、効果を確かめる仕組みを、あらかじめ決めておきます。
- 役割分担：経営、現場、IT、データ管理、セキュリティの担当の割り振り
- 施策管理：期限、担当、変更対象、期待KPI、リスク、測定日の記録
- 効果確認：課題数ではなく、施策実施率とKPI変化の追跡
業務ルール、システム変更、監査承認の担当が不明なままだと、可視化だけで止まってしまいます。プロセスオーナーに優先順位を持たせ、ツール管理者との判断の引き継ぎを明確にします。ただし、両者を同じ人が担う必要はありません。
現場へは、個人評価や監視ではなく、業務改善のための分析だと説明します。必要以上に個人を特定することも避けます。
ライセンス価格のみで比べた場合の将来費用
3年TCOと将来の移行性を、ライセンス価格と合わせて比べます。
- 追加費用：プロセス追加、データ整形、他システム連携の費用
- 過剰機能：ログ量や利用者に対して不要な機能への支払いを避ける
- 移行性：ログ、指標、用語、モデル、画面の出力可否
追加料金や外注、連携制限が重なると、3年後の費用が上がります。高機能であっても、利用規模に合わなければ、費用は無駄になります。
解約時は、返却形式や何営業日以内かといった期限、削除方法を決めておきます。このように決めておくと、将来の製品移行にも備えられます。
セキュリティ・個人情報・ガバナンスの確認事項
プロセスマイニングでは、ログに担当者や顧客、取引先の情報が含まれることがあります。金額や問い合わせ内容が含まれることもあります。
セキュリティは、製品の認証機能に加えて、業務設計の一部として確認する必要があります。収集する項目と匿名化、権限を見ます。保管、委託、削除、監査証跡も、業務設計の対象です。
個人情報保護委員会の令和7年3月24日施行版ガイドラインを基準にして、利用目的や第三者提供、委託先管理、漏えい時の対応を、自社の法務・セキュリティ部門と確かめます（出典: 個人情報保護委員会「個人情報保護法ガイドライン（通則編）」、2025年）。
データ最小化・匿名化・アクセス制御
まず、分析目的に必要な項目だけを集めます。そのうえで、権限と識別情報を管理します。
- 識別情報：担当者名の省略と、顧客・従業員番号の仮名ID化
- 閲覧制御：対応表の分離と、個別案件の承認制
- 環境保護：通信と保存時の暗号化、権限分離、アクセス記録
担当組織だけで足りる場合は、個人の名前を取り込まないことにします。部署別の集計など業務に必要な粒度で表示し、管理者、分析者、連携担当の権限を分けます。
アクセスログを使って、閲覧者と出力者を監査します。本番ログをテストに使うときはマスキングし、開発者が不要な個人情報に触れない運用にします。
クラウド評価・監査・契約条件
クラウド評価の登録状況は参考材料として扱い、自社要件と契約は別に確かめます。
- 評価登録：ISMAPまたはISMAP-LIUへの掲載の確認
- 運用条件：データ所在、委託先、通知、削除、復旧、監査報告の条件
- 契約条件：国外移転、再委託、障害連絡、脆弱性、返却、移行の取り決め
政府調達向けの制度では、監査済みのサービスが一覧にまとめられています。ただし、登録のみで要求を満たすとは限りません（出典: ISMAPポータル「制度案内・ISMAP概要」、2026年確認）。
ログは、顧客や従業員、取引先との契約や社内規程にも関係します。そのため、導入前に法務、情報システム、現場責任者を交えて審査します。
2026年のプロセスマイニングツール最新動向
2026年は、プロセスを発見して見える形にする段階から、自然言語で分析を問いかけ、改善施策と継続監視までつなぐ方向へ進んでいます。
ただし、AIに生ログをそのまま読ませても、正しい答えが出るとは限りません。数値計算とログ処理は検証できる仕組みで行い、AIは説明や仮説の整理に使うなど、役割を分けて設計することが必要です。
自然言語分析とAIエージェント連携
自然言語分析は、業務の担当者が分析結果にアクセスする手段になります。
- 質問分析：ボトルネック、バリアント、相関、KPIへの自然言語での問いかけ
- 根拠の確認：件数、条件、期間、計算式をたどれる仕組み
- 安全な運用：テスト、人の承認、個人情報保護の組み込み
公式プレビュー文書では、対話形式で分析結果を確認する機能が示されています（出典: 公式プロセスマイニング文書、2026年）。そのため、専門的なクエリに不慣れな担当者にも、分析の利用を広げられます。
根拠のフィルターと指標定義を表示し、誤回答を見つけるテストセットを用意します。また、個人情報を外部へ送らないようにし、入力はマスキングして、アクセス権は引き継ぎます。
継続的プロセス改善と実行データの統合
分析結果を、日々の実行データや改善アクションにつなげる動きが広がっています。
- 実行データ：業務システムの監査ログとワークフロー履歴の分析
- アラート運用：SLA違反や高額取引など、重要条件からの開始
- 改善サイクル：人による確認、業務ルールの変更、結果の測定
用途は、月次レポートから日々の監視や自動化へと広がっています。現状を把握するだけでなく、見つけた課題をどの実行機能へ渡すかも設計します。
継続監視には、データの鮮度と運用責任が必要です。アラートを増やしすぎると無視されやすいため、重要な条件に絞ります。
プロセスマイニングツールに関するよくある質問
導入前によくある疑問を、データ、費用、活用方法の順に答えます。最適な方法は、自社のログ構成やセキュリティ要件によって変わります。そのため、ここで示す条件は、候補先への質問項目として活用してください。
ログが汚くてもプロセスマイニングツールを使えますか？
使えます。ただし、欠損や重複を把握し、分析の目的に必要な品質へ整える工程が欠かせません。
全社のデータを最初から完璧にしなくても、ケースID、アクティビティ、タイムスタンプが揃う一つの業務と期間を選べば始められます。そのうえで、欠損率や捕捉率を測り、PoVを行います。
結果の画面には、対象件数と除外条件を表示しておくことが大切です。
BI・タスクマイニング・RPAと何が違いますか？
BIは指標の集計と可視化、タスクマイニングはパソコン操作など個人の作業単位の把握、RPAは定型操作の自動実行を中心に扱います。
プロセスマイニングは、複数のシステムにまたがる案件単位の流れを分析します。どこを自動化・標準化すべきかも、ここから見つけられます。
実際の導入では、プロセスマイニングで対象を選び、BIで経営指標を共有して、RPAやワークフローで改善を実装する組み合わせが有効です。
プロセスマイニングツールの導入費用はいくらですか？
企画段階の目安は、小規模PoVなら200万〜500万円、標準導入なら500万〜1,500万円です。複数拠点や全社展開では、1,500万〜3,000万円超が目安になります。
製品ライセンスだけでなく、データ連携やログ整形、匿名化を含めて比べます。分析支援、改善実装、保守も、あわせて比べる必要があります。
公開価格がある場合でも、為替や容量、追加コネクター、利用者数によって総額は変わります。そのため、3年TCOで見積もることが重要です。
開発会社やサービスは何を基準に選べばよいですか？
基準は、同じ業界・業務のログ連携実績、ケースIDの名寄せ力、PoVの評価方法です。加えて、運用後の改善支援や、セキュリティとデータ返却条件も見ます。
候補先には、同じサンプルデータと同じKPIを渡してください。ログ準備から分析結果までの期間や成果物、前提条件、3年TCOを比べます。
製品と導入支援の役割分担を明確にし、可視化後の改善責任者も契約前に決めます。
まとめ
プロセスマイニングツールは、業務システムのイベントログをもとに、現実の業務フローを見える形にする基盤です。滞留や手戻り、逸脱、改善候補も、そこから見つけられます。
導入効果を出すには、機能の多さだけでなく、ケースID・アクティビティ・タイムスタンプの品質、対象KPI、現場の改善責任者を最初に決めることが大切です。
導入前に確認する三つの条件
導入前には、対象業務が明確か、ケースID・アクティビティ・タイムスタンプが揃っているか、改善施策の責任者が決まっているかを確認します。
この三つが揃っていれば、最初から全社展開を目指さなくても、一つのプロセスでPoVを行い、費用と効果を比べられます。
段階的な導入と継続改善
導入は、課題設定から継続監視まで段階を追って進めます。
- 課題の設定と対象ログの棚卸し
- 匿名化したうえでのPoVと、本番連携への移行
- 改善の実装と、継続監視による効果の確認
比較は、ライセンスやデータ連携、分析支援、保守を含めた3年TCOで行います。
複数の候補に、同じ条件でPoVと見積もりを依頼します。そのうえで、業務、データ、セキュリティの要件に合う構成を選びます。
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・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
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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。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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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。