プロセスマイニングツールの開発は、要件整理から定着まで6つの段階を順に進めます。
対象業務とKPIを決め、ログを整えたうえでPoVで検証してから稼働させると、継続的な業務改善につながります。
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・プロセスマイニングツール開発の完全ガイド
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プロセスマイニングツール開発の全体像
プロセスマイニングは、ケースID、アクティビティ名、タイムスタンプを基本単位にして、業務の実績をプロセス図に変換する技術です。受注番号やチケット番号ごとに、業務が実際にたどった処理順序を分析します。また、標準経路では見えない例外や部門間の待ち時間も把握できます。
開発で大切なのは、画面を作ることより、改善に使えるログを安全に集め、判断できる形で継続的に届けることです。
プロセスマイニングツールで見える内容
分析の対象は幅広く、処理の順序や滞留を業務をまたいで比較できます。次の業務や指標を分析できます。
- 対象業務：受注から入金までの受注・販売、購買申請から支払いまでのProcure to Pay、請求処理、ITサービス、人事の入社手続き
- 比較指標：リードタイム、処理件数、部門別の滞留、差し戻し回数、規定外の承認経路、作業の反復
たとえば、「承認者が遅い」という印象は、申請から承認までの中央値や90パーセンタイル、部門別の差分で検証できます。
機能は、ログの取り込みと変換、プロセスディスカバリー、バリアント分析、適合性検査に分かれます。
根本原因分析、KPI監視、アラート、改善施策との連携も備えます。
BIが集計値を見せるのに対し、プロセスマイニングは、処理順序や待ち時間、例外が増えた条件まで追跡します。
タスクマイニングはPC画面上の細かな作業を扱います。
タスクマイニングと、業務システムのイベントログを扱うプロセスマイニングは、補完し合う関係にあります。
自社に向いているかを判断する3つの観点
導入が向いているかは、利用者、対象プロセス、利用できるログの3つの観点で判断します。
- 利用者：経営層、改善を担うプロセスオーナー、データオーナー、現場の分析担当者
- 対象業務：処理量が多く、遅延や手戻りのコストが見え、開始と終了を定義しやすい業務
- 必要なログ：1件の業務を追跡するケースID、実行内容を表すアクティビティ、実行時刻のタイムスタンプ
3項目が揃っていても、ケースIDの途中変更、部門ごとの名称差、タイムゾーンの混在があれば、ログを洗い出して整える必要があります。
ログに更新日時しか残らず、実行時刻がない場合もあります。そのため、最初は1プロセス、1つのKPI、1つの改善仮説に絞ると、効果を説明しやすくなります。
プロセスマイニングツール開発の進め方
開発は、要件整理からツール選定、設計・開発、テスト、稼働、定着の順に進みます。各段階で、次へ進む条件と成果物、責任者を決めておくと、手戻りを抑えられます。
製品を先に契約すると、分析に使えないログへ費用をかける恐れがあります。
ServiceNowの2026年更新ドキュメントも、対象を特定して可視化し、分析して最適化したあと、監視を続けるという考え方を示しています。
1. 要件整理：対象業務と改善KPIの設定
経営課題を分析の要件に置き換え、対象業務と評価指標を具体化します。要件整理では、次の4点を決めます。
- 課題：入金までの期間短縮や、差し戻しの多い承認経路の特定など、具体的な問題に置き換える
- KPI：平均値に加えて、中央値、遅延率、再処理率、規定外経路の比率を使う
- 分析条件：対象プロセス、業務オーナー、ケースID、開始・終了イベントを定める。対象期間、必要な属性、更新頻度、目標KPIも決める
- 改善体制：改善後に誰が何を変えるか、承認ルールを変更できるか、施策後に再計測できるかを確認する
平均値を使うと、一部の長期滞留案件に隠れた現場の負荷を見落としてしまいます。
分析画面を見るだけの納品物にすると、導入後にレポートを眺めるだけになりがちです。
2. ツール選定：標準機能と連携範囲の比較
候補は、機能の数より、自社のデータや運用に合うかで比べます。
- ERP中心：ERP向けのコネクターや業務テンプレートの有無
- Microsoft 365中心：Power Platformとの接続方法
- ITSM中心：ServiceNow上の監査ログとの連携
クラウドSaaSは短期間で始めやすく、更新や複数拠点への展開に向いています。
オンプレミスは、閉域網やデータ所在の要件に対応しやすい反面、サーバー、バックアップ、更新の責任が増えます。
候補それぞれに同じサンプルログを渡し、PoVを依頼します。評価では、取り込みにかかる日数や、欠損・重複の説明を見ます。また、バリアント比較と根本原因分析の出来ばえも確かめます。
評価項目には、権限設定、CSVなどへの出力、改善後のKPI再計測も含まれます。
Microsoft LearnのFAQでは、Power Automate Premiumは月15米ドル/ユーザーです。
このプランには、プロセスマイニングの可視化・分析機能が含まれます。
Processは月150米ドル/ボットと説明されています（出典：Microsoft Learn「Power Automate licensing FAQ」、2026年6月更新）。
これらは製品ライセンスの参考額で、データ整形や導入支援を含む開発費ではありません。
3. 設計・開発：ログ基盤と分析画面の構築
業務データは、ログモデルを経由して分析画面へ渡します。設計・開発では、次の5つの項目を定めます。
- 共通モデル：ケースID、アクティビティ、実行時刻、担当組織、担当者または匿名化識別子、ステータスを定義する
- 分析属性：金額や優先度などを定め、個人情報や機密情報が必要かどうかも見直す
- データ連携：受注・出荷番号の対応、顧客コードの名寄せ、UTCと日本時間の変換、重複排除をETLまたはコネクターで処理する
- 成果物：マッピング仕様書、変換ルール、接続・権限設計を作る。プロセスモデル、KPI、ダッシュボード、アラート、運用手順書もまとめる
- 情報保護：不要な氏名・メールアドレスを扱わず、匿名化・仮名化・アクセス制御を設計する
個人情報保護委員会のガイドラインを確認し、保存期間、委託先、国外移転を契約と運用で定めます。
削除方法やアクセスログは、契約と運用の両面で決めておきます。
4. テスト：データ品質と分析結果の検証
テストでは、画面の表示だけでなく、データの正確さと改善の判断に合っているかを、段階を追って確かめます。
- 単体テスト：日時変換、ケースID連結、ステータスマッピング、重複除外、欠損時の扱いを確認する
- 件数突合：元システムと分析側のケース数・イベント数を照合し、期間別・部門別の差分を説明する
- 現場照合：業務担当者が実案件を数件追跡し、画面上の経路と現場の事実を突き合わせる
- 受入テスト：承認待ちの長いケースや例外経路の上位5パターンを抽出し、改善前後のKPIを同条件で比較する
ログに欠損があっても、それ自体を失敗とは見ません。そのうえで、意思決定に使える欠損率と、使えない項目を合意します。さらに、現場担当者とデータ担当者が同じレビュー会で検証すれば、認識の差を減らせます。
5. 稼働：小さな公開と改善サイクルの開始
まず小さく稼働させて改善サイクルを始めます。段階的に導入する場合は、次の順で確かめます。
- 対象を限定：購買申請の1部門、1つのERPインスタンス、直近3か月分のデータから始める
- 稼働判定：権限、更新頻度、アラート、問い合わせ対応を確認し、取り込みとKPI定義も確かめる
- 障害対応：再取り込みとロールバックができるかを確かめる
- 運用確認：初月は画面研修と改善会議を行う。以降は、週次で更新エラーと異常値、月次でリードタイムと手戻り、四半期で対象範囲とKPIを確認する
SAPは2025年3月、花王がSAP Signavioを採用した事例を公表しました。この事例は、債権債務管理を分析して、キャッシュ・コンバージョン・サイクルの改善を目指すものです（出典：SAP News Japan、2025年）。大規模な事例でも、分析対象と改善テーマを先に決めてから展開している点が参考になります。
6. 定着：プロセスオーナーによる改善の継続
改善は、ツール管理者だけに任せず、役割を分けて運用します。
- プロセスオーナー：業務ルールと優先順位を決める
- データオーナー：ログの定義と品質を守る
- 情報システム部門：接続、権限、障害対応を担う
必要に応じて部門横断のCoE（Center of Excellence）を置き、課題を業務ルール、マスタ、ワークフローの変更へ振り分けます。
課題によっては、RPAやAIエージェントも適用します。
定着の指標は、ログ更新成功率、対象ケースのカバレッジ、ダッシュボード利用数にとどまりません。
改善仮説の採用数と施策完了率を追跡します。加えて、リードタイム、再処理率、SLA違反率も見ていきます。さらに、現場が手作業で行っていた集計の削減時間も確かめます。
NTTデータは、Celonisとの連携において、可視化と、継続的な自動化を担う統制組織の両方が必要だと説明しています（出典：NTT DATA「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）。
分析結果を見たあとに、誰が業務を変えるかを決めておくことが、定着の条件です。
プロセスマイニングツール開発の費用相場
費用は、ライセンス、データ連携、分析設計の合計で決まります。そのほか、追加開発や導入支援の費用が加わります。研修や保守も、費用に含まれます。
公開された定価がなく、個別に見積もる製品もあります。費用は、対象プロセス数、データ量、同時利用者数によって変わります。さらに、コネクターや、クラウドかオンプレミスかによっても変わります。
ここに示す数字は、公的な統計の相場ではなく、リサーチノートに基づく実務上の目安・推定です。
同じ条件で見積もりを比べてください。
規模別の費用と期間の目安
規模ごとの費用と期間は、対象の数や構築の範囲で変わります。次に示すのは、実務上の推定レンジです。
- 小規模PoV：1プロセス、1〜2データソース、数個のダッシュボード。試用ライセンス、ログ整形、初期分析、仮説検証を含み、200万〜500万円程度、1〜2か月
- 標準導入：2〜5プロセス、ERP・CRMなど3〜5データソース。権限・運用設計、研修を含み、500万〜1,500万円程度、3〜6か月
- 全社展開：複数拠点や複雑な基幹連携を伴い、1,500万〜3,000万円超、6〜12か月以上となる可能性
- スクラッチ開発：独自分析基盤、監査機能、業務画面を構築し、2,000万〜5,000万円以上、9〜18か月程度
小規模PoVの目的は、全機能を試すことではなく、課題を見つけて改善投資に値するかを判断することです。費用に含まれる範囲は、製品や支援会社によって異なります。
規模別の費用は、いずれも推定レンジで、データ品質が悪いほど連携や整形の工数が増えます。
見積に含まれる5層のコスト
見積書は、費用の層ごとに分けて確認します。ライセンスだけで比べると、導入後に連携や権限設計の費用が加わるため、予算差が大きく見えてしまいます。
- 製品費：製品・クラウドのライセンス
- データ費：コネクター、API接続、ETL、データクレンジング
- 設計費：プロセスモデル、KPI、ダッシュボード
- 導入費：改善施策の実装、研修
- 運用費：保守、監視、追加データ量
PoVのあとは、本番ライセンスやデータ保持の上限を確認します。さらに、追加コネクターと、開発・検証・本番の環境数も確かめます。
同時利用者数、サポート時間、SLA、アップデート対応も、見積条件に含めます。なお、オンプレミス型は、初期費用が500万〜2,000万円程度という目安があります。
この目安は、サーバー、ライセンス、データベース統合を含む前提です（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」）。そのため、クラウドSaaSや既存テナントへの追加機能とは単純に比べられません。
見積もりを取る際のポイント
複数社には、同じRFPとサンプルログを渡します。前提条件をそろえることで、価格や支援範囲を比べられます。
資料には、対象プロセスとケース数、イベント数を記載します。データソースと更新頻度を書き添えます。さらに、利用者数と必要なKPIも示します。
セキュリティ条件とPoVの成功条件も記します。納品物と保守範囲も含めます。そのうえで、価格の安さだけでなく、条件がそろっているかを見ます。
依頼前に準備する資料と確認項目
依頼の前に資料をそろえておくと、各社の提案を同じ条件で比べられます。
- 業務・データ：現行フロー、データ件数、ソース一覧、テーブルやAPI項目、ステータス定義
- 制約：個人情報の有無、社内ネットワーク、利用者、権限の想定
実データを外部に出せない場合は、匿名化したサンプルを用意します。その際は、欠損や例外を再現できるデータが必要です。ただし、サンプルが整いすぎると、本番で起きるデータ品質の問題を見つけにくくなります。
ベンダーには、ケースIDの欠損や重複、異なるシステム間のID連結について質問します。
また、分析結果の出力方法とデータ所有権も確認します。
日本語サポートの時間帯やSLAを確かめます。国内保管と暗号化の方法も見ます。さらに、アクセスログ、保存期間、事故通知も確認します。
委託先と国外移転の有無を確かめます。
公共系や規制業種では、ISMAPの登録状況も参考になります。
ISMAPに登録されていても、要件を満たすとは限りません。契約と実装は、個別に確認してください。
PoVと開発会社を評価するチェックリスト
PoVでは、機能のデモを見るのではなく、実データに近い条件で評価します。
- データ・分析：準備日数、ケース・イベント数、改善仮説、KPI再現性
- 運用・費用：現場の理解、施策担当者、3年総額が予算内か
候補を3社程度に絞り、同じ評価表で採点すれば、営業資料の印象に左右されにくくなります。
開発会社には、製品の販売代理にとどまらず、データ品質の改善や既存システムとの連携を支援できるかを見ます。さらに、業務改革や運用の定着まで担えるかも見ます。
提案書には、改善会議、データオーナーの育成、追加プロセスの展開条件が含まれているかを確認します。
NTTデータの事例でも、可視化に加えて、継続的な自動化を担う統制組織が論点になっています。そのため、導入後も改善を続ける体制を提案できる会社を選びます。
3年TCOと失敗リスクの比較
初期見積だけでなく、3年TCO（Total Cost of Ownership）と導入後のリスクを合わせて比べます。
- 3年費用：初期ライセンス、連携、追加開発、クラウド利用料を合計する。データ増加、保守、研修、審査、将来のコネクター追加の費用も加える
- 費用変動：PoV後に対象プロセスや利用者が増えた場合の従量課金を確認し、オンプレミスは運用担当者や更新工数も含める
- 失敗リスク：ログ欠損の放置、対象範囲の拡大、部門ごとのKPI差、改善責任者の不在、製品名や価格だけでの選定を避ける
- 契約条件：データ出力形式、解約時の返却・削除、追加費用、移行支援、障害時にどこまでを誰が受け持つかを確認する
特定のベンダーからデータを取り出せなくなることも、リスクです。こうした条件を見積に含めておくと、後から生じるリスクを減らせます。
よくある質問
費用や期間は、対象業務とログの状態によって変わります。回答は、自社の要件に置き換えて確かめてください。
ログが汚くてもプロセスマイニングツールは使えますか？
使える可能性はあります。ただし、ケースID、アクティビティ、時刻の欠損や重複を調べ、分析の範囲を決める必要があります。
最初のPoVで品質を診断し、匿名化や名寄せ、時刻補正にかかる工数を見積もります。ステータスの統合も含めます。
欠損率と分析への影響を明らかにしておくと、導入後の期待値を管理できます。
プロセスマイニングツールの開発期間はどのくらいですか？
1プロセスのPoVから複数拠点の全社展開まで、開発期間は段階ごとに幅があります。
- 小規模PoV：1プロセス・1〜2データソースで1〜2か月
- 標準導入：3〜6か月
- 全社展開：複数拠点やオンプレミスを含み、6〜12か月以上の場合がある
この推定には、要件整理や連携、整形が含まれます。テストや研修も、推定に入っています。ログの準備やセキュリティ審査によって、期間は前後します。
本稼働までの月数と、ログ受領から初回分析までの営業日数も確認します。
パッケージ導入とスクラッチ開発はどちらがよいですか？
求める機能や環境によって、選ぶべき方法は変わります。主な方法の向き不向きを比べてみます。
- パッケージ・クラウドSaaS：短期間で標準分析を始めたい場合に、コネクター・ETLと組み合わせる
- 追加開発・オンプレミス：独自データモデル、閉域網、特別な監査、業務画面のいずれかが必要な場合に検討する。分析アルゴリズムや更新の保守負担が増える
まず標準機能でPoVを行い、不足する要件だけを追加開発すると、費用と将来の保守性を両立しやすくなります。
個人情報を含む業務ログを分析しても問題ありませんか？
分析に個人を特定する情報が必要かを判断し、不要なら匿名化や仮名化を行います。
アクセス権限と暗号化を確認します。保存期間と利用目的、委託先も見ておきます。国外移転と削除方法、監査ログの扱いも確かめます。
審査は、法務・情報セキュリティ部門と合意を取りながら進めます。個人情報保護法やISMAPだけでなく、自社のデータ分類と契約条件も基準になります。
まとめ
プロセスマイニングツールの開発は、業務の改善を続けるための仕組みづくりです。業務フローの表示は、その一部にあたります。
まず、対象業務とKPIを決めます。そのうえで、ケースID、アクティビティ、タイムスタンプを中心にログを整えます。
次に、PoVで改善仮説を検証し、施策を実行して効果を再計測します。
着手前に確認するチェックリスト
対象業務と改善KPIを1枚で説明できるかを確かめます。業務オーナーとデータオーナーが決まっているかも見ます。
ログの3要素と欠損の状況、PoVの成功条件も確認します。
ツールを比べるときは、同じ条件で接続やデータの持ち出しと保管を見ます。さらに、権限、サポート、3年TCOも比べます。
最初の一歩は1プロセスのデータ棚卸し
最初は1プロセスに絞り、対象選びから改善体制の決定まで順に進めます。
- 受注から入金、購買、請求、ITサービスなどの候補から、処理量と改善余地を見て1プロセスを選ぶ
- 対象期間のログを洗い出し、1つの改善仮説を立てる
- 複数候補へ同じ条件でPoVを依頼し、改善会議と業務変更の責任者を決める
この体制があれば、ツールを継続的な業務改革の基盤として活用しやすくなります。
▼全体ガイドの記事
・プロセスマイニングツール開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい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
・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
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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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。