（1）スコーピング（実行範囲設定）

　プロセスマイニングは、漠然とイベントログを抽出して分析しても意味のある結果は得られない。そこで、スコーピングのフェーズで「プロセスマイニング実行計画」のような分析計画を作成する。プロセスマイニング成功には明確な課題意識、目的設定、かっちりとしたプロジェクト計画立案が不可欠だからだ。

　計画書には以下のような事項を記載して明確化しておこう。

• 分析の対象とするプロセス
• 上記プロセスを対象とした理由や背景
• プロセスマイニングの主目的
• プロセスマイニングとして採用する手法やツール
• プロジェクト推進体制（チーム編成、スケジュール、予算など）

（2）データ理解

　対象とするプロセスが決まったら、まずは当該プロセスの大まかな流れを確認する。同時に、どのようなシステムやアプリケーションが利用されているかも把握しておく。

　その上で、当該プロセスを遂行する中で生まれるログデータにはどんなものがあるか、またそのログデータがどこに格納されているかといった情報も把握しておく。

（3）イベントログデータ作成（とデータクリーニング）

　対象プロセスに関わるイベントログは複数のアプリケーションそれぞれに格納されることが多い。またデータの中身を調べてみると、データが入っていないもの（欠損値）や、明らかに大きすぎたり小さすぎたりする数値（異常値、外れ値）が存在することもある。こうした問題はビッグデータ分析に付きものであり、プロセスマイニングも例外ではない。

　イベントログを分析ツールに投入するためには、個別のイベントログを適切にIDで統合し、欠損値や異常値を何らか処理しなければない。この作業は一般に「データクリーニング」と呼ばれる。単純に「イベントログをガバッと引っこ抜いてツールに投入すれば済む」というわけではない。実のところデータクリーニング作業は、プロセスマイニングプロジェクトの中で最も骨の折れる作業だ。

（4）プロセスマイニング実行（ツール操作）

　データクリーニング作業によって、クリーンなイベントログデータが作成できたらツールに投入、いよいよ楽しい分析作業の始まりだ。ここからは第2回で紹介したように多様な軸で分析を行う。

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図1　第2回の分析例

　ツールの機能を存分に活用して、業務プロセスに潜むさまざまな課題を発見し、また根本原因の追求に努めてほしい。