マイインヴェニオプロセスでビジネス価値を引き出す

業務プロセス可視化

基幹系・情報系システムから取得したログ及びシステムデータを元に、業務プロセスのフロー図が生成されます。現行業務のプロセスとパターン可視化はプロセスマイニングにおいて最初に使用される機能です。プロセスは「頻度（プロセスの回数）」と「数値（プロセス間のリードタイム・各プロセスの処理時間の平均・最大・最小・中央値）」との2つの観点で可視化されます。

標準プロセス準拠チェック（適合性検査）

予め定義された標準プロセス（to-be）と、ログファイルから取得した現状のプロセス（as-is）を比較、乖離部分の可視化及び乖離率をデータとして算出します。想定外の業務プロセス・再処理の回数・想定外の人物による業務履歴を可視化することで、コンプライアンス準拠レベルや社内業務標準化の浸透状況の把握が可能になります。

分析ダッシュボード

ログから計算されたプロセスパフォーマンスのサマリーを表示します。全体プロセスにおけるボトルネックの把握により、業務改善案の立案・社内リソースの最適化を図ります。

例：「何回も手直しが発生する」傾向にある社内業務
「対応が遅れがち」な社内部署や担当者
「煩雑な支払処理が発生している」サプライヤー

KPI設定

各業務で定義したKPI（Key Performance Indicator）をパラメーターとして設定することで、実データから算出される目標達成率と部門及び個人のパフォーマンスが容易に可視化できます。

プロセスアニメーション

プロセスの流れをアニメーションで把握することができます。マップ上トークン（赤丸）で表示されるプロセスがリードタイムに応じた速度でフロー上を移動します。トークンが滞留するボトルネックやトークンの流入が集中するクリティカルパスを視覚的に把握することが可能です。

人物相関図

プロセスにおける業務遂行者を切り口とした分析を行います。業務が集中している個人・部門の把握だけでなく、「誰（どの部門）と誰（どの部門）が作業を共同で行っている」や「誰（どの部門）と誰（どの部門）が近しい業務を行っている」の相関図を用いる事で業務遂行者の関係性を視覚化することも可能です。

ビジネスプロセス分析

BPMN（Business Process Model and Notation -ビジネスプロセスモデリング表記-（BPMN 2.0準拠））を使用した標準プロセスを定義することも可能です。

プロセスパターン比較

業務開始から終了までに行われる業務パターン数の算出を行います。最も頻度の高い業務パターンやリードタイムが短い効率の良いパターン（Happy Path）を標準的プロセスのベースとして定義、想定外処理や冗長処理が発生する「標準から外れる」パターンと比較、非効率処理に要した時間やコストを算出します。

プロセスインテリジェンス

課題解決のアプローチとして、多面的なデータ分析結果を総合的に表示するインテリジェンスレポートの作成を行います。レポートからは属性毎のデータドリルダウン・区分化されたデータの多面的な分析・多面的なデータを集積した分析が可能です。また、データ分析を行うそれぞれの担当者の観点に応じたカスタマイズレポートを作成することも可能です。

カスタムレポート

ユーザ独自の条件を加味させたレポートの作成を行います。Excel関数に似た簡易な関数を用いて複数の属性データを重ね合わせて比較表示する等の独自視点でのカスタマイズが可能になります。

個別プロセスパスと予測

特定の処理（ケース）の詳細を分析するために単体のプロセスパスを表示する事が可能です。また「未完結」と判断された処理は今後発生しうるプロセスフローをシミュレーション、予測されるパスを表示させる事も可能です。

指標

プロセス・パフォーマンスに関する有意義な情報を得るためにデータを可視化する方法は1つだけではありません。

中央値指標

両方に中央値のメトリックを追加したので、プロセスパフォーマンスの中央値の統計を見ることができます。

フィルター

プロセスデータをフィルタリングし、限られたケースのサブセットを使用して、ユーザーに別のケースを提供可能にしました

外れ値のフィルター

イベントログはプロセスの発見と分析のための正確なデータのソースですが、それらは また、異常値とされる活動の異常など、無関係なデータも含まれていることが多いのも事実です。そんな場合はプロセス分析の結果を歪めてしまいます。

myInvenioの新しいフィルタリング・テクニックは、サービス時間、待ち時間、データの外れ値を検出し、分析することができます。時間、リードタイムを指定することができます。また、データセットからそれらを削除することもできます。均一なパフォーマンス分析を行います。 フィルターを設定して、非常に短い時間、高い時間、またはその両方のアクティビティケースをキャプチャし、データセットに適用するフィルタリングの強度を決定して、分析からより広いまたはより明確な結果を取得します。