近年、DXを推進させる手法としてプロセスマイニングに注目が集まっていますが、そもそもプロセスマイニングとは、業務システムやアプリケーションからログデータを収集・分析して、業務の問題点を可視化することで現状を把握し業務改善につなげる取り組みのことを指します。

企業のDXやデータドリブン経営を推し進めるための手法として注目度が高まっていますが、この取り組みはしばしばタスクマイニングと混同されているケースがあります。

しかし、これらはコンセプトや役割に違いがあるとともに、取るべきアプローチ方法も異なるので、プロセスマイニングでDXの推進を図るのであれば、これら2つの手法の違いについて十分に理解しておくことが大切です。

タスクマイニングとは、各従業員のPCの作業ログを収集・分析して、タスクレベルでの課題や問題を可視化することで、改善点を探り出す取り組みのことを指します。

プロセスマイニングとタスクマイニングは、どちらも業務の効率化を図るための手法ですが、前者は業務プロセスを俯瞰的に分析するマクロなアプローチを行う手法、後者は個々の業務の手順に絞って分析するミクロなアプローチを行う手法という違いがあります。

言い換えれば、ひとつのPCやシステムで完結する業務はタスクマイニング、複数のPCやシステムにまたがる業務はプロセスマイニングの対象になるということです。

また、プロセスマイニングは複数のPC・システムにまたがる業務を分析できますが、個々の従業員の作業を詳細に分析することはできません。

一方のタスクマイニングは、各従業員の作業を詳細に分析できますが、複数のPC・システムにまたがる業務は分析できません。

以上が2つの取り組みの大まかな違いとなりますが、これらは完全に異なる取り組みではなく、互いに補い合う関係にある取り組みなので、組み合わせることで相乗効果によって効率的な業務改善につなげることができます。