2020/07/21 に開催された Celosphere Japan 2020 のイベントレポートです。

●イベント概要
世界最大のプロセスマイニング・グローバルユーザーカンファレンスCelosphereが日本に上陸！【Celosphere Japan 2020】としてウェビナー開催の運びとなりました。グローバル企業の最新のCelonis導入事例、業務プロセス変革のベストプラクティスを一挙公開します。Celonisの主要サービス、最新機能についても詳しくご紹介しますので、既に導入されているユーザー様はもちろん、これから導入を検討されている企業様も必見です。世界で進化したプロセスマイニングの扉が今、日本でも開かれます。

■プロセス・エクセレンスへのジェットコースターのようなジャーニーで学んだこと

Patrick Lechnerさん [BMW]

●BMW
・BMWの中心はお客様
・ACESの分野で最高の商品を届ける
　　自律走行
　　コネクテッドカー
　　電気自動車
　　共有サービス

●プロセスマイニングCoEチーム
・全ての中核プロセスをサポート
・ビジョン
　　ドライブの楽しさと素晴らしいドライブ体験をお客様に提供
　　グループ全体で摩擦のないプロセスが必要
・ミッション
　　各従業員がデータ中心の判断を下せるように支援
　　社内外のプロセスリーダーと比較
　　プロセスを効率化、例外を減らして標準化
　　プロセスを最適化・高速化
　　コスト節約、品質向上へ

●ジェットコースターのような旅
・Step1: Planning the ride
・Step2: Getting started
・Step3: First Highlights
・Step4: Lessons Learned & Corrections
・Step5: Improving the ride
・Step6: Outlook

●Step1: Planning the ride
・どのプロセスから始めるか？
　　選択肢
　　　　支払いや現金化
　　　　重要なバリューチェーン
　　　　など
　　工場での支払いから始めた

・どの部門から始めるか？
　　選択肢
　　　　ローカル部門
　　　　ベストプラクティスが判明している部門
　　　　課題を抱えている部門
　　理解し、協力してくれるビジネスパートナーが重要
　　　　判明している課題も役に立つ

・どのユーザーグループから始めるか？
　　選択肢
　　　　プロセスオーナー
　　　　プロセスユーザー
　　　　経営陣
　　３つ含めるが、プロセスオーナーが重要
　　　　後の改善に必要

・ボトムアップかトップダウンか
　　ボトムアップで始めた
　　　　ツールは実際に使用する人に
　　　　受け入れられることで、長期的に成功する
　　BMWは現場主義の考え方
　　　　ツールを試してもらう
　　　　可能性を自ら判断してもらうのがベストだった
　　経営陣の支えがなければ広がらない
　　　　長期的には両方

・提供方法はどうする？
　　選択肢
　　　　IT部門が提供
　　　　セルフサービス
　　拡張性はセルフサービス
　　　　必要なスキルや手段を持っていない部署も支援
　　　　ロードマップは不可欠

・オンプレかクラウドか
　　開始当初はクラウドの選択肢はなかった
　　クラウド化が進んでいった

・社内で導入するか社外の協力を得て導入するか
　　社内で必要なスキルを習得
　　社外の支援も利用
　　　　新しいアイディア
　　　　ベストプラクティス
　　　　を取り込む

・データソースとの接続はどうする？
　　選択肢
　　　　１回かぎりの抽出
　　　　データソースとの恒久的な接続
　　長期的なプロセス改善では恒久的な接続が必要
　　移行プロジェクトやプロセスの透明性では１回限り

・直接接続？データレイク経由？
　　データレイクを利用
　　　　大量データを、システム負荷なしで分析

●Step2: Getting started
・新しい塗装工場
　　革新的な工場
　　　　新しいものは最初に課題があるもの
　　20〜30年働いている工場の専門家にIT部門が支援を提案
　　　　懐疑的な反応
　　数週間後、遥かにスムーズになり、ミスは削減
　　現在はダッシュボードをカスタマイズして利用
・多くの異なる分野で利用できる
　　異なる事業部で40以上のバリューチェーンで導入
・アーキテクチャ
　　複数のDBMS、複数の環境
　　オンプレのデータレイクを経由
・導入できないこともある
　　顧客に合わせてアーキテクチャを変える

●Step3: First Highlights
・事例：関税
　　すべての情報が完璧でなければ多額になる
　　間違えるとより大きな支払いが必要
　　情報入手の弱点を発見
　　　　問題を抱える自動車の数を最小限に抑えた

・事例：車両の物流
　　工場からディーラーやユーザーに届ける
　　1日増すごとに多額のコスト
　　ボトルネックや問題を明らかに
　　　　ロジスティクス時間を削減

・事例：ツールの改善
　　ユーザーがツールの機能をどう利用しているかを把握
　　　　不要な機能を取り除く
　　　　ユーザー体験を向上

・事例：保証
　　世界中の保証の事例を分析
　　顧客のベンチマークを支援
　　　　保証内容を改善

・事例：変更管理
　　サプライヤや法的規制の変化
　　　　それらに基づいて生産がどう変わるか
　　透明性が不十分で問題があった
　　　　プロセスマイニングで改善
　　　　最も大きな問題だった

・事例：生産とロジスティクス
　　生産の課題が後で見つかる
　　　　コスト増加
　　透明性をもたらした
　　　　プロセス安定性
　　　　スループット時間
　　　　在庫など

・事例：生産コストの透明性
　　個々の車両に関する生産コストの透明性
　　最適な価格設定で不経済なパターンを回避

・現在の利用状況
　　850 user
　　10TB以上のデータを分析

●Step4: Lessons Learned & Corrections
・上りだけでなく下りもあった
　　下りから学びを得れば良い
・どこが分析の価値なのかの判断は難しい
・ボトムアップだけでなく経営陣を取り込むことが必要
・業務部門でコンピテンシーセンターが必要
・データの取得と変換に60〜70%の時間が必要
・各部門に適したソリューションを見つける必要がある
・新しい手法、技術は増え続けている

●Step5: Improving the ride
・クラウド上のデータハブ
　　プロセスマイニングの唯一のデータソースへ
　　リアルタイムに近い分析では直接接続も必要

●Step6: Outlook
・プロセスマイニングを移行プロジェクトの標準ツールに
・プロセスマイニング、機械学習、RPAの組み合わせの事例づくり
・導入コストを下げるために予測マイニングが重要になってくる
・価値創出プロセスのデジタルツインの作成

■プロセスマイニングを利用してデータドリブン型企業になることで、どのように大きな価値を獲得したか

Join Peter Tasevさん [Deutsche Telekom]

●ドイツテレコムサービスヨーロッパ
・社内のシェアードサービスセンター
　　財務と人事をシェアードサービスに統合
・3800名+
・4カ国
・10拠点
・サービスライン
　　8つの部門
　　財務、人事、レポーティングなど

●CoE
・新技術の紹介、採用、実装、導入
　　フロンエンドアシスタンス
　　RPA
　　プロセスマイニング
・大規模なSAP導入
　　One ERP
　　財務のコア業務以外に
　　共通ERPプラットフォーム
　　　　ネットワークの計画、構築、維持、廃止プロセス
・P2P、調達プロセス
　　世界中が5G対応
　　　　膨大な投資
　　　　費用効率の高い、高品質なサービスが必要
　　顧客はグループ内の企業
・リスクKPI、内部管理統制KPI
　　従業員が理解した上で最新技術を利用できるように支援
・外部の支援を受けていない
　　企業として成長するために価値がある
・従業員にも言える
　　社内で最新技術を導入している
　　従業員の市場価値が上昇
　　従業員のモチベーションに繋がっている
・費用対効果を自己評価

●Procure-To-Pay
・1部門で責任を持つ
　　エンドツーエンドプロセスチェーン
　　　　戦略ソーシング、調達、買掛金、銀行取引、支払い
　　バリューフロー全体、プロセス全体を考慮
　　自動化率、主要KPIの改善
・最新技術で手作業を排除
　　DocuSign、フロントエンドアシスタントなど
・クラウドプラットフォーム
　　顧客やベンダーとのコミュニケーションに利用
・モニタリング
　　エンドツーエンドプロセス効率
　　エンドツーエンドプロセス実行
・2019年のベンチマークでトップパフォーマー
　　有効性、効率性が高い
・KPI設定はトレードオフ
　　焦点を当てているのは4つ
　　　　品質、効率性、価値獲得、技術
　　1年で10%+
　　　　Paid On Time
　　　　ディスカウントをやるなら重要
　　大幅に改善
　　　　サイクルタイム、ディスカウント率、電子インボイス
・データドリブンプロセスイニシアチブ
　　改善できる分野を知るために調査
　　ビジネス、プロセス管理、データ分析が連携

●プロセスバイオニクス
・取り扱う分野
　　プロセスマイニング
　　アラート
　　エンドユーザーとの相互作用
　　従来のレポーティング
・1組織で全て管理
　　CoE構築に数年かかった
・多くの小規模なデータレイクを持っていた
　　非構造化データがトランザクションデータでも
　　他のビジネス分野と比較できなかった
　　データをまとめ、整理、統計的に報告
　　BIレポートへ
　　　　エンドユーザーが独自のレポートを
　　　　その場で作成できる
　　中央集中型→セルフサービスへ

●探索的プロセス可視化
・高性能、高自動化率に利用
・機械学習や予測分析
　　大量処理プロセスに沿って
　　機械学習コンポーネントを組み込み
・今年の夏にライブに切り替え

●規範的分析
・ERPシステムが何をするべきか、指示や提案
・2025年までに実現
　　ERPシステムとの相互作用が提案してくれるように
　　システムは入力すべき内容を提案
　　　　過去のデータや機械学習ロジックで
　　　　承認するべきか否か提案
　　経理でも同様
　　　　何を入力してもシステムが提案

●スタティックレポート
・最も関連性が高いものに集中する必要がある
・P2P、調達プロセスの日常業務
　　60項目のKPI
　　調達、買掛金、銀行取引、支払いをモニター
　　KPIをダッシュボードで表示
・深く掘り下げて調べる必要がある
　　わかりやすさが必要
　　日常業務にKPIを取り入れる
・決められた日に事業部門とKPIを確認
　　ダッシュボードでKPIを確認
　　動向や展開を話し合う
・データ、事実、統計に基づいて決定している

●プロセスマイニング
・ビジネスプロセスをX線撮影
・プロセスのモデル化に時間がかかる
　　近くにいない
　　SAP標準から外れている
・日常業務内のプロセス実行をモニター
　　誘導できるように
・モニタリング項目
　　プロセスの実行方法
　　例外の数
　　手動アクティビティの数
　　自動アクティビティの数
・新技術導入の効果を効率的に計測できる
・プロセスを継続的に向上させる鍵
　　着実にプロセスを実行するために
　　　　ビジネスデータアナリスト、プロセスマネージャーが協力
　　体系的に改善方法を検討
　　　　新技術、機械学習などで改善できるか
　　　　大きな部屋に人が集まって白紙から検討
　　　　ではなく
　　　　手動のアクティビティはなにか？
　　　　どんな頻度か？
　　　　その理由はなにか？
　　専門家と話し、改善の可能性を特定

●リアルタイムアラート
・レポート、プロセスの可視化は良いが
　　結果に基づいて行動を起こさなければならない
・ワークフローコンポーネントを利用
・エンドユーザー、システム、アラートの相互作用を分析、改善
・内部統制で利用
　　職務分離があったら自動アクティビティを起動
　　担当者、ドキュメント、アクティビティ、解決に要する時間
　　自動の作業項目生成を実行

●アーキテクチャ
・ERP
　　１つの大規模なERP
　　他に複数のERP
・中央データレイク
　　HANA
・R, Python
　　機械学習コンポーネント
　　プロセス実行
　　正確性のモニター
　　の実装
・顧客の相互作用システム
　　Salesforceでチケット管理
・他の企業でもよくあるもの
　　技術そのものは問題を解決していない
・技術を設置、適用、組織に導入する人材が必要
　　ビジネスプロセスに沿って
　　プロセスマイニング、プロセスの可視化

●CoE
・4つの役割
　　ビジネスユーザー
　　　　経理分野でビジネスと代表する人
　　　　ビジネスプロセスをよく理解している
　　　　会計士など
　　ビジネスアナリスト
　　　　ビジネスユーザーが話している内容
　　　　データアナリストが話している内容も理解
　　　　SAP、実業務のオブジェクト、機械ロジックの通訳
　　データアナリスト、データサイエンティスト
　　　　システムを起動させるためのロジックを実装
・CoEはビジネスとIT部門の間
　　ITに関するプロセスの可視化
　　プロジェクト、ニーズ、ビジネスの状況を管理
　　全体的なプログラムの運用責任
　　データアナリスト、データサイエンティストが配置
　　データモデル、可視化の内容の変更はCoEが実施
　　ビジネスアナリストがビジネスとCoEの橋渡し
　　　　大規模、特定分野は専任
　　　　小規模部門にはCoEから提供
　　この組織構造の中で1500名が働いている
　　CoEは数十名

●プロジェクトアプローチ
・バーチャルチーム
　　異なる国、異なる組織のビジネスとITの橋渡し
・プロジェクトアプローチが必要
　　ウォーターフォール、アジャイルどちらでも
・6つのステップ
　　要件定義
　　どのシステムを活用するか
　　プロセス可視化のためのプロセス分析
　　データモデルの生成
　　エラーの改善でビジネスと会話
　　　　SAP標準はたいていプラグアンドプレイ
　　　　数％は開発が必要
　　　　　　多くのテストが必要
　　エンドユーザーのトレーニング
　　　　日常業務で使用
・P2Pバリューフロー
　　利用事例は100以上
　　60KPIを日常業務で利用
・現金割引
　　レポートとリアルタイムアラート
　　積極的に操作できるように
　　数十億の支払いで、数百万の割引
　　割引率を計測
・節約の可能性、達成したい利益からランク付け
・無駄な業務を排除し、より生産的な活動に集中
　　改善の余地があるプロセスがあると
　　　　従業員は非効率的なプロセスで忙しくなる
　　マニュアル作業は自動化できる
　　　　自動化率の引き上げ
　　　　ノータッチレートではない
　　戦術ソーシングの余力を残す
　　　　価格交渉
　　　　効率改善、無駄な業務を排除、付加価値のある活動に投資
　　　　数百万ドルの節約へ
・適用したプロセス
　　調達、買掛金
　　buy-to-scrapプロセス
　　　　ネットワークの計画、構築、メンテナンス、廃止のプロセス
　　　　数万人がこのプロセスで動く
　　　　数十億ユーロが投資されている
・今後の展開
　　人事、監査、コンプライアンスなどのプロセスへ
　　グループの他分野にも展開

プロセス可視化には多くの可能性
顧客のビジネス改善のために顧客をサポートしていく

■定刻出発で顧客満足度を高める

Philipp Grindemannさん [Lufthansa CityLine]

●ミュンヘン空港でのプロセス改善
・目的
　　時間厳守率を改善
　　ゲートが空いている時間を伸ばす
・時間厳守率を分析
　　特定のゲートの登場プロセスを変更
・時間厳守率は100%
　　コロナでフライト数は必要最低限
　　運行の複雑度が下がっている
　　通常に戻っても100%にしたい
・プロセス改善の流れ
　　非効率性を発見
　　根本原因を特定
　　対策
　　ベンチマークで監視、コントロール

●PROMOTE
・Process Mining for Operational Excellence
・プロセス改善イニシアチブの一部
・重要なKPIの大幅な逸脱ではなく
　　現場レベルで、先を見据えてプロセスの効率性を監視
　　監視を通して非効率性を発見
・digitized lean
　　継続的なプロセス改善
・迅速な協力体制
　　プロセス専門家と隔週でミーティング
　　次のステップの優先順位付け
・地上業務の専門家
　　基準プロセスと比較して、逸脱を自動的に発見
　　一連の業務、出来事、スループット時間を比較

●航空ビジネスの搭乗プロセス/地上業務プロセス
・フロー
　　燃料補給
　　ケータリング
　　清掃
　　荷物の取り出し
　　搭乗
　　荷物の積み込み
・飛行機は飛んで初めて利益を生む
　　ターンアラウンド時間を減らす
　　　　できる限り流動的に
　　　　F1のピットストップに近い
　　できるだけ早く、安全に
・ゲートのボーディングブリッジから直接搭乗することができない
・2019年7月〜11月
　　25,000件のフライト
　　ミュンヘン or フランクフルトから出発

・並行業務が多い
　　航空機の到着は メンテナンス後 or 直前のフライト後
　　同時に地上プロセスが始まる
・プロセスを色分けして可視化

●搭乗のアクティビティ
・搭乗バスのゲートへの到着
　　飛行機には搭乗方法が2つ
　　ボーディングブリッジを通る or バス
・ここのサブプロセスと目標を測定
　　並行プロセスを監視
　　遅れ具合が見える
・ゲートに到着
・飛行機に到着
・ゲートが閉じる
　　搭乗が完了
・全てのバスが到着
・扉が閉まる

●遅延ダッシュボード
・プロセスの非効率性を発見
・根本原因を追跡するKPI群
・毎月のフライト数と時間厳守率
・フィルタ
　　出発空港、搭乗の種類、飛行機の種類
　　到着空港、出発時間など様々
・時間厳守率
　　目標タイムスタンプとアクティビティを自動で比較

・搭乗手続き〜搭乗完了まで
　　この間に様々なアクティビティ
・出発は遅れたお客様を待つことも
　　出発の遅延はフライト中に調整
　　到着時刻を揃える
・搭乗の種類で時間厳守率に違いがあるか調べる
　　バスからの搭乗が、時間厳守率が低い
　　乗客が遅れて到着した場合、荷物の積み込みに影響
・駐機場を増やすことはできない
・バスではなく、飛行機まで歩いていく新しいプロセスを設計
　　小規模な場合スポーティ型の搭乗はあるが
　　ミュンヘンのような大規模な空港では考えられなかった
　　ガイド付きの徒歩
・進め方
　　数十個のカイゼンを素早く取り込む
　　すべての専門家で優先度を設定
　　カンバンで施策を管理
　　各施策に期限を設定
　　施策で実施すること
　　　　プロセスのマニュアル
　　　　運用ITシステムの調整
　　　　トレーニング
　　　　　　地上業務部門
　　　　　　地上業務プロバイダ
　　　　　　空港のセキュリティスタッフ
・成果
　　バスよりも
　　時間厳守率 +3%
　　かかる時間 -2分
　　徒歩での場合、バスと比べて搭乗を待てる時間が長くなる
・Process Digitization
　　Scaling
　　Functionalities
　　Digitized Lean
・2018年と比べて300,000分時間を節約

●CO2排出量の削減
・搭載量の最適化最適化が必要
・ミュンヘン工科大学と連携
・プロセスの逸脱を特定するパターンを整理

●ZeroG社と連携
・ゲートの外でプロセスを視覚的に識別してタイムスタンプを自動生成
・地上でのオペレーションプロセスを舵取り
・カメラ映像からアクティビティをAIで認識
　　手動入力のタイムスタンプをもらっている
　　　　燃料補給やケータリングなどの取扱業者
　　ターンアラウンド中の品質向上
　　リアルタイムのタイムスタンプへ

■感想

アナログ作業でもイベントログを生成できる
イベントログは「システムの操作ログ」以外に「システムで管理しているデータ」でも作成できますが「データがあること」が前提でした。
アナログな作業には適用が難しい印象でしたが、画像認識と組み合わせて、動画からイベントログ形式のデータを生成してしまえば、アナログの作業にも適用できますね！

プロセスマイニングツール側にBIを寄せている
プロセスとKPI/サブKPIを合わせて分析していきますが、モニターする場所は一カ所にした方がスムーズなので、プロセスマイニングツール側に寄せるのが自然ですね。アクションエンジンやMLも用意されているので、BPMも同様にプロセスマイニングツール側に寄せるのが自然そうです。
やがてはBIツールやBPMツールがプロセスマイニングツールに置き換えられていくのかな、と感じました。

目標タイムスタンプとの比較
イベントログに目標と実績のタイムスタンプを合わせて入れておけば、差分の時間が計算できます。
ボトルネックを検出した後、各アクティビティに目標値を設定できたら、この方が認知負荷を下げて、アクションをとりやすくできますね！

プロセスオーナーが継続的なプロセス改善の鍵
日本ではまだプロセスの重要性を認識している企業が少ない印象です。プロセスオーナーという役割がいない中でどう進めるかが肝になりそうですね。

まずはプロセスの可視化、検出したボトルネックの改善で小さく成果を出して、継続的なカイゼンの必要性を認識してもらうことから始めるのが良さそうです。

テレビ番組のような吹き替えと字幕のおかげで、海外企業のノウハウを、スムーズに学ぶことができました。登壇者の皆さん、運営の皆さん、ありがとうございました！