【2025年】プロセスマイニングサービスのおすすめ17社をユーザーレビューで徹底比較！

プロセスマイニングサービスの基礎知識

プロセスマイニングサービスとは、企業の業務プロセスをデータから可視化し、分析・最適化を支援するツールやサービスのことです。ERPやCRM、SFAなどのシステムログを活用し、実際の業務フローを抽出して、どの工程で時間やコストがかかっているか、どのプロセスにボトルネックがあるのかを明らかにします。

このサービスの最大の利点は、従来のヒアリングベースでは見えなかった実データに基づく業務改善を実現できる点です。具体的には、請求処理や受発注、購買、カスタマーサポートなど、あらゆるバックオフィス業務において、手戻りや承認遅延などの非効率な箇所を特定し、改善策を立案することが可能です。

例えば製造業では、部品調達から出荷までのサイクルを分析することで、納期遅延の原因となる工程を特定できます。また、金融業界では、融資審査プロセスの遅延要因を発見し、顧客対応スピードを向上させる事例もあります。

このように、プロセスマイニングは「データで業務改革を実現する」ための基盤技術として、DX推進の中核を担っています。

プロセスマイニングサービスの定義
・ERPなどの各業務システムから業務プロセスに関する各種データ・ログを収集する
・収集したデータ・ログを分析・可視化する
・分析したデータ・ログから、業務プロセスの改善・効率化施策を打ち出し、業務改善を実施する

プロセスマイニングサービスの提供メニュー一覧

基本メニュー

プロセスマイニングサービスの比較ポイント

①：対応しているシステムデータの範囲で比較する

②：分析精度とアルゴリズムで比較する

③：可視化・ダッシュボード機能で比較する

④：AIによる予測・改善提案機能で比較する

⑤：導入サポートとカスタマイズ性で比較する

プロセスマイニングサービスの選び方

①：自社の解決したい課題を整理する

②：必要な機能や選定基準を定義する

③：定義した機能から製品を絞り込む

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

プロセスマイニングサービスの価格・料金相場

クラウド型(SaaS)の価格・料金相場

オンプレミス型(自社導入)の価格・料金相場

プロセスマイニングサービスの導入メリット

業務プロセスを可視化し、非効率を特定できる

改善活動をデータドリブンで推進できる

DX推進の基盤として活用できる

プロセスマイニングサービスの導入デメリット

導入・運用コストが高い

データ整備に工数がかかる

社内の分析リテラシーが必要

プロセスマイニングサービスの導入で注意すべきポイント

データ品質を確保する

業務部門との連携体制を構築する

段階的にスコープを拡大する

プロセスマイニングサービスの最新トレンド

タスクマイニングとの連携強化

AIによる自動改善提案の普及

RPAとの統合による自動化拡大

クラウドネイティブ化の進展

ESG経営・サステナビリティ分析への応用

プロセスマイニングサービスの提供メニュー一覧

---

基本メニュー

メニュー	解説
データ収集・分析	ERPなどの各業務システムから業務プロセスに関する各種データ・ログを収集し、分析・可視化する
改善施策立案	分析したデータ・ログから、業務プロセスの改善・効率化施策を打ち出し、業務改善を実施する
施策の効果確認・レポート作成	実施した業務改善施策の効果確認とレポートを作成する

プロセスマイニングサービスの比較ポイント

プロセスマイニングサービスの比較ポイント

• ①：対応しているシステムデータの範囲で比較する
  
• ②：分析精度とアルゴリズムで比較する
  
• ③：可視化・ダッシュボード機能で比較する
  
• ④：AIによる予測・改善提案機能で比較する
  
• ⑤：導入サポートとカスタマイズ性で比較する
  

①：対応しているシステムデータの範囲で比較する

プロセスマイニングの導入効果を最大化するためには、対応するデータソースの幅広さが重要です。

SAP、Salesforce、Oracleなど主要システムとの連携可否は、サービス選定時の最初の判断基準になります。対応範囲が狭いと、一部の業務プロセスしか分析できず、全体最適化が難しくなります。

②：分析精度とアルゴリズムで比較する

正確な分析結果を得るためには、ログデータの解析精度が高いツールを選ぶことが欠かせません。

抽出アルゴリズムが弱いと、実際の業務フローと異なるプロセス図が生成され、誤った判断を導く恐れがあります。

たとえば、AIベースの自動クラスタリングを採用しているツールでは、例外パターンも正確に検出可能です。反対に単純なルールベース分析のみのサービスでは、複雑なプロセスを見逃すリスクがあります。分析精度は改善効果を大きく左右する要素といえます。

③：可視化・ダッシュボード機能で比較する

プロセスマイニングでは、結果を誰でも理解できるビジュアルで提示する力が求められます。

グラフやプロセスマップ、ヒートマップなど、直感的に課題を把握できるUIを持つかどうかは重要です。

視覚化の精度が低いと、せっかくのデータが活用されず、改善効果が限定的になる恐れがあります。視覚的訴求力の高さはツール選定のカギです。

④：AIによる予測・改善提案機能で比較する

AIによる分析支援があるサービスは、単なる現状把握を超えて将来的な改善策の自動提示を行えます。

AIが過去の傾向を学習し、今後のリスクや最適ルートを提案する機能は、意思決定のスピードと精度を大幅に高めます。

たとえば、Celonisの「Action Engine」は、異常パターン検知や次の最適アクションを自動提示し、人的判断の負荷を削減します。AI搭載の有無は「課題発見型」から「改善実行型」への進化を左右する要因です。

⑤：導入サポートとカスタマイズ性で比較する

プロセスマイニングの導入には一定の専門知識が求められるため、サポート体制の充実度とカスタマイズ性は無視できません。

自社の業務に合わせて指標や可視化項目を柔軟に設定できるサービスを選ぶことで、導入後の定着がスムーズになります。

導入初期におけるデータ整備支援や定期的なコンサルティングがあるかどうかも重要です。支援体制が弱いと、初期段階で運用が停滞し、改善活動が継続しません。導入後の伴走支援が成功の分岐点になります。

---

プロセスマイニングサービスの選び方

プロセスマイニングサービスの選び方

• ①：自社の解決したい課題を整理する
  
• ②：必要な機能や選定基準を定義する
  
• ③：定義した機能から製品を絞り込む
  
• ④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ
  
• ⑤：無料トライアルで使用感を確認する
  

①：自社の解決したい課題を整理する

最適なプロセスマイニングを導入するためには、何を改善したいのかを明確化することが出発点です。

「請求業務の遅延」「購買承認の滞留」など、具体的な課題を明文化しないまま導入すると、ツールが活かされず失敗に終わるケースがあります。

たとえば、製造業では「納期遅延の要因分析」、金融業では「顧客審査の自動化」など、目的を明確にすることで分析軸を定めやすくなります。目的が曖昧なまま導入しても、業務改善の方向性が定まらないリスクが高まります。

②：必要な機能や選定基準を定義する

課題を整理したあとは、どのような機能が必要かを定義するステップです。

分析対象の範囲、可視化レベル、AI活用の有無、レポーティング機能、セキュリティ対応など、選定基準をリストアップしましょう。

この工程を省くと、導入後に「機能が足りない」「使いづらい」といった問題が発生します。要件定義は導入効果を左右する土台です。

③：定義した機能から製品を絞り込む

明確な基準をもとに、実際に候補ツールを比較します。

各サービスの提供範囲をマトリクス化し、自社にフィットするものを選ぶことが重要です。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

導入済み企業のレビューや事例を確認することで、実際の運用イメージがつかめます。

たとえば、Celonisの導入事例では、請求業務のリードタイムを20%短縮した報告があります。

レビューには操作性やサポート品質など、カタログでは分からないリアルな情報が含まれています。実ユーザーの声は失敗を防ぐ最良の判断材料です。

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

最後に、無料トライアルで実際の操作感を確認します。

UIの分かりやすさや、データ連携の容易さ、ダッシュボードの使いやすさを体感することが大切です。

このプロセスを省くと、導入後に「想定と違う」と感じて運用が定着しないリスクがあります。トライアルは投資の前の重要な安全確認プロセスです。

プロセスマイニングサービスの価格・料金相場

プロセスマイニングサービスの料金体系は、企業規模や導入形態によって大きく異なります。一般的には「クラウド型(SaaS)」と「オンプレミス型(自社導入)」の2種類に分類されます。

費用相場	クラウド型(SaaS)	オンプレミス型(自社導入)
小規模企業向け	月額30万円〜100万円程度	初期費用500万円〜
中規模企業向け	月額100万円〜300万円程度	初期費用1,000万円〜
大企業向け	月額300万円〜1,000万円以上	初期費用2,000万円〜＋保守費用

クラウド型はスピーディーに導入でき、初期費用が抑えられる一方、オンプレミス型はセキュリティ面の安心感がある点が特徴です。

クラウド型(SaaS)の価格・料金相場

クラウド型のプロセスマイニングサービスの料金相場としては、月額30万円から300万円程度が一般的です。

初期導入コストを抑えつつ、スピーディーに利用を開始できる点が最大の特徴です。

また、ベンダーによっては利用ユーザー数や分析対象プロセス数によって料金が変動する従量課金型のプランもあります。

初期投資を抑えたい企業やスモールスタートを検討している企業にとって、クラウド型は導入しやすい選択肢です。

オンプレミス型(自社導入)の価格・料金相場

オンプレミス型のプロセスマイニングサービスの料金相場としては、初期費用500万円〜2,000万円程度が目安です。

サーバー構築やライセンス購入、データベースとの統合設定などが必要となるため、クラウド型に比べて導入コストは高くなります。

しかし、社内データを外部クラウドに送信しないため、金融・公共・医療業界などの高いセキュリティ要件を持つ企業に適しています。

また、カスタマイズ性に優れ、独自の分析ロジックを追加できる点もメリットです。

長期的に利用する場合は、ランニングコストを抑えやすく、大規模企業の全社分析やグローバル展開に適した導入モデルといえます。

---

プロセスマイニングサービスの導入メリット

プロセスマイニングサービスの導入メリット

• 業務プロセスを可視化し、非効率を特定できる
  
• 改善活動をデータドリブンで推進できる
  
• DX推進の基盤として活用できる
  

業務プロセスを可視化し、非効率を特定できる

プロセスマイニングの最大の価値は、実際の業務の流れをデータで再現できることにあります。

従来のヒアリング調査やアンケートでは把握しきれなかった、担当者ごとの処理時間や手戻りの実態を正確に分析できます。

たとえば、請求処理の平均リードタイムを算出したり、承認遅延の発生率を特定したりすることが可能です。

これにより、定量的根拠をもって改善施策を立案でき、属人的な判断に依存しない改善活動が実現します。

改善活動をデータドリブンで推進できる

プロセスマイニングは、改善効果を測定しながら継続的にPDCAを回すことができます。

改善施策を実施した後のプロセス変化をリアルタイムで追跡し、ボトルネックが解消されたかを数値で確認できます。

これにより、改善が一過性の取り組みで終わらず、データを基にした持続的な業務改革が可能になります。

特に、複数部署をまたぐ業務改善プロジェクトでは、客観的データに基づいた議論が促進されます。

DX推進の基盤として活用できる

プロセスマイニングは単なる業務分析ツールではなく、DX(デジタルトランスフォーメーション)推進の基盤技術として注目されています。

AIやRPAとの連携により、発見した課題を自動化で解決することが可能です。

たとえば、UiPath Process MiningはUiPathのRPAと統合され、ボトルネック工程を自動処理に置き換えることができます。

このように、業務分析から自動化までを一気通貫で実現する仕組みが、企業の競争力強化に直結します。

---

プロセスマイニングサービスの導入デメリット

プロセスマイニングサービスの導入デメリット

• 導入・運用コストが高い
  
• データ整備に工数がかかる
  
• 社内の分析リテラシーが必要
  

導入・運用コストが高い

プロセスマイニングは高度な分析基盤を必要とするため、初期導入費用やライセンス料が高額になりがちです。

さらに、運用段階では専門知識を持つ担当者の確保が必要となるため、コスト負担は継続的に発生します。

費用対効果を最大化するには、対象業務を明確にし、ROIを事前にシミュレーションしておくことが重要です。

データ整備に工数がかかる

業務ログを正しく抽出・統合するためには、データクレンジングやフォーマット統一などの前処理が不可欠です。

この工程を軽視すると、正確なプロセス分析ができず、誤った結果を導く恐れがあります。

特に複数の基幹システムを利用している企業では、データ統合の難易度が高い点が導入時の最大のハードルになります。

社内の分析リテラシーが必要

プロセスマイニングはツールの導入だけでは成果を出せません。

分析結果を読み解き、改善アクションにつなげるためには、業務知識とデータ分析の両方を理解する人材が必要です。

スキル不足のまま導入すると、せっかくのデータが活用されずに形骸化してしまいます。

導入後の教育・研修体制を整備することが成功の鍵となります。

---

プロセスマイニングサービスの導入で注意すべきポイント

プロセスマイニングサービスの導入で注意すべきポイント

• データ品質を確保する
  
• 業務部門との連携体制を構築する
  
• 段階的にスコープを拡大する
  

データ品質を確保する

プロセスマイニングの分析精度は、データの品質に強く依存します。

欠損や重複が多いログデータをそのまま分析にかけると、誤った業務フローが抽出される可能性があります。

定期的なデータクレンジングやETLプロセスの整備を行い、信頼性の高いデータを維持することが重要です。

業務部門との連携体制を構築する

プロセスマイニングの結果を活用して改善を進めるには、IT部門だけでなく現場部門と一体となった協働体制が必要です。

分析結果を現場業務に落とし込み、改善アクションに転換するためには、部門横断的なコミュニケーションが欠かせません。

初期段階から現場担当者を巻き込むことで、改善提案の実行率が向上します。

段階的にスコープを拡大する

すべての業務を一度に可視化しようとすると、分析精度が低下し、運用負荷が高まります。

まずは1〜2プロセスを対象にパイロット導入を行い、効果を確認したうえでスコープを拡大するのが理想的です。

段階的な導入が失敗リスクを最小化し、全社展開を成功させる鍵となります。

---

プロセスマイニングサービスの最新トレンド

プロセスマイニングサービスの最新トレンド

• タスクマイニングとの連携強化
  
• AIによる自動改善提案の普及
  
• RPAとの統合による自動化拡大
  
• クラウドネイティブ化の進展
  
• ESG経営・サステナビリティ分析への応用
  

タスクマイニングとの連携強化

近年注目を集めているのが、タスクマイニングとプロセスマイニングの統合分析です。

タスクマイニングはPC操作ログを分析し、現場レベルの作業効率を可視化します。

両者を組み合わせることで、システムログから業務全体を、タスクログから人の動きを分析し、より正確な改善提案を行えます。

これにより、業務プロセスの「マクロ×ミクロ」両面分析が可能になります。

AIによる自動改善提案の普及

AIを活用した自律型プロセス改善エンジンの搭載が進んでいます。

AIが業務データを学習し、ボトルネックの発生予測や最適な対応策を自動で提示します。

このような機能は、従来の「分析→人間が判断→実行」という流れを、「AIが提案→自動実行」へと進化させています。

企業はより迅速かつ精度の高い意思決定を実現でき、経営スピードを飛躍的に高めるトレンドとなっています。

RPAとの統合による自動化拡大

RPAとプロセスマイニングを組み合わせることで、業務自動化の効果を最大化できます。

プロセスマイニングが発見した非効率なフローを、RPAが自動化することで、人手作業の削減と処理速度の向上を同時に実現します。

UiPathやAutomation Anywhereなどは、この統合を強化しており、「分析から自動化」までの一気通貫プロセスが可能になっています。

クラウドネイティブ化の進展

従来はオンプレミス型が主流だったプロセスマイニングですが、現在ではクラウドネイティブ型が急速に普及しています。

これにより、導入スピードの向上やリモートでのコラボレーションが可能となり、グローバル企業でも運用しやすくなっています。

クラウド環境でのセキュリティ技術も進化しており、クラウド導入のハードルが大幅に低下しています。

ESG経営・サステナビリティ分析への応用

プロセスマイニングは、ESG(環境・社会・ガバナンス)経営の可視化にも活用されています。

CO₂排出量の多い業務プロセスを特定したり、調達フローの倫理性を評価したりといった用途が広がっています。

今後は、サステナブル経営の実現を支える分析ツールとしての役割も期待されています。