【2025年】プロセスマイニングツールのおすすめ10製品（全11製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

プロセスマイニングツールの基礎知識

プロセスマイニングツールとは、業務プロセスの実態をデータから可視化・分析するためのツールのことです。

業務システムのログデータをもとに、実際に行われている業務プロセスをフローチャートやタイムラインとして再構築し、業務のボトルネックや非効率を可視化することができます。

プロセスマイニングツールの利点としては、業務の可視化により現場の感覚や属人的な判断に頼らずに客観的かつ定量的な改善アプローチをとれることが挙げられます。従来のヒアリングベースの業務分析と異なり、システムログを解析することで業務実態を正確に把握できるため、業務改善施策の精度向上や継続的なPDCAの支援にも役立ちます。

具体的な活用事例としては、受注〜出荷のサプライチェーン業務の遅延箇所の特定や、カスタマーサポート業務の対応フローの改善、請求書処理業務の自動化ポイントの発見などが挙げられます。

プロセスマイニングツールの定義
・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・ログを収集する機能を有する
・収集したデータ・ログを分析・可視化し、業務改善につなげる機能を有する
・業務改善施策の効果を監視・分析する機能を有する

プロセスマイニングツールの機能一覧

基本機能

プロセスマイニングツールの比較ポイント

①：対応しているログデータ形式で比較する

②：プロセス分析機能の充実度で比較する

③：ダッシュボードや可視化機能で比較する

④：導入や活用のサポート体制で比較する

⑤：他システムとの連携性で比較する

プロセスマイニングツールの選び方

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ツールの価格・料金相場

クラウド型（サブスクリプション型）の価格・料金相場

オンプレミス型（買い切り型）の価格・料金相場

プロセスマイニングツールの導入メリット

業務プロセスの可視化と課題抽出ができる

客観的なデータに基づく改善が可能になる

継続的な業務改善（PDCA）の定着が進む

プロセスマイニングツールの導入デメリット

導入コストや運用工数が大きくなる

ログデータの整備や収集が必要になる

ユーザーのITリテラシーが求められる

プロセスマイニングツールの導入で注意すべきポイント

分析の目的と評価指標を事前に明確にする

分析対象業務を段階的にスコープ設定する

社内のデータガバナンス体制を整える

プロセスマイニングツールの最新トレンド

タスクマイニングとの統合

生成AIを活用したプロセス改善提案

RPA・BPMとの連携による自動化加速

リアルタイムプロセスマイニングの進化

ESG/コンプライアンス領域への応用

プロセスマイニングツールの機能一覧

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基本機能

機能	解説
イベントログの収集	業務に使用しているグループウェアや各種ソフトウェアなどを操作した内容をイベントログとして収集、実際の業務プロセスを可視化できる。想定したプロセスではない手順で業務が実施されているなど、課題を発見することが可能
プロセスモデルの可視化	収集したイベントログを分析し、フローチャートのような形のプロセスモデルを生成、可視化できる
適合性評価	プロセスモデルとイベントログを比較し、ログに記録されている現実とモデルが合致するか両者の適合性を判定できる。属人化された業務や人がやらなくてもよい作業、ボトルネックとなっている箇所などを明らかにできる
強化モデルの生成	適合性評価をもとに、より適合性の高いプロセスモデルを生成、改善ポイントを具体化できる
効果分析	業務プロセス改善施策の効果を監視・分析できる

プロセスマイニングツールの比較ポイント

プロセスマイニングツールの比較ポイント

• ①：対応しているログデータ形式で比較する
• ②：プロセス分析機能の充実度で比較する
• ③：ダッシュボードや可視化機能で比較する
• ④：導入や活用のサポート体制で比較する
• ⑤：他システムとの連携性で比較する

①：対応しているログデータ形式で比較する

プロセスマイニングツールの比較ポイントの1つ目としては「対応しているログデータ形式で比較する」というものが挙げられます。

なぜなら、業務プロセスの分析に必要なログデータの形式はシステムによって異なるため、ツールの対応範囲によって分析可能な領域が大きく変わるからです。

例えば、ERPのSAPログやCRM、SFAなど複数の業務システムを横断して分析したい場合には、CSV形式だけでなくAPI接続やデータベース連携が可能なツールが有利です。対応形式が限られていると、データ前処理に多大な工数がかかり、導入コストや分析スピードに悪影響を及ぼすリスクがあるため、慎重に確認する必要があります。

②：プロセス分析機能の充実度で比較する

プロセスマイニングツールの比較ポイントの2つ目としては「プロセス分析機能の充実度で比較する」というものが挙げられます。

プロセスマイニングの本質的な価値は、プロセスを単に「見える化」するだけでなく、「課題を特定し、改善提案に活用できる」点にあります。

例えば、フィルタリング機能で期間や部門別にプロセスを抽出できたり、ケースの頻度別にパターンを可視化できる機能、あるいは従来プロセスと改善後プロセスの差分を可視化するアニメーション比較機能などが充実していることで、課題の深掘りや意思決定の支援がしやすくなります。

③：ダッシュボードや可視化機能で比較する

プロセスマイニングツールの比較ポイントの3つ目としては「ダッシュボードや可視化機能で比較する」というものが挙げられます。

どれだけ高度な分析ができても、現場担当者や経営層に直感的に伝わらなければ活用されません。

フロー図の自動生成、時間軸でのプロセス遷移、カスタムKPIのダッシュボード表示などが備わっているツールは、部門横断での可視化や報告資料への活用もスムーズです。反対に、可視化機能が弱いツールでは、分析内容を他部門と共有する際にレポート作成の手間が増加し、現場活用の妨げになるリスクがあります。

④：導入や活用のサポート体制で比較する

プロセスマイニングツールの比較ポイントの4つ目としては「導入や活用のサポート体制で比較する」というものが挙げられます。

プロセスマイニングは一般的に専門知識を要する分野のため、導入後すぐに成果を上げるにはベンダーの支援が重要です。

具体的には、導入初期におけるPoC支援、定期的な活用ワークショップ、分析担当者へのトレーニングメニューの提供などが整っていると、スムーズな活用が進みます。導入後に現場に任せきりになると、「ツールはあるが使われない」という状態に陥る可能性もあるため、サポート体制は必ずチェックすべき項目です。

⑤：他システムとの連携性で比較する

プロセスマイニングツールの比較ポイントの5つ目としては「他システムとの連携性で比較する」というものが挙げられます。

プロセスマイニングの活用範囲を広げるためには、BIツールやRPA、AI分析基盤との連携が鍵となります。

例えば、プロセス分析結果をPower BIやTableauに連携してレポート化したり、非効率なプロセスをRPAツールと連携して自動化するような活用が進んでいます。API連携やWebhook、データ出力機能の有無が、長期的なデジタル施策の柔軟性を左右する要素となるため、選定時に見落とさないよう注意が必要です。

プロセスマイニングツールの選び方

プロセスマイニングツールの選び方

• 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

プロセスマイニングツールの選び方の1つ目のステップとしては「自社の解決したい課題を整理する」というものが挙げられます。

プロセスマイニングは非常に多機能なツールであるため、目的を明確にしないまま導入すると効果を最大限に活用できません。

たとえば、「受発注業務における処理遅延を特定したい」「現場で独自に運用されている例外プロセスを洗い出したい」「業務プロセスを標準化・自動化したい」など、課題のタイプに応じて必要な機能や分析範囲が大きく異なるため、まずは経営課題や業務改善のゴールを明確に定義することが、最適な製品選定の第一歩です。

②：必要な機能や選定基準を定義する

プロセスマイニングツールの選び方の2つ目のステップとしては「必要な機能や選定基準を定義する」というものが挙げられます。

業務プロセスの可視化だけで満足せず、その後の改善活動につなげるためには、具体的な要件の洗い出しが欠かせません。

例えば、「多言語対応のレポート機能が必要」「リアルタイムのKPI監視がしたい」「組織単位でプロセスの比較を行いたい」などの要件を整理しておくことで、製品同士の比較も明確になります。評価軸が曖昧なまま製品を選定すると、導入後に「できないこと」が多発するリスクがあるため、選定基準は明文化することが重要です。

③：定義した機能から製品を絞り込む

プロセスマイニングツールの選び方の3つ目のステップとしては「定義した機能から製品を絞り込む」というものが挙げられます。

前述の要件定義に基づき、具体的に候補となるツールをリストアップし、比較表などを用いて段階的に絞り込んでいきましょう。

例えば、「ログ形式の対応状況」「プロセス分析の柔軟性」「操作画面のUI/UX」「ベンダーのサポート体制」などを基準にして、最も優先順位が高い要素から順にスクリーニングしていく方法が効果的です。必要に応じて、RFIやRFPを活用し、ベンダーに要件を提示することで、候補製品の絞り込みが効率化されます。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

プロセスマイニングツールの選び方の4つ目のステップとしては「レビューや事例を参考に製品を選ぶ」というものが挙げられます。

導入を成功させるためには、他社の成功事例や失敗談を学ぶことが非常に有効です。

特に、同業種・同規模の企業がどのように活用しているかという情報は、導入後のイメージを掴むための重要な手がかりになります。ITreviewなどのレビューサイトを活用し、UIの使いやすさやデータ連携のしやすさ、サポートの質など、実際に運用しているユーザーの声をもとに判断材料を集めましょう。

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ツールの選び方の5つ目のステップとしては「無料トライアルで使用感を確認する」というものが挙げられます。

どれだけ機能が豊富でも、実際に使ってみなければ業務に合うかどうかはわかりません。

多くのプロセスマイニングツールはトライアル環境を提供しており、自社のログデータをアップロードして実際に分析できる機能も備えています。UIの操作性、分析スピード、レポート作成のしやすさなどを実際に体験することで、導入後のギャップを最小限に抑えることができます。トライアルを通じて、自社の課題に対して本当に「使える」ツールかどうかを見極めましょう。

プロセスマイニングツールの価格・料金相場

プロセスマイニングツールの価格体系は大きく分けて、「クラウド型（サブスクリプション型）」と「オンプレミス型（買い切り型）」の2つに分類されます。以下に代表的な価格帯と特徴をまとめた表を記載します。

プラン種類	クラウド型（月額/年額課金）	オンプレミス型（買い切り）
小規模企業向け	月額10万円〜30万円程度	初期導入費用200万円〜400万円程度
中規模〜大企業向け	月額50万円〜100万円超	導入費用500万円〜1000万円以上
特徴	柔軟な契約・アップデートが容易	カスタマイズ性・セキュリティ性が高い

クラウド型（サブスクリプション型）の価格・料金相場

クラウド型のプロセスマイニングツールの料金相場としては月額10万円〜100万円以上になる場合が一般的です。

これはツールの導入規模や利用ユーザー数、連携システム数によって変動します。

クラウド型の最大の利点は、初期費用を抑えてスモールスタートが可能な点にあります。とくにプロセスマイニングを初めて導入する企業にとっては、まずは1部門や1業務プロセスに限定して導入し、効果検証を経てスケールするようなアプローチが取りやすくなっています。

また、アップデートやメンテナンスがベンダー側で実施されるため、常に最新機能を活用できるのもクラウド型のメリットです。SaaS型として提供されるツール（Celonis、UiPath Process Miningなど）がこのモデルに該当します。

オンプレミス型（買い切り型）の価格・料金相場

オンプレミス型のプロセスマイニングツールの価格相場としては初期費用で200万円〜1000万円以上となるケースが多いです。

導入規模に比例して、サーバー構築費、ライセンス費、カスタマイズ費用などが加算される傾向にあります。

このモデルは高いセキュリティ性や柔軟なカスタマイズ性が求められる大手企業や公共機関に多く採用されています。自社環境にインストールして運用するため、外部ネットワークへの依存を避けたい場合にも適しています。

ただし、保守・アップデートを自社で担う必要があるため、ITリテラシーや技術的なリソースの確保が必要です。また、アップグレードのたびに別途費用が発生する場合もあるため、トータルコストを見据えた判断が求められます。

プロセスマイニングツールの導入メリット

プロセスマイニングツールの導入メリット

• 業務プロセスの可視化と課題抽出ができる
• 客観的なデータに基づく改善が可能になる
• 継続的な業務改善（PDCA）の定着が進む

業務プロセスの可視化と課題抽出ができる

プロセスマイニングツールの導入メリットの1つ目としては「業務プロセスの可視化と課題抽出ができる」というものが挙げられます。

業務プロセスの全体像をリアルなデータから自動的に描き出すことで、現場の感覚に頼らず客観的な業務分析が可能になります。

例えば、受注から納品までのフローにおいて「何度も承認プロセスを往復している」「一部の社員だけに作業が偏っている」といった、定性的には見えにくいプロセスの問題点を可視化することが可能です。これにより、業務改善のスタートラインを正しく設定できるようになります。

客観的なデータに基づく改善が可能になる

プロセスマイニングツールの導入メリットの2つ目としては「客観的なデータに基づく改善が可能になる」というものが挙げられます。

従来の業務改善では、ヒアリングやアンケートに依存しがちで、再現性や公平性に課題がありました。

しかし、ツールによって得られるログベースの情報をもとにすれば、「事実」としてのプロセスを分析でき、関係者間での合意形成がスムーズになります。加えて、改善施策を導入する前後のプロセス変化もデータで比較できるため、施策の有効性検証にもつなげやすくなります。

継続的な業務改善（PDCA）の定着が進む

プロセスマイニングツールの導入メリットの3つ目としては「継続的な業務改善（PDCA）の定着が進む」というものが挙げられます。

可視化・分析・改善・検証という一連の流れをデータドリブンで回せるようになるため、属人的な改善から脱却し、業務改善を組織全体の文化に変えていくことが可能です。

たとえば、定期的にプロセスの変化をダッシュボードでモニタリングしたり、アラート設定により異常なフローが発生した場合にすぐに察知したりと、リアルタイムでのプロセス監視と対応が可能になるため、組織全体の改善スピードが加速します。

プロセスマイニングツールの導入デメリット

プロセスマイニングツールの導入デメリット

• 導入コストや運用工数が大きくなる
• ログデータの整備や収集が必要になる
• ユーザーのITリテラシーが求められる

導入コストや運用工数が大きくなる

プロセスマイニングツールのデメリットの1つ目としては「導入コストや運用工数が大きくなる」というものが挙げられます。

特にクラウド型では月額数十万円、オンプレミス型では数百万円単位の初期費用が発生するため、中小企業にとっては導入障壁が高くなることがあります。

また、ツールを活用するには、業務プロセスやシステム構造への深い理解、導入プロジェクトの進行、社内教育などの準備も必要となり、リソースの確保と社内の巻き込みが不可欠です。

ログデータの整備や収集が必要になる

プロセスマイニングツールのデメリットの2つ目としては「ログデータの整備や収集が必要になる」というものが挙げられます。

プロセスマイニングの前提条件として、正確で構造化されたイベントログ（開始・終了・ケースID・タイムスタンプなど）が揃っている必要があります。

古い業務システムではログ情報が不十分なこともあり、その場合は分析可能な形に整えるためのETL（抽出・変換・読み込み）作業やシステム改修が必要になる場合もあります。これらの準備に手間がかかるため、短期的な導入は難しいケースもあります。

ユーザーのITリテラシーが求められる

プロセスマイニングツールのデメリットの3つ目としては「ユーザーのITリテラシーが求められる」というものが挙げられます。

プロセスの構造理解、フィルタ設定、ダッシュボード設計などには、一定のデータ分析スキルが必要となるため、現場メンバーだけで完結するにはハードルが高いと感じる場合があります。

特に導入初期においては、IT部門やデータアナリストの支援が必要になることが多いため、組織内の体制や人材スキルの棚卸しも同時に進めておく必要があります。

プロセスマイニングツールの導入で注意すべきポイント

プロセスマイニングツールの導入で注意すべきポイント

• 分析の目的と評価指標を事前に明確にする
• 分析対象業務を段階的にスコープ設定する
• 社内のデータガバナンス体制を整える

分析の目的と評価指標を事前に明確にする

プロセスマイニングツールの導入で注意すべきポイントの1つ目としては「分析の目的と評価指標を事前に明確にする」というものが挙げられます。

曖昧な目的のまま導入してしまうと、可視化できたものの何を改善すればよいかがわからないという状況に陥りがちです。

「処理時間の短縮」「例外ケースの削減」「標準化率の向上」など、具体的なKPIを事前に定めたうえで、それに基づいてツールの活用設計を行うことで、投資対効果を最大化しやすくなります。

分析対象業務を段階的にスコープ設定する

プロセスマイニングツールの導入で注意すべきポイントの2つ目としては「分析対象業務を段階的にスコープ設定する」というものが挙げられます。

いきなり全社規模で導入するのではなく、影響範囲が小さく、かつ改善インパクトが大きい業務から着手するのが現実的です。

たとえば、請求処理業務や調達プロセス、コールセンター対応などの定型業務から始め、改善の成功体験を積んだうえで、他部門への横展開を検討することが、社内の合意形成や予算獲得にもつながりやすくなります。

社内のデータガバナンス体制を整える

プロセスマイニングツールの導入で注意すべきポイントの3つ目としては「社内のデータガバナンス体制を整える」というものが挙げられます。

ツールを活用するには、業務データの一元管理、アクセス制御、ログの整備といった、ITガバナンスの整備が必要です。

とくに個人情報や機密データが含まれる業務領域では、データの匿名化や権限管理、外部との通信制限など、セキュリティポリシーとの整合性を確保した運用設計が不可欠です。ガバナンスを軽視した導入は、逆にリスク増大につながる恐れもあります。

プロセスマイニングツールの最新トレンド

プロセスマイニングツールの最新トレンド

• タスクマイニングとの統合
• 生成AIを活用したプロセス改善提案
• RPA・BPMとの連携による自動化加速
• リアルタイムプロセスマイニングの進化
• ESG/コンプライアンス領域への応用

タスクマイニングとの統合

プロセスマイニングツールの最新トレンドの1つ目としては「タスクマイニングとの統合」というものが挙げられます。

プロセスマイニングがシステムログをベースとするのに対し、タスクマイニングはPC操作ログや画面キャプチャをベースに、現場の作業実態を可視化する手法です。

この2つを組み合わせることで、業務プロセスの全体像と、個々の作業レベルの詳細を統合的に把握できるようになり、改善精度が飛躍的に向上します。UiPathやCelonisなど、主要ベンダーはタスクマイニング統合機能を強化しています。

生成AIを活用したプロセス改善提案

プロセスマイニングツールの最新トレンドの2つ目としては「生成AIを活用したプロセス改善提案」というものが挙げられます。

最近では、分析された業務プロセスに対して、生成AIが自動で改善案を提示する機能が登場しています。

たとえば、「この承認ステップを省略すれば処理時間が20％短縮できる」といった提案が表示され、担当者はそれをもとに改善アクションを検討することができます。AI活用により、分析から改善立案までのリードタイムを大幅に短縮する流れが進んでいます。

RPA・BPMとの連携による自動化加速

プロセスマイニングツールの最新トレンドの3つ目としては「RPA・BPMとの連携による自動化加速」というものが挙げられます。

プロセスの分析結果をRPAツールと連携させて、非効率な作業を自動でロボット化する取り組みが進んでいます。

また、BPM（Business Process Management）ツールと連携することで、改善したプロセスをワークフローとしてすぐに定着させるような構成も可能となり、分析から実行までのサイクルを一気通貫で支援する動きが加速しています。

リアルタイムプロセスマイニングの進化

プロセスマイニングツールの最新トレンドの4つ目としては「リアルタイムプロセスマイニングの進化」というものが挙げられます。

従来はログ収集・分析にタイムラグがあったのに対し、ストリーミングデータを使ったリアルタイム監視が可能なツールが登場しています。

これにより、業務プロセスの異常や遅延を即座に検知し、対応策をリアルタイムで講じることが可能となります。特にサプライチェーンやカスタマーサポートなど、即応性が求められる業務においては大きな価値を発揮しています。

ESG/コンプライアンス領域への応用

プロセスマイニングツールの最新トレンドの5つ目としては「ESG/コンプライアンス領域への応用」というものが挙げられます。

近年、環境負荷の見える化や法令遵守状況のモニタリングなど、非財務領域における活用が注目を集めています。

たとえば、過剰な紙処理プロセスの特定によるペーパーレス化、業務逸脱の検知による不正防止、内部統制の強化など、企業の社会的責任や透明性向上に貢献する手段としてもプロセスマイニングの活用が広がりつつあります。