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[450ページレポート]プロセスマイニング市場は大幅な成長軌道にあり、市場規模は2023年の18億米ドルから2028年には121億米ドルへと大幅に拡大すると予測されている。この大幅な成長は、予測期間（2023～2028年）の年平均成長率（CAGR）45.6％で起こると予測されている。プロセスマイニング市場の急拡大は、いくつかの主要な推進要因に起因している。組織が複雑なプロセスをナビゲートするにつれて、これらの複雑性を巧みに解剖し最適化できるツールの必要性が高まっている。
2030年までのプロセスマイニング技術ロードマップ
プロセスマイニング市場レポートは、2030年までの技術ロードマップをカバーし、短期、中期、長期の開発に関する洞察を掲載しています。
短期（2023-2025年）：
データベース、IoTデバイス、外部APIを含む様々なソースからのデータ収集の改善。
より正確なプロセスモニタリングのためのリアルタイムデータ統合。
統計分析や機械学習アルゴリズムを含む、より高度なデータ分析技術。
プロセスの問題やボトルネックを予測するための予測分析。
より直感的で専門知識を必要としないユーザーインターフェース
容易なプロセス分析のためのデータ可視化の強化。
より大きなデータセットと複雑なプロセスを処理するためのスケーラビリティの向上。
柔軟で費用対効果の高いスケーリングを実現するクラウドベースのソリューション
中期（2026-2028年）：
プロセスの自動化と最適化のための人工知能の広範な利用。
自律的な意思決定が可能なインテリジェントなプロセスマイニングツール。
ERPやCRMなど、他の企業システムとの統合機能の強化。
様々なビジネスアプリケーション間のシームレスなデータフロー。
安全で透明性の高いプロセスデータ記録のためのブロックチェーンの普及。
自動プロセス実行のためのスマートコントラクトとの統合。
複雑なデータ処理と分析に量子コンピューティングが利用される。
より迅速で正確なプロセスの発見とモニタリング。
長期的（2029-2030年）：
エンドツーエンドのプロセス管理を提供する包括的なプロセスマイニングスイート。
幅広い業務システムやアプリケーションとの統合。
日常業務に統合されたAI主導のプロセス改善提案。
プロセス最適化のためのプロアクティブな意思決定サポート。
プロセス・マイニングがコア・ビジネス・オペレーションの不可欠な一部となります。
競争優位のためのリアルタイムのプロセスモニタリングと最適化。
DevOpsおよび継続的インテグレーション/継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインに組み込まれたプロセスマイニング。
ソフトウェア開発とデプロイメントプロセスのリアルタイムモニタリングと最適化。
市場ダイナミクス
ドライバービジネスプロセスの複雑化
多様で相互依存的な業務をグローバルに展開する企業では、ERPシステム、CRM、RPAなどのテクノロジーの統合により、ワークフローの複雑なネットワークがさらに複雑化している。厳しい規制コンプライアンス要件は、パーソナライズされたエクスペリエンスに対する顧客の期待に応える必要性と相まって、これらのプロセスの多面的な性質を助長している。プロセス・マイニングは、複雑性を解明し、オペレーションを最適化し、進化し続ける現代ビジネスにおいて十分な情報に基づいた意思決定を促進するために、リアルタイムの可視性、実用的な洞察、過去の視点を提供する重要なツールとして浮上しています。
抑制：データセキュリティとプライバシーへの懸念
組織が業務を最適化するためにプロセスマイニングソリューションへの依存を強めている現代において、データの機密性と機密性は過言ではありません。企業がマイニングを通じてプロセスの複雑な詳細を掘り下げるにつれ、分析されるデータのセキュリティに対する不安が高まっている。企業は、顧客データ、財務記録、内部業務データなど、膨大な量の独自情報を扱っているため、侵害の影響を受けやすい。プロセスマイニングツールの導入に消極的なのは、このような詳細なインサイトを公開することで、不注意にデータ漏洩や不正アクセスにつながるのではないかという懸念に起因することが多い。GDPRのようなデータ保護規制の遵守は、さらに複雑なレイヤーを追加し、遵守を確実にするための厳格な対策を必要とする。この懸念は、法的措置、金銭的な罰則、風評被害など、セキュリティ侵害がもたらす影響が深刻な金融や医療など、規制の厳しい情報を扱う業界で特に顕著です。
チャンス人工知能と機械学習の統合
様々な分野の組織がオペレーションの卓越性と効率性を追求する中、AI、ML、プロセスマイニングの相乗効果が強力なソリューションとして浮上している。AIとMLのテクノロジーは、高度なデータ分析と予測的洞察を可能にすることで、プロセスマイニングの能力を強化する。プロセス・マイニングは、イベント・ログから知識を抽出し、ビジネス・プロセスを発見、監視、改善する。AIやMLと統合されると、単なる回顧的分析を超えて、プロアクティブかつリアルタイムな意思決定支援を提供する。重要な側面の1つは、AIやMLアルゴリズムが大規模で複雑なデータセットを処理する能力であり、より包括的なプロセスマッピングと分析を可能にする。これにより、ビジネス・プロセス内の非効率性やボトルネック、最適化の機会の特定が容易になる。MLアルゴリズムが提供する予測分析は、潜在的なプロセスの逸脱を予測し、先手を打った是正措置を可能にする。
課題：複雑な洞察の解釈
プロセスマイニングツールは、膨大な量のデータを抽出・分析し、ビジネスプロセスに対する価値ある洞察を提供することに長けている。しかし、生成されたデータの膨大さと複雑さは、エンドユーザーにとってしばしば使い勝手の問題を引き起こす。複雑さは、データの多様なソース、複雑なプロセスの相互依存関係、ビジネス・ワークフローの微妙な性質から生じる。組織は、プロセスマイニングツールが提示する豊富な情報から実用的な洞察を導き出すのに苦労し、効果的な意思決定を阻害することがある。複雑な洞察の解釈という課題は、有意義で戦略的な結論を導き出すための潜在的なボトルネックとなる。この複雑さはユーザーを圧倒し、プロセスにおける重要なパターン、ボトルネック、または改善のための領域を特定することを困難にする。
オファリング別では、継続的モニタリング＆分析ツールソフトウェア分野が予測期間中に市場規模を拡大
プロセスマイニング市場のソフトウェアセグメントには、様々な業界のニーズに応える様々なソフトウェアソリューションが含まれる。継続的な分析により、企業はリアルタイムのデータに基づいてプロセスを継続的に最適化できる。この反復的な改善サイクルにより、企業は常に最高のパフォーマンスで業務を遂行し、顧客の期待に応え、変化する市場力学に効果的に適応することができます。これらのツールは、プロアクティブな問題の特定と解決を可能にする。プロセスを常に分析することで、異常や非効率がエスカレートする前に検出することができる。このプロアクティブなアプローチは、問題に反応するのではなく、問題を未然に防ぐという現代のビジネスの倫理観に合致しており、より円滑なオペレーションに貢献します。
マイニングアルゴリズム別では、ディスカバリーアルゴリズム分野が予測期間中最大の市場シェアを占める
ビジネスオペレーションがますます複雑化する時代において、ディスカバリー・アルゴリズムは驚くべき適応力を発揮する。複雑なプロセス構造やバリエーションを扱うことに優れており、多面的なワークフローを持つ業界にとって不可欠な存在となっている。この適応性により、複雑な業務シナリオをナビゲートするビジネスにとって、最適なソリューションとなる。ディスカバリー・アルゴリズムの反復的な性質は、プロセスの継続的なモニタリングを可能にする。ビジネスが進化し、変化する市場力学に適応するにつれて、これらのアルゴリズムは、進行中の業務に対するリアルタイムの洞察を促進する。
データソース別では、金融システムデータ分野が予測期間中に最も速い成長率を記録する
財務システムはあらゆる組織のバックボーンを形成し、金銭取引、予算編成、財務計画の中枢としての役割を果たす。全体的なオペレーションの健全性における財務の極めて重要な役割を認識する企業が増えるにつれ、財務システムにおけるプロセスマイニングの需要はますます高まっている。財務プロセスは本質的に複雑であり、多数のステップと利害関係者が関与する。プロセスマイニングは、複雑なワークフローを解明し、ボトルネックを特定し、効率化のためにプロセスを最適化することに優れています。金融システムのデータセグメントは、このような複雑な金融ワークフローを合理化するプロセスマイニングの能力から大きな恩恵を受けている。
地域別では、欧州が予測期間中最大の市場規模を占める
プロセスマイニングは汎用性が高いため、製造業から金融業まで幅広い業種に適用できる。多様な経済景観を持つ欧州では、様々なセクターでプロセスマイニングソリューションが広く採用されており、同地域全体の市場シェアに貢献している。政府の支援策やデジタルトランスフォーメーションプロジェクトへの資金提供は、欧州におけるプロセスマイニングの採用をさらに後押ししている。これにより、技術革新と技術進歩に資する環境が整い、同地域のプロセスマイニング市場の成長が促進される。
欧州では、事業運営の透明性とコンプライアンスを重視する規制の枠組みが確立されている。GDPR（一般データ保護規則）のような厳格な規制を遵守する必要性から、企業はコンプライアンスを確保し、明確な監査証跡を維持するためのツールを求めており、プロセスマイニングソリューションの採用を推進している。欧州の企業は、グローバルな舞台で競争力を維持するために、オペレーショナル・エクセレンスを達成することに強い重点を置いています。プロセスマイニングは、プロセスの合理化、ボトルネックの特定、ワークフローの最適化において極めて重要な役割を果たし、この地域の企業の戦略目標に完全に合致している。
主要市場プレイヤー
プロセスマイニングソリューションおよびサービスプロバイダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携、契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。プロセスマイニング市場の主要企業には、UiPath（米国）、ABBYY（米国）、Celonis（米国）、IBM（米国）、Software AG（ドイツ）のほか、Apromore（オーストラリア）、Inverbis Analytics（スペイン）、Mindzie（米国）、Workfellow（フィンランド）などの新興企業がある。
この調査レポートは、プロセスマイニング市場を提供、マイニングアルゴリズム、データソース、業種、地域に基づいて分類しています。
提供する：
ソフトウェア
プロセス・ディスカバリー・ツール
イベントログベースのディスカバリ
自動ディスカバリ
インタラクティブ・ディスカバリー
ログのフィルタリングと前処理
プロセスマップベースのディスカバリー
フローチャート生成
プロセスマップの可視化
適合性チェックツール
モデルの適合性チェック
モデルの直接比較
統計的モデル検査
自動化されたルールベースの適合性
ログベースの適合性
逸脱検出
異常検出
根本原因分析
プロセス強化＆シミュレーションツール
シミュレーションと最適化
プロセスシミュレーション
What-If分析
最適化アルゴリズム
プロセスの強化と自動化
レコメンデーション・エンジン
自動化の統合
プロセス再設計ツール
パフォーマンス分析ツール
パフォーマンス指標
主要業績評価指標（KPI）のトラッキング
プロセス効率分析
ボトルネックの特定
パフォーマンスの可視化
リアルタイム・パフォーマンス・ダッシュボード
過去のパフォーマンス傾向
パフォーマンス・ベンチマーク
可視化ツール
プロセスの可視化
インタラクティブなプロセスマップ
プロセスフローチャート
ヒートマップ＆サンキーダイアグラム
データの可視化
データダッシュボード
カスタムデータビジュアライゼーション
データ探索ツール
継続的モニタリング＆分析ツール
リアルタイムモニタリング
継続的なイベントストリーム分析
リアルタイムプロセス追跡
アラートと通知
履歴分析
トレンド分析
根本原因分析
過去のプロセスパフォーマンスレポート
予測分析
機械学習モデル
KPI予測
高度な予測モデル
複雑なイベント処理
時系列予測
統合＆コラボレーション・ツール
データ統合
データソースの統合
APIとデータコネクターのサポート
データ変換とマッピング
コラボレーションツール
ワークフローコラボレーション
チームコラボレーション
プロセスの文書化と共有
その他のソフトウェア
サービス
プロフェッショナルサービス
システムインテグレーション＆インプリメンテーションサービス
サポート＆メンテナンスサービス
トレーニング＆コンサルティングサービス
マネージド・サービス
マイニングアルゴリズムによって：
発見アルゴリズム
ヒューリスティック・マイニング
直行グラフ発見
依存グラフ発見
アルファ・アルゴリズム
アルファ・マイナー
拡張ヒューリスティック・マイニング
ノイズフィルター
ループ処理
帰納的マイニング
グラフ帰納法
ログペトリネット変換
ノイズ耐性
適合性チェック・アルゴリズム
トークン・ベースの再生
適合性評価
アラインメント
精度と汎化
ログベースの適合性チェック
逸脱の検出
適合性指標
根本原因分析
モデルベースの適合性チェック
プロセスモデルの整合
適合性分析
精度と汎化
拡張アルゴリズム
プロセスシミュレーション
モンテカルロシミュレーション
プロセス変動解析
What-If分析
推奨アルゴリズム
プロセス最適化の提案
資源配分の提案
コンプライアンス改善ガイダンス
予測分析アルゴリズム
プロセス予測のための機械学習
KPI予測モニタリング
クラスタリングと分類アルゴリズム
プロセスインスタンスのクラスタリング
類似度測定
階層的クラスタリング
K平均クラスタリング
プロセスバリエーション分類
決定木分類
ナイーブ・ベイズ分類
サポートベクターマシン(SVM)
異常検知
統計的異常検知
隔離の森
配列異常のためのオートエンコーダ
配列解析アルゴリズム
逐次パターン・マイニング
頻出逐次パターン発見
並列シーケンスマイニング
シーケンスアライメント
イベントログのシーケンスアライメント
シーケンス編集距離メトリクス
シーケンス・クラスタリング
プロセスパス分析
パス頻度分析
プロセスパスの抽象化
クリティカルパスの特定
ディープラーニング・アルゴリズム
リカレントニューラルネットワーク（RNN）
LSTMベースのプロセス分析
GRUベースのシーケンスモデリング
イベントシーケンス予測
変圧器モデル
注意に基づくプロセス解析
長いシーケンスのためのTransformer-XL
プロセステキストマイニング
グラフニューラルネットワーク (GNN)
グラフベースのプロセス分析
グラフアテンションネットワーク (GAT)
プロセス予測のためのGNN
時間的プロセスマイニングアルゴリズム
時間的パターン発見
時間間隔ベースのパターン
時間的ルールと制約
継続時間分析
時系列分析
イベントログ時系列分析
プロセスイベント予測
時間関連プロセスの洞察
その他のマイニング・アルゴリズム
データソース別
企業資源計画（ERP）システム
財務ERPデータ
在庫ERPデータ
調達ERPデータ
顧客関係管理（CRM）システム
セールスCRMデータ
マーケティングCRMデータ
カスタマーサポートCRMデータ
IoTデバイス＆センサー
センサーデータ分析
IoTデバイスのパフォーマンスデータ
メンテナンス予測データ
カスタムアプリケーションとデータベース
カスタムデータベーステーブル
レガシー・アプリケーション・データ
ウェブアプリケーションログ
ワークフロー＆BPMシステム
ワークフロープロセスデータ
ビジネスプロセスモデル＆表記法（BPMN）モデル実行
プロセスワークフローメトリクス
文書管理システム
ドキュメントワークフローデータ
コンテンツ管理データ
電子署名ワークフロー
サプライチェーン＆物流データ
輸送・出荷データ
サプライヤー＆ベンダー・インタラクション
コールドチェーン・モニタリング・データ
財務システムデータ
会計・財務取引
経費管理データ
監査・コンプライアンス記録
その他のデータソース
垂直方向で
BFSI
ローン・オリジネーション＆アンダーライティング
信用リスク評価
住宅ローン承認プロセス
ローン書類の確認
不正行為の検出と防止
取引詐欺分析
個人情報盗難の検出
マネーロンダリング防止（AML）
顧客オンボーディングとKYC
顧客デューデリジェンス
KYCプロセスの効率化
コンプライアンス・モニタリング
保険金請求処理
保険金請求の検証
保険金支払いの効率化
不正請求の検出
その他
製造
生産最適化
生産ラインの効率化
労働力の生産性
設備利用
品質管理と保証
欠陥検出と防止
コンプライアンス・モニタリング
根本原因分析
サプライチェーン管理
在庫最適化
サプライヤーパフォーマンス分析
需要予測と計画
メンテナンスと信頼性
予知保全
資産利用分析
ダウンタイム削減
その他
IT & ITeS
ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）分析
コードレビューと最適化
バグと問題の追跡
リリースサイクルの効率化
ITヘルプデスクとサポート
チケット解決時間の分析
インシデントの傾向とパターン
サービス・レベル・アグリーメント（SLA）の遵守
ITインフラ管理
ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング
サーバーリソースの利用状況
IT資産インベントリー
サイバーセキュリティと脅威検出
侵入検知とレスポンス
セキュリティインシデント分析
セキュリティポリシーの遵守
その他
ヘルスケア＆ライフサイエンス
患者ケアと病院管理
患者ジャーニー分析
リソース割り当ての最適化
請求処理
臨床試験の最適化
臨床試験登録の効率化
有害事象分析
医薬品開発のタイムライン
電子カルテ（EHR）分析
EHRデータの正確性
規制コンプライアンス
患者アウトカムの改善
サプライチェーンと医薬品製造
医薬品製造の最適化
医薬品トレーサビリティ
在庫管理
その他
リテール＆Eコマース
カスタマー・エクスペリエンスの向上
カスタマージャーニーマッピング
パーソナライゼーションとレコメンデーション
カート放棄分析
在庫管理
在庫レベルの最適化
在庫需要予測
棚スペースの最適化
オーダーフルフィルメント＆ロジスティクス
注文処理の効率化
配送時間の最適化
返品管理
価格設定とプロモーション戦略
ダイナミックプライシング分析
プロモーション効果
利益率の最適化
その他
エネルギーとユーティリティ
エネルギー消費分析
エネルギー効率改善
エネルギー需要予測
再生可能エネルギー統合
資産管理・予知保全
設備の信頼性分析
資産パフォーマンスの最適化
系統回復力の強化
グリッドと配電の最適化
グリッド・パフォーマンス分析
配電網の効率化
スマートグリッドの導入
環境コンプライアンス
排出量モニタリングと報告
規制コンプライアンス
サステナビリティへの取り組み
その他
輸送とロジスティクス
輸送ルートの最適化
輸送ルートの効率化
配送時間モニタリング
車両管理
在庫・倉庫管理
在庫回転率の最適化
倉庫効率化
需要予測
ロジスティクスの可視化と追跡
サプライチェーンの可視性
輸送会社のパフォーマンス分析
ラストマイル配送の最適化
安全性とコンプライアンス
ドライバーの安全モニタリング
規制コンプライアンス
インシデント・事故分析
その他
政府・防衛
市民サービスの向上
政府サービスの効率化
市民体験の向上
コンプライアンス・モニタリング
公衆衛生と安全
緊急時対応の最適化
疾病監視
交通管理
規制遵守と監査
監査証跡分析
データ・プライバシー・コンプライアンス
規制報告
その他
教育
学生ライフサイクル管理
入学プロセスの最適化
学業成績分析
学生サポートサービス
カリキュラムとコースの最適化
カリキュラム設計の効率化
コース登録分析
学習成果の向上
リソース配分
教員のワークロード・バランス
インフラ利用
予算配分の効率化
その他
その他の事業
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
オランダ
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
シンガポール
オーストラリア・ニュージーランド（ANZ）
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
サウジアラビア
UAE
南アフリカ
トルコ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
最近の動向
マイクロソフトは2023年7月、次世代AIを搭載したPower Automate Process Miningの発売を発表した。これにより企業は、ビジネス全体で何が起きているのかを容易に理解し、プロセスに関する洞察を最大化し、すぐに利用できる推奨機能を使ってプロセスの複雑性を軽減し、オペレーションを変革し、自動化とローコードアプリで継続的なプロセス改善を推進できるようになる。
2023年5月、Pegasystemsは、Pega Process Miningの発売を発表した。これにより、あらゆるスキルレベルのPegaユーザーが、業務運営の妨げとなっているプロセスの非効率性を簡単に発見し、修正できるようになる。
2023年5月、QPRソフトウェアは、顧客中心のエンド・ツー・エンドのビジネス・インテリジェンス・ソリューションで知られる、パリを拠点とするSolution BI社との新たな提携を発表した。
2023年3月、UiPathはコミュニケーション・マイニングという新しいプロセス・マイニング・ツールを発表した。最先端のAIモデルを使用し、電子メールからチケットまで、ビジネスメッセージを実用的なデータに変換します。
2023年1月、アピアンはEYとの戦略的提携を発表し、インテリジェントオートメーションとプロセスマイニングの次の波を利用したデジタルトランスフォーメーションイニシアチブを支援する。
目次
1 はじめに
1.1. 研究の目的
1.2. 市場の定義
1.2.1. 含まれるものと除外されるもの
1.3. 市場範囲
1.3.1. 市場セグメンテーション
1.3.2. 対象地域
1.3.3. 調査対象年
1.4. 通貨
1.5. 利害関係者
1.6. 景気後退の影響
2 研究方法
2.1. 研究データ
2.1.1. 二次データ
2.1.2. 一次データ
2.1.2.1.プライマリープロファイルの内訳
2.1.2.2. 主要業界インサイト
2.2. 市場の分類とデータの三角測量
2.3. 市場規模の推定
2.3.1. トップダウン・アプローチ
2.3.2. ボトムアップ・アプローチ
2.4. 市場予測
2.5.前提条件
2.6. 研究の限界
2.7 世界プロセスマイニング市場への景気後退の影響
3 エグゼクティブ・サマリー
4つのプレミアム・インサイト
4.1. 世界のプロセスマイニング市場における魅力的な機会
4.2. プロセスマイニング市場、提供製品別、2023年対2028年
4.3. プロセスマイニング市場、マイニングアルゴリズム別、2023年対2028年
4.4. プロセスマイニング市場、データソース別、2023年対2028年
4.5. プロセスマイニング市場、垂直市場別、2023年対2028年
4.6. プロセスマイニング市場、地域別
5 市場の概要
5.1. 導入
5.2. マーケット・ダイナミクス
5.2.1.ドライバー
5.2.1.1. ビジネスプロセスの複雑化
5.2.1.2. デジタルトランスフォーメーションの採用増加
5.2.1.3. プロセスの可視化と制御の必要性の高まり
5.2.2. 拘束
5.2.2.1.認識不足と理解不足
5.2.2.2. データ・セキュリティとプライバシーに関する懸念
5.2.2.3. データの品質と利用可能性の問題
5.2.3. 機会
5.2.3.1. 人工知能と機械学習の統合
5.2.3.2. クラウドベースのソリューションに対する需要の高まり
5.2.3.3. 持続可能性への関心の高まり
5.2.4.課題
5.2.4.1. 他のテクノロジーとの統合
5.2.4.2.プロセスマイニングツールのユーザビリティ向上の必要性
5.2.4.3. 複雑な洞察の解釈
5.3. プロセスマイニングの進化
5.4. サプライ／バリュー・チェーン分析
5.5. 生態系分析
5.5.1. プロセスマイニング市場のソフトウェアプロバイダー
5.5.2. プロセスマイニング市場のサービスプロバイダー
5.5.3. プロセスマイニング市場のデータプロバイダー
5.5.4. プロセスマイニング市場のシステムインテグレーター
5.5.5. プロセスマイニング市場のエンドユーザー
5.5.6. プロセスマイニング市場の規制機関
5.6. プロセス・マイニング・アーキテクチャ
5.7. プロセスマイニング：ベストプラクティス
5.8. ケーススタディ分析
5.8.1. ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.8.1.1. ジョンソン・エンド・ジョンソンのセロニスによるプロセスマイニングと価値創造への道のり
5.8.2. エネルギー＆公益事業
5.8.2.1.SAP Signavioを活用したエレジオのプロセス合理化と顧客体験の向上
5.8.3. 政府・防衛
5.8.3.1. IBMプロセスマイニングが米国州政府の調達プロセスの合理化を支援
5.8.4. 製造
5.8.4.1.日立製作所、どこでも自動化で業務プロセスを合理化し、従業員の効率を高める
5.8.5. BFSI
5.8.5.1.uipathプロセスマイニングによるイズバンクのオペレーショナル・エクセレンスの旅
5.8.6. 教育
5.8.6.1.イグラフェックス・ソリューションによるミュンヘン大学の研究と教育におけるプロセス思考の確立
5.9. 技術分析
5.9.1. キーテクノロジー
5.9.1.1. 人工知能（AI）と機械学習（ml）
5.9.1.2. ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
5.9.1.3. クラウド・コンピューティング
5.9.1.4 IOT
5.9.1.5. ビッグデータ分析
5.9.2. 隣接技術
5.9.2.1.自然言語処理（NLP）
5.9.2.2. 意思決定支援システム（DSS）
5.9.2.3. データ・ストリーミングとリアルタイム分析
5.9.3. 補足技術
5.9.3.1. データウェアハウス
5.9.3.2. データガバナンス
5.9.3.3. 暗号化とサイバーセキュリティ
5.9.3.4 API
5.10. 関税と規制の状況
5.10.1. Saasベースのプロセスマイニングソリューションに関連する関税
5.10.2. 規制機関、政府機関、その他の組織
5.10.2.1.北米
5.10.2.2. ヨーロッパ
5.10.2.3. アジア太平洋地域
5.10.2.4.中東・アフリカ
5.10.2.5. ラテンアメリカ
5.11. 特許分析
5.11.1. 方法論
5.11.2. 出願された特許、文書タイプ別、2013-2023年
5.11.3. イノベーションと特許申請
5.11.3.1. 上位志願者
5.12. 価格分析
5.12.1. 主要プレーヤーの平均販売価格動向（ソフトウェア別
5.12.2. 指標価格分析（プロセスマイニングベンダー別
5.13.貿易分析
5.14.主要会議・イベント（2023-2024年
5.15.ポーターファイブフォース分析
5.15.1. 新規参入による脅威
5.15.2. 代替品の脅威
5.15.3. サプライヤーの交渉力
5.15.4. 買い手の交渉力
5.15.5. 競争の激しさ ライバル関係
5.16.プロセスマイニング技術ロードマップ
5.16.1. 短期ロードマップ、2023-2025年
5.16.2. 中期ロードマップ（2026～2028年
5.16.3. 長期ロードマップ（2029～2030年
5.17.プロセスマイニングのビジネスモデル
5.17.1. ソフトウェア・ベンダー・モデル
5.17.2. コンサルティング・サービス・モデル
5.17.3. プラットフォーム・アズ・ア・サービス・モデル
5.17.4. マネージド・サービス・モデル
5.17.5. データ収益化モデル
5.18.プロセスマイニング市場の買い手／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
5.19. 主要ステークホルダーと購買基準
5.19.1. 購買プロセスにおける主要ステークホルダー
5.19.2. 買い付けの基準
6 プロセスマイニング市場、提供製品別
6.1. 導入
6.1.1. サービス：プロセスマイニング市場の促進要因
6.2. ソフトウェア
6.2.1.プロセス発見ツール
6.2.1.1. イベントログに基づく発見
6.2.1.1.1. 自動ディスカバリー
6.2.1.1.2. インタラクティブ・ディスカバリー
6.2.1.1.3. ログのフィルタリングと前処理
6.2.1.2. プロセス・マップに基づく発見
6.2.1.2.1. フローチャートの生成
6.2.1.2.2. プロセス・マップの視覚化
6.2.2. 適合性チェックツール
6.2.2.1.モデル検査適合性
6.2.2.1.1. 直接モデル比較
6.2.2.1.2. 統計的モデル検査
6.2.2.1.3. 自動化されたルールベースの適合性
6.2.2.2. ログベースの適合性
6.2.2.2.1.偏差検出
6.2.2.2.2. 異常検知
6.2.2.2.3. 根本原因分析
6.2.3. プロセス強化およびシミュレーション・ツール
6.2.3.1. シミュレーションと最適化
6.2.3.1.1. プロセス・シミュレーション
6.2.3.1.2. 仮説分析
6.2.3.1.3. 最適化アルゴリズム
6.2.3.2. プロセスの強化と自動化
6.2.3.2.1. 推薦エンジン
6.2.3.2.2. オートメーションの統合
6.2.3.2.3. プロセス再設計ツール
6.2.4.パフォーマンス分析ツール
6.2.4.1. パフォーマンス・メトリクス
6.2.4.1.1. 主要業績評価指標（Kpi）の追跡
6.2.4.1.2. プロセス効率分析
6.2.4.1.3. ボトルネックの特定
6.2.4.2. パフォーマンスの可視化
6.2.4.2.1. リアルタイム・パフォーマンス・ダッシュボード
6.2.4.2.2. 過去のパフォーマンス傾向
6.2.4.2.3. パフォーマンス・ベンチマーク
6.2.5. 視覚化ツール
6.2.5.1. プロセスの可視化
6.2.5.1.1. インタラクティブ・プロセス・マップ
6.2.5.1.2. プロセス・フローチャート
6.2.5.1.3. ヒートマップとサンキー図
6.2.5.2. データの視覚化
6.2.5.2.1.データダッシュボード
6.2.5.2.2. カスタムデータ視覚化
6.2.5.2.3. データ探索ツール
6.2.6. 継続的モニタリングと分析ツール
6.2.6.1. リアルタイム・モニタリング
6.2.6.1.1. 連続イベント・ストリーム分析
6.2.6.1.2. リアルタイム・プロセス・トラッキング
6.2.6.1.3. 警告および通知
6.2.6.2. ヒストリカル・アナリティクス
6.2.6.2.1.トレンド分析
6.2.6.2.2. 根本原因分析
6.2.6.2.3. 過去のプロセス・パフォーマンス・レポート
6.2.6.3. 予測分析
6.2.6.3.1. 機械学習モデル
6.2.6.3.2. 予測的Kpi予測
6.2.6.4. 高度な予測モデル
6.2.6.4.1. 複雑なイベント処理
6.2.6.4.2.時系列予測
6.2.7. 統合およびコラボレーション・ツール
6.2.7.1. データ統合
6.2.7.1.1. データソースの統合
6.2.7.1.2.apiおよびデータ・コネクタのサポート
6.2.7.1.3. データ変換とマッピング
6.2.7.2. コラボレーション・ツール
6.2.7.2.1. ワークフロー・コラボレーション
6.2.7.2.2. チーム・コラボレーション
6.2.7.2.3. プロセスの文書化と共有
6.2.8. その他のソフトウェア（ハイブリッドプロセスマイニングソフトウェア、プリスクリプティブアナリティクス）
6.3. サービス
6.3.1. プロフェッショナル・サービス
6.3.1.1. システム・インテグレーション＆インプリメンテーション・サービス
6.3.1.2. サポート＆メンテナンス・サービス
6.3.1.3. トレーニング＆コンサルティング・サービス
6.3.2. マネージド・サービス
7 プロセスマイニング市場、マイニングアルゴリズム別
7.1. 導入
7.1.1. マイニングアルゴリズム：プロセスマイニング市場の促進要因
7.2. 発見アルゴリズム
7.2.1.ヒューリスティック・マイナー
7.2.1.1. ダイレクトフォローグラフの発見
7.2.1.2. 依存関係グラフの発見
7.2.1.3. アルファ・アルゴリズム
7.2.2. アルファ・マイナー
7.2.2.1. 拡張ヒューリスティック・マイニング
7.2.2.2. ノイズ・フィルタリング
7.2.2.3. ループ処理
7.2.3. 誘導採掘機
7.2.3.1. 直行グラフ帰納法
7.2.3.2. ログ・ペトリ・ネット変換
7.2.3.3. ノイズ耐性
7.3. 適合性検査アルゴリズム
7.3.1. トークン・ベースの再生
7.3.1.1. 適性評価
7.3.1.2.アライメント
7.3.1.3. 精度と一般化
7.3.2. ログベースの適合性チェック
7.3.2.1.偏差検出
7.3.2.2. コンフォーマンス・メトリクス
7.3.2.3. 根本原因分析
7.3.3. モデルベースの適合性チェック
7.3.3.1. プロセスモデルの調整
7.3.3.2. 適性分析
7.3.3.3. 精度と一般化
7.4. エンハンスメントとエクステンション・アルゴリズム
7.4.1. プロセス・シミュレーション
7.4.1.1. モンテカルロ・シミュレーション
7.4.1.2. プロセス変動性分析
7.4.1.3. 仮説分析
7.4.2. 推薦アルゴリズム
7.4.2.1.プロセス最適化の提案
7.4.2.2. リソース配分に関する提言
7.4.2.3. コンプライアンス改善ガイダンス
7.4.3. 予測分析アルゴリズム
7.4.3.1. プロセス予測のための機械学習
7.4.3.2. 予測的KPIモニタリング
7.5. クラスタリングと分類アルゴリズム
7.5.1. プロセス・インスタンスのクラスタリング
7.5.1.1. 類似性の尺度
7.5.1.2. 階層的クラスタリング
7.5.1.3. k-平均クラスタリング
7.5.2. プロセス・バリアントの分類
7.5.2.1.決定木分類
7.5.2.2. ナイーブベイズ分類
7.5.2.3. サポートベクターマシン(svm)
7.5.3. 異常検知
7.5.3.1. 統計的異常検知
7.5.3.2. 隔離林
7.5.3.3. 配列異常のオートエンコーダ
7.6. 配列解析アルゴリズム
7.6.1. 逐次パターンマイニング
7.6.1.1. 頻繁な連続パターン発見
7.6.1.2. パラレル・シーケンス・マイニング
7.6.2. シーケンス・アラインメント
7.6.2.1. イベントログ配列のアライメント
7.6.2.2. シーケンス編集距離メトリクス
7.6.2.3. シーケンス・クラスタリング
7.6.3. プロセスパス分析
7.6.3.1. パス周波数分析
7.6.3.2. プロセスパスの抽象化
7.6.3.3. クリティカル・パスの特定
7.7. 深層学習アルゴリズム
7.7.1. リカレント・ニューラル・ネットワーク（Rnn）
7.7.1.1. LSTMベースのプロセス分析
7.7.1.2. グルーベースのシーケンス・モデリング
7.7.1.3. イベント・シーケンス予測
7.7.2. トランス・モデル
7.7.2.1.注意に基づくプロセス分析
7.7.2.2. トランスフォーマーXL（ロングシーケンス用
7.7.2.3. プロセス・テキストマイニング
7.7.3. グラフ・ニューラル・ネットワーク（GNN）
7.7.3.1. グラフベースのプロセス分析
7.7.3.2. グラフ注意ネットワーク（gat）
7.7.3.3. プロセス予測のためのgnns
7.8. 時間プロセスマイニングアルゴリズム
7.8.1. 時間的パターン発見
7.8.1.1. 時間間隔ベースのパターン
7.8.1.2. 時間的規則と制約
7.8.1.3. デュレーション分析
7.8.2. 時系列分析
7.8.2.1. イベントログ時系列分析
7.8.2.2. プロセス・イベント予測
7.8.2.3. 時間に関連するプロセス洞察
7.9. その他のマイニングアルゴリズム（モジュラーアルゴリズム、ハイブリッドアルゴリズム）
8 プロセスマイニング市場、データソース別
8.1. 導入
8.1.1. データソース：プロセスマイニング市場の促進要因
8.2. ERP（企業資源計画）システム
8.2.1. 財務ERPデータ
8.2.2. インベントリーERPデータ
8.2.3. 調達ERPデータ
8.3. 顧客関係管理（CRM）システム
8.3.1. セールスCrmデータ
8.3.2. マーケティングCrmデータ
8.3.3. 顧客サポートCrmデータ
8.4 IoTデバイスとセンサー
8.4.1. センサーデータ分析
8.4.2. IoT デバイスのパフォーマンスデータ
8.4.3. 予知保全データ
8.5. カスタムアプリケーションとデータベース
8.5.1. カスタム・データベース・テーブル
8.5.2. レガシー・アプリケーション・データ
8.5.3. ウェブアプリケーションのログ
8.6. ワークフローとBPMシステム
8.6.1. ワークフロー・プロセス・データ
8.6.2. ビジネスプロセスモデルと表記法(BPMN)モデルの実行
8.6.3. プロセス・ワークフロー測定基準
8.7. 文書管理システム
8.7.1. 文書ワークフローデータ
8.7.2. コンテンツ管理データ
8.7.3. デジタル署名ワークフロー
8.8. サプライチェーンとロジスティクス・データ
8.8.1. 輸送および出荷データ
8.8.2. サプライヤーとベンダーの交流
8.8.3. コールドチェーン・モニタリング・データ
8.9. 財務システム・データ
8.9.1. 会計および財務取引
8.9.2. 経費管理データ
8.9.3. 監査およびコンプライアンス記録
8.10. その他のデータソース（レガシーシステムのログ、地理空間データ、mlモデル出力データ）
9 プロセスマイニング市場、業種別
9.1. 導入
9.1.1. 垂直市場：市場促進要因
9.2 BFSI
9.2.1.ローンの組成と引受
9.2.1.1. 信用リスク評価
9.2.1.2. 住宅ローン承認プロセス
9.2.1.3. ローン書類の検証
9.2.2. 不正の検出と防止
9.2.2.1.不正取引分析
9.2.2.2. ID盗難検知
9.2.2.3. マネーロンダリング防止（AML）
9.2.3. 顧客オンボーディングとKYC
9.2.3.1. 顧客デューディリジェンス
9.2.3.2. Kyc プロセス効率
9.2.3.3. コンプライアンス・モニタリング
9.2.4.クレーム処理
9.2.4.1. 保険金請求の検証
9.2.4.2. クレーム決済の効率性
9.2.4.3. 不正請求の検出
9.2.5. その他（規制当局への報告、ポートフォリオ管理、atm取引分析）
9.3. 製造
9.3.1. 生産の最適化
9.3.1.1. 生産ラインの効率性
9.3.1.2. 労働生産性
9.3.1.3. 機器の使用率
9.3.2. 品質管理と保証
9.3.2.1.欠陥の検出と防止
9.3.2.2. コンプライアンス・モニタリング
9.3.2.3. 根本原因分析
9.3.3. サプライチェーン・マネジメント
9.3.3.1. 在庫の最適化
9.3.3.2. サプライヤーのパフォーマンス分析
9.3.3.3. 需要予測とプランニング
9.3.4. メンテナンスと信頼性
9.3.4.1. 予知保全
9.3.4.2.資産利用分析
9.3.4.3. ダウンタイムの削減
9.3.5. その他（持続可能性モニタリング、リーン生産分析、調達プロセスの最適化）
9.4. itとites
9.4.1. ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）分析
9.4.1.1. コードレビューと最適化
9.4.1.2. バグと問題の追跡
9.4.1.3. リリース・サイクル効率
9.4.2. ヘルプデスクとサポート
9.4.2.1.チケット解決時間分析
9.4.2.2. インシデントの傾向とパターン
9.4.2.3. サービスレベル合意（SLA）の順守
9.4.3. ITインフラ管理
9.4.3.1. ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング
9.4.3.2. サーバーのリソース使用率
9.4.3.3. 資産目録
9.4.4. サイバーセキュリティと脅威検知
9.4.4.1. 侵入検知と対応
9.4.4.2. セキュリティインシデント分析
9.4.4.3. セキュリティ・ポリシーの遵守
9.4.5. その他（IT調達分析、ソフトウェアライセンス管理、ITベンダーパフォーマンス）
9.5. ヘルスケア＆ライフサイエンス
9.5.1. 患者ケアと病院管理
9.5.1.1. ペイシェント・ジャーニー分析
9.5.1.2. リソース割り当ての最適化
9.5.1.3. 請求およびクレーム処理
9.5.2. 臨床試験の最適化
9.5.2.1.トライアルの登録効率
9.5.2.2. 有害事象分析
9.5.2.3. 医薬品開発スケジュール
9.5.3. 電子カルテ（EHR）分析
9.5.3.1. EHRデータの正確性
9.5.3.2. 規制順守
9.5.3.3. 患者転帰の改善
9.5.4. サプライチェーンと医薬品製造
9.5.4.1. 医薬品生産の最適化
9.5.4.2. 医薬品のトレーサビリティ
9.5.4.3. 在庫管理
9.5.5. その他（医療コンプライアンス監視、病院資産追跡、遠隔医療プロセス分析）
9.6. 小売＆eコマース
9.6.1. 顧客体験の向上
9.6.1.1. カスタマージャーニーマッピング
9.6.1.2. パーソナライゼーションとレコメンデーション
9.6.1.3. カート放棄分析
9.6.2. 在庫およびストック管理
9.6.2.1.ストックレベルの最適化
9.6.2.2. 在庫需要予測
9.6.2.3. 棚スペースの最適化
9.6.3. オーダーフルフィルメントとロジスティクス
9.6.3.1. オーダー処理の効率性
9.6.3.2. 納期最適化
9.6.3.3. 返品管理
9.6.4. 価格設定と販売促進戦略
9.6.4.1. ダイナミック・プライシング分析
9.6.4.2. プロモーション効果
9.6.4.3. 利益率の最適化
9.6.5. その他（ロイヤルティプログラム分析、小売店のフットフォールモニタリング）
9.7. エネルギー＆公益事業
9.7.1. エネルギー消費分析
9.7.1.1. エネルギー効率の改善
9.7.1.2. エネルギー需要予測
9.7.1.3. 再生可能エネルギーの統合
9.7.2. 資産管理と予知保全
9.7.2.1. 機器の信頼性分析
9.7.2.2. 資産パフォーマンスの最適化
9.7.2.3. グリッドの回復力強化
9.7.3. グリッドと配電の最適化
9.7.3.1. グリッドのパフォーマンス分析
9.7.3.2. 配電網の効率性
9.7.3.3. スマートグリッドの導入
9.7.4. 環境コンプライアンス
9.7.4.1. 排出量のモニタリングと報告
9.7.4.2. 規制順守
9.7.4.3. 持続可能性への取り組み
9.7.5. その他（水資源管理、公共料金請求プロセスの最適化）
9.8. 輸送・物流
9.8.1. ルート最適化
9.8.1.1. 輸送ルートの効率性
9.8.1.2. 納期モニタリング
9.8.1.3. 車両管理
9.8.2. 在庫および倉庫管理
9.8.2.1. 在庫回転率の最適化
9.8.2.2. 倉庫効率
9.8.2.3. 需要予測
9.8.3. 物流の可視化と追跡
9.8.3.1. サプライチェーンの可視性
9.8.3.2. キャリア・パフォーマンス分析
9.8.3.3. ラストマイル・デリバリーの最適化
9.8.4. 安全性とコンプライアンス
9.8.4.1. ドライバーの安全モニタリング
9.8.4.2. 規制順守
9.8.4.3. インシデントおよび事故分析
9.8.5. その他（港湾およびターミナルの効率性、鉄道および航空貨物の分析）
9.9. 政府・防衛
9.9.1. 市民サービスの向上
9.9.1.1. 政府サービスの効率性
9.9.1.2. 市民体験の向上
9.9.1.3. コンプライアンス・モニタリング
9.9.2. 公共の健康と安全
9.9.2.1. 緊急対応の最適化
9.9.2.2. 疾病サーベイランス
9.9.2.3. トラフィック管理
9.9.3. 規制順守と監査
9.9.3.1. 監査証跡分析
9.9.3.2. データ・プライバシー・コンプライアンス
9.9.3.3. 規制当局への報告
9.9.4. その他（国境警備プロセス分析、政府予算配分、国防調達の効率性）
9.10. 教育
9.10.1. 学生のライフサイクル管理
9.10.1.1. 登録プロセスの最適化
9.10.1.2.学業成績分析
9.10.1.3. 学生支援サービス
9.10.2. カリキュラムとコースの最適化
9.10.2.1.カリキュラム設計の効率性
9.10.2.2. コース登録分析
9.10.2.3. 学習成果の改善
9.10.3. リソースの割り当て
9.10.3.1. 教員のワークロード・バランス
9.10.3.2. インフラの活用
9.10.3.3. 予算配分の効率性
9.10.4. その他（キャンパス施設管理、研究助成金プロセスの最適化、卒業生エンゲージメント分析）
9.11. その他の業種（テレコム、メディア＆エンターテインメント、旅行＆ホスピタリティ）
10 プロセスマイニング市場、地域別
10.1. 導入
10.2. 北米
10.2.1.北米：プロセスマイニング市場の促進要因
10.2.2. 北米：景気後退の影響
10.2.3. 米国
10.2.4.カナダ
10.3. ヨーロッパ
10.3.1. 欧州：プロセスマイニング市場の促進要因
10.3.2. 欧州：景気後退の影響
10.3.3.
10.3.4. ドイツ
10.3.5. フランス
10.3.6. イタリア
10.3.7. スペイン
10.3.8. オランダ
10.3.9. その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1. アジア太平洋地域：プロセスマイニング市場の促進要因
10.4.2.アジア太平洋：景気後退の影響
10.4.3. 中国
10.4.4. インド
10.4.5. 日本
10.4.6. 韓国
10.4.7 シンガポール
10.4.8. オーストラリア＆ニュージーランド
10.4.9. その他のアジア太平洋地域
10.5. 東アフリカ
10.5.1. 東アフリカ：プロセスマイニング市場の促進要因
10.5.2. 東欧・アフリカ：景気後退の影響
10.5.3. サウジアラビア
10.5.4. UAE
10.5.5. 南アフリカ
10.5.6. イスラエル
10.5.7. その他の中東およびアフリカ
10.6. ラテンアメリカ
10.6.1. ラテンアメリカ：プロセスマイニング市場の促進要因
10.6.2. ラテンアメリカ：景気後退の影響
10.6.3. ブラジル
10.6.4. メキシコ
10.6.5.アルゼンチン
10.6.6. その他のラテンアメリカ諸国
11 競争環境
11.1 概要
11.2. 主要プレーヤーが採用した戦略
11.3. 事業セグメント別収益分析
11.3.1. 事業セグメント別収益分析
11.4. 市場シェア分析
11.5. ブランド／製品の比較分析
11.5.1. ブランド／製品比較分析（プロセス発見ソフトウェア別
11.5.2. ブランド／製品比較分析（適合検査ソフトウェア別
11.5.3. ブランド／製品比較分析：プロセス強化＆最適化ソフトウェア別
11.5.4. ブランド／製品比較分析（プロセス可視化ソフトウェア別
11.6. 企業評価マトリックス（2022年
11.6.1 スターズ
11.6.2. 新進リーダー
11.6.3. 浸透型プレーヤー
11.6.4. 参加者
11.6.5. 会社のフットプリント
11.7. 起業／事業評価マトリクス（2022年
11.7.1. 進歩的企業
11.7.2. 対応可能な企業
11.7.3. ダイナミック・カンパニー
11.7.4. スタート・ブロック
11.7.5. 競合ベンチマーキング
11.8. 主要プロセスマイニングベンダーの評価と財務指標
11.9.競争シナリオとトレンド
11.9.1. 製品の発売と強化
11.9.2.
11.9.3. その他
12社のプロファイル
12.1. 導入
12.2. 主要プレーヤー
12.2.1.
12.2.2. ABBYY
12.2.3. セロニス
12.2.4.ユーパス
12.2.5. ソフトウェアAG
12.2.6. KOFAX
12.2.7. サップ・シグナヴィオ
12.2.8. qprソフトウェア
12.2.9. APPIAN
12.2.10. マイクロソフト
12.2.11. メアヴェルク
12.2.12. ペガシステムズ
12.2.13.SOROCO
12.2.14. igrafx
12.2.15.ニンテックス
12.2.16.オートメーション・エニウェア
12.2.17.ハイランドソフトウェア
12.3. スタートアップ／ミクスチャー
12.3.1. フラキシコン
12.3.2. データポリス
12.3.3. アプロモア
12.3.4. ビジネス・オプティクス
12.3.5. ステレオロジック
12.3.6. ワークソフト
12.3.7. インバービス・アナリティクス
12.3.8. scan.ai
12.3.9.
12.3.10. サイクロン・ロボティクス
12.3.11. アップフラックス
12.3.12. パズルデータ株式会社
12.3.13.KYP.AI
12.3.14. ワークフェロー
13 隣接・関連市場
13.1.はじめに
13.2.ビジネスプロセス管理市場 – 2025年までの世界予測
13.2.1.市場定義
13.2.2.市場概要
13.3.ビジネスインテリジェンス市場 – 2025年までの世界予測
13.3.1.市場定義
13.3.2.市場概要
14 APPENDIX
14.1.ディスカッションガイド
14.2.ナレッジストアMarketsandmarketsの購読ポータル
14.3.利用可能なカスタマイズ
14.4.関連レポート
14.5.著者詳細
