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ます。この大幅な成長は、予測期間（2023～2028年）のCAGR 45.6%で発生する見込みです。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ます。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こと、デジタルトランスフォーメーションの広範な波が潮汐力へと進化し、あらゆる分野の企業が先進技術をますます統合していること、プロセスマイニングが羅針盤の役割を果たし、業務の複雑な経路を照らし出し、透明性を促進し、現代のビジネス環境の複雑さをナビゲートするために必要な制御を組織に与えることです。
短期（2023～2025年）： データベース、IoTデバイス、外部APIなど、さまざま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など、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を活用。 より高速で正確なプロセスの発見と監視。 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は、中核となるビジネスオペレーションの不可欠な一部となります。 競争優位性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。
市場動向
促進要因 ビジネスプロセスの複雑化 企業がグローバルで多様かつ相互依存的な業務に従事する中、ワークフローの複雑なネットワークは、ERPシステム、CRM、RPAなどのテクノロジーの統合によってさらに複雑化しています。厳しい規制コンプライアンス要件と、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が、これらのプロセスの多面的な性質を助長しています。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。
制約： 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にますます依存するようになった現代では、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ます。企業は、顧客データ、財務記録、内部業務データなど、膨大な量の専有情報を扱っているため、侵害の影響を受けやすいのです。プロセスマイニングツールの導入に消極的なのは、そのようなきめ細かな洞察を公開することで、不注意にも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よくあります。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します。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深刻な影響を及ぼす可能性がある金融や医療など、高度に規制された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ます。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します。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、改善します。AIやMLと統合することで、単なるレトロスペクティブな分析を超え、プロアクティブかつリアルタイムな意思決定サポートを提供します。重要な側面の1つは、AIと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します。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ります。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、先制的な是正措置を可能にします。
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ます。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となります。複雑さは、多様なデータソース、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ます。組織は、プロセスマイニングツールが提供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可能性があります。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ります。この複雑さはユーザを圧倒し、プロセスにおける重要なパターンやボトルネック、改善すべき領域を特定することを困難にします。
予測期間中、継続的モニタリング＆分析ツールソフトウェア分野が市場規模を拡大 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、複数の業界のニーズに対応する様々なソフトウェアソリューションが含まれます。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ます。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します。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ます。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、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に最大の市場シェアを獲得 ビジネスオペレーションがますます複雑化する現代において、発見アルゴリズムは優れた適応性を発揮します。複雑なプロセス構造やバリエーションへの対応に優れているため、多面的なワークフローを持つ業界にとって不可欠です。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ります。発見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します。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します。
データソース別では、金融システムのデータセグメントが予測期間中に最速の成長率を記録 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機能します。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て、財務システム内のプロセスマイニングの需要が高まっています。財務プロセスは本質的に複雑であり、数多くのステップや関係者が関与しています。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・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ます。
地域別では、予測期間中、欧州が最大の市場規模を維持 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可能です。多様な経済景観を持つ欧州では、プロセスマイニングソリューションがさまざまな分野で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ます。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援助が、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ます。これにより、技術革新と技術進歩に資する環境が構築され、同地域のプロセスマイニング市場の成長が促進されます。
欧州には、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ます。GDPR（一般データ保護規則）などの厳格な規制を遵守する必要性から、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る組織が、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ます。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ます。
主要企業
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、パートナーシップ、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ます。プロセスマイニング市場の主要企業には、UiPath社（米国）、ABBYY社（米国）、Celonis社（米国）、IBM社（米国）、Software AG社（ドイツ）、Apromore社（オーストラリア）、Inverbis Analytics社（スペイン）、Mindzie社（米国）、Workfellow社（フィンランド）などの新興企業があります。
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。
オファリング別 ソフトウェア プロセス発見ツール イベントログベースの発見 自動ディスカバリー 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 プロセス強化と自動化 レコメンデーション・エンジン 自動化統合 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・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と分析ツール 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別 発見アルゴリズム ヒューリスティック・マイニング グラフ直接探索 依存関係グラフの発見 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・フィルタリング ループ処理 帰納的マイニング 直接グラフ帰納法 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 トークンに基づく再生 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検査 逸脱検出 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 拡張と拡張アルゴリズム 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 予測KPI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 深層学習アルゴリズム 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 注意ベースのプロセス分析 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 営業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デバイス性能データ 予知保全データ 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 ワークフローおよび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）モデルの実行 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 デジタル署名ワークフロー サプライチェーン＆ロジスティクスデータ 輸送・出荷データ サプライヤーとベンダーのやり取り コールドチェーン・モニタリング・データ 金融システムデータ 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 業種別 BFSI ローン組成・引受 信用リスク評価 住宅ローン承認プロセス ローン書類の検証 不正の検出と防止 取引不正分析 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 IT資産インベントリ 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 小売・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とロジスティクス 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＆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 設備信頼性分析 資産パフォーマンスの最適化 グリッド回復力強化 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 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 物流の可視化と追跡 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 行政サービスの効率化 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 その他の分野 地域別 北米 米国 カナダ 欧州 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 アラブ首長国連邦 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
これにより企業は、ビジネス全体で何が起きているかを容易に理解し、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することができます。 2023年5月、Pegasystemsは、Pega Process Miningの発売を発表しました。Pega Process Miningは、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発見し、修正することを容易にします。 2023年5月、QPR Software社は、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、パリに本拠を置くSolution BI社との新たなパートナーシップを発表しました。 2023年3月、UiPathは、ビジネスコミュニケーションを理解し、自動化するための新しい機能をもたらす新しいプロセスマイニングツール「Communications Mining」を発表しました。最先端の AI モデルを使用して、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します。
【目次】
1 はじめに （ページ - 48） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.3 調査範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 表1 プロセスマイニング市場：詳細なセグメンテーション 1.3.2 含まれるものと除外されるもの 1.3.3 対象地域 1.4 考慮した年数 1.5 考慮した通貨 表2 米ドル為替レート、2018年～2022年 1.6 利害関係者 1.7 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 - 57） 2.1 調査データ 図 1 調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表3 一次インタビュー 2.1.2.1 一次プロフィールの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量 図2 データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 プロセスマイニング市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 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 図4 アプローチ1（供給側）： プロセスマイニングベンダーのソリューション／サービスによる収益 図 5 アプローチ 2、ボトムアップ（供給側）： プロセスマイニングベンダーの全ソフトウェアおよびサービスからの総収入 図6 アプローチ3、ボトムアップ（サプライサイド）： プロセスマイニングベンダーのすべてのソフトウェアとサービスからの集合的収益 図 7 アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）： 情報技術支出全体におけるプロセスマイニングのシェア 2.4 市場予測 表4 要因分析 2.5 リサーチの前提 2.6 制限とリスク評価 2.7 景気後退が市場に与える影響 表5 景気後退が世界市場に与える影響
3 事業概要（ページ数 - 71） 表6 プロセスマイニングの世界市場規模および成長率、2018年～2022年（百万米ドル、前年比） 表7 世界の市場規模と成長率、2023年～2028年（百万米ドル、前年比） 図8 2023年に市場規模を拡大するソフトウェア分野 図9 予測期間中、統合・コラボレーションツール分野が市場をリード 図10 2023年にはプロフェッショナルサービスが市場を支配 図11 トレーニング＆コンサルティングサービス分野が2023年に大きなシェアを占める 図12 2023年、発見アルゴリズム分野が最大市場を占める 図13 2023年に市場をリードするのはERPシステム分野 figure 14 予測期間中に最も高い成長を遂げるのは製造業分野 図15 予測期間中に最大のシェアを占めるのはヨーロッパ
4 プレミアムインサイト（ページ数 - 77） 4.1 プロセスマイニング市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 図 16 継続的なプロセス改善と俊敏性を強化するニーズの高まりが市場を牽引 4.2 市場：主要なマイニングアルゴリズム 図17 予測期間中に最も高い成長を記録する深層学習アルゴリズム分野 4.3 欧州： 市場：提供サービス別、主要業種別 図18 2023年に大きなシェアを占めるのはソフトウェアとBfsiセグメント 4.4 市場：地域別分析 図19 2023年に最大のシェアを占めるのはヨーロッパ
5 市場概要と業界動向（ページ - 80） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図 20 プロセスマイニング市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 ビジネスプロセスの複雑化 5.2.1.2 デジタル変革の高まり 5.2.1.3 プロセスの可視化と制御に対するニーズの高まり 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 潜在的ユーザーの認識と理解の不足 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 データ品質と可用性の問題 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 持続可能性への注目の高まり 5.2.4 課題 5.2.4.1 レガシーシステムの利用と他のテクノロジーとの統合 5.2.4.2 データの複雑性 5.2.4.3 多様なデータソースと複雑なプロセスの相互依存関係 5.3 プロセスマイニングの進化 図21 プロセスマイニングの進化 5.4 バリューチェーン分析 図22 バリューチェーン分析 表8 バリューチェーンにおけるプレーヤーの役割 5.5 エコシステム分析 表9 市場エコシステムにおけるプレーヤーの役割 図23 エコシステムマップ 5.5.1 プロセスマイニング市場：ソフトウェアプロバイダ 5.5.2 市場：サービスプロバイダー 5.5.3 市場：データプロバイダー 5.5.4 市場：システムインテグレーター 5.5.5 市場：エンドユーザー 5.5.6 市場：規制機関 5.6 プロセスマイニングアーキテクチャ 図24 プロセスマイニングアーキテクチャ 5.6.1 情報システム 5.6.2 イベントログデータの前処理 5.6.3 プロセスマップ作成 5.6.4 洞察の生成 5.7 プロセスマイニング市場におけるベストプラクティス 表10 市場における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・ジョンソンがセロニスのプロセスマイニングとバリューチェーン技術を採用し、実用的で日常的なソリューションを提供 5.8.2 エネルギー＆公益事業 5.8.2.1 eRegio社は、プロセスのボトルネックと非効率性を特定するためにSignavio社のBusiness Transformation Suiteを導入。 5.8.3 政府・防衛 5.8.3.1 米国州政府はIBMのプロセスマイニングソリューションを活用して調達プロセスを合理化 5.8.4 製造業 5.8.4.1 日立製作所はAutomation Anywhereと提携し、業務プロセスの合理化と従業員の効率化を実現 5.8.5 BFSI 5.8.5.1 Isbank は UiPath Process Mining を導入し、プロセス内の価値のポケットを発見し、ビジネスにインパクトのある提言を提供。 5.8.6 教育機関 5.8.6.1 ミュンヘン応用科学大学がプロセスランドスケープの最適化のためにiGrafxのソリューションを導入 5.9 テクノロジー分析 5.9.1 主要テクノロジー 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 補完的技術 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 プロセスマイニングソフトウェア関税 表11 プロセスマイニングソフトウェアの関税（国別、2022年 5.10.2 規制の状況 5.10.2.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表 12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 表13 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織 表14 アジア太平洋： 規制機関、政府機関、その他の団体 表15 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の団体 表16 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の団体 5.10.2.2 北米 5.10.2.2.1 データ・プライバシー・コンプライアンス（DPC）法 5.10.2.2.2 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 5.10.2.2.3 個人情報保護及び電子文書法（PIPEDA） 5.10.2.3 欧州 5.10.2.3.1 一般データ保護規則（GDPR） 5.10.2.3.2 国家情報自由委員会（フランス） 5.10.2.3.3 個人情報保護局（オランダ） 5.10.2.3.4 データ保護法（ドイツ） 5.10.2.4 アジア太平洋地域 5.10.2.4.1 個人データ保護法（PDPA） 5.10.2.4.2 個人情報保護法（PIPA） 5.10.2.4.3 個人情報保護法案（PDPB） 5.10.2.5 中東・アフリカ 5.10.2.5.1 個人情報保護法（POPIA） 5.10.2.5.2 データ保護法（DPL） 5.10.2.5.3 DIFC データ保護法（ドバイ国際金融センター 5.10.2.6 ラテンアメリカ 5.10.2.6.1 データ保護法（LGPD） 5.10.2.6.2 連邦個人情報保護法（LFPDPPP） 5.10.2.6.3 個人情報保護法（LPDP） 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 表17 出願された特許（2013-2023年 5.11.3 技術革新と特許出願 図25 特許付与総件数（2013-2023年 5.11.3.1 上位出願者 図26 特許出願件数の上位10社（2013-2023年 図27 付与された特許の地域分析（2013-2023年 表18 プロセスマイニング市場における特許所有者上位20社（2013-2023年 表19 市場における上位特許リスト（2023年 5.12 価格分析 5.12.1 主要企業の平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別 図28 主要企業の平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別 表20 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別 5.12.2 指標価格分析（プロセスマイニングベンダー別 表21 プロセスマイニングベンダー別価格指標分析 5.13 貿易分析 5.13.1 コンピュータソフトウェアの輸入シナリオ 図29 コンピュータソフトウェアの輸入（主要国別）、2015～2022年（10億米ドル 5.13.2 コンピュータソフトウェアの輸出シナリオ 図30 コンピューターソフトウェアの輸出、主要国別、2015年～2022年（10億米ドル） 5.14 主要な会議とイベント 表22 主要会議・イベント（2023-2023年 5.15 ポーターの5つの力分析 図 31 ポーターの5つの力分析 5.15.1 新規参入の脅威 5.15.2 代替品の脅威 5.15.3 供給者の交渉力 5.15.4 買い手の交渉力 5.15.5 競合の激しさ 5.16 プロセスマイニング技術のロードマップ 表23 プロセスマイニング技術のロードマップ 5.17 プロセスマイニング市場：ビジネスモデル 図 32 市場：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 バイヤー／クライアントに影響を与えるトレンド／混乱 図 33 バイヤー／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 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図 34 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 表 24 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 5.19.2 購入基準 図35 上位3業種における主な購買基準 表 25 アプリケーション上位 3 分野の主な購買基準
6 プロセスマイニング市場, データソース別 (ページ - 133) 6.1 はじめに 6.1.1 データソース 市場牽引要因 図 36 ERPシステム分野が予測期間中に市場をリード 表26 データソース別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表27 データソース別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2 ERP（企業資源計画）システム 6.2.1 あらゆる産業でERPシステムの普及が市場を牽引 表28 ERPシステム別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表29 ERPシステム別市場：2023-2028年（百万米ドル） 6.2.2 財務ERPデータ 表30 金融ERPデータ：プロセスマイニング市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表31 財務ERPデータ：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2.3 インベントリERPデータ 表32 インベントリERPデータ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表33 インベントリERPデータ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.4 調達ERPデータ 表34 調達ERPデータ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表35 調達ERPデータ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3 顧客関係管理（CRM）システム 6.3.1 成長を促進するためにCrmシステムから顧客中心データを活用する必要性 表36：Crmシステム別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表37：Crmシステム別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3.2 営業Crmデータ 表38 売上Crmデータ：地域別市場、2018年-2022年（百万米ドル） 表39 営業Crmデータ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3.3 マーケティングCrmデータ 表40 マーケティングCrmデータ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表41 マーケティングCRMデータ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3.4 顧客サポートCrmデータ 表42 カスタマーサポートCrmデータ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表43 顧客サポートCrmデータ：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.4 iotデバイス＆センサー 6.4.1 業界全体でiot技術が急速に採用され、iotデバイスとセンサーの普及を促進 表 44：Iot デバイス＆センサー別市場、2018 年～2022 年（百万米ドル） 表45：iotデバイス＆センサー別市場、2023〜2028年（百万米ドル） 6.4.2 センサーデータ分析 表46 センサーデータ分析：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表47 センサーデータ分析：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.4.3 iotデバイスのパフォーマンスデータ 表48 iotデバイスパフォーマンスデータ：プロセスマイニング市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表49 iotデバイスパフォーマンスデータ：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.4.4 予知保全データ 表50 予知保全データ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表51 予知保全データ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.5 カスタムアプリケーション＆データベース 6.5.1 特定のワークフローを分析・最適化するニーズの高まりがカスタムアプリケーションとデータベースの採用を促進 表52 カスタムアプリケーション＆データベース別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表53 カスタムアプリケーション＆データベース別市場：2023-2028年（百万米ドル） 6.5.2 カスタムデータベーステーブル 表54 カスタムデータベーステーブル：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表55 カスタムデータベーステーブル：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.5.3 レガシーアプリケーションデータ 表56 レガシーアプリケーションデータ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表57 レガシーアプリケーションデータ：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.5.4 ウェブアプリケーションログ 表58 Webアプリケーションログ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表59 Webアプリケーションログ：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.6 ワークフロー＆BPMシステム 6.6.1 持続的な事業拡大のために業務の効率化と生産性向上を重視する傾向が強まり、市場を牽引 表60 ワークフロー＆BPMシステム市場：2018-2022年（百万米ドル） 表61 ワークフロー＆BPMシステム別市場：2023-2028年（百万米ドル） 6.6.2 ワークフロープロセスデータ 表62 ワークフロープロセスデータ：プロセスマイニング市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表63 ワークフロープロセスデータ：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.6.3 ビジネスプロセスモデル＆表記法（BPMN）モデル実行 表 64 ビジネスプロセスモデル＆表記法（BPMN）モデル実行：地域別市場、2018-2022 年（百万米ドル） 表65 ビジネスプロセスモデル＆表記法（BPMN）モデル実行：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.6.4 プロセスワークフローメトリクス 表66 プロセスワークフローメトリクス：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表67 プロセスワークフローメトリクス：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.7 文書管理システム 6.7.1 急速なデジタル変革が文書管理システムの成長を促進 表68 文書管理システム別市場：2018年～2022年（百万米ドル） 表69 文書管理システム別市場：2023～2028年（百万米ドル） 6.7.2 文書ワークフローデータ 表70 ドキュメントワークフローデータ：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表71 ドキュメントワークフローデータ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.7.3 コンテンツ管理データ 表72 コンテンツ管理データ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表73 コンテンツ管理データ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.7.4 電子署名ワークフロー 表74 電子署名ワークフロー：市場：地域別、2018-2022年（百万米ドル） 表75 デジタル署名ワークフロー：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.8 サプライチェーンと物流データ 6.8.1 eコマースと世界貿易の急増がサプライチェーン全体のプロセスマイニングソリューションの成長を促進 表76 サプライチェーン＆物流データ別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表77 サプライチェーン＆ロジスティクスデータ別市場：2023-2028年（百万米ドル） 6.8.2 輸送・出荷データ 表78 輸送・海運データ：プロセスマイニング市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表79 輸送＆出荷データ：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.8.3 サプライヤーとベンダーの相互作用 表80 サプライヤーとベンダーの相互作用：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表81 サプライヤーとベンダーの相互作用：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.8.4 コールドチェーンモニタリングデータ 表82 コールドチェーンモニタリングデータ：市場：地域別、2018年-2022年（百万米ドル） 表83 コールドチェーンモニタリングデータ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.9 金融システムデータ 6.9.1 金融取引の複雑化でプロセスマイニングツールの需要に拍車 表84 金融システムデータ別市場：2018年～2022年（百万米ドル） 表85：金融システムデータ別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.9.2 会計・財務トランザクション 表86 会計・財務トランザクション：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表87 会計・財務トランザクション：市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.9.3 経費管理データ 表88 経費管理データ：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表89 経費管理データ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.9.4 監査・コンプライアンス記録 表90 監査・コンプライアンス記録：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表91 監査＆コンプライアンスレコード：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.10 その他のデータソース 表92 その他のデータソース：市場：地域別、2018-2022年（百万米ドル） 表93 その他のデータソース：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
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