メインの期間ペア

概要

メイン期間ペア計算機は、最も一般的なプロセスバリアントにおけるアクティビティ間の時間を分析します。すべてのアクティビティペアを表示する「Time Between All Activity Pairs」計算機とは異なり、この計算機は低頻度のアクティビティや稀なバリアントを除外して、実際にケースが辿る主要な経路に焦点を当てます。

この計算機は、プロセス性能に最も影響を与えるアクティビティペアに注目することで、最も影響度の高いボトルネックの特定に役立ちます。

主な用途

最も一般的なプロセス経路の期間分析に集中する
稀なアクティビティによるノイズなしに主要なプロセスフローのボトルネックを特定する
頻繁に発生するバリアントで直接連続するアクティビティ間の時間を分析する
最も頻繁に通るプロセスルート間でパフォーマンスを比較する
最も多くのケースに影響を与えるアクティビティペアに改善努力の優先順位を付ける
稀なバリアントやあまり使われないアクティビティを除外して全体像を把握する

設定

Min. Activity Case Frequency (%): 分析に含めるために、アクティビティが含まれるケースの最小パーセンテージを指定します。

例として、10%に設定すると、少なくとも10%のケースに現れるアクティビティのみが考慮されます。これにより通常のプロセス動作を反映しない稀なアクティビティが除外されます。

Variant Case Coverage (%): 選択されたバリアントがカバーするケース数の割合を指定します。

例として、90%に設定すると、計算機は全ケースの90%をカバーするのに十分な上位バリアントを選択します。これにより最も代表的なプロセスフローを分析できます。

Max Variant Count: 分析に含めるバリアントの最大数を指定します。

この設定はVariant Case Coverageと連動して分析範囲を制限します。計算機は指定されたケースカバレッジ率か最大バリアント数のどちらか早く到達した方を使います。

Min. Pair Case (%): 出力に含めるために、アクティビティペアが含まれるケースの最小パーセンテージを指定します。

例として、25%に設定すると、少なくとも25%のケースで発生するアクティビティペアのみが結果に表示されます。これにより稀な遷移が除去され主要なプロセス経路に焦点を当てられます。

例

例1：主要なプロセスのボトルネック分析

シナリオ： 注文履行プロセスのボトルネックを特定したいが、稀なエッジケースに圧倒されないよう、最も一般的なアクティビティとプロセス経路だけに集中したい。

設定:

Min. Activity Case Frequency (%): 10
Variant Case Coverage (%): 90
Max Variant Count: 100
Min. Pair Case (%): 25

出力:

計算機は以下の列を持つアクティビティペアの表を出力します：

列	説明
Activity Pair	「Activity1-Activity2」形式の2つのアクティビティ
Activity1	ペアの最初のアクティビティ
Activity2	ペアの2つ目のアクティビティ
Count	全ケースでこのペアが発生した回数
Case Count	このペアを含む異なるケースの数
Case Percent	全ケースに対するこのペアの含有率（％）
Mean Duration	2つのアクティビティ間の平均時間
Median Duration	期間の中央値（外れ値の影響が少ない）
Maximum Duration	観測された最長期間
Stdev Duration	期間の標準偏差
Total Duration	このペアの全期間の合計
Median Absolute Deviation	期間の変動を示す指標

洞察:

この設定の場合、以下を確認できます：

少なくとも10%のケースで出現するアクティビティのみ（稀な例外を除外）
少なくとも25%のケースで発生するアクティビティペアのみ（主要経路に集中）
ケースの90%をカバーするバリアント（または最大100バリアントのいずれか先到達）

このフィルタリングされたビューは、最も影響の大きいボトルネックの特定に役立ちます。例えば、「Check Credit-Approve Order」の平均期間が長く、60%のケースに現れる場合、この遷移の改善が全体パフォーマンスに大きく貢献します。

高いCase Percent値はどの遷移が最も多くの顧客に影響しているかを示し、期間統計はどこに時間がかかっているかを表します。改善するなら、ケース割合と期間が両方高いペアに注力すると効果的です。

例2：プロセス改善のための絞った分析

シナリオ： 例外により多様な変種や稀なアクティビティが多いプロセスを持つため、ケースの大半を表す核心的なプロセスフローだけを分析したい。

設定:

Min. Activity Case Frequency (%): 20
Variant Case Coverage (%): 80
Max Variant Count: 50
Min. Pair Case (%): 30

出力:

表には以下のみが非常に厳選されたビューで表示されます：

少なくとも20%のケースで発生するアクティビティ
少なくとも30%のケースで発生するアクティビティペア
ケースの80%をカバーする上位バリアント（最大50バリアント）

洞察:

より制限の厳しい設定により、コアプロセスをさらにクリアに見ることができます。10〜15のアクティビティペアだけが主要プロセスフローを代表し、最も遅延が大きい2〜3の遷移を簡単に識別可能です。

例えば調達プロセスでは、「Request Approval」から「Manager Approves」への遷移は中央値で5日間かかり45%のケースにのみ現れ、一方「Manager Approves」から「Create PO」への遷移は中央値2日で80%のケースに現れるかもしれません。これは承認遅延が少数のケースに影響するが注意が必要であり、PO作成は普遍的なステップとして最適化が期待できることを示します。

出力

メイン期間ペア計算機は、フィルタリング基準を満たす各アクティビティペアについて統計データを含む包括的な表を提供します。

主な特徴:

フィルタされたフォーカス: よくあるバリアントおよび頻繁なアクティビティのペアのみ表示
ケース影響: 各遷移が影響するケースの割合を表示
期間統計: 平均、中央値、最大など複数の指標で時間パターンを把握
クリック可能な行: 任意の行をクリックすると、そのアクティビティペアを含むケースに分析を絞り込める

結果の解釈:

高いCase Percentかつ高いMean/Median Durationのペアが最大の改善ポイント
MeanとMedianの差が大きい場合は外れ値や例外を調査
StdevとMADで一貫性を把握し、変動が大きければ予測困難なプロセスを示唆
Total Durationはすべてのケースでの累積インパクトを示す

複雑なプロセスを切り分け、ビジネス成果に最も重要な経路の最適化に集中したい場合に最適な計算機です。

このドキュメントはmindzie Studioプロセスマイニングプラットフォームの一部です。