プロセスマイニングでデータプライバシーを強化：戦略的アプローチ

考えてみてください：週に、いや毎日、自分の情報を何回共有していますか？ 様々なウェブサイトでメールアドレスを入力したり、他の個人情報をどこかに入力したりする回数を考慮すると、思っているより遥かに多いことが分かります。

今日、あなたのオンライン・デジタルセキュリティは、夜にドアに鍵をかけるのと同じくらい重要です。つまり、全ての企業がサイバーセキュリティ対策の改善に全力を尽くさなければなりません。

新規制、サイバーセキュリティへの新たな焦点

多くの政府と業界が、市民と消費者のデータを保護する新しい法律と規制を作っています。例えば、欧州連合は最近、EU市民のより良いデータプライバシー管理を作るために一般データ保護規則（GDPR）を導入しました。莫大な罰金の可能性に直面し、世界中のあらゆる規模の企業が、GDPRのデータプライバシー要件に従う新しい戦略を作らざるを得ませんでした。

このサイバーセキュリティへの焦点は、ほぼ全ての新しいソフトウェア導入がセキュリティの観点から徹底的な評価を必要とする現在のシナリオを生み出しました。明らかに、データ漏洩と機密な顧客、従業員、企業データの損失を防ぐことはトッププライオリティです。多くの専門的なサイバーセキュリティソリューションとニッチなアプリケーションがありますが、エンタープライズシステムとビジネスプロセス管理（BPM）ソリューション、例えばプロセスマイニングが安全であることを確認することが重要です。

このブログ記事では、プロセスマイニングの概念を紹介し、プロセスマイニングイニシアチブを始める際に考慮すべきセキュリティ側面を詳しく見ていきます。

プロセスマイニングとは？

プロセスマイニングは、企業のデジタル活動に基づいて信頼できるビジュアルプロセスを構築できる革新的なテクノロジーです。例えば、従業員とソフトウェアロボットが企業ITシステムとやり取りすると、それらの活動がそれらのシステムによって取得されます。プロセスマイニングはこのデータをイベントログに変換し、エンドツーエンドプロセスの新しい可視化を作成します。

プロセスマイニングツールで任意のプロセスを調べることで、ユーザーは全く新しい視点と貴重な新しい洞察を得られます。結果？ ユーザーは既存プロセスを改善し、より良い意思決定を可能にする洞察を得られます。より具体的には、企業はプロセスマイニングを使って内部効率を高め、複雑性を減らせます。両方とも、組織のサイバーセキュリティへのアプローチを改善するための重要な第一歩です。

プロセスマイニングはサードパーティによって提供されることもあるため、プロセス中に一般的に企業の情報へアクセスすることを考慮し、安全な製品とプロセスを持つプロセスマイニングプロバイダーを選ぶことが重要です。

チームは、明らかでない領域でも、プロセスのあらゆる段階で機密情報を保護するよう注意すべきです。例えば、プロセスマイニングツールは従業員の仕事に関する全詳細を表示できるため、ある従業員が高いパフォーマンスを出していない場合、このデータは暗号化されるべきです。这样、その従業員のマネージャーだけがこの情報を見て、結果改善のために従業員と協力できます。

プライバシー・バイ・デザイン

プロセスマイニングをサイバーセキュリティ強化（または他のプロセス）に活用しようとする前に、ユーザーは透明性の必要性と、ワークフローやその他の成果を最適化する最良の方法について考えることから始めなければなりません。より具体的には、以下を考慮する必要があります：

• 必要となるデータ

• そのデータをどう抽出するか

• プロセスのあらゆるステップで、このデータをどう保護し、コンプライアンス要件を満たすか

プロセスマイニングツールは企業情報を扱うため、全ステークホルダーのプライバシーを管理下に置くのは難しい場合があります。特に、企業データに従業員と消費者の個人識別情報（PII）、名前、住所、部署、ユーザーIDなどが含まれることを考えると、課題は特に顕著です。

プライバシー・バイ・デザイン原則は、透明なデータ提供とステークホルダーのプライバシー保護のバランスを取ることに焦点を当てています。このエンジニアリングアプローチは、テクノロジープロバイダーに、他の何よりも先にプライバシーを重視することを促します。したがって、プライバシー・バイ・デザインアプローチは、他のワークフロー、プロセス、能力に関する考事項よりも前に、プライバシーをプロアクティブかつ予防的に扱うべきです。

プロセスマイニングで考慮すべきプライバシー決定

新しいプロセスが個人データポリシーと衝突せず、要件を遵守することを確実にするため、いくつかの検討点があります：

• 生データへのアクセス：第一歩として、企業のITシステムまたはデータウェアハウスからのデータ抽出プロセス全体を慎重に検討します。プロセスマイニング導入チームはこの企業データへのアクセスが必要で、分析に最も重要なものを抽出することに集中できます。その結果、企業が更なる分析のためにアクセスを許可するデータを選択することが重要になり、このステップは全体的な導入の加速と簡素化にも役立ちます。

• 適切な戦略を選択： フィルタリング、仮名化、または匿名化。その後、プロセスマイニングチームは生データの変換に取り組みます。この情報を包括的な用語に変換し、プロセスマイニングに適した形式を開発します。最終的に、データはチームがどの機能に焦点を当てるか決めるために使用するダッシュボードに変換されます。

この時点で、個人情報の管理には3つの選択肢があります：フィルタリング、匿名化、または仮名化。

• フィルタリング：特定のプロセス分析に不要な情報を追跡する必要がある場合があります。この場合、チームは単純にそれを削除することを推奨します。データが機密でビジネス分析の結果に影響しないなら、ユーザーは削除できます。特に焦点は有効で関連性のあるデータにあるべきだからです。

• 仮名化：これは機密データを扱う最も一般的な方法です。簡単に言えば、ユーザーが実データ——特定の名前、住所、その他のPIIデータ——と相関させられないように情報を暗号化する方法です。

この場合、チームは可能な限りPIIデータを仮名情報で置き換えることを選択できます。例えば、プロセス関連タスクを実行する従業員の名前をアナリストに見せたくない場合。この場合、チームはこれらの名前を番号で置き換えられます。「翻訳」テーブルにアクセスできる特定のユーザーだけが実際の名前を特定できます。

• 匿名化：これは、チームがPIIデータをユニークな仮名で置き換えるという点で、仮名化手順とほぼ同一です。しかし今回は翻訳テーブルがありません。したがって、再匿名化が不可能なため元データは安全です。しかし今回は翻訳テーブルがありません。このように、不正アクセス者は利用可能なデータを使って個人の機密情報を特定できません。

一つ考慮点：匿名化データはプロセス分析を複雑にする可能性があります。特に、企業がデータを過度に保護し、最終的な洞察がもはや有用でなくなる場合です。

最終データへのアクセス

データが準備でき「最終」と見なされたとき、新しい文脈でデータにどうアクセスするかを検討することが重要です。プロセスマイニングチームは、ダッシュボード、プロセスグラフ、レポート、その他の情報にアクセスするビジネスユーザーを定義すべきです。

UiPath Process Miningのような適切なプロセスマイニングツールは、ITチームにアクセスを提供しながら、所有権とコントロールをビジネスユーザーに与える貴重なセルフサービスツールを提供します。両グループは、既存プロセスへの新しい洞察を得るという共通の目標に向けて、独立して作業できます。

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