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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-17 14:10 トレースのバリアントに基づくKPI閾値の自動検出によるビジネスプロセスの分析 ○武井太郎・堀田大貴（茨城大）  KBSE2022-66 |
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| 抄録 | （和） | 複雑なビジネスプロセスを分析する手段として，イベントログをKPI閾値でフィルターし特定のプロセスのみを抽出する方法がある．KPI閾値でフィルターされたプロセスは元のプロセスより単純化され理解しやすいものになる．KPI閾値は従来試行錯誤しながら設定する必要があったが，既存研究によりKPI閾値の自動検出手法が提案され，閾値探索の手間が軽減された．既存手法では，始めにログを任意の分割数$k$で分割しプロセスモデルを生成する．その後最も類似したモデルを繰り返し集約することで，最終的なプロセスモデルの領域条件をKPI閾値として抽出する．しかし，既存手法ではログの分割数$k$の値によって検出される閾値とプロセスモデルが変化するため，$k$の値を試行錯誤する必要があり手間となる．そこで本論文ではログをトレースのバリアントに基づき分割しKPI閾値を自動検出する手法を提案する．バリアント単位でログを分割することで類似していないプロセスが混合されることを避け，さらに閾値検出時間の短縮を図る．実験により提案手法から検出されたプロセスモデルはより単純化され，閾値検出時間も大幅に短縮されたことが示された． |
| （英） | One method for analyzing complex business processes is to filter event logs by KPI thresholds to extract only specific processes; processes filtered by KPI thresholds become simpler and easier to understand than the original processes. However, existing research has proposed an automatic KPI threshold detection method, which reduces the time and effort required to find a threshold value. In the existing method, a process model is first generated by dividing the log by an arbitrary number of divisions $k$. Then, by repeatedly aggregating the most similar models, the domain conditions of the final process model are extracted as KPI thresholds. However, the existing method requires trial-and-error to determine the value of $k$, which is time-consuming because the threshold detected and the process model change depending on the value of $k$, the number of log partitions. In this paper, we propose a method to automatically detect KPI thresholds by dividing logs based on trace variants. By dividing the log by variants, we avoid mixing dissimilar processes and further reduce the threshold detection time. Experimental results show that the process models detected by the proposed method are simpler and the threshold detection time is significantly reduced. | |
| キーワード | （和） | ビジネスプロセス分析 / プロセスマイニング / プロセス発見 / KPI / グラフ編集距離 / / / |
| （英） | business process analysis / process mining / process discovery / KPI / graph edit distance / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 444, KBSE2022-66, pp. 73-78, 2023年3月. | |
| 資料番号 | KBSE2022-66 | |
| 発行日 | 2023-03-09 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2022-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2023-03-16 - 2023-03-17 |
| 開催地（和） | JMS アステールプラザ（広島） |
| 開催地（英） | JMS ASTERPLAZA |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2023-03-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | トレースのバリアントに基づくKPI閾値の自動検出によるビジネスプロセスの分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analyzing Business Processes by Automatically Detecting KPI Thresholds Based on Trace Variants |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ビジネスプロセス分析 / business process analysis |
| キーワード(2)（和/英） | プロセスマイニング / process mining |
| キーワード(3)（和/英） | プロセス発見 / process discovery |
| キーワード(4)（和/英） | KPI / KPI |
| キーワード(5)（和/英） | グラフ編集距離 / graph edit distance |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武井 太郎 / Taro Takei / タケイ タロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀田 大貴 / Hiroki Horita / ホリタ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-17 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2022-66 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.444 |
| ページ範囲 | pp.73-78 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-09 (KBSE) |
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