プロセスマイニングタスクにおける言語モデルの活用

プロセスマイニングは、ビジネスプロセスからのイベントデータを分析して、その実行方法を理解することだよ。最近、研究者たちが、大きな言語モデル（LLMs）っていう人工知能の一種がプロセスマイニングのタスクに役立ちそうだって気づいたんだ。初期の研究では、これらのモデルがプロセスを分析したり、その機能について考えたりできる可能性があるって示唆されてる。この能力によって、異常な活動を検出したり、プロセスの次のステップを予測するような、プロセスの振る舞いを理解することが求められるタスクでLLMsを使う新しい可能性が開かれたんだ。

この記事では、LLMsがプロセスの振る舞いや意味を理解する関連のタスクをどれだけうまくこなせるかを見ていくよ。具体的には、活動のシーケンスが有効かどうかを判断すること、活動の順番が正しいかどうかを評価すること、プロセスの次の活動を予測することの3つのタスクに焦点を当てるんだ。これらのタスク用のデータセットを提供して、さまざまなモデルの性能を評価するよ。

#プロセスマイニングにおける言語モデルの役割

言語モデルは、人間の言語を理解して生成するように訓練されてる。大量のテキストから学ぶことができて、特定のタスクに対して微調整もできるんだ。プロセスマイニングにおいて、LLMsはデータを分析するだけでなく、アナリストがプロセスをよりよく理解するサポートもできると思うよ。テキストを使ってプロセスを説明したり、イベントデータに関連する質問に答えたり、データ分析のためのクエリを作ったりもできる。

LLMsは強い言語理解能力のおかげで、異常を検出したり次のステップを予測したりするタスクに取り組む際に、活動の意味やその関係を考慮できるから特に便利なんだ。

#プロセスマイニングにおけるLLMsの課題

LLMsには可能性があるけど、修正なしで直接使うと、複雑なプロセスマイニングのタスクにはあまり良い結果が出ないんだ。やるべきことの例がほんの少ししか与えられないと、十分に機能しないんだ。ただ、特定のタスク用に微調整すると性能が大幅に向上して、パラメータが少ない小さなモデルをしばしば超えることがあるよ。

#プロセスモデルとイベントデータの理解

プロセスマイニングでは、プロセスモデル、イベントデータ、活動同士の関係など、さまざまな要素を理解することが重要だよ。

プロセスモデルは、ビジネスプロセスで許可されている振る舞いを示していて、実行可能な活動の集合によって定義されてるんだ。プロセスの各実行はトレースと呼ばれ、プロセスが実際にどのように実行されたかを示す活動のシーケンスだよ。

イベントデータは、活動のシーケンスを記録したイベントログの形で収集される。研究者たちはこれらのログを使って、プロセスがどれだけうまく機能しているかを分析したり、期待される振る舞いからの逸脱を特定したりするんだ。

#セマンティクスを意識したタスクの定義

この記事では、言語モデルがプロセスマイニングをどれだけうまく処理できるかを評価するための3つのタスクに焦点を当てるよ：

1. 活動シーケンスの有効性：このタスクでは、活動のシーケンスがプロセスの適切な実行を表しているかどうかを評価する。

2. 実行順序：このタスクでは、プロセスのルールに基づいて2つの活動の順番が有効かどうかを決定する。

3. 次の活動予測：このタスクでは、既に実行された活動に基づいて、次にどの活動が来るべきかを予測する。

これらのタスクは、過去のイベントデータに依存せずにモデルのプロセス振る舞いの理解をテストするために設計されていて、プロセスが通常どのように機能するかを知ることの重要性を強調してるんだ。

#セマンティック異常検出

プロセスマイニングにおける異常検出は、確立されたノルムに合わない振る舞いを見つけることを目指してる。従来の方法は、統計的な外れ値を探すことが多いけど、重要なセマンティックな問題を見逃すことがあるんだ。セマンティック異常検出は、プロセスの観点から意味を成さない振る舞いを特定することに焦点を当ててる。

例えば、注文が確認される前に支払いが処理された場合、これはプロセスの論理的な流れに合わないから異常な振る舞いと見なされるんだ。こういった異常を検出するには、プロセスのセマンティクスに関する深い理解が必要で、LLMsは適切に訓練されればこれを提供できるよ。

#評価のためのデータセット作成

LLMsがこれらのタスクをどれだけうまくこなせるかを評価するために、プロセスモデルに基づいたデータセットを作成したんだ。様々なプロセスの振る舞いを生成するために、グラフィカルなプロセス図のコレクションを使ったよ。選ばれた各図は、プロセスの有効な実行をキャッチする活動のシーケンスに変換されたんだ。

このコーパスから、3つのタスクそれぞれに特化したデータセットを作成した。各データセットには、モデルの訓練とテストのためのインスタンスが含まれていて、性能を正確に評価できるよ。

#実験設定

いくつかのモデル、LLMsや小さなエンコーダベースの言語モデルを、我々のタスクでテストしたよ。各モデルについて、追加の訓練なしの状態と、特定のタスク向けに微調整された状態で性能を比較したんだ。

学習環境では、モデルがほんの数例しか参考にできないタスクではコンテキスト学習（ICL）を使い、タスク特有のデータで訓練されたシナリオでは微調整を施したよ。

#評価結果

我々の調査結果では、微調整なしで使用すると、LLMsはタスクをあまりうまくこなせないことがわかった。ICLの設定では、結果はランダムな予測よりわずかに良い程度だったよ。ただ、微調整を行うと、性能が大幅に向上して、しばしば小さなモデルを上回ることがあったんだ。

例えば、活動のシーケンスを評価するタスクでは、微調整したLLMsが未修正の状態よりもはるかに高いスコアを達成した。最初はこれらのタスクで苦労するかもしれないけど、ターゲットを絞った訓練によって大きな成果を得られることが明らかになったよ。

#パフォーマンスの分析

タスクごとにパフォーマンスに違いが見られたよ。モデルは、活動間の特定の関係を特定することに焦点を当てたタスクの方が、プロセスのトレース全体を評価するタスクよりも良い結果を出した。次の活動を予測するのは最も難しいことが判明した。なぜなら、前の活動を正しく理解するだけでなく、プロセス全体のコンテキストも考慮する必要があるからだ。

評価中に、LLMsは標準的なプロセスを認識するのは得意だけど、専門的または非伝統的なプロセスに対応する際にうまくいかないことがあると気づいたよ。この不一致は、コンテキストの重要性とモデルの継続的な改善の必要性を強調してるんだ。

#結論

要するに、我々の研究はLLMsがセマンティクスを理解することが求められるプロセスマイニングのタスクで支援できる可能性があることを示してる。直接的で訓練されていない状態では苦労するけど、微調整によるターゲットトレーニングが強力なパフォーマンスを引き出すことができるよ。

今後は、LLMsを既存のプロセスマイニング手法と統合することで、全体のプロセス分析能力を強化できるかもしれない。もしLLMsが意味不明な予測を警告したり、アナリストを指導したりできるようになれば、組織がプロセスを分析・最適化する方法が大幅に改善されるだろう。

これからも、LLMsが伝統的なプロセスマイニング技術とどのように協力できるかを研究し続けて、ビジネスプロセスをよりよく理解し管理するための共同アプローチを作りたいと思ってるよ。

我々の研究は、人工知能とプロセス分析を融合させようとする知識の増大に寄与していて、現代の組織の複雑なダイナミクスに適応できるより賢いシステムの道を開いてるんだ。