プロセスマイニングにおける言語モデルの活用

プロセスマイニングは、組織が情報システムからのイベントデータを分析することでビジネスプロセスを理解し、改善する手法だよ。この分析によって、プロセスの動きや効果、改善が必要な点を明らかにできるんだ。GPT-4みたいな大規模言語モデル（LLM）の登場で、ビジネスプロセスから情報や洞察を引き出す方法が向上するチャンスがある。これらのモデルは多くの分野で人間のようなタスクをこなせて、複雑なデータの理解に特に役立つんだ。

LLMは膨大なデータでトレーニングされていて、ドメイン知識の強固な基盤があるんだ。この知識はプロセスマイニングのタスクに役立つんだけど、LLMをプロセスマイニングに使う際の課題の一つは、サイズ制限のために非常に大きな入力を扱えないことなんだ。例えば、全てのイベントログやデータベースをLLMに投入するのは実用的じゃないから、要約や重要な情報を抽出する方法を見つける必要があるよ。

#プロセスマイニング情報の抽象化

LLMをプロセスマイニングで効果的に使うためには、イベントログやプロセスモデルの標準的なプロセスマイニングアーティファクトの簡略化されたテキスト表現を作ることができる。こうした要約を提供することで、LLMが効率よく使える重要な情報を提供できるんだ。

#イベントログの抽象化

イベントログはプロセスマイニングにおいて重要な役割を果たすんだ。特定のケースやプロセスに関連する一連のイベントを示していて、各イベントをケース識別子でリンクさせることで、直接次に続くグラフ（DFG）を作れる。このグラフでは、どのアクティビティが順番に発生するかや、どれくらいの頻度で起こるかがわかるんだ。この表現を使えば、アクティビティが発生するのにかかる平均時間などのパフォーマンス指標も計算できるよ。

例えば、交通違反に関連するイベントログでは、アクティビティを以下のように要約できる：

• 罰金作成 → 罰金送信（103,392回発生、平均7,568,635.65時間単位かかる）
• 罰金送信 → 罰金通知挿入（79,757回発生、平均1,501,626.95時間単位かかる）

こんな要約をLLMに提供することで、詳細なログ全体を処理する必要なく、パターンを特定して結論を導きやすくなるんだ。

#プロセスモデルの抽象化

プロセスモデルは、ビジネスプロセスを表現するための正式な方法を提供するよ。ペトリネットやBPMN（ビジネスプロセスモデルと表記法）といった異なるモデリング表記法が存在する。これらのモデルは、アクティビティがプロセス内でどのように進行するかのルールや経路を定義しているんだ。

LLMのためにこれらのモデルを抽象化する際は、場所、遷移、アークなどのコア要素に焦点を当てて、シンプルなテキスト形式で表現するよ。例えば、ペトリネットは以下のように抽象的に表現できる：

• 場所: [p1, sink, source]
• 遷移: [(A, 'A'), (B, 'B')]
• アーク: [(A, 'A') → p1, (B, 'B') → sink, p1 → (B, 'B'), source → (A, 'A')]

これらの要約には、LLMが効果的に質問に応答するために必要なだけの情報が含まれているんだ。

#LLM用のプロンプト作成

抽象化ができたら、プロセスに関する特定の質問をLLMにするためのプロンプトを生成できる。一般的に、モデルから得られる回答は二つのタイプがあるよ：

1. 直接回答: これらのプロンプトは、モデルに抽象に基づいて何かを説明したり記述したりするように頼むものだ。例えば、「このプロセスにおけるアクティビティAの意味は何？」と尋ねることができる。

2. 仮説の形成と検証: いくつかの質問は、より深い分析を必要とするかもしれない。例えば、プロセスの遅延の理由を探りたい時に、モデルに検証できる仮説を形成させることができる。

LLMが多様な洞察を提供できる能力はここで価値があるんだ。同じ質問でも異なるセッションで聞くと、異なる結果が得られることがあるから、この変動性がより創造的な問題解決を刺激してくれて、ユーザーがより良い回答を得るために質問を洗練させることができるよ。

#アプローチの実装

このアプローチを具体化するには、これらの抽象化手法をプロセスマイニングツールに統合する必要があるんだ。例えば、pm4pyのようなライブラリを使用してイベントログやプロセスモデルを管理しながら、GPT-4のようなLLMと一緒に作業することができる。

この統合を利用して、システムにイベントログを入力し、必要な抽象化を生成してから、LLMに特定の質問を作成することができる。目標は、根本原因分析やプロセス改善のための洞察を得ることだよ。

この実装のための例コードは以下のようになるかもしれない：

import pm4py
log = pm4py.read_xes("path_to_event_log.xes")
query = "このプロセスのパフォーマンス問題の根本原因は何ですか？"
print(pm4py.llm.abstract_variants(log) + query)

#ケーススタディ: プロセスマイニングにおけるLLMの使用

このアプローチの効果を評価するために、公開されているイベントログを使ったケーススタディを行うことができる。これらのログは、交通違反管理や医療プロセスなど、異なるドメインに関連することができる。重点を置くのは、LLM向けにデザインされたプロンプトが洞察に満ちた回答を生成できるかどうかだよ。

#直接回答

イベントログを使ってモデルをテストする際、直接的な回答を得るための質問を考えることができる。例えば、次のように尋ねることができる：

• 「このデータに含まれるプロセスの説明をしてくれませんか？」
• 「プロセスの主な異常は何ですか？」

受け取った回答を評価することで、期待に沿ったかどうかでスコアをつけることができるよ。成功した回答は、追加のコンテキストなしで明確で関連性のある情報を提供することになるんだ。

#仮説の形成と検証

別の価値ある側面は、イベントログデータに基づいてLLMが形成した仮説をテストすることかもしれない。例えば、LLMが特定のアクティビティがプロセスの遅延を引き起こしていると示唆した場合、仮説を検証するためのSQLクエリを生成させることができる。

このステップでは、LLMが特定のアクティビティとプロセスパフォーマンスへの影響との間に統計的関係があるかどうかをチェックすることになるよ。LLMの柔軟性によって、複数の仮説を提案できて、それを一つずつテストできるんだ。

#課題と将来の機会

LLMをプロセスマイニングに使用することには有望な結果があるけど、いくつかの課題も残っているよ。一つの大きな懸念はプライバシーだ。多くの組織は、機密性が最重要だから、公共のLLMに敏感なデータを共有することにためらうかもしれない。だから、特定の組織向けにプライベートLLMを開発することが、より広範な知識の基盤を使いながらの解決策になりえるかもしれないね。

さらに、これらのプライベートモデルを効果的にトレーニングするには、一般的なデータとドメイン特有のデータとのバランスが必要だ。多くの組織がこのアプローチを採用するにつれて、オープンソースモデルが改善されて、プロセスマイニングに対してより効率的で特化したソリューションが得られるようになると期待されるよ。

#結論

プロセスマイニングと大規模言語モデルの組み合わせは、ビジネスプロセスを改善するためのエキサイティングな機会を提供しているんだ。複雑なデータを使いやすい要約に抽象化して、LLMと対話することで、組織はプロセスをより深く理解して、より情報に基づいた意思決定をすることができる。プライバシーなどの課題に対処する必要があるけど、前に進む道は実り多く、新しいビジネスオペレーションの分析と最適化の方法を開くことになりそうだよ。