Discovering formal business process models by process mining

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本研究では、業務工程（ビジネスプロセス）の正しさを数理的に保証するための検証フレームワークの構築を目的としている。そのためには検証対象となる業務を数理的にモデル化したプロセスモデルが必要となる。実際の業務からプロセスモデルを発見・生成するための手法にプロセスマイニングというデータマイニング手法が考案されている。プロセスマイニングは業務の実行記録（イベントログ）を分析することでそのプロセスに関する知識を発見するもので、代表的な事例としてはプロセスモデルの発見、組織構造に関する発見、プロセスモデルと実際の実行記録が整合しているかの検査などがある。プロセスモデルの発見に関する従来の手法では個々の単位業務（アクティビティ）の順序関係のみを用いてモデルを発見するため、必然的にそのモデルはアクティビティの実行順番のみを表すものであった。本研究では、アクティビティの順序のみならず、そのアクティビティが実行されるための条件や、アクティビティが実行された結果企業の資源がどのように変化するかといった詳細な情報を含むモデルを発見することを目的としている。今年度においては、昨年度の検討結果を踏まえ、時間オートマトンによるプロセスモデルの発見に取り組んだ。他のプロセスマイニング手法の開発にも着手し、時間オートマトンによるプロセスモデルに対する適合度検査アルゴリズムの開発と実装を行った。また、予測的プロセスモニタリング手法の一つとして、実行途中のイベント列から、次のプロセスの完了時間を予測するモデルを構築し評価実験を行った。最後に、他のプロセスモデル表現形式についても検討し、ハイブリッドオートマトンや論理によるモデルの表現・検証についても検討した。