AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「プロセスマイニングを導入すべきだ」と言われているんですが、そもそも何ができるんでしょうか。正直よく分かっていなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで、1) 実際の業務データ（イベントログ）から業務の流れを見える化できる、2) 規則的な部分は正確にモデル化できる、3) 不確実な部分は“曖昧”に残しておける、です。
曖昧に残す、ですか。それって現場で信頼されるんですか。数字がある方が安心すると思うのですが。
素晴らしい疑問ですね！要するに、無理に確信を装うより、確かな部分は正確に示し、不確かな部分は『こうかもしれない』と示す方が長期的には信用されやすいんです。ポイントは、1) 信頼できる部分とそうでない部分を分ける、2) 現場での確認工程を組み込みやすくする、3) スケールする、の三つです。
なるほど。しかしうちのデータは膨大で、そんな高度なアルゴリズムが現場で動くのか心配です。要するに、導入コストと効果は見合うのですか？
いい指摘ですね。ここでも三つで考えましょう。1) 大きなログでも動くアルゴリズム設計が可能で、実装例もあります、2) 正確に表現できる部分は自動で解析し、曖昧な部分は簡単なルールや人の判断で補える、3) 最初は限定領域で効果を測り、費用対効果が見えたら展開する。これなら無駄な投資を避けられますよ。
これって要するに、全部を白黒で決めるのではなく、確信が持てる部分は白黒で示して、そうでない部分は灰色で残すということですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！ハイブリッドな見せ方なら、現場での説明責任も果たしやすく、変更にも強くなります。
導入の第一歩は何をすればいいですか。データの準備から始めるべきでしょうか。
目の付け所が素晴らしいですね。まずはイベントログ（Event Log, EL, イベントログ）を整えることです。次に、試験的に短い期間のログを解析して、どの部分が明確にモデル化できるかを確認します。最後に曖昧な部分を業務担当者と一緒に扱う体制をつくる。この順序が現実的です。
現場の負担が増えそうで心配です。現場の人にとってはどれくらい負担になりますか。
良い懸念です。ここも三点で解決できます。1) 最初は自動化可能な部分だけを抽出して提示する、2) 曖昧な部分は現場の確認を軽いUIで行えるようにする、3) その確認結果はモデルに反映され次回以降の精度向上に使う。こうすれば現場の負担は最小化できますよ。
分かりました。では早速、短い期間のログで試してみて、曖昧なところは現場に確認を取りながら進めます。自分の言葉で言うと、確かな流れは正確に示して、不確かな流れは『要確認』と示す仕組みを作る、ですね。
その通りです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は具体的な手順と期待できる効果を整理してお渡しします。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。従来のプロセス発見（Process discovery, PD, プロセス発見）手法は、形式的に正確なモデルを出すものと、形だけを示す非形式的な図を出すものに二分されていた。今回紹介する考え方はこれらを統合し、確信が持てる振る舞いは形式的に表現し、データの裏付けが弱い振る舞いはあえて曖昧に表現するハイブリッドプロセスモデル（Hybrid process model, HPM, ハイブリッドプロセスモデル）を提唱する点にある。これにより過剰な自信表示を避けつつ、実務上有用な情報を同時に提供できる。工場やバックオフィスの業務改善においては、精度と説明性を両立させることが投資対効果を高める決定打となる。
まず基礎から説明すると、プロセスマイニング（Process mining, PM, プロセスマイニング）は現場で発生したイベントの時系列データを解析し、業務の流れを可視化する技術である。形式的なモデルは数学的に厳密であり、どの順序のイベントが起こり得るかを判別できる。一方で商用ツールが好む非形式的な図はスケーラブルで分かりやすいが、正確な推論には向かない。今回のハイブリッドアプローチは、両者の長所を組み合わせることで両立困難だった要求を満たすことを目指す。
この位置づけが重要なのは、企業がプロセスマイニングを導入する際の主要な障壁が「信頼」と「運用性」にあるためである。形式モデルだけでは現場の雑多な例外を無理に押し込めて誤った確信を与え、非形式モデルだけでは意思決定に十分な根拠を提供できない。ハイブリッドモデルはこれらのリスクを軽減し、現実の業務に即した改善施策を支援する。
さらに実運用を考えると、スケーラビリティも欠かせない。大規模なイベントログを扱えること、解析結果を人が確認しやすい形で提示できることが前提である。本手法は既存の解析基盤に組み込みやすく、段階的導入が可能である点が評価できる。これにより導入初期の費用対効果を確保できる。
本節は、ハイブリッドな表現が「信頼性」「説明可能性」「運用性」を同時に満たす新しい選択肢であることを示した。次節以降で先行研究との違い、技術要素、実験結果、議論点、今後の方向性を順に詳述する。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は大きく二つの流れに分かれる。一つは形式モデルを追求するアプローチであり、Petri net (Petri net, PN, ペトリネット) などで業務の振る舞いを厳密に記述し、与えられたトレース（イベントの列）がモデルに適合するかを判定する。もう一つは商用ツールが採る非形式的可視化で、頻度や典型パスを重視してスケールと分かりやすさを獲得する。これらは目的とトレードオフが異なるため単純に比較できない。
本研究の差別化は、形式的要素と非形式的要素を同一モデル内に明確に共存させる点にある。形式的な部分は確信を持って推論できる振る舞いのみを含み、非形式的な部分はデータの不確実性や複雑性を示すために残す。この姿勢は過剰な確信を避け、ユーザーに対してどの部分が“検証済み”でどの部分が“要確認”かを直接示す。
技術面では、従来の地域（region）ベースや構造探索に比べてスケーラビリティの改善を図りつつ、モデルの曖昧さを定量的に扱う手法を導入している。商用ツールのような曖昧さを単に容認するだけでなく、モデル内に曖昧さの表現を組み込む点が新しい。これにより、形式的解析やシミュレーションが可能な領域と人による判断が必要な領域を明確に切り分けられる。
応用上の差も明確である。意思決定支援を目的とする経営領域では、決定の根拠が重要であるため、確証のある分析結果とそうでない部分を分けて提示できる今回のアプローチは実務上の導入障壁を下げる。工場ラインの最適化や受注処理の改善など、既存業務に段階的に適用できる点が大きな利点である。
以上より、先行研究との差別化は「曖昧さを隠さず、利用者に示す」という設計哲学と、それを実現するスケーラブルな技術実装にあると結論づけられる。
3.中核となる技術的要素
中核となる概念はハイブリッドモデルの構成である。これは形式的な制約を持つ部分と、関係性を示すが厳密な意味での構文的保証を持たない部分とを併置する設計である。形式的部分にはPetri net (PN, ペトリネット) のような表現を使い、並行や分岐の振る舞いを厳密に定義する。一方で非形式的部分は頻度や弱い依存関係を示すリンクとして表現され、モデル全体の説明力を高める。
アルゴリズム的には、イベントログ（Event Log, EL, イベントログ）に基づいてまず明確に説明できる遷移を抽出し、それらで形成される核心的な形式モデルを構築する。次に、残る例外的な振る舞いや稀な組み合わせを、形式的な表現に無理に押し込まない形で非形式要素として付加する。これにより計算コストを抑えながら実用性を確保する。
また、不確実性の可視化に関しては、頻度情報や信頼度スコアを用いてどの部分がどの程度「確か」かを示す仕組みを設ける。可視化は経営判断に直結するため、単なる確率値を並べるのではなく、意思決定に使いやすい形で要約して提示することが重要である。ここで人の判断を取り込むインターフェース設計も技術要素に含まれる。
最後に実装面での工夫として、解析処理の並列化や効率的な索引付けにより、大規模ログに対する応答性を確保している点が挙げられる。これによりインタラクティブな解析が可能になり、経営層や現場が短時間でフィードバックを得られる。
以上が技術的中核であり、設計思想と実装の双方から実用化を見据えた構成になっている。
4.有効性の検証方法と成果
検証は実データを用いた事例解析によって行われている。具体的には複数の実業務ログに対して本手法を適用し、形式モデルのみを用いた解析や純粋な非形式的可視化と比較した。評価軸はモデルの説明力、誤判定の頻度、処理時間の三点であり、これらを総合的に見て有用性を判断している。
結果は、確信の持てる振る舞いについては形式モデルと同等の判別能力を維持しつつ、例外的な振る舞いは非形式的表現によって過剰解釈を避けられる点で優れていた。また、スケーラビリティの観点でも既存の商用ツールに組み込める程度の処理時間であり、実運用の現場で使える水準に達している。
さらにユーザ評価では、経営層や現場担当者がモデルの「どこまで信用してよいか」を直感的に把握できる点が高く評価された。特に意思決定の場面では、確実な部分だけを根拠にした改善案を提示できるため、導入に伴う抵抗感を下げる効果が確認された。
ただし、全ての業務領域で万能というわけではなく、ログの品質が低い場合や極端に複雑な例外処理が多い領域では、非形式的部分が多くなりすぎて解釈が困難になる場合があった。この点は運用設計で補う必要がある。
全体としては現実的な導入可能性を示す成果であり、限定的なパイロットから段階的に展開する運用モデルが現実解であると結論付けられる。
5.研究を巡る議論と課題
本手法の主要な議論点は曖昧さの扱い方である。曖昧さを表現すること自体は透明性を高めるが、それが逆にユーザーの混乱を招く懸念もある。研究は曖昧さを定量的に示すことで混乱を抑えようとしているが、最終的には可視化と運用プロセスの設計が結果の受容性を左右する。
また、モデル統合の観点からは、ハイブリッドモデルを既存の業務改善フレームワークやRPA（Robotic Process Automation, RPA, ロボティックプロセスオートメーション）等とどう連携させるかが課題である。形式部分を自動化ルールへ落とし込む際の整合性検証と、非形式部分を業務ルールに変換するための人による判断支援が必要である。
技術的には、極端に大規模なログや高頻度のイベントがある環境でのパフォーマンス改善、そして稀事象の扱い方が今後の研究テーマである。特に稀事象が重要業務に影響する場合、その取り扱いを誤ると重大な誤判断を招く可能性があるため注意が必要だ。
倫理的・組織的観点も無視できない。データに基づく評価が人事評価や工程評価につながる場合、曖昧さの表現が不利益な解釈を生まないよう運用ルールを整備する必要がある。透明性とガバナンスのバランスが鍵となる。
総括すると、ハイブリッドアプローチは有望だが、可視化設計、運用ルール、スケーラビリティ改善という三つの実務的課題を解決することが普及の条件である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまず実務現場でのパイロット導入を通じて運用フローを確立することが重要である。特に現場確認を効率化するUIの設計と、現場からのフィードバックをモデルに学習させる仕組みが求められる。これにより非形式的な部分の扱いが洗練され、次第に曖昧さが解消されるか、恒常的に扱うべき領域かが明確になる。
研究的には、不確実性の定量化手法とその可視化をさらに洗練させること、ならびに異なるタイプのプロセスモデル（例：BPMN）への適用可能性を検証することが必要である。形式的表現と非形式的表現の間を橋渡しする変換手法の整備も進めるべき課題である。
また、大規模データ環境での効率化は継続的な技術課題である。並列処理や近似アルゴリズム、インデックス手法の改善によってリアルタイム近傍の解析を目指すと現場適用の幅が広がる。これにより、経営判断に直結する短期的な解析が現実味を帯びる。
最後に教育と組織文化の面で、データの不確実性を受け入れつつ活用するマインドセットを社内に浸透させることが重要である。技術だけでなく、運用と人材育成を同時に進めることで投資効果が最大化される。
検索に使える英語キーワード: “Learning Hybrid Process Models”, “Process Discovery”, “Hybrid Petri Nets”, “Process Mining”, “Event Logs”
会議で使えるフレーズ集
「この解析は確かな挙動だけを形式的に示し、それ以外は要確認として提示しています。」
「まずは短期間のログで検証し、効果が確認でき次第スケールします。」
「結果のどの部分までを自動化可能か、どこを現場確認に残すかを明確に分けて進めます。」
