Event Stream-Based Process Discovery using Abstract Representations

（イベントストリームに基づく抽象表現を用いたプロセス発見）

田中専務

拓海先生、お時間よろしいでしょうか。最近、うちの現場で「イベントデータを流しっぱなしでプロセスを可視化する」と部下に言われており、そもそも何が変わるのか掴めておりません。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論から言うと、この論文は「止まった履歴（イベントログ）を前提にする従来法」から「流れるイベント（Event Stream (ES)）を扱う方法」へと実務の幅を広げられる点が核心です。

田中専務

うーん、流れるデータを扱うというのは分かりますが、現場でできるんですか。メモリも限られているし、我が社はデジタル化が遅れていて不安です。

AIメンター拓海

心配無用ですよ。要点を三つで説明します。第一に、この研究は「有限のメモリで連続データを扱う設計」を示していること、第二に「既存のプロセス発見アルゴリズムを流用できる抽象表現（Abstract Representation (AT) 抽象表現）を導入していること」、第三に「リアルタイムに近い形で現場の変化を捕捉できる点」です。

田中専務

なるほど。ですが、具体的にどんな工夫でメモリを節約しているのか想像がつきません。データを全部ため込むわけにはいかないでしょう。

AIメンター拓海

良い質問です。紙の帳簿に例えると、全部の伝票を保存するのではなく、集計表（Data Structure (DT) データ構造）だけを常に更新して必要な視点だけ残すイメージです。その更新関数（δDT）を工夫して、有限の容量で重要な履歴を保つのです。

田中専務

これって要するに「全データを記録せず、必要な形で要約し続ける」ということですか。

AIメンター拓海

その通りですよ！端的に言えば、抽象表現（AT）を逐次作ることで既存のアルゴリズムを再利用し、全データ保存の必要をなくすのです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

実務でありがちなのはノイズや未完了の事案です。途中で止まった案件が多いとモデルが壊れる懸念がありますが、その点はどうか。

AIメンター拓海

鋭い観点ですね。論文ではイベントストリーム（Event Stream (ES) イベントストリーム）の特性として「あるケースの振る舞いは将来にわたって不完全である」ことを前提にしています。そのために設計上、不完全なケースを扱える抽象表現を用意し、後で続きが来ても矛盾を生じにくくする工夫があるのです。

田中専務

本番導入の判断で一番聞きたいのは投資対効果です。これを導入してどれだけ現場が改善する見込みがあるのか、ざっくり教えてください。

AIメンター拓海

要点を三つで示します。第一に、リアルタイム近傍でボトルネックを早期発見できるため、ダウンタイムや遅延の削減につながる可能性があること。第二に、過去データに依存せず変化に追従することで、運用改善を継続的に試せる点。第三に、小さなデータ構造で運用できるため初期投資を抑えつつ段階導入が可能である点です。

田中専務

ありがとうございます。理解が深まりました。自分の言葉で言うと、この論文は「流れる現場データを必要な形に要約し続け、既存の分析手法を組み合わせてリアルタイムに近いプロセス可視化を実現する」ということですね。