PMAx: AI駆動型プロセスマイニングのエージェント主導フレームワーク

アブストラクト: プロセスマイニングは組織のワークフローに対して強力な洞察を提供しますが、これらの洞察を抽出するには通常、専門的なクエリ言語やデータサイエンスツールの専門知識が必要となります。大規模言語モデル（LLMs）は、ビジネスユーザーが自然言語を通じてプロセスデータと対話できるようにすることで、プロセスマイニングの民主化の可能性を提供します。しかし、LLMsを生イベントログ上の直接的な分析エンジンとして使用することは根本的な課題をもたらします。LLMsは決定論的推論に苦戦し、メトリクスを誤認識してしまうことがありますし、巨大で機密性の高いログを外部AIサービスへ送信することは深刻なデータプライバシーの懸念を引き起こします。これらの制約に対処するため、仮想的なプロセスアナリストとして機能する自律的エージェント型フレームワークであるPMAxを提示します。PMAxは、LLMsにプロセスモデルを生成させたり分析結果を計算させたりする代わりに、プライバシー保護を重視したマルチエージェントアーキテクチャを採用します。エンジニアエージェントはイベントログのメタデータを分析し、確立されたプロセスマイニングアルゴリズムを実行するためのローカルスクリプトを自律的に生成し、正確なメトリクスを計算し、プロセスモデル、要約表、可視化などの成果物を作成します。アナリストエージェントはこれらの洞察と成果物を解釗して、包括的なレポートを作成します。計算と解釈を分離し、分析をローカルで実行することにより、PMAxは数学的な正確性とデータプライバシーを保証しつつ、非技術的なユーザーが高レベルのビジネス課題を信頼できるプロセス洞察へと変換できるようにします。