| 研究課題/領域番号 |
21K11837
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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| 研究機関 | 神奈川大学 |
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研究代表者 |
海谷 治彦 神奈川大学, 情報学部, 教授 (30262596)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | Process Mining / Conformance Checking / Mutual Contribution / プロセスマイニング / 要求分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，連携可能なシステム群の候補を自動的に発見し，連携しやすさの観点から順序付けする手法とツールの開発を目的とする．現代の業務や生活における活動は，複数の異なるシステム群の連携の上に成り立っている．このような連携によって，単一システムでは成し得ない効率化や付加価値の創造が可能となっている．しかし，連携可能なシステム群の発見は，偶然や人間の機転に依存している．活動をより良くできるシステム群の組み合わせを見落とさないためのシステム群の機能や振る舞いのモデル化と，モデルを用いた連携のしやすさの予測法を構築することが本研究の特徴である．
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| 研究実績の概要 |
国際会議において，Finding Contributable Activities Using Non-Verb Attributes In Events. という論文を発表した．この論文では，ある業務のモデルと他の業務のモデルの一致度の判定に基づき相互に連携可能な業務対を探すという目的は昨年に提案した方法と同じである．しかし，動詞や動詞句に基づいた業務モデルだけでなく，イベントが持つ動詞以外の属性，例えば，そのイベントをどこで実施したかや，そのイベントをどのような手段（道具）で実施したかに注目をして，いままで見落としていた連携可能性を模索することができる点が新しい．単に新しいだけでなく，従来の動詞属性だけに注目した場合に見落としていた連携可能な業務対を，連携可能であると判定できる点をケーススタディを通して示すことができた．
もう一つ，新しい試みとして，他の大学の研究者の力もかり，「パラメータ調整に基づく対話的なプロセスモデル決定手法の実現にむけて」という論文を電子情報通信学会の研究会で発表できた．この研究では，Heuristic Miner というログからモデルを復元するアルゴリズムにおけるパラメータ設定において，類似したモデルを復元するパラメータグループを分類することが研究目的である．従来のこの研究では，ログにおけるイベント遷移の頻度は完全に無視していた．一方，Heuristic Miner では，イベント遷移の出現頻度に注目しており，例えば，指定されたパラメータを閾値として，頻度の低い遷移を除外することが可能となっている．現時点では，まだ，この頻度情報の利用法を調査している途中であるが，モデルの類似性判定において，頻度の情報も利活用することを今後検討する予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
イベントにおける動詞以外の属性を用いた連携可能性の判定が思いのほか良好な結果を出したため，発見法はほぼ完成したといえる．支援システムについては，既存のProcess Mining tool である ProMを直接利用する方法となっている．このままでも，発見法の実施には問題は無いが利便性を鑑みて，ツール統合を検討したい．
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| 今後の研究の推進方策 |
いままでは，業務間の連携可能性を模索するため，モデル間の類似性に着目していた．しかし，業務間にあまりに逸脱した部分が多いと実質的な連携をとるのが困難であることが推測できる．そこで，一方が他方からどれだけ逸脱しているかに注目する研究が必要となる．Process Miningの分野中で，Concept Drift の検出という技術がある．この技術は，逸脱の度合いを分析するために利用可能と思われるため，Concept Driftについての理解と応用を検討したい．
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