プロセスマイニング（Process Mining）
概要
プロセスマイニング（Process Mining）は、情報システムが残す イベントログ を分析して、実際の業務プロセスを可視化・分析・改善する技術です。近年は将来の振る舞いを予測する 予測的プロセス監視（Predictive Process Monitoring） へ発展し、AI（特に ニューロシンボリックAI）との融合が進んでいます。研究フィード（Daily/）でも繰り返し登場するテーマです。
主な活動
- 発見（Discovery） — ログから実際のプロセスモデルを抽出
- 適合性検査（Conformance） — 想定プロセスと実態のズレを検出（コンプライアンス）
- 改善（Enhancement） — ボトルネックの特定と最適化
- 予測（Prediction） — 次の活動・所要時間・結果を予測
AIとの融合
- 予測的プロセス監視 — ログから将来を予測（サービス要件・滞留時間など）
- ニューロシンボリック手法 — 論理規則（コンプライアンス制約）とニューラル予測を組み合わせる（ニューロシンボリックAI）
- エンタープライズへの統合 — ビジネスイベントから監査可能な意思決定へ（エンタープライズAI のオントロジー駆動）
研究テーマ（Daily フィード）
- “Neuro-Symbolic Learning for Predictive Process Monitoring via Two-Stage Logic Tensor Networks with Rule Pruning”
- “Compliance-Aware Predictive Process Monitoring: A Neuro-Symbolic Approach”
- “From Business Events to Auditable Decisions: Ontology-Governed Graph Simulation for Enterprise AI”