要約
急速に進化するビジネス プロセス管理の分野では、複雑なデータを実用的な洞察に変換できる分析ツールのニーズが高まっています。
この研究では、ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) をプロセス マイニング ツールに統合するという新しいアプローチを導入し、より幅広いユーザーがプロセス分析にアクセスできるようにします。
この研究は、ChatGPT がどのように分析機能を強化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、アクセシビリティを高め、プロセス マイニング ツールのアーキテクチャ フレームワークを最適化するかを調査することを目的としています。
この研究の主な革新は、プロセス マイニング サブモジュールごとにカスタマイズされたプロンプト エンジニアリング戦略を開発し、AI によって生成された出力が正確でコンテキストに関連していることを保証することにあります。
統合アーキテクチャは、抽出、変換、ロード (ETL) プロセスに従います。これには、さまざまなプロセス マイニング エンジン モジュールが含まれ、ゼロショットおよび最適化されたプロンプト エンジニアリング技術が利用されます。
ChatGPT は API 経由で接続され、プロセス マイニング モジュールから構造化された出力を受け取り、会話型の対話を可能にします。
このアプローチの有効性を検証するために、研究者らは、BehfaLab のプロセス マイニング ツールを採用している 17 社のデータを使用しました。
その結果、ユーザー エクスペリエンスが大幅に向上したことが示され、専門家委員会は結果の 72% を「良好」と評価しました。
この研究は、プロセスマイニングと人工知能を組み合わせることで、ビジネスプロセス分析手法の進歩に貢献します。
今後の研究の方向性には、プロンプトエンジニアリングのさらなる最適化、他の AI テクノロジーとの統合の探求、さまざまなビジネス環境にわたるスケーラビリティの評価が含まれます。
この研究は、プロセス マイニングと人工知能の交差点における継続的なイノベーションへの道を切り開き、企業がプロセスを分析および最適化する方法に革命をもたらすことを約束します。
要約(オリジナル)
In the rapidly evolving field of business process management, there is a growing need for analytical tools that can transform complex data into actionable insights. This research introduces a novel approach by integrating Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, into process mining tools, making process analytics more accessible to a wider audience. The study aims to investigate how ChatGPT enhances analytical capabilities, improves user experience, increases accessibility, and optimizes the architectural frameworks of process mining tools. The key innovation of this research lies in developing a tailored prompt engineering strategy for each process mining submodule, ensuring that the AI-generated outputs are accurate and relevant to the context. The integration architecture follows an Extract, Transform, Load (ETL) process, which includes various process mining engine modules and utilizes zero-shot and optimized prompt engineering techniques. ChatGPT is connected via APIs and receives structured outputs from the process mining modules, enabling conversational interactions. To validate the effectiveness of this approach, the researchers used data from 17 companies that employ BehfaLab’s Process Mining Tool. The results showed significant improvements in user experience, with an expert panel rating 72% of the results as ‘Good’. This research contributes to the advancement of business process analysis methodologies by combining process mining with artificial intelligence. Future research directions include further optimization of prompt engineering, exploration of integration with other AI technologies, and assessment of scalability across various business environments. This study paves the way for continuous innovation at the intersection of process mining and artificial intelligence, promising to revolutionize the way businesses analyze and optimize their processes.
arxiv情報
| 著者 | Mehrdad Agha Mohammad Ali Kermani,Hamid Reza Seddighi,Mehrdad Maghsoudi |
| 発行日 | 2024-05-17 10:48:14+00:00 |
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