(57)【要約】本発明は、ワークフロー システムの運用過程で蓄積されたワークフロー ログ データにデータ マイニング技法を適用し、プロセス又は業務の過去実施結果を評価、分析及び診断するためのワークフロー マイニング システム及び方法に関する。本発明によれば、ワークフロー サーバーのデータベースから必要なデータを抽出して分析テーブルを作成し、抽出されたデータに基づき不要な属性を除去するか数値型変数を記号型変数に変換する前処理を行い、前処理されたデータを利用して意思決定ツリー分析又は連関性分析を行う。本発明は意思決定ツリー分析のためＣ４．５アルゴリズムを利用し、連関性分析のためアプリオリ（Ａｐｒｉｏｒｉ）アルゴリズムを行う。
2005505862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワークフロー エンジンとデータベースを備えるワークフロー サーバーに搭載され、前記データベースのログデータに基づいたデータ マイニングを行うためのワークフロー マイニング システムであり、
前記データベースから必要なデータを抽出して分析テーブルを作成するためのデータ抽出及び加工手段；
前記抽出されたデータに基づき不要な属性を除去するか、数値型変数を記号型変数に変換するための前処理手段；及び
前記前処理されたデータを利用し意思決定ツリー（ｔｒｅｅ）形態の潜在規則導出のための意思決定ツリー分析、または属性間の支持度及び信頼度に基づいた連関性分析を行うための分析手段を含むことを特徴とするワークフロー マイニング システム。
【請求項２】
前記前処理されたデータに基づきデータ集合に対する統計値をテキスト、又はグラフで提供するための資料統計モジュールをさらに含むことを特徴とする請求項１記載のワークフロー マイニング システム。
【請求項３】
前記分析テーブルは、プロセス分析テーブルと業務分析テーブルを含むことを特徴とする請求項１記載のワークフロー マイニング システム。
【請求項４】
前記の前処理手段は、前記分析テーブルのデータをローディングするための分析テーブル データ ローディング手段を含むことを特徴とする請求項１記載のワークフロー マイニング システム。
【請求項５】
前記意思決定ツリー分析のためのアルゴリズムは、Ｃ４．５であることを特徴とする請求項１記載のワークフロー マイニング システム。
【請求項６】
前記連関性分析のためのアルゴリズムは、アプリオリ（Ａｐｒｉｏｒｉ）アルゴリズムであることを特徴とする請求項１記載のワークフロー マイニング システム。
【請求項７】
ワークフロー サーバーのデータベースのログ データに基づいたデータ マイニングを行うためのワークフロー マイニング方法であり
（ａ）前記データベースから必要なデータを抽出して分析テーブルを作成する段階；
（ｂ）前記抽出されたデータに基づき不要な属性を除去するか、数値型変数を記号型変数に変換するための前処理段階 ；及び
（ｃ）前記の前処理されたデータを利用して意思決定ツリー（ｔｒｅｅ）形態の潜在規則導出のための意思決定ツリー分析、または属性間の支持度及び信頼度に基づいた連関性分析を行うための分析段階を含むことを特徴とするワークフロー マイニング方法。
【請求項８】
前記（ｂ）段階及び（ｃ）段階の間に前記の前処理されたデータに基づきデータ集合に対する統計値をテキスト、またはグラフで提供する段階をさらに含むことを特徴とする請求項７記載のワークフロー マイニング方法。
【請求項９】
前記分析テーブルは、プロセス分析テーブルと業務分析テーブルを含むことを特徴とする請求項７記載のワークフロー マイニング方法。
【請求項１０】
前記の前処理手段は、前記分析テーブルのデータをローディングするための分析テーブル データのローディング段階を含むことを特徴とする請求項７記載のワークフロー マイニング方法。
【請求項１１】
前記意思決定ツリー分析のためのアルゴリズムは、Ｃ４．５であることを特徴とする請求項７記載のワークフロー マイニング方法。
【請求項１２】
前記連関性分析のためのアルゴリズムは、アプリオリ（Ａｐｒｉｏｒｉ）アルゴリズムであることを特徴とする請求項７記載のワークフロー マイニング方法。
【請求項１３】
前記（ｃ）段階で連関性分析が行われる場合、前記（ｂ）段階で数値型変数に対し記号型変数に変換する過程が必ず行われることを特徴とする請求項７記載のワークフロー マイニング方法。
【発明の詳細な説明】
〔発明の目的〕
〔発明の属する技術分野及びその分野の従来技術〕
本発明はワークフロー マイニング（Ｗｏｒｋｆｌｏｗ Ｍｉｎｉｎｇ）に関し、より詳しくはワークフロー システムの運用過程で蓄積されたワークフロー ログ データ、及びワークフロー システムと連動し用いられる応用システムが蓄積しているデータに、データ マイニング技法を適用してプロセス又は業務の過去実施結果を評価、分析及び診断するためのワークフロー マイニング システム及び方法に関する。
【０００１】
一般に、文書と情報又は業務が一連の手続きや規則により一人の参加者から他の参加者に伝えられる全体、又は部分的に具現されるビジネス プロセスをワークフローと言い、ワークフロー システムはこのようなワークフローを統合的に管理するための自動化システムである。
【０００２】
ビジネス プロセスの例では、保険会社での保険加入サービス処理業務、宅配会社での配達サービス処理業務、銀行での貸出サービス処理業務等を挙げることができる。ワークフロー システムは日常で存在する組織内外の業務と関係のある資源と資源間の関係と流れでなる前記のようなビジネス プロセスを解析し、実際に人々がこれを利用して業務を処理することができる形態に具体化させる作業を行い、このような実施過程をプロセス実行（Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ）という。
【０００３】
図１を参照して保険加入サービス処理業務をより具体的に見れば、顧客からの注文受付け、加入処理のための書類作成業務、作成された書類の承認業務の順に業務のプロセスが形成される。前記保険加入サービス処理業務で注文受付け、書類作成、書類の承認業務各々がワークフローで一つの単位業務（Ａｃｔｉｖｉｔｙ）となり、ワークフロー上で単位業務はプロセスを構成する論理的最小単位として人、資源、情報を包括する概念である。
【０００４】
また、実際の保険加入に関する注文が受付けられ、プロセス定義に伴い発生して進められるプロセスをインスタンス（ｉｎｓｔａｎｃｅ）と言う。それ故、一つのプロセス定義により複数個のインスタンスが存在することができる。このようなインスタンスが進められ終了すると、その過程で生成されたプロセス インスタンス実施と関連した情報をアーカイブ（ａｒｃｈｉｖｅ）に貯蔵する。
【０００５】
一般に、ワークフロー システムは業務が始まった時刻、処理された時刻、処理した担当者、遅延させている担当者、遅延している業務、全体プロセスが処理されるのに所要した時間等プロセスと、その中で業務を処理している担当者を検索するか分析して評価することができる機能を提供している。ワークフロー システムのこのような機能を介し、活動基準経営（Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｂａｓｅｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）や均衡成果表（Ｂａｌａｎｃｅｄ Ｓｃｏｒｅ Ｃａｒｄ）等の経営技法を実現することが可能となる。
【０００６】
しかし、従来のワークフロー システムでは実施する業務やプロセスの評価のため非常に基礎的な機能のみを提供しており、従ってワークフロー実施過程で蓄積された幾多のデータ等を効果的に分析して業務プロセスの成果を測定し、評価することができる分析方法論が必要になった。
【０００７】
〔発明が達成しようとする技術的課題〕
本発明は前述した問題点を解決するため案出されたものであり、ワークフロー システムに特化されたデータ マイニング技法を適用することができるよう設計されたワークフロー マイニング システム及び方法を提供することにその技術的課題がある。
【０００８】
〔発明の構成〕
前述した技術的課題を達成するための本発明は、ワークフロー エンジンとデータベースを備えるワークフロー サーバーに搭載され、前記データベースのログ データに基づいたデータ マイニングを行うためのワークフロー マイニング システムであり、前記データベースから必要なデータを抽出して分析テーブルを作成するためのデータ抽出及び加工手段；前記抽出されたデータに基づき不要な属性を除去するか、数値型変数を記号型変数に変換するための前処理手段；及び前記の前処理されたデータを利用して意思決定ツリー（ｔｒｅｅ）形態の潜在規則導出のための意思決定ツリー分析、または属性間の支持度及び信頼度に基づいた連関性分析を行うための分析手段を含む。
【０００９】
さらに、本発明はワークフロー サーバーのデータベースのログ データに基づいたデータ マイニングを行うためのワークフロー マイニング方法であり、（ａ）前記データベースから必要なデータを抽出して分析テーブルを作成する段階；（ｂ）前記抽出されたデータに基づき不要な属性を除去するか、数値型変数を記号型変数に変換するための前処理段階；及び（ｃ）前記の前処理されたデータを利用して意思決定ツリー（ｔｒｅｅ）形態の潜在規則導出のための意思決定ツリー分析、又は属性間の支持度及び信頼度に基づいた連関性分析を行うための分析段階を含む。
【００１０】
以下、添付の図面を参照して本発明の好ましい実施例を詳しく説明することにする。
【００１１】
図２は、本発明に係わるワークフロー マイニング システム３０の適用状態を説明するための図面である。図２によれば、ワークフロー マイニング システム３０はワークフロー サーバー２０に搭載され、ワークフロー サーバー２０は少なくとも一つ以上のクライアント コンピュータ１０と連結され、内部の近距離通信網（ＬＡＮ）、広域通信網（ＷＡＮ）、又はインターネット網により相互接続可能になっている。本発明で意味する‘インターネット網’というのは、ＴＣＰ／ＩＰ及びＨＴＴＰ、無線インターネット プロトコル（例：ＷＡＰ）のような標準プロトコルにより相互接続されたネットワークの集合であり、現存する標準プロトコルに対する変更や添加を含んで向後に成り得る多様な変化を含む概念である。
【００１２】
ワークフロー サーバー２０は、ワークフロー エンジン２１、モニタリング モジュール２２及びワークフロー マイニング システム３０を含む。
【００１３】
ワークフロー エンジン２１はプロセス定義に基づいた作業を制御し、文書ファイルの追加、修正、削除、検索等のための制御命令をクライアントから受付けるか自らの演算により行う。ワークフロー エンジン２１は、組織管理モジュール、フォルダ管理モジュール、フロー制御（Ｆｌｏｗ Ｃｏｎｔｒｏｌ）モジュール、ＤＢ貯蔵モジュール、ファイル管理モジュールを含む。
【００１４】
組織管理モジュールは、ワークフロー システムに参加する人々を管理するためのモジュールであり、ＩＤ管理、接近権限の付与及び削除（ログイン制御）等を行う。
【００１５】
フォルダ管理モジュールは、プロセス定義に関する事項等を体系的に管理するためのモジュールであり、如何なるフォルダに如何なるプロセス定義があるのかを知らせてくれる。例えば、保険フォルダ内に自動車保険プロセス定義、生命保険プロセス定義、火災保険プロセス定義等が貯蔵可能にすることができる。
【００１６】
フロー制御モジュールは、クライアント コンピュータ１０から伝えられる命令又は自らの演算に基づき、ＤＢ貯蔵モジュールやファイル管理モジュールに制御命令を伝える機能を行う。
【００１７】
ＤＢ貯蔵モジュールは、クライアント コンピュータ１０で定義された文書ファイル、プロセス定義、文書ファイル間のバージョン関係、文書ファイルの修正日付、修正者に関する事項等をデータベース４０に貯蔵する。
【００１８】
モニタリング モジュール２２は、フロー制御モジュールにより生成された各種プロセス情報等を介し、プロセスの流れを観察するための関数等で構成される。この時用いられる各種プロセス情報等はデータベース４０に貯蔵される。
【００１９】
データベース４０は、ワークフロー エンジン２１が実施され生成されるプロセス定義、アーカイブ、インスタンス、使用者、文書ファイル、文書の履歴、創作者、修正者等ワークフロー システムの運用過程で生成される各種ログ データを貯蔵する。
【００２０】
ワークフロー マイニング システム３０は、管理者の要求によりデータベース４０のログ データに基づきプロセス（ｐｒｏｃｅｓｓ）と業務（ａｃｔｉｖｉｔｙ）の過去実施結果を評価、分析及び診断し、ビシネス プロセスのリエンジニアリング（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｒｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ：ＢＰＲ）のための客観的な資料に活用できるようにする。
【００２１】
図３は、ワークフロー マイニング システム３０の構成をより詳しく説明するための図面である。図３を参照すれば、ワークフロー マイニング システム３０はデータ抽出及び加工モジュール３２、前処理モジュール３４、資料統計モジュール３６及び分析モジュール３８を含む。
【００２２】
データ抽出及び加工モジュール３２は、データベース４０から必要なデータを抽出して分析テーブルを作成する。分析はプロセスに対するものと業務（ａｃｔｉｖｉｔｙ）に対するものに分けられる。一般にプロセスに対する分析がなされた後、追加して業務に対する具体的な分析が後に従うのが普通であるが、これに限定されてはいない。データ抽出及び加工モジュール３２はデータを抽出し、分析テーブル作成のためプロセス分析テーブル生成モジュールと業務分析テーブル生成モジュールを含む。
【００２３】
前処理モジュール３４は分析テーブルにより抽出されたデータに基づき資料の特性を探索し不要な属性を除去するか、インスタンスを分けるべき必要のある場合これを行い、数値型変数に対し適正な区間を分けて記号型変数に変換する機能を行う。このため前処理モジュールは分析テーブル データ ローディング モジュール、属性選択及び除去モジュール、フィルタリング モジュールを含み、フィルタリング モジュールは再び離散化フィルター、レコードフィルター、欠測値フィルターでなる。
【００２４】
資料統計モジュール３６は前処理されたデータ集合に対する基礎的な統計値をテキストまたはグラフで提供し、変数等の間の基本的な相関関係を把握できるようにする。このため資料統計モジュール３６は、前処理データ ローディング モジュール、ディスプレイ モジュールを含む。
【００２５】
分析モジュール３６は前処理を経たデータを利用し、多様な分析アルゴリズムを利用し分析を行うことになる。分析モジュール３６は意思決定ツリー分析及び連関性分析を行い、このため意思決定ツリー分析モジュール及び連関性分析モジュールを含む。
【００２６】
図４ａ乃至図４ｄは、データ抽出及び加工モジュール３２により実施される過程を説明するための図面である。
【００２７】
図４ａは、データ抽出及び加工モジュール３２で分析テーブルを作成するための初期画面を示す。図４ａを参照すれば、プロセス分析テーブル作成のため‘ＷＭ＿ＰＲ ＯＣＥＳＳテーブル作成’ボタンを押せば、図４ｂのようにプロセス分析テーブル作成モジュールが実施されデータベース４０に連結するための入力窓が現われ、ここに使用者ＩＤ、秘密番号と分析対象プロセス定義ＩＤを入力すれば良い。これにより分析テーブル作成モジュールは、入力されたプロセス定義ＩＤを有するプロセス インスタンスの諸般情報をデータベースから抽出してテーブル作成を完了することになる。図４ｃは、作成が完了された分析テーブルの一例を示す図面である。図４ｃを参照すれば、プロセス分析テーブル属性にはサーバーＩＤ（ＳＶＲＩＤ）、プロセス インスタンス識別子（ＰＲＯＣＩＤ）、緊急度を示すフラグ（ＵＲＧＥＮＴ）、アイテム処理時の暗号チェックの可否を示すフラグ（ＰＡＳＳＷＤＦ）、コメント 個数（ＣＭＮＴＣＮＴ）、添付個数（ＡＴＴＡＣＨＣＮＴ）、プロセス インスタンスに対する説明（ＮＡＭＥ）、午前／午後を基準とする開始時点（ＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ１）、曜日を基準とする開始時点（ＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ２）、時間帯別を基準とする開始時点（ＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ３）、プロセス インスタンス生成者ＩＤ（ＣＲＥＡＴＯＲ）、プロセス インスタンス生成者の氏名（ＣＲＥＡＴＯＲ ＮＡＭＥ）等を含み、このような属性で示されるデータ等はデータベース４０に既に備えられているログ データ等を利用するもののため、プロセス分析テーブルの属性はデータベース４０の属性中の一部、又は全部と成り得る。
【００２８】
一方、データ抽出及び加工モジュールにより業務分析テーブルを作成しようとする場合は、図４ａに示す初期画面で‘ＷＭ＿ＡＣＴＩＶＩＴＹテーブル作成’ボタンを押し、図４ｄのように業務分析テーブル作成モジュールが実施されデータベース４０に連結するための入力窓が現われ、ここに使用者ＩＤ、秘密番号と分析対象業務の該当プロセス定義ＩＤ及び業務シーケンスＩＤを入力する。これにより、業務テーブル作成モジュールは入力されたプロセス定義ＩＤ及び業務シーケンスＩＤを有するプロセス インスタンスの諸般情報を、データベース４０から抽出してテーブル作成を完了することになる。完成した業務分析テーブルの属性等は、プロセス分析テーブルと同様にデータベース４０のフィールド中の一部、または全部となる。
【００２９】
図５ａ乃至図５ｄは、前処理モジュール３４により行われる過程を説明するための図面である。
【００３０】
図５ａは、前処理モジュールが実施される場合の初期画面である。前処理モジュールは、図５ａに示す画面上段の‘資料前処理’タップ ボタンを押すことにより実施され始める。
【００３１】
図５ａを参照すれば、前処理モジュールは分析テーブルにより抽出されたデータ等を見せるための基本テーブルと、前処理過程を経たデータ等のための作業テーブルを含む。前処理方法は以後に用いられる分析モジュールの種類により異なることがあるので、分析意図に伴い適切な前処理を実施することが重要である。基本テーブルには‘Ｏｐｅｎ ＤＢ．．．’ボタンを押すことにより、分析テーブル データ ローディング モジュールが実施され分析テーブルにあるデータ等がロードし、図５ｂはローディングされた結果を示す画面である。基本テーブルの属性窓には属性名と類型が示される。関心のある属性をクリックすれば、基本テーブル属性情報窓に該当属性の特徴が示される。属性の特性は記号型の場合は変数値と頻度数を、数値型の場合は最大、最小、標準偏差、平均等の情報を示す。
【００３２】
次いで、不要な属性を除去するため図５ｃでのように不要な属性に対しチェック ボックスで選択を解除し、‘Ａｐｐｌｙ Ｆｉｌｔｅｒｓ’タップ ボタンを押して属性選択及び除去モジュールを実施すれば図５ｄのような結果を得ることができる。即ち、不要な属性を除去する前は属性個数が６２個であったが、属性の除去後は３５個に減少することが分かる。一方、前処理以後に連関性分析を行おうとする場合は、そのため数値型変数を記号型変数に分ける作業を追加して行わなければならない。この場合は離散化フィルターを用い、この場合２個のアルゴリズムを用いる。第一は、単純に属性の分布で最大値と最小値の区間を一定区間に分けて変数を離散化する方法、即ち自律離散化（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）であり、第２はクラス変数の分布に伴い属性を離散化する方法、即ち指導離散化（ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）である。一方、レコード フィルターは特定レコード（インスタンスと同様の意味）を分析対象から除外するためのフィルターであり、例えば図４ｃでプロセス インスタンス識別子（ＰＲＯＣＩＤ）１２０番以後のプロセス インスタンスを分析対象から除外しようとする場合用いられる。さらに、欠測値フィルターは変数に対する値が空いている時これに対する処理を担当し、数値型変数に対しては平均値で記号型変数の時は一番多く発生する値の最頻値に取り替える方法を主に用いる。
【００３３】
前処理モジュール３４により属性の除去、変数の変換、レコードの除去等に関する前処理過程が完了すると、資料統計モジュール３６はデータ集合に対する基礎的な統計値をテキスト、又はグラフで提供して変数等の間の基本的な相関関係を把握することができるようにする。
【００３４】
図６ａ乃至図６ｃは、資料統計モジュール３６により行われる過程を説明するための図面である。図６ａは資料統計モジュール３６が実施される場合の初期画面であり、図６ａに示す画面上段の‘資料統計’タップ ボタンを押すことにより実施され始める。‘資料統計’ボタンがクリックされると、前処理データ ローディング モジュールにより前処理されたデータがローディングされ、各変数等に対する統計値を提供する。即ち、数値型変数に対しては最小、最大、平均、標準偏差を示し、記号型変数値の場合は最頻値（ｍｏｄｅ）と最頻度（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を示す。図６ａの右側下段の‘基礎統計分布ボタン’がクリックされるとディスプレイ モジュールが実施され、基礎統計値に対し記号型変数はパイ（ｐｉｅ）チャートで、数値型変数に対してはヒストグラム（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）でディスプレイする。図６ｂは、基礎統計値に対しパイ チャートとヒストグラムに表示されたものを示す図面である。さらに、図６ａ左側下段の‘２次散点度’ボタンをクリックすれば、２属性間の基本的な相関関係を知ることができる。図６ｃは午前／午後を基準とする開始時点を示す変数ＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ１と、プロセス インスタンスの作業期限超過を意味する変数ＳＴＡＴＥ１との相関関係を示す２次散点図であり、変数 ＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ１が変数値 ＡＭを有する場合と、変数 ＳＴＡＴＥ１が変数値 ＮＯｖｅｒＤｕｅを有する場合に相関関係が大きい事実を類推して見ることができる。
【００３５】
分析モジュール３８は、前処理モジュール３４に前処理された変数又は属性と、そのデータに基づき意思決定ツリー分析又は連関性分析を行う。
【００３６】
図７ａ乃至図７ｅは、意思決定ツリー分析モジュールによる実施過程を説明するための図面である。
【００３７】
意思決定ツリー分析とは、目的変数（クラス変数）に対する潜在規則を意思決定ツリー（ｔｒｅｅ）形態に導き出す技法である。
【００３８】
図７ａは意思決定ツリー分析モジュールが実施される場合の初期画面であり、図７ａに示す画面上段の‘意思決定ツリー分析’タップ ボタンを押すことにより実施され始める。意思決定ツリー分析モジュールが実施されると、使用者は用いる意思決定ツリー分析のため用いるアルゴリズムを選択する。本発明では意思決定ツリー分析のためのアルゴリズムとしてＪ Ｒｏｓｓ Ｑｕｉｎｌａｎにより提示された Ｃ４．５アルゴリズムを用いたがこれに限定されない。図７ｂでのようにアルゴリズムを選択すれば、意思決定ツリー分析モジュールは前処理された属性データ等をローディングし、変数別に分析に用いるかの可否を決定可能にする。図７ｃは、分析に用いる変数の選択及びクラスの指定が完了されたものを示す。クラスは潜在規則導出のための対象となる変数を指称するものであり、意思決定ツリー分析はクラス変数と特定値の対（ｐａｉｒ）が規則の結果となる。例えば、プロセス インスタンスの作業期限超過を意味する変数ＳＴＡＴＥ１が、如何なる場合に作業期限を超過するのか（変数ＳＴＡＴＥ１と変数値 ＯｖｅｒＤｕｅの対）に対する潜在規則を得ようとすれば変数ＳＴＡＴＥ１がクラスとなり、意思決定ツリー分析のためクラスは記号型であることが必要である。従って、前処理過程で数値型クラス変数の場合、離散化フィルターにより記号型変数への変換過程が先行されなければならない。意思決定ツリー分析は有目的性（ｄｉｒｅｃｔｅｄ）分析技法のため、分析対象となる変数中いずれか一つを必ずクラスに指定しなければならない。
【００３９】
図７ｃを見れば、最後の変数の‘ＳＴＡＴＥ２’は分析に用いないものに選択しており、クラスに指定された変数は ‘ＳＴＡＴＥ１’である。変数の選択が完了すれば‘実施’ボタンのクリックにより意思決定ツリー分析が行われ、その結果が図７ｄに示したようにテキストとして表現され、‘可視化’ボタンをクリックすることにより図７ｅのようにグラフでも表現することができる。図７ｄ及び図７ｅに示された結果は、クラス変数を‘ＳＴＡＴＥ１’としてプロセスの遅滞（ｏｖｅｒｄｕｅ）に影響を及ぼす変数を確認するための分析であり、変数‘ＳＴＡＴＥ１’に一番大きい影響を及ぼす変数はＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ１で、次の順で各々 ＡＲ１０ 、ＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ３、ＡＲ５に把握されている。
【００４０】
即ち、この場合は、
１）プロセスが午後に行われた場合、
２）プロセスが午前に行われ１０番業務の実施時間が５以下の場合、
３）プロセスが午前に行われ１０番業務の実施時間が５を超過し、プロセスが６時以前に行われた場合、
４）プロセスが午前に行われ１０番業務の実施時間が５を超過し、プロセスが６時を超えて行われて５番業務の実施時間が１５１２を超過する場合、プロセスが遅滞されるとの事実が分かる。
【００４１】
図７ｅを見れば、内部ノード（ｉｎｔｅｒｎａｌ ｎｏｄｅ）は４個でなっており、各々のノードは円で示されるが外側の円は上位ノード（ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅ）でのクラス変数の分布比率を示し、内側の円は該当ノードの分離基準によりクラス変数の分離がどれほど確実に成されたのかに対する比率を示す。四角形は末端ノード（ｌｅａｆ ｎｏｄｅ）を示し、括弧内の数は該当末端ノードに属するデータ集合内のインスタンス個数である。ツリーが複雑な場合、枝打ちを行うと複雑度を減らすことができ、特定ノードをクリックすれば最上位ノードから該当ノードに至るまで生成される規則とインスタンス個数を見せる。
【００４２】
以上で前処理が完了したデータを持って意思決定ツリー分析を行う過程を説明したが、さらに他の分析のため連関性分析を行うことができる。
【００４３】
連関性分析とは、支持度と信頼度に基づきデータベースで各アイテム間の連関性、または規則を見つけることを意味する。ここでアイテムとは、属性及び属性の特定値でなった対（ｐａｉｒ）であり、連関性分析は与えられたデータベースで可能な全てのアイテム集合（ｓｅｔ）に対し連関性を探し出す分析方法である。先ず、支持度とは、次のように全体プロセス インスタンス個数や業務実施回数に対する条件Ｘと結論Ｙを満足するプロセス インスタンス個数や、業務実施回数の比率を意味する。
【００４４】
Ｓ（Ｘ，Ｙ）＝Ｐ（Ｘ，Ｙ）／全体プロセス インスタンスや行われた業務インスタンスの数
Ｘ：条件部
Ｙ：結論部
Ｐ（Ｘ，Ｙ）：ＸとＹの合集合でなるアイテム セットを含むプロセスや、行われた業務インスタンスの個数
Ｓ（Ｘ，Ｙ）：“条件Ｘであれば、結論Ｙである”との規則に対する支持度
このような支持度は規則の統計的重要性に認識されることがあり、頻繁に発生するパターン又は規則の頻度を意味するので、そのパターンや規則の有用性が増大されようとすれば、支持度が大きくなければならないことが分かる。
【００４５】
一方、信頼度は次のように条件Ｘを満足するプロセス インスタンスや行われた業務インスタンスに対する結論Ｙを満足するプロセス インスタンスや、行われた業務インスタンスの比率を意味し、このような信頼度は“条件Ｘの場合、結論Ｙ”との規則に対する正確度を測定することができる指標となり、従って高い信頼度は正確な予測を可能にする。
【００４６】
Ｃ（Ｘ，Ｙ）＝Ｐ（Ｘ，Ｙ）／Ｐ（Ｘ）
Ｘ：条件部
Ｙ：結論部
Ｐ（Ｘ，Ｙ）：ＸとＹの合集合でなるアイテム セットを含むプロセスや、行われた業務インスタンスの個数
Ｐ（Ｘ）：Ｘだけでなったアイテム セットを含むプロセスや、行われた業務インスタンスの個数
Ｃ（Ｘ，Ｙ）：“条件Ｘであれば、結論Ｙである”との規則に対する信頼度
結論的に、如何なる規則の信頼度はどれほど条件部に対し結果部が頻繁に適用され得るのかを示し、支持度はその規則の全部がどれほど信頼できるかを示すと言える。
【００４７】
一方、連関性分析のため分析対象となる全ての変数は、記号型であるのが必要である。従って、前処理過程で数値型変数の場合、離散化フィルターにより記号型変数への変換過程が先行されなければならない。
【００４８】
図８ａ乃至図８ｄは、連関性分析モジュールによる実施過程を説明するための図面である。
【００４９】
図８ａは連関性分析モジュールが実施される場合の初期画面であり、図８に示す画面上段の‘連関化’タップ ボタンを押えることにより実施され始める。連関性分析モジュールが実施されると、使用者は分析のため用いるアルゴリズムを選択する。本発明では連関性分析のためのアルゴリズムとしてアプリオリ（Ａｐｒｉｏｒｉ）アルゴリズムを用いたが、これに限定されない。図８ｂでのようにアルゴリズムを選択すれば、連関性分析モジュールは分析に用いる入力変数を設定するための入力窓を提供する。入力変数には得ようとする規則の個数、最小信頼度、最小支持度境界値、支持度減少値及び最大支持度境界値を含む。また、規則を導き出すとき規則の結論部に関心項目を含ませるため関心項目の使用可否の指定、及び関心項目としようとする変数及び関心項目の値を指定可能にした。
【００５０】
アプリオリ（Ａｐｒｉｏｒｉ）アルゴリズムを介した分析モジュールの実施に必要な入力変数に対する設定が完了すれば、‘連関性分析開始’ボタンをクリックしてアプリオリ アルゴリズムを実施する。連関性分析モジュールはこれによりアプリオリ アルゴリズムを実施し、図８ｃのようにその実施結果を導き出す。図８ｃでは連関性分析結果をテキスト形態に示したが、‘出力’ボタン クリックにより図８ｄのようなテーブル形態でも分析結果を示すことができる。
【００５１】
図８ｃ及び図８ｄの分析結果は、図８ｂで入力された入力値に基づき生成された規則等である。図８ｄの分析結果のうち規則１０は、次のような意味である。
【００５２】
条件１）プロセスが金曜日午前に行われ、
（ＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ１＝ＡＭ、ＣＲＥＡＴＩＯＮＤＴＩＭＥ２＝ＦＲ１）
条件２）２番作業の実施時間が１７９以上であり、（ＡＲ２＝’１７９−ｉｎｆ’）
条件３）９番作業の実施時間が１１２以下であり、（ＡＲ９＝’−ｉｎｆ−１１２’）
条件４）１０番作業の実施時間が１９以下であれば、（ＡＲ１０＝’−ｉｎｆ−１９’）
結論）プロセスは作業期限を超過する。（ＳＴＡＴＥ１＝ＯｖｅｒＤｕｅ）
さらに、前記規則１０に対する支持度と信頼度は各々１９％、１００％であり、これによれば全体分析対象データベースの１９％に該当するプロセスが上記の規則で説明が可能であり、該当規則の信頼水準は１００％、即ち、上記条件が満足される場合は必ず結論部に該当することが生じるとの説明が可能である。
【００５３】
以外の規則等に対しても、上記規則１０と同様の方法で解析することができる。
【００５４】
図９は、本発明に係わるワークフロー マイニング方法を説明するためのフロー図である。
【００５５】
先ず、特定プロセス又は業務に対しワークフロー マイニングを行おうとする場合、それに該当するプロセス分析テーブル、又は業務分析テーブルを作成する（Ｓ１００）。
【００５６】
分析テーブルの作成が完了すると、引続き以後に行われる意思決定ツリー分析や連関性分析のための事前作業として前処理を行う（Ｓ１１０）。前処理は分析テーブルからデータをローディングして特定データ セットの属性を除去するか、特定区間のレコードを除去するか、又は数値型変数を記号型変数に適正区間を分けて変換する等の処理を行うことになる。特に連関性分析を行おうとする場合は、必ず数値型変数を記号型変数に変換する過程を行わなければならない。
【００５７】
そして、選択的に前処理が完了したデータに対する基礎的な統計を確認する過程を経ることができる（Ｓ１２０）。即ち、前処理が完了したデータに対し数値型変数の場合は最小、最大、平均及び標準偏差を統計として示し、記号型変数の場合は最頻値（ｍｏｄｅ）と最頻度（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を示すようにする。さらに、必要な場合数値型の変数に対してはヒストグラムを、記号型変数に対してはパイ型チャートとして表示を可能にする。
【００５８】
前処理過程が完了すると、データ セットの分析のため意思決定ツリー分析や連関性分析を実施することになる。先ず、意思決定ツリー分析を行おうとする場合は意思決定ツリー分析のためのアルゴリズムを選択し（Ｓ１３０）、前処理された属性データ等をローディングし（Ｓ１４０）変数別に分析に用いるかの可否を決定し、クラス変数を指定する（Ｓ１５０）。クラス変数は記号型変数でなければならないので、数値型変数をクラス変数にしようとする場合は再び前処理過程に戻って変換過程を行わなければならない。変数の選択が完了すると、意思決定ツリー分析のためのアルゴリズムを行い結果を導き出す（Ｓ１６０）。
【００５９】
一方、前処理過程が完了し連関性分析を行おうとする場合は、連関性分析のため用いるアルゴリズムを選択し（Ｓ１７０）、選択が完了すれば連関性分析に用いる入力変数を設定するための入力窓を提供する（Ｓ１８０）。このような入力窓に対し規則の個数、最小信頼度、最小支持度境界値、支持度減少値及び最大支持度境界値、関心項目の使用可否、関心項目変数及び関心項目値が指定されると（Ｓ１９０）、連関性分析のためのアルゴリズムを実施してその結果を導き出す（Ｓ２００）。
【００６０】
今まで本明細書内で説明された具体的な実施形態は、あくまで本発明の技術内容を明らかにするためのもので、本発明の権利範囲はそのような例にのみ限定して狭義に解析されるべきものではなく、本発明の思想と次に記載する特許請求範囲内で多様な変形と変更を含む。
【００６１】
〔発明の効果〕
前述したように本発明によれば、データ マイニング技法をワークフロー運用過程で蓄積されたワークフロー ログ データ、及びワークフロー システムと連動して用いられる応用システムが蓄積しているデータに特化させて適用し、プロセス又は業務の過去実施結果を評価、分析及び診断することにより、その結果に基づいた既存業務プロセスを体系的にリエンジニアリングを可能にする効果を伴う。
【図面の簡単な説明】
【図１】
保険加入サービス処理業務のビジネス プロセスを説明するための図面。
【図２】
本発明に係わるワークフロー マイニング システムの適用状態を説明するための図面。
【図３】
ワークフロー マイニング システムの構成をより詳しく説明するための図面。
【図４Ａ】
データ抽出及び加工モジュールにより実施される過程を説明するための図面。
【図４Ｂ】
データ抽出及び加工モジュールにより実施される過程を説明するための図面。
【図４Ｃ】
データ抽出及び加工モジュールにより実施される過程を説明するための図面。
【図４Ｄ】
データ抽出及び加工モジュールにより実施される過程を説明するための図面。
【図５Ａ】
前処理モジュールにより行われる過程を説明するための図面。
【図５Ｂ】
前処理モジュールにより行われる過程を説明するための図面。
【図５Ｃ】
前処理モジュールにより行われる過程を説明するための図面。
【図５Ｄ】
前処理モジュールにより行われる過程を説明するための図面。
【図６Ａ】
資料統計モジュールにより行われる過程を説明するための図面。
【図６Ｂ】
資料統計モジュールにより行われる過程を説明するための図面。
【図６Ｃ】
資料統計モジュールにより行われる過程を説明するための図面。
【図７Ａ】
意思決定ツリー分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図７Ｂ】
意思決定ツリー分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図７Ｃ】
意思決定ツリー分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図７Ｄ】
意思決定ツリー分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図７Ｅ】
意思決定ツリー分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図８Ａ】
連関性分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図８Ｂ】
連関性分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図８Ｃ】
連関性分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図８Ｄ】
連関性分析モジュールによる実施過程を説明するための図面。
【図９】
本発明に係わるワークフロー マイニング方法を説明するためのフロー図である。
【符号の説明】
１０：クライアント コンピュータ
２０：ワークフロー サーバー
２１：ワークフロー エンジン
２２：モニタリング モジュール
３０：ワークフロー マイニング システム
４０：データ ベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図９】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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