(57)【要約】【課題】  動的適応型プロセス発見及び遵守のための、プロセスをモデル化するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】  プロセスのモデル化のための方法は、１つ又は複数のアクティビティ・ログ・ファイルから、実行されたプロセス・ステップに付随するデータを収集することを含む。収集されたデータを構文解析して、実施済みプロセス・ステップのセットが判定される。各々の実施済みプロセス・ステップが他の各々の実施済みプロセス・ステップの後に続いた回数を表す、発生頻度値が判定される。各々の実施済みプロセス・ステップをグラフのノードとして表し、各々のプロセス・スレッド内のプロセス・ステップ間の移行をグラフ上のエッジとして表すことにより、実行されたプロセスのモデルを表すグラフが生成される。ノード対を接続するエッジに対して、対の第１のノードによって表されるプロセス・ステップの後に対の第２のノードによって表されるプロセス・ステップが続いた回数に対応する発生頻度値に依存する数が割り当てられる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスのモデル化のための方法であって、
１つ又は複数のアクティビティ・ログ・ファイルから、実行されたプロセス・ステップに付随するデータを収集することと、
前記収集されたデータを構文解析して、実施済みプロセス・ステップのセットを判定することと、
前記実施済みプロセス・ステップの実施順序を示すプロセス・スレッドを識別することと、
前記収集されたデータの前記各々の識別されたプロセス・スレッド内で、各々の前記実施済みプロセス・ステップが他の各々の前記実施済みプロセス・ステップの後に続いた回数を表す発生頻度値を判定することと、
前記実行されたプロセスのモデルを表すグラフを、各々の前記実施済みプロセス・ステップを前記グラフのノードとして表し、且つ、各々の前記プロセス・スレッド内の前記プロセス・ステップ間の各々の移行を前記グラフ上のエッジとして表すことにより生成することであって、前記グラフの所与のノード対のいずれについても、前記ノード対を接続する前記エッジに対して、前記対の第１のノードによって表される前記プロセス・ステップの後に前記対の第２のノードによって表されるプロセス・ステップが続いた回数に対応する前記発生頻度値に依存する数が割り当てられる、生成することと、
前記生成されたグラフをユーザに対してアクセス可能にすることと、
を含み、
前記ステップの各々がコンピュータ・システムを用いて実施される、方法。
【請求項２】
前記収集されたデータ内で各々の前記実施済みプロセス・ステップが他の各々の前記実施済みプロセス・ステップの後に続いた回数を表す前記発生頻度値が、前記対の前記第２のノードが前記対の前記第１のノードから続く見込みの推定値として計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記生成されたグラフは、前記実行されたステップに付随する追加データが前記アクティビティ・ログ・ファイルに追加されたときに更新され、前記更新することは、前記ノード、前記エッジ、又は前記エッジに割り当てられた前記数のうちの１つ又は複数を変更することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記発生頻度値は、前記グラフの各エッジについて、０と１との間のガイド数値として表される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記生成されたグラフを継続的に前記更新することは、前記アクティビティ・ログ・ファイルに対する変更を自動的に検出し、前記アクティビティ・ログ・ファイルに対する前記変更が検出されたときに、前記追加データを用いて前記グラフを更新することを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
特定の時間的瞬間における前記更新されたグラフの表現を含む複数のスナップショットが、所定の時間間隔、ユーザ指定の時間間隔、又はトリガ基準が満たされたときのいずれかにて取得される、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
スナップショット出現を表す数値が、前記取得されたスナップショットの各々について、変換関数を使用することにより決定される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記変換関数は、前記複数のスナップショットのうちの２つのスナップショット間の相違の尺度を計算する距離関数である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のスナップショットの各々が、その数値に従って樹状データ構造内に格納される、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記樹状データ構造が、数値トライ木データ構造である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記樹状データ構造の単一のバケツ又はビン内に所定の数より多くのスナップショットが格納されたときに、警告を発生させる、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
特定のスナップショットの前記数値が、既知状態のスナップショットを表す数値から所定の閾値を超える量で逸脱したときに、警告を発生させる、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記既知状態のスナップショットが、より早い時点で取得された同じグラフのスナップショットである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記既知状態のスナップショットが、ノード、エッジ、又は前記エッジに割り当てられた数を含む基準プロセスのグラフである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記発生頻度値は、第１のステップから第２のステップへの移行について、前記第１のステップが前記第２のステップに移行した回数の合計を前記第１のプロセス・ステップがいずれかのプロセス・ステップに移行した回数の合計で割ったものとして計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記発生頻度値は、より最近の移行には増やした重みを与え、より古い移行には減らした重みを与えることにより計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記発生頻度値は、最近の移行により重く重み付けし、且つ、前記収集されたデータ内の誤りにより引き起こされる発生頻度値が低い移行を割引する、信頼度関数を使用して修正される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法は、取得された前記複数のスナップショットの幾つか又は全てについて、着色要素のマトリックスを含む画像を生成することをさらに含み、各々の前記着色要素は、対応するスナップショットの表現であり、各々の前記着色要素の色は、前記対応するスナップショットの構造に依存する色値を計算することにより決定され、前記構造は、前記スナップショット内のノード及びエッジの配列を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１９】
前記生成されたグラフに１つ又は複数の規則を適用して、前記グラフの１つ又は複数の前記ノード又は前記エッジの意味を判定し、且つ、前記グラフから正式プロセス・モデルを抽出する、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
複数の前記抽出された正式プロセス・モデルが、検索、及び、前記複数の前記抽出された正式プロセス・モデル間の変化に基づいて警告を発する能力を可能にする、データ構造内に格納される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記収集されたデータを構造構文解析する前記ステップ、及び前記プロセス・スレッドを識別する前記ステップが、ビジネス・プロブナンス・ベースのシステムを用いて実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
プロセスのモデル化のための方法であって、
１つ又は複数のアクティビティ・ログ・ファイルから、実行されたプロセス・ステップに付随するデータを収集することと、
前記収集されたデータを構文解析して、実施済みプロセス・ステップのセットを判定することと、
前記収集されたデータの各々の前記実施済みプロセス・ステップが他の各々の前記実施済みプロセス・ステップの後に続いた回数を表す、発生頻度値を判定することと、
前記実行されたプロセスのモデルを表すグラフを、各々の前記実施済みプロセス・ステップを前記グラフのノードとして表し、且つ、前記プロセス・ステップ間の各々の移行を前記グラフ上のエッジとして表すことにより生成することであって、前記グラフの所与のノード対のいずれについても、前記ノード対を接続する前記エッジに対して、前記対の第１のノードによって表される前記プロセス・ステップの後に前記対の第２のノードによって表されるプロセス・ステップが続いた回数に対応する前記発生頻度値に依存する数が割り当てられる、生成することと、
前記生成されたグラフを表示することと、
を含み、
前記ステップの各々がコンピュータ・システムを用いて実施される、方法。
【請求項２３】
前記発生頻度値は、アントコロニー最適化手法に従い、より最近の移行には増やした重みを与え、より古い移行には減らした重みを与えることにより計算される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記収集されたデータを構文解析する前記ステップ、及びプロセス・スレッドを識別するステップが、ビジネス・プロブナンス・ベースのシステムを用いて実施される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
プロセスのモデル化のためのコンピュータ・プログラムであって、
１つ又は複数のアクティビティ・ログ・ファイルから、実行されたプロセス・ステップに付随するデータを収集するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードと、
前記収集されたデータを構文解析して、実施済みプロセス・ステップのセットを判定するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードと、
前記収集されたデータの各々の前記実施済みプロセス・ステップが他の各々の前記実施済みプロセス・ステップの後に続いた回数を表す発生頻度値を判定するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードと、
前記実行されたプロセスのモデルを表すグラフを、各々の前記実施済みプロセス・ステップを前記グラフのノードとして表し、且つ、前記プロセス・ステップ間の各々の移行を前記グラフ上のエッジとして表すことにより生成するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードであって、前記グラフの所与のノード対のいずれについても、前記ノード対を接続する前記エッジに対して、前記対の第１のノードによって表される前記プロセス・ステップの後に前記対の第２のノードによって表されるプロセス・ステップが続いた回数に対応する、前記発生頻度値に依存する数が割り当てられる、コンピュータ可読プログラム・コードと、
前記生成されたグラフを表示するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードと、
を含む、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、プロセス発見に関し、より詳細には動的適応型プロセス発見及び遵守のためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビジネス・プロセスは、特定のタスク又は目的を達成するために実施される一連の手続きステップである。ステップは、手作業で、コンピュータの支援の下で、又は完全に自動的に実施することができる。あるタスクを達成することが可能な多くの方式が存在するので、ビジネス・プロセスの実行には多大な多様性が存在する。しばしば、組織体は、ビジネス・プロセスを正式なものにすることにより、ビジネス・オペレーションを能率化し、一貫した高い品質を保持しようと努めている。ビジネス・プロセスの正式化(formalization)は、正式なプロセス・モデルを、公開された手続き及び他のポリシー表明の形で公表することを含む。
【０００３】
しかしながら、組織体が、正式化されたビジネス・プロセスを公表した後であっても、遵守を監視及び励行し、且つ、現実の実践が正式化されたプロセスにどの程度整合しているかを判定することは難しいことがある。従って、遵守の監視及び励行に関連した困難という観点から見ると、組織体は、ビジネス・オペレーションを迅速且つ効果的に最適化する能力を欠くことがある。
【０００４】
ビジネス・プロセス管理（ＢＰＭ）は、ビジネス・プロセス・ステップがその上で実行され得る技術的プラットフォームを提供することにより、種々のビジネス・プロセスの実施を促進するために情報技術を利用し得る組織体を管理する手法である。ＢＰＭは、ビジネス・プロセスを継続的に改善しようと努めることができる一方で、正式なビジネス・プロセスの遵守の監視及び励行に関連した困難により、ＢＰＭの有効性は制限されることがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
動的適応型プロセス発見及び遵守のための、プロセスをモデル化するためのシステム及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
プロセスのモデル化のための方法は、１つ又は複数のアクティビティ・ログ・ファイルから、実行されたプロセス・ステップに付随するデータを収集することを含む。収集されたデータを構文解析して、実施済みプロセス・ステップのセットが判定される。実施済みプロセス・ステップの実施順序を示すプロセス・スレッドが識別される。収集されたデータの各々の識別されたプロセス・スレッド内で、各々の実施済みプロセス・ステップが他の各々の実施済みプロセス・ステップの後に続いた回数を表す、発生頻度値が判定される。各々の実施済みプロセス・ステップをグラフのノードとして表し、各々のプロセス・スレッド内のプロセス・ステップ間の各々の移行をグラフ上のエッジとして表すことにより、実行されたプロセスのモデルを表すグラフが生成される。グラフの所与のノード対のいずれについても、ノード対を接続するエッジに対して、対の第１のノードによって表されるプロセス・ステップの後に対の第２のノードによって表されるプロセス・ステップが続いた回数に対応する発生頻度値に依存する数が割り当てられる。生成されたグラフは、ユーザに対してアクセス可能にされる。
【０００７】
プロセスのモデル化のための方法は、１つ又は複数のアクティビティ・ログ・ファイルから、実行されたプロセス・ステップに付随するデータを収集することを含む。収集されたデータを構文解析して、実施済みプロセス・ステップのセットが判定される。収集されたデータの各々の実施済みプロセス・ステップが他の各々の実施済みプロセス・ステップの後に続いた回数を表す、発生頻度値が判定される。各々の実施済みプロセス・ステップをグラフのノードとして表し、プロセス・ステップ間の各々の移行をグラフ上のエッジとして表すことにより、実行されたプロセスのモデルを表すグラフが生成される。グラフの所与のノード対のいずれについても、ノード対を接続するエッジに対して、対の第１のノードによって表されるプロセス・ステップの後に対の第２のノードによって表されるプロセス・ステップが続いた回数に対応する発生頻度値に依存する数が割り当てられる。生成されたグラフは、表示される。
【０００８】
プロセスのモデル化のためのコンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ可読プログラム・コードが組み入れられたコンピュータ可読ストレージ媒体を含む。コンピュータ可読プログラム・コードは、１つ又は複数のアクティビティ・ログ・ファイルから、実行されたプロセス・ステップに付随するデータを収集するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードと、収集されたデータを構文解析して、実施済みプロセス・ステップのセットを判定するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードと、収集されたデータの各々の実施済みプロセス・ステップが他の各々の実施済みプロセス・ステップの後に続いた回数を表す発生頻度値を判定するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードと、実行されたプロセスのモデルを表すグラフを、各々の実施済みプロセス・ステップをグラフのノードとして表し、且つ、プロセス・ステップ間の各々の移行をグラフ上のエッジとして表すことにより生成するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードであって、グラフの所与のノード対のいずれについても、ノード対を接続するエッジに対して、対の第１のノードによって表されるプロセス・ステップの後に対の第２のノードによって表されるプロセス・ステップが続いた回数に対応する発生頻度値に依存する数が割り当てられる、コンピュータ可読プログラム・コードと、生成されたグラフを表示するように構成されたコンピュータ可読プログラム・コードと、を含む。
【０００９】
本開示及びそれに付随する態様のうちの多くのもののより完全な認識は、添付の図面との関連において考察した場合に以下の詳細な説明を参照することによってそれらがより良く理解されるようになったときに、容易に得られることになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の例示的な実施形態による、観測されたビジネス・プロセス・グラフの生成を示すフローチャートである。
【図２】本発明の例示的な一実施形態による、ビジネス・プロセス・グラフ・スナップショットを格納するために使用することができる数値トライ木データ構造の一例を示す。
【図３】本発明の例示的な一実施形態による、多重レベルを有する数値トライ木データ構造の一例を示す。
【図４】本発明の例示的な実施形態により生成されるビジネス・プロセス・グラフの一例である。
【図５】図４のグラフのエッジ太さにより表される移行比を示す表である。
【図６】本発明の例示的な一実施形態によるビジネス・プロセス・グラフ・スナップショットの表現を表示するための例示的な画像ベースの形式を示す。
【図７】本開示の実施形態による方法及び装置を実装することができるコンピュータ・システムの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図面において例証される本開示の例示的な実施形態を説明するに当たり、分かりやすくするために特定の用語が用いられる。しかしながら、本開示はそのように選択された特定の用語に限定されることを意図するものではなく、各々の特定の要素は、同様の方式で動作する全ての技術的等価物を含むものと理解すべきである。
【００１２】
実際には、現実のビジネス・プロセスは、規定された及び／又は正式化された手続きから逸脱したやり方で実行されることがある。この逸脱は、手続きが正式化された時点では予測されなかった障害又は能率の悪さ、時間経過に伴うプロセスの進化、及び／又は従業員が遵守しないことにより生じ得る。したがって、現実のプロセス実施を正確に測定することは、作業フローの改善のための有用な努力であり得る。
【００１３】
本発明の例示的な実施形態は、現実のビジネス・プロセス実行をモデル化するための自動化された手法を提供することを目指すものであり得る。現実のビジネス・プロセス実行を正確にモデル化することにより、組織体は、合意のレベルを確認するため、及び、逸脱点を割り出すために、現実のプロセスを正式化されたプロセス及びその他の指令と比較することが可能になり得るので、正式化されたプロセスの遵守を達成するため、及び将来のポリシーに影響を与えるための改善アクションをとることができる。
【００１４】
本発明の例示的な実施形態は、現実のビジネス・プロセス実行をグラフによって表現することを可能にし、このグラフにおいて、グラフの各ノードはビジネス・プロセスにおけるステップを表し、一連のエッジは種々のノードを接続して、観測された１つのノードから次のノードへの移行を表す。各エッジの太さは、第１のステップの実行が第２のステップの実行を先導する観測された傾向に比例させることができる。したがって、単一のグラフで、あるビジネス・プロセスが幾つかのプロセス実行にわたって現実に実施される様子を示すことが可能であり得る。
【００１５】
グラフ生成は完全に自動化することができるので、ビジネス・プロセスの現実の実施を、組織リソースを著しく消費することなく、直裁的且つ直観的な方式で表すことができる。グラフ生成は、詳細なアクティビティ・ログの保存に資する種々のコンピュータ化プラットフォーム内でプロセス・ステップが完了したときに通常のビジネス過程において生成される１つ又は複数のアクティビティ・ログ・ファイルを収集することにより、実施することができる。収集されたアクティビティ・ログを自動的に構文解析して、プロセス・ステップを識別し、１つのプロセス・ステップから次のプロセス・ステップへの作業フローの性質を確認することができる。グラフの生成に用いることができるのは、この情報である。
【００１６】
グラフは、定期的に更新することも、又はリアルタイムに更新することもできる。次いで、グラフを正式化されたビジネス・プロセスと比較して出発点(point of departure)を識別することができる。グラフを以前のグラフと比較して、変化を判定することもできる。グラフを他の下部組織又は他の組織体由来の同様のグラフと比較して、異なる実体が同様のタスクをどのように処理しているのか示す指標を提供することもできる。このようにして生成されるグラフのためのその他の重要な用途を見出すことができるので、本発明はこのようにして生成されるグラフのための特定の用途に限定されるものではない。実施される分析の性質に関わりなく、これらのグラフの自動的な生成及び提示を既存のＢＰＭシステムと共に又はそれ自体で用いて、組織体のオペレーションを能率化し、品質を保証することができる。
【００１７】
本明細書において説明されるように生成されるビジネス・プロセス・グラフの一例は、図４に提示され、これは後でさらに詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の例示的な実施形態による、上記の、観測されたビジネス・プロセス・グラフの生成を示すフローチャートである。最初に、アクティビティ・ログ・ファイルを収集及び構文解析することができる（ステップＳ１１）。アクティビティ・ログ・ファイルを収集することは、評価対象の所与のビジネス・プロセスの実行に関与する１つ又は複数のコンピュータ化されたシステムから、格納されたアクティビティ・ログ・ファイルを検索することを含むことができる。アクティビティ・ログが多数のソースから収集される場合、相互参照を実施してビジネス・プロセス・ステップを組み合わせることで、たとえ種々のステップが複数のアクティビティ・ログ・ファイルにわたって記録されていた場合であっても、個々のビジネス・プロセス実行をビジネス・ステップからビジネス・ステップへとトレースすることができる。１つ又は複数のアクティビティ・ログを構文解析することは、実施済みの現実のビジネス・プロセス・ステップを識別すること、及び、ビジネス・プロセス・ステップが実行された順序を判定することを含むことができる。
【００１９】
本発明の例示的な実施形態は、複数のソースにわたるアクティビティ・ログを組み合わせるための公知のビジネス・プロブナンス・ベース(business provenance based)のシステムを利用して、エンド・ツー・エンド型ビジネス・プロセスの単一インスタンスの実行に関連したイベントの首尾一貫したリストを収容する、単一の実行ログを生成することができる。ビジネス・プロブナンスは、ビジネスの機能的、組織的、日時的、及びリソース的側面を発見するために、ビジネス・アーチファクト(artifacts)のリネージ（系統)を捕捉し、管理するプロセスであると理解される。したがって、ビジネス・プロブナンスを、本発明の例示的な実施形態に従い、アクティビティ・ログの収集及び構文解析を行ってプロセス・ステップが実施された順序を判定するために用いることができ、それゆえ、ビジネス・プロセス実行中に正に起こったとおりのことを、アクティビティ・ログから得られるデータのような操作データを収集し、相関させ、分析することによって自動的に発見するために用いることができる。
【００２０】
本発明の例示的な実施形態に関連して用いることができるビジネス・プロブナンス・ベースのシステムの例は、例えば、各々がその全体が本明細書に組み入れられる、米国特許出願番号第１２／２６５，９７５号、第１２／２６５，９８６号、第１２／２６５，９９３号、及び第１２／２６６，０５２号において見出すことができる。
【００２１】
アクティビティ・ログ・ファイルが収集され構文解析された後、最初のビジネス・プロセス実行をグラフ化することができる（ステップＳ１２）。最初のビジネス・プロセス実行は、所定のビジネス・プロセスの１回の実行中に実施された一連のプロセス・ステップの単一のトレースを表すことができる。ビジネス・プロセスをグラフ化することは、アクティビティ・ログから識別された各プロセス・ステップについてノードを定めること、及び、各ノード間に、最初のビジネス・プロセス実行中にプロセス・ステップが実施された順序を表すエッジを形成することを含むことができる。例えば、最初のビジネス・プロセス実行が３つのステップ「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」を含み、ステップ「Ａ」が第１に実施され、ステップ「Ｃ」が第２に実施され、ステップ「Ｂ」が最後に実施される場合、この最初の実行のグラフ化は、３つのノード「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」を含み、第１のエッジが「Ａ」と「Ｃ」とを接続し、第２のエッジが「Ｃ」と「Ｂ」とを接続するものとすることができる。各エッジは、方向と太さの両方を示すベクトルとして表現することができる。よって、「Ａ」を「Ｃ」に接続するエッジは、「Ｃ」を「Ａ」に接続するエッジと区別されることになる。エッジの太さは、そのエッジにより表現される移行が起こる頻度を表す。例えば、太いエッジは通例生じる移行を表すことができ、一方、細いエッジはまれに生じる移行を表すことができる。
【００２２】
最初のビジネス・プロセス実行がグラフ化された後で、追加的なビジネス・プロセス実行により、グラフを更新することができる（ステップＳ１３）。追加的なビジネス・プロセス実行は、ステップＳ１２においてグラフ化された最初のビジネス・プロセスと同様のビジネス・プロセスのその後の実施を表すことができる。その後の実施は、同一又は異なる個人、及び／又は自動化システムにより実行されたものであり得る。その後の実施に付随するデータは、最初の実行と同じアクティビティ・ログ、異なるアクティビティ・ログ、又は更新されたアクティビティ・ログから構文解析することができる。例えば、グラフが更新されている間も、ログは新しい実行により更新され続けることがある。この点で、グラフ化は、ビジネス・プロセスの実行と同時に実施することができる。
【００２３】
例えば、ビジネス・プロセスが大規模な組織体内で実行される場合には、所与のビジネス・プロセスは、一日に何百何千回と実行されることがある。特定のビジネス・プロセスの各々の実行に付随するアクティビティ・ログを用いてグラフをリアルタイムで更新し、その結果、利用可能な最も完全なデータ・セットをグラフが表すようにすることができる。しかしながら、本発明の例示的な実施形態は、グラフを生成及び更新するために全ての利用可能なデータを使用することに限定されるものではなく、グラフの生成及び更新の目的で、利用可能なデータのサブセットを無作為に又は他の手段で選択することもまた可能である。例えば、完全なデータ・セットが特に膨大であるような場合には、そのような戦略が望ましいものであり得る。
【００２４】
追加的な実行をグラフ化する際に、新たなステップが実施されたところに新たなノードを追加することができる。また、１つのステップから別のステップへの移行が生じる頻度の変化を反映するように、エッジの太さを更新することができる。例えば、１つのステップから別のステップへの移行が生じるたびに、これらのステップを接続するエッジの太さを１尺度ずつ太くすることができる。代替的に、エッジの太さを更新するためのより洗練された技術を、例えば以下で詳述するように実施することができる。
【００２５】
追加的なデータによりグラフを更新するステップ（ステップＳ１３）は、繰り返し行うことができる。繰り返しは、設定した繰り返し回数だけ続けることも、全てのアクティビティ・ログ・データがグラフに反映されるまで続けることも、又は、新たなアクティビティ・ログ・データが収集されたときにグラフを更新しながら無期限に続けることもできる。
【００２６】
収集されたアクティビティ・ログ・データに基づくグラフの更新が終了すると、グラフを提示することができる（ステップＳ１４）。グラフの提示は、１人又は複数のユーザに対してグラフを実際に表示すること、将来の参照のためにグラフを格納すること、又はグラフを他の何らかの仕方で利用することを含むものとすることができる。提示は、グラフの更新が完了した後で実施するのではなく、又は完了した後で実施することに加えて、ステップＳ１３においてグラフが更新されているときに連続的に実施することができる。このようにして、グラフが変更されたときにグラフを提示することができるので、ユーザは任意の所与の時点でグラフの現在の状態を観察することができる。
【００２７】
提示されたグラフをチェックして、警告が妥当であるかどうか判定することができる（ステップＳ１５）。警告は、特定の閾値を超過した場合に妥当とすることができる。閾値は、ユーザにより選択された基準又は他の所定の基準に従って定めることができる。閾値は、例えば、特定のノード数、特定のエッジ太さ、又は正式化されたプロセスからの逸脱の過剰度とすることができる。閾値を超過したと判定された場合には（ステップＳ１５の「はい」）、警告を発生させることができる（ステップＳ１６）。警告は、１つ又は複数の所定の電子メールアドレスに電子メールを自動送信すること、又は他の何らかの通知形式を含むことができる。
【００２８】
本発明の例示的な実施形態による随意的な特徴は、生成されたグラフから正式プロセス・モデルを抽出することである。グラフは現実に実施されたプロセスを表すことができるので、プロセスを正式化することを要望する組織体は、正式プロセスを確立するための基礎として、生成されたグラフを利用することができる。
【００２９】
このような場合には、正式プロセスは、例えば、アクティビティ・ログ・ファイルからグラフが生成される、及び／又は、アクティビティ・ログ・ファイルを用いてグラフが更新される所定の長さの時間の後に、生成されたグラフから抽出することができる。代替的に、抽出は、所定のトリガ・イベントが発生したとき、例えば、その後のモデル更新がグラフの外観にもはや著しい変化をもたらさなくなったとき、又は、グラフにおける特定の特性が変化したときに行われることもある。例えば、直近のビジネス・プロセス・モデル・グラフと初期グラフとの間の距離が所定の数値範囲より大きい場合に、正式モデルの抽出をトリガすることができる。ここで、数値範囲は、以下で詳述されるようなスナップショット値の計算のための手法に従って計算することができる。
【００３０】
グラフを他のグラフ、または異なる時点における同じグラフと比較する目的で、特定の時点におけるグラフの状態が格納されることが望まれる場合には、グラフの現在の状態の「スナップショット」を取得することができる（ステップＳ１７）。スナップショットは、特定の瞬間に存在していたとおりのグラフのコピーを含むことができ、これはノードとエッジの両方を含むことになる。スナップショットは、グラフの生成に用いられたアクティビティ・ログ・データが取得された日付、グラフが警告閾値を超えたかどうかを示すブール値、同様の又は同一のグラフに遭遇した回数を示すカウンタ、又はその他の関連データなどのようなメタデータを含むこともできる。
【００３１】
スナップショットは、他のグラフに比べたそのグラフの特徴を何らかの方法で説明する特定のスナップショット値に換算することができる。特定のスナップショットについての値を特徴付けるための多数の手法が存在し得る。そのような手法の単純化された例は、ノード及びエッジの総数を数えることである。もっと洗練されたメトリック(metric)を用いて、プロセス・モデル・グラフを数値によって表すこともできる。次にこれらの値を用いて、２つのプロセス・モデル・グラフの間の差異の尺度を、値間の「距離」について計算することができる。２つのプロセス・モデルＭとＭ’との間のこの距離は、ＭをＭ’に変換するのに必要とされる高次の変更操作（例えば、アクティビティの挿入、削除、又は移動）の最小数として定義することができる。２つのプロセス・モデル間の距離を求めることは、非決定性多項式時間困難問題として表すことができる。この問題に適用される発見的アルゴリズムは極めて複雑なものとなり得る。従って、本発明の例示的な実施形態は、各々のプロセス・モデル・グラフのスナップショットに数値を割り当てるための１つ又は複数のメトリックを定義することができる。本明細書において用いられるｆ（ｓｋ）は、各スナップショットｓｋに値を割り当てるメトリック関数を表す。
【００３２】
第１の手法によれば、
【数１】
2013533528.tif 000003
であり、ここで、Ｅは、プロセス・スナップショットｓｋの依存図式(dependency graph)におけるエッジ数であり、Ｖは頂点（ノード）数である。
【００３３】
上述の手法は、プロセス・モデル・グラフ及び／又はスナップショットを、比較の目的で単純なスカラー値として表現することができる方法の一例を提供するが、他の妥当なメトリックを同様に使用することもでき、本発明は、上記の特定の手法に限定されるものと理解すべきではない。
【００３４】
単純なスカラーは、特定の時点におけるプロセス・モデル・グラフ（スナップショット）をカテゴリ分類するための便利な手法を代表するが、将来の参照及び／又は比較のために、スナップショット全体を適切なデータ構造を用いて格納することもできる。本発明の例示的な実施形態は、スナップショットを、例えば、Ｂ木データ構造又は数値トライ木データ構造のような樹状データ構造内に格納することができる（ステップＳ１８）。トライ木データ構造は、探索を容易にすることができる特定の有意味な性質に従って分割された群及び下位群の木の中にデータが格納及び配列されるデータ構造である。トライ木データ構造は、根ノード(root node)と、その根の内の１つ又は複数のビン・ノード(bin node)と、各ビン・ノード内の一連のバケツ・ノード(bucket node)とを含む。各ビンは、全ての根データのサブセットを含み、そのデータ・サブセットが入る特定の範囲によって定義される。各バケツは、その親ビン範囲のサブセットを含み、バケツが含むデータの範囲によって定義される。全てのビンが等しいサイズの範囲を表す必要はなく、同様に、全てのバケツが等しいサイズの範囲を表す必要もない。従って、ビンの範囲又はバケツの範囲のサイズは、異なるビン又はバケツごとに異なっていてもよい。トライ木データ構造は、範囲の変更が所望されたときには再平衡化(rebalance)することもできる。
【００３５】
それゆえ、数値トライ木データ構造は、ビン及びバケツが特定の数値範囲を表すデータ構造であり、これをここでは上述のスナップショット値とすることができる。ビンは、順序付きリストの形で格納することができる。これにより、所望のスナップショットをすばやく見つけるための、例えばスナップショット値による、二分探索の実施を可能にすることができる。ビン・ノード当たりのバケツ・ノードの数は、分岐比とも呼ばれ、全てのビンについて同じにすることができる。同様に、バケツ当たりのビンの最大数は、例えば、効率的な検索を可能にするために、何らかの比較的低い値に固定することができる。
【００３６】
バケツの範囲は、親ビンの範囲のサブセットとすることができるので、これをサブ範囲と呼ぶことができる。ビン及びバケツの範囲及びサブ範囲は、それぞれ、その兄弟に関して重なり無しである。
【００３７】
本発明の例示的な実施形態による随意的な特徴は、生成されたグラフに１つ又は複数の規則を適用して、グラフの１つ又は複数のノード又はエッジについてビジネス上の意味(business semantics)を判定することを含むことができる（ステップＳ１９）。次いで、正式ビジネス・プロセス・モデルを、例えば判定されたビジネス上の意味を用いて、グラフから抽出することができる。次いで、抽出された複数の正式ビジネス・プロセス・モデルをデータ構造内に格納することができる。使用されるデータ構造は、効率的な検索、及び、抽出された複数の正式ビジネス・プロセス・モデル間の変化に基づいて警告を発する能力を可能にするものとすることができる。
【００３８】
図２は、本発明の例示的な一実施形態によるビジネス・プロセス・グラフ・スナップショットを格納するために用いることができる数値トライ木データ構造の一例を示す。根２１は、データ・セット全体を表す。根から、第１のビン２２が存在し得る。１つより多くのビンが存在し得るが、図示した例においては１つのビン２２が存在する。ビン２２の範囲、ここでは［０，１００］は、０乃至１００のスカラー・スナップショット値を有するスナップショットがその中に格納されているという事実を表す。第１のレベル２６は、ビン２２と全ての子バケツ２３、２４、及び２５として定義することができる。第１の子バケツ２３は、範囲［０，３３］を有するものとすることができ、それゆえ０乃至３３のスカラー・スナップショット値を有するスナップショットを収容することができる。第２の子バケツ２４は、範囲（３３，６７］を有するものとすることができ、それゆえ３４乃至６７のスカラー・スナップショット値を有するスナップショットを収容することができる。第３の子バケツ２５は、範囲（６７，１００］を有するものとすることができ、それゆえ６８乃至１００のスカラー・スナップショット値を有するスナップショットを収容することができる。３つ全ての子バケツ間で、完全なビン範囲［０，１００］が表される。
【００３９】
数値トライ木データ構造は、利用可能なビンの現時点の範囲を超えるスナップショット値を有するビジネス・プロセス・グラフ・スナップショットの追加に対応する十分な融通性を有することができる。例えば、新たなデータが、例えば１５８のスナップショット値を有するビジネス・プロセス・グラフ・スナップショットに関して提示された場合、この数値トライ木データ構造に、例えば（１００，２００］の範囲を表す追加的なビンを追加することができる。このビン内に、例えば、必要に応じて、新たなデータを収容するために新たなバケツを追加することができる。
【００４０】
数値トライ木データ構造はまた、再平衡化するのに十分な融通性を有することができる。再平衡化とは、ビン及びバケツの範囲の変更と、それに伴う１つのカテゴリから別のカテゴリへのデータの再配置である。再平衡化は、例えば、いずれかの１つのカテゴリに多数の値が追加された場合に所望されることがある。データ構造の再平衡化により、探索の効率性を保つことができ、且つ、ビンのオーバーフローを回避することができる。
【００４１】
本発明の例示的な実施形態による数値トライ木データ構造の再平衡化の手法は、追加的なビンを追加すること、及び、ビン範囲のサイズを小さくすることを含むことができる。これは、木を浅く保ち、木の幅を追加する効果を有する。代替的に、分岐比を高めることで追加的な組織レベルを導くことができる。第１の選択肢は、根からビンに到達するのに必要とされる時間を短縮することにより、二分探索技術を用いた迅速で計算コストが安い探索を促進することができる。同様に、第２の選択肢も、バケツ間にわたる探索を速くすることができるので、計算コストが安いものとなり得る。再平衡化のプロセス自体が、計算コストが高いものであり得るので、本発明の例示的な実施形態は、ビンがバケツではなく子ビンを有することを可能にすることにより第２のレベルを作成することで、再平衡化に関連した計算コストを削減することができる。
【００４２】
図３は、本発明の例示的な実施形態による、多重レベルを有する数値トライ木データ構造の一例を示す。ここでは、第１のレベル２６のビン２５は、第２のレベル３１に関してはバケツとなり得、そのバケツ内には複数のビン３２、３３、及び３４が存在することができる。追加的なレベルを可能にすることにより、数値トライ木を再平衡化させる必要性を減らすことができ、計算費用を回避することができる。
【００４３】
さらに、ビン・ノードがバケツではなく子ビンを有することを許容することで、初期のビン幅（図３の例では１００として示される）及び分岐比（図３の例では３として示される）、並びにバケツのサイズを保持しつつ、任意の数のレベルを作成することができる。それで、本発明の例示的な実施形態は、任意のトライ木深さに対応するような方式での数値トライ木データ構造内の探索を可能にすることができる。例えば、あるビンの所与の子がバケツ又はビンのどちらであるかを判定することができる。子がバケツである場合には、バケツを通じた線形探索を実施することができ、子がビンである場合には、再帰下降を実施することができる。
【００４４】
プロセス・スナップショットの格納及び効率的な検索を可能にすることに加えて、数値トライ木データ構造は、警告の発生を容易にすることもできる。警告は、（１）任意の所与のバケツ内のスナップショットの数のような要因に基づいて発生させることができる。いずれかの単一のバケツ内のスナップショットの数が特定の閾値を超えた場合、例えば数値トライ木の再平衡化に先立ち、警告を発生させることができる。追加的に、警告は、（２）スナップショットの位置に基づいて発生させることができる。例えば、特定のバケツが１つ又は複数のスナップショットを有する場合、これらのスナップショットが特定の範囲（例えば、バケツ範囲）内の数値を有するというメッセージを伝える警告を発することができる。
【００４５】
警告を発生させるスナップショットの依存図式、移行ベクトル及びその他の格納されたメタデータを分析して、警告をトリガする状況の性質に関する洞察を得ることができる。警告は、銀行及び保険会社のような組織体が自身のビジネス・プロセスをチェック及び検証するための予防手段として用いることができる。警告は、プロセスが特定の手続き又はガイドラインを遵守していないときに発生させることもできる。例えば、組織体は、各プロセス・スナップショットにメトリック値を割り当てて、そのプロセスがガイドラインを遵守していないことを示すスナップショットのメトリック値の範囲のリストを確立することができる。この場合、組織体は、数値トライ木内のこれらの範囲に対応するビンにマークを付けて、それらの中に所与の数を超えたスナップショットが格納されたときに警告を発生させることができる。さらに、組織体は、次にこれらのビン内のスナップショットを分析して、そのプロセスがいつ、どのくらいの頻度で、どのような状況下で遵守に違反するのかということについて、より良い理解を得ることができる。
【００４６】
数値トライ木における劇的なストレージ過負荷を防止するために、ユーザは、スナップショットのサブセットを格納し、したがって残りのスナップショットの格納を拒否するように決めることができる。ユーザはこれを、例えば、あるスナップショットを格納すべきか否かを判定する基準を指定することにより達成することができる。本発明はいずれかの特定の基準に限定されるものではないが、本発明の例示的な実施形態は、スナップショットを格納するための基準としてトポロジー変化の尺度を用いることができる。例えば、ユーザは、メトリックを初期化して、２つの連続したスナップショット間の注目に値するトポロジー変化を検出することができ、そして次に、スナップショットの格納をメトリックに依存したものとすることができる。トポロジー変化Ｔは、例えば、グラフのノード及びエッジの関数によって定義することができる。そのような関数の例は、以下のように表すことができる。
【数２】
2013533528.tif 000004
ここで、ｅ（ｓｔ）はスナップショットｓｔ内のエッジの総数を表し、ｖ（ｓｔ）はスナップショットｓｔ内の頂点の総数を表し、ｋ１及びｋ２は、例えばユーザにより設定することができる、定数である。ｓｔ−１とｓｔとの間のトポロジー変化が予め指定された閾値より大きい場合に、スナップショットｓｔを格納することができる。
【００４７】
数値トライ木データ構造におけるスナップショットの格納を実装するために、以下のプロセスを用いることができる。最初に、指定された時間間隔でプロセス・スナップショットをとることができる。プロセス・スナップショットは、例えば上述するように、頂点と、エッジと、頂点ごとの移行確率ベクトルとを有する依存図式から成るものとすることができる。次に、所定のメトリックを用いて、スナップショットについての数値を計算することができる。次いで、現在のスナップショットが直前に格納されたスナップショットに比べて所定の閾値基準を十分に満たすほど大きいトポロジー変化を表しているか否かを、チェックすることができる。トポロジー変化が十分に大きいと判定された場合には、スナップショットを、例えば妥当なメタデータと共に、その数値に従い数値トライ木データ構造内に格納することができる。次いで、この新たに追加されたデータが、警告を発生させるための所定の基準を満たすか否かを判定することができ、この基準が満たされた場合には、適切な警告を発生させることができる。このプロセスはその後、次回の指定された時間間隔において繰り返すことができる。
【００４８】
図４は、本発明の例示的な実施形態により生成されるビジネス・プロセス・グラフの一例であり、図５は、図４のグラフのエッジ太さにより表される移行比を示す表である。上述のように、本発明の例示的な実施形態は、現実のビジネス・プロセス実行がビジネス・プロセス・ステップからビジネス・プロセス・ステップへと移行する、観測された頻度を表すグラフを生成することができ、ここで、グラフの各ノードは、ビジネス・プロセスにおけるステップを表し、種々のノードを接続する各エッジは、起点ノードから宛先ノードへの観測された移行率を表す。この移行率は、宛先ノードによって表されるビジネス・プロセス・ステップが、起点ノードによって表されるビジネス・プロセス・ステップの後に続く頻度を表すことができる。移行率は、そのような移行が生じた累積回数として表現することもでき、又は、所与の移行が生じた回数を、所与のノードを起点とする移行の総数で割った比として表現することもできる。
【００４９】
移行率は、「移行確率」として概念化することができるが、それは、この値が、起点ノードによって表されるビジネス・プロセス・ステップが実施された後に宛先ノードによって表されるビジネス・プロセス・ステップが続くことになる、推論される確率を表すことができるからである。しかし、移行確率は、そのような移行が将来生じる見込み（オッズ）に関する事前の知識を表すものではない。ノード「ａ」からノード「ｂ」への移行率、又は移行確率は、
【数３】
2013533528.tif 000005
と表すことができる。
【００５０】
図４の例示的なグラフから分かるように、観測されたビジネス・プロセス・ステップを表す６つのノードがある。各ノードにおいて、エッジ（矢印で示される）は、観測された移行率を表し、太いエッジほど大きい移行率を表す。したがって、ほとんどの場合、ノード「Ａ」に関連付けられたビジネス・プロセス・ステップが実施されると、その後でノード「Ｃ」に関連するビジネス・プロセス・ステップが実施されることが分かる。しかし、その後にノード「Ｂ」に関連付けられたビジネス・プロセス・ステップが実施されるときもあり、又は、ノード「Ａ」に関連付けられたビジネス・プロセス・ステップが繰り返されることもある。図５の表は、図４の例示的なグラフと一致し得る例示的な移行率を示す。これから分かるように、第１のノードから第２のノードへの全ての移行率の合計は、そのような移行が見出される場合には１になり、又は、移行が見出されない場合、例えば所与のノードに関連付けられたビジネス・プロセス・ステップがそのビジネス・プロセスにおける終端ステップであるような場合にはゼロになり、そのどちらかである。例えば、
【数４】
2013533528.tif 000006
の合計＝１であり、他方、ノード「Ｆ」は終端ステップを表すので、
【数５】
2013533528.tif 000007
の合計＝０である。
【００５１】
移行率を、上記では、第１のノードから第２のノードへの移行を第１のノードからの移行の総数で割った比を表すものとして説明したが、その他のより洗練された移行率計算の手法を用いることができる。例えば、より最近の移行に対して、最近は観察されていない移行よりも重く重み付けすることが望ましい場合、本発明の例示的な実施形態は、移行率の計算の中に所望の重み付けを表現するための種々の技術を提供することができる。例えば、本発明の幾つかの例示的な実施形態は、移行率の計算に対して「アントコロニー最適化」に基づく手法を利用することができる。アントコロニー最適化は、アリが仲間に餌の在り処を教えるために匂い（フェロモンとしても知られる）の跡を残していくやり方に基づく手法である。各々のアリが匂いの跡を残していくので、餌の在り処から同じ経路を辿るアリが多いほど、匂いの経路はより強力になる。匂いの経路は蒸発する傾向があるので、付加的なアリにより強化されなかった経路は減衰し得る。
【００５２】
本発明の例示的な実施形態に適用されると、移行率は、所与の起点ノードから所与の宛先ノードへの追加的な移行によりてこ入れされ得るが、強化されない場合にはやはり時間の経過に伴い減衰し得る。この技術は、例えば、ノード「ａ」からノード「ｂ」への移行がアクティビティ・ログ内で検出されたときに以下の方程式を用いて移行率を更新することにより、実装することができる。
【数６】
2013533528.tif 000008
ここで、
【数７】
2013533528.tif 000009
は初期移行率を表し、
【数８】
2013533528.tif 000010
は新たな移行率を表し、ｒは、アクティビティ・ログから移行が観測された回数のカウントに依存し得る強化パラメータを表す。
【００５３】
強化パラメータは、本発明の例示的な実施形態により、ｒ＝ｆ（ｃｏｓｔ（ａ，ｂ））と定義することができ、ここでｒは、ａからｂへの移行におけるエッジのコストの関数である。ここで、ｃｏｓｔ（ａ，ｂ）は、以下で詳述されるように、ある特定の移行に、他の移行よりも高いコストがかかるべきであることを所望するユーザ選択に従い設定することができる、コスト関数とすることができる。
【００５４】
残りの、状態ａから状態ｋへの移行率、
【数９】
2013533528.tif 000011
は、時間ｔ＋１において、例えば以下の方程式に従い減衰し得る。
【数１０】
2013533528.tif 000012
【００５５】
上述のように、移行比を減衰で更新することの代替法は、移行比を、アクティビティ・ログ内でのその発生レベルのみに基づいて更新することである。例えば、ノード「ａ」からノード「ｂ」へのエッジｅ１についての移行比を更新することは、現実のビジネス・プロセス実行のトレースにおいてｅ１が検出された回数のｃ（ｅ１）で表されるカウントをとり続けることであり、このトレースは１．．．，Ｔと記述され、Ｔは直近に受け取ったトレースであり、総計で｜Ｔ｜個のトレースをこれまでに受け取っている。したがって、
【数１１】
2013533528.tif 000013
は、例えば、以下の方程式に従って計算することができる。
【数１２】
2013533528.tif 000014
【００５６】
本発明の例示的な実施形態により、移行比をアクティビティ・ログ・データに基づき
【数１３】
2013533528.tif 000015
から
【数１４】
2013533528.tif 000016
に更新する際に、随意的に、信頼度関数が有効になるようにすることができる。信頼度関数を用いて、特定の移行の発生の重み付けを調整することができる。例えば、ある特定の移行が正常な操作に特徴的であり得ることが既知である場合、アクティビティ・ログから引き出されるこれらの移行のインスタンスには、きわめて異常であると理解される移行のインスタンスよりも重く重み付けすることができる。このようにして、ビジネス・プロセス・グラフの生成を、信頼できる移行の方により多く偏らせ、疑わしい移行の方にはより少なく偏らせるようにすることができる。
【００５７】
信頼度関数自体は、例えば、ある特定の移行を起こりそうにないこと及び／又は不可能なことにする実世界の制約を考慮に入れて、ユーザが提供することができる。ユーザは、信頼度関数を用いて、どの移行を偏らせるか選択することもでき、又は、いずれの移行も偏らせないことを選択することもできる。この特徴は、上述のように、随意的に実装することができる。
【００５８】
生成されたビジネス・プロセス・グラフ上の不合理な移行の重要性を、信頼度関数を用いて最小化する代わりに、信頼度関数は、疑わしい可能性がある特定の移行の露出及び顕著さ（ｐｒｏｍｉｎｅｎｃｅ）を増大させるために用いることができる。例えば、ビジネス・プロセスが通常は「Ａ」から「Ｂ」へ、そして「Ｃ」へと続くものであり、その理由が、例えばステップ「Ｂ」が承認を求められるステップであるような場合には、「Ａ」から直接「Ｃ」への移行に対して、生成されたグラフ上でのそのような移行の顕著さを増大させる信頼度関数を割り当てて、これらのような疑わしい移行が、生成されたグラフを観察するユーザの注意を引き易くするようにさせると同時に、その一方で、より普通の移行には、より少ない顕著さを与えるようにすることができる。
【００５９】
本発明の例示的な実施形態は、ビジネス・プロセス・グラフ・スナップショットの表現をきわめて洞察に満ちた画像ベースの形式で表示するための手法を提供することができる。図６は、本発明の例示的な一実施形態によるビジネス・プロセス・グラフ・スナップショットの表現を表示するための例示的な画像ベースの形式を示す。
【００６０】
図６に示されるように、単一の画像内に複数のプロセス・スナップショットを表示することができる。総計でｎ２個のスナップショットが存在する場合、これらのスナップショットは、マッピング関数を用いて、図６に示されるようにｎ掛けるｎ画素(pixel)のサイズの画像にマッピングすることができる。このように用いられるマッピング関数は、スナップショットのトポロジー、信頼度関数、及び／又は移行比を利用して、各スナップショットに固有の色値を生成し、次にその色値をマッピング内の画素として表示することができる。色値は、２ビットカラー（黒又は白）から、例えば、可能な各色が８ビットの赤レベル及び８ビットの緑レベル及び８ビットの青レベルによって表される２４ビットカラーまでの任意の所望の色深度とすることができる。
【００６１】
マッピング関数は、例えば、Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａのような標準的な数理計算パッケージを用いて、ｎ×ｎ画素を全て含む最終的な単一画像にフィッティングさせることができる。次いで、例えば、この多項式を微分することにより、マイニング(mining)されたビジネス・プロセス・モデル・グラフの連続したスナップショットの変化率を判定し、表示することができる。
【００６２】
図７は、本開示の方法及びシステムを実装することができるコンピュータ・システムの一例を示す。本開示のシステム及び方法は、例えばメインフレーム、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、携帯型コンピュータ、サーバなどのコンピュータ・システム上で実行されるソフトウェア・アプリケーションの形で実装することができる。ソフトウェア・アプリケーションは、コンピュータ・システムによりローカルにアクセスすることができ、且つ、例えばローカル・エリア・ネットワーク又はインターネットなどのネットワークへの有線又は無線接続を経由してアクセスすることができる、記録媒体上に格納することができる。
【００６３】
概略的にシステム１０００と呼ばれるコンピュータ・システムは、例えば、中央演算処理ユニット（ＣＰＵ）１００１、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１００４、プリンタ・インターフェース１０１０、表示ユニット１０１１、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）データ伝送コントローラ１００５、ＬＡＮインターフェース１００６、ネットワーク・コントローラ１００３、内部バス１００２、及び、例えばキーボード、マウスなどの１つ又は複数の入力デバイス１００９を含むことができる。図示されるように、システム１０００は、リンク１００７を経由して、例えばハードディスク１００８のようなデータ・ストレージ・デバイスに接続することができる。
【００６４】
本明細書において説明された例示的な実施形態は説明的なものであり、本開示の主旨、又は添付の特許請求の範囲から逸脱することなく、多くの変形を導入することができる。例えば、別の例示的な実施形態の要素及び／又は特徴を、本開示及び添付の特許請求の範囲内で互いに組み合わせ、及び／又は互いに置き換えることができる。
【符号の説明】
【００６５】
２１：根
２２：ビン
２３、２４：バケツ
２５：ビン又はバケツ
２６：第１のレベル
３１：第２のレベル
１０００：システム
１００２：内部バス
【図１】
2013533528.tif 000017
【図２】
2013533528.tif 000018
【図３】
2013533528.tif 000019
【図４】
2013533528.tif 000020
【図５】
2013533528.tif 000021
【図６】
2013533528.tif 000022
【図７】
2013533528.tif 000023
2013533528.tif 000024
2013533528.tif 000025
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2013533528.tif 000029
2013533528.tif 000030
【国際調査報告】
2013533528.tif 000031