プロセスマイニングとLLMで業務ボトルネックを発見する

プロセスマイニングとLLMで業務ボトルネックを発見する

導入

ログデータから、機械学習（ML）モデルを用いて、業務のボトルネックを自動的に発見し、改善案を提示する仕組みの構築。

背景・現状の課題

ログデータが大きくなり、人間では分析しにくい情報を含むため、ボトルネックを発見することが難しくなっています。

具体的なアプローチ・実装パターン

• 方法1: 一般的なログ分析ツールを使用

  ログデータを分析するために、一般的なログ分析ツールを使用します。

• 方法2: 自然言語処理（NLP）モデルを使用

  ログデータから、自然言語処理（NLP）モデルを用いて、ボトルネックを発見します。

• 方法3: LLMを使用

  ログデータからLLM（Retrieval-Augmented Generation）を用いて、ボトルネックを発見します。

実装上の落とし穴と対策

ログデータが不整合な場合や、ログデータに含まれる情報が過剰に多い場合には、分析結果に影響を与える可能性があります。このような場合は、前処理やフィルタリングを行う必要があります。

まとめ

ログデータからボトルネックを自動的に発見し、改善案を提示する仕組みの構築。一般的なログ分析ツール、NLPモデル、LLMを使用することで、業務効率化が可能です。