JP2023507688A - プロセスのエッジテーブル表現 - Google Patents

Abstract

エッジテーブルにおいてプロセスの実行を表現するシステムおよび方法が提供される。複数のアクティビティを含むプロセスのためのプロセス実行データが受信される。プロセス実行データに基づいて、プロセスの実行を表すエッジテーブルが生成される。エッジテーブルの各行は、ソースイベントから目的イベントへの遷移を特定する。

Description

（関連出願への相互参照）
本出願は、２０１９年１２月２７日に出願された米国特許出願第１６／７２８，６８６号の優先権を主張し、その開示は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
技術分野

本発明は概して、プロセスマイニング、より具体的には、プロセスマイニングのためのエッジテーブルにおけるプロセスの実行を表現することに関する。

プロセスマイニングでは、効率を向上させ、プロセスをよりよく理解するために、プロセスを分析して傾向、パターン、およびその他のプロセス分析手段を特定する。従来のプロセスマイニングは、実行されたアクティビティ、タイムスタンプ、およびケース識別子を表すイベントを記録するイベントログにデータマイニングアルゴリズムを適用することを含む。イベントログは通常、テーブルの各行（または記録）が単一のイベントに関連付けられたテーブルとして格納される。したがって、メトリックまたは他の表現は、イベントログに基づいてイベントに対して容易に計算され得る。しかし、イベントログは、プロセスのソースイベントから目的イベントへの遷移を反映していないため、イベントログからの遷移についてメトリックを簡単に計算することはできない。

１または複数の実施形態によると、エッジテーブルでプロセスの実行を表現するシステムおよび方法が提供される。プロセスは、ロボティックプロセスオートメーションプロセスであり得る。

複数のアクティビティを含むプロセスについてのプロセス実行データが受信される。プロセスの実行を表すエッジテーブルは、プロセス実行データに基づいて生成される。エッジテーブルの各行は、ソースイベントから目的イベントへの遷移を特定する。

一実施形態では、プロセスの実行を階層的に表すプロセスグラフは、エッジテーブルに基づいて生成され得る。

一実施形態では、１または複数のメトリックは、エッジテーブルに基づいて計算される。１または複数のメトリックは、ソースイベントから目的イベントへの遷移および／または目的イベントに関連付けられ得る。

一実施形態では、プロセス実行データは、プロセスのイベントログを含む。エッジテーブルは、ケース識別子およびタイムスタンプに基づいてイベントログをソートし、ソートされたイベントログに基づいてエッジテーブルに行を追加することで生成される。

本発明のこれらおよび他の利点は、以下の詳細な説明および添付の図面を参照することにより、当業者に明らかとなるであろう。

文書処理のための例示的なプロセスを示す。

請求書処理のための例示的なプロセスを示す。

本発明の一実施形態による、プロセスの実行を表すエッジテーブルを生成する方法を示す。

本発明の一実施形態による、例示的なエッジテーブルを示す。

本発明の実施形態による、プロセスの実行の記録を階層的に表すプロセスグラフを示す。

本発明の実施形態による、コンピューティングシステムのブロック図である。

（詳細な説明）
プロセスマイニングは、トレンド、パターン、およびその他のプロセス分析手段を特定するためのプロセスの分析を含む。本発明の実施形態によると、プロセスマイニングは、プロセスの実行を表すエッジテーブルに基づいて行われ得る。エッジテーブルの各行は、プロセスの実行のソースイベントから目的イベントへの遷移を特定する。したがって、遷移および／または目的イベントに関連するメトリックは、エッジテーブルから計算され得る。プロセスの一例は、図１Ａに文書処理のためのプロセス１００として示されており、これはロボティックプロセスオートメーションＲＰＡプロセスとして実装され得る。プロセスの別の例は、図１Ｂに請求書処理のためのプロセス１５０として示されており、これはビジネスワークフローとして実装され得る。

プロセス１００は、図１Ａに、ＲＰＡロボットを用いて行われる自動文書処理のためのＲＰＡワークフローとして示される。しかし、プロセス１００は、例えばビジネスワークフローなど、ワークフローとしてモデル化され得る任意の適切なプロセスであってもよいことを理解されたい。プロセス１００は、アクティビティ１０２～１２６を含む。図１Ａに示すように、プロセス１００は、各アクティビティ１０２～１２６がノードとして表され、アクティビティ間の各遷移がノードを結ぶエッジとして表される有向グラフとしてモデル化される。アクティビティ間の遷移は、ソースアクティビティから目的アクティビティへのプロセス１００の実行を表す。

プロセス１００は、開始アクティビティ１０２から始まり、アクティビティ１０４に進み、そこで電子メールが分類される。アクティビティ１０６では、分類が評価される。アクティビティ１０６で電子メールが請求として分類された場合、プロセス１００は、アクティビティ１０８で請求を抽出し、アクティビティ１１０で請求を承認するユーザー入力を受信するように進む。ビジネスシステムは、アクティビティ１１２において請求の承認と共に更新される。アクティビティ１０６で電子メールが請求書として分類された場合、プロセス１００は、進行してアクティビティ１１４において請求書を抽出し、アクティビティ４１６において抽出された請求書の信頼性を評価するように進む。アクティビティ１１６で信頼性が低い場合、アクティビティ１１８で請求書データを検証するためのユーザー入力が受信され、アクティビティ１２０およびアクティビティ１２２で請求書を検証するためのユーザー入力が受信される。アクティビティ１１６で信頼性が高ければ、プロセス１００はアクティビティ１２４に直接進み、請求書を承認するためのユーザー入力を受信する。ビジネスシステムは、アクティビティ１１２で承認された請求書と共に更新される。プロセス１００は、終了アクティビティ１２６で終了する。

プロセス１５０は、ビジネスワークフローとして図１Ｂに示される。プロセス１５０は、アクティビティ１５２～１７２を含み、各アクティビティ１５２～１７２がノードとして表され、アクティビティ間の各遷移がノードを結ぶエッジとして表される有向グラフとしてモデル化される。アクティビティ間の遷移は、ソースアクティビティから目的アクティビティへのプロセス１５０の実行を表す。

プロセス１５０は、開始アクティビティ１５２から始まり、アクティビティ１５４に進み、そこで請求書が受信される。プロセス１５０は、従業員に報酬を支払うためにアクティビティ１５６に進み、プロセス１５０を終了させるために終了アクティビティ１７２に進むか、または受信した請求書を確認するためにアクティビティ１５８に進むかのいずれかである。請求書は、アクティビティ１６０で承認されるか、またはプロセス１５０は、アクティビティ１６２でデータを要求し、アクティビティ１６４で契約条件をチェックするか、またはアクティビティ１６６に直接進み、請求書の最終チェックを行い、アクティビティ１６８で請求書を承認するかのいずれかに進むだろう。請求書はアクティビティ１７０で支払われ、プロセス１５０は終了アクティビティ１７２で終了する。

従来、プロセス（例えば、プロセス１００または１５０）が実行されると、イベントログが生成される。イベントログは、典型的には、行と列とを有する表としてフォーマットされる。イベントログの各行（または記録）は、実行されたアクティビティを表すイベント、タイムスタンプ、ケース識別子（ＩＤ）、および場合によっては追加情報に関連付けられ、これらはそれぞれの列で特定される。そのような従来のイベントログは、各イベントについてメトリックを計算することを可能にするが、そのような従来のイベントログは、イベント間の遷移を反映しないため、特に図１Ａのプロセス１００のアクティビティ１０８および１１４に関して示されるような並列性を含むプロセスの場合、そのような遷移についてメトリックを容易に計算することができない。並列イベントに関するメトリックは、イベントテーブルを用いて容易に計算することができず、（例えば、棒グラフ）などの付随するビジネスインテリジェンス（ＢＩ）チャートで使用することは困難である。

本発明の実施形態は、プロセス（例えば、プロセス１００または１５０）の実行を表すエッジテーブルを生成し、エッジテーブルの各行は、イベント間の遷移に関連付けられる。したがって、エッジテーブルの各行は、ソースイベントから目的イベントへの遷移の記録と、目的イベントの記録とを表し得る。有利なことに、本発明の実施形態によるエッジテーブルは、遷移および／または目的イベントに関連するメトリック（または他の表現）の計算を容易にし、それにより、遷移およびイベントの評価に単一のメトリックを使用することができる。さらに、本発明の実施形態によるエッジテーブルは、イベントログが（利用可能である状態であるのに）生成されない場合に、重要となり得る。

図２は、１または複数の実施形態による、プロセスの実行を表すエッジテーブルを生成するための方法２００を示す。方法２００は、図５のコンピュータ５００など、任意の適切なコンピューティングデバイスによって実行され得る。

ステップ２０２では、第１のアクティビティと第２のアクティビティとを含むプロセスについてのプロセス実行データを受信する。一実施形態では、プロセス実行データは、プロセスの実行のイベントログであり得る。しかし、プロセス実行データは、例えば、プロセスモデルまたは適合性チェックアルゴリズムの出力など、プロセスの実行を表す任意のデータを含み得ることを理解すべきである。

ステップ２０４で、プロセスの実行を表すエッジテーブルは、プロセス実行データに基づいて生成される。エッジテーブルの各行は、ソースイベントから目的イベントへの遷移を特定する。エッジテーブルを生成するために、各遷移のプロセス実行データから、ソースイベントおよび目的イベントの属性が定義される。

一実施形態では、例えば、プロセス実行データがプロセスの実行のイベントログである場合、まず、イベントログ内のすべてのイベントをそれらのケースＩＤに基づいてソートし、次に、同じケースＩＤを有する各イベントをタイムスタンプ（最も古いものから最も新しいものへ）でソートすることにより、エッジテーブルが生成され得る。次に、イベントログ内のそれぞれの各イベントについて、ソートされたイベントログに対して、以下のステップが１パスで順次実行される。まず、ソートされたイベントログについて、それぞれのイベントと同じケースＩＤを持つ先行イベントが存在しない場合には、ヌルのイベントをソースイベントとし、それぞれのイベントを目的イベントとする新しい行がエッジテーブルに追加される。これにより、あるケースの最初のイベントが目的イベントとしてリストアップされ得る。次に、ソートされたイベントログについて、それぞれのイベントと同じケースＩＤを持つ先行イベントが存在する場合、直前のイベントをソースイベントとし、それぞれのイベントを目的イベントとする新しい行がエッジテーブルに追加される。エッジテーブルに各新しい行が追加されるたびに、各イベントにイベントＩＤが割り当てられ、エッジテーブルの各行がソースイベントおよび目的イベントの属性を含むように、イベントＩＤを使用してイベントログ中のイベントに追加の属性が追加され得る。

一実施形態では、例えば、プロセス実行データがビジネスプロセスモデリング表記法（ＢＰＭＮ：ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｎｏｔａｔｉｏｎ）プロセスモデルである場合、エッジテーブルは、プロセスモデル内の各エッジを、そのソースアクティビティとその目的アクティビティとの間の単一の遷移として格納することによって生成され得る。エッジテーブルは、ソースアクティビティに関連するノードおよび目的アクティビティに関連するノードのモデルノードタイプを特定する列を任意選択的に含み得る。モデルノードタイプは、ノードのセマンティクスを表し、以下のうちの１つであり得る。Ａｃｔｉｖｉｔｙ、Ａｎｄゲートウェイ、Ｘｏｒゲートウェイ、Ｓｔａｒｔ、またはＥｎｄ。他のノードタイプも考えられる。ノードタイプは、マイニングアルゴリズムまたは直接入力から決定される）。モデルノードタイプをエッジテーブルに格納することにより、ノードタイプをプロセスグラフおよびＢＩチャートにおいて一様に再利用することが可能になる。

図３は、１または複数の実施形態による、例示的なエッジテーブル３００を示す。エッジテーブル３００は、図２のステップ２０４で生成され得る。図３のエッジテーブル３００は、プロセス１００の実行を表しており、図１Ａを参照して説明されよう。エッジテーブル３００は、列３０２および行３０４を含む。エッジテーブル３００の各行３０４は、ソースイベントから目的イベントへの遷移を特定する。エッジテーブル３００中の各列３０２は、各行３０４について、ソースイベントおよび目的イベントの様々な属性を特定するフィールドと関連付けられる。例えば、列３０２－Ａは、ソースアクティビティを特定し、列３０２－Ｂは、目的アクティビティを特定し、列３０２－Ｃは、ソースアクティビティのタイムスタンプを特定し、列３０２－Ｄは、目的アクティビティのタイムスタンプを特定し、列３０２－Ｅは、ケースＩＤを特定する。エッジテーブル３００は、例えば、名前またはサービスレベルアグリーメントなどの追加の属性を特定する追加の列３０２を含み得る。

図３に示すように、行３０２－Ａは、列３０２－Ａでヌルのソースアクティビティを特定し、列３０２－Ｂで目的アクティビティとして開始アクティビティ１０２を特定し、列３０２－Ｃでソースアクティビティのタイムスタンプとしてヌルのタイムスタンプを特定し、列３０２－Ｄで目的アクティビティのタイムスタンプとして１３：０３：２９のタイムスタンプを特定し、列３０２－Ｅで１のケースＩＤを特定する。行３０２－Ａは、ヌルイベントから開始イベントへの遷移を特定することにより、開始イベントについてメトリックが計算され得る。行３０４－Ｂは、列３０２－Ａのソースアクティビティとして開始アクティビティ１０２を特定し、列３０２－Ｂの目的アクティビティとして電子メールアクティビティ１０４を分類し、列３０２－Ｃのソースアクティビティのタイムスタンプとして１３：０３：２９のタイムスタンプを特定し、列３０２－Ｄの目的アクティビティタイムスタンプとして１３：０５：１１のタイムスタンプを特定し、列３０２－Ｅの１のケース識別子を特定する。イベント間の残りの遷移も、同様にエッジテーブル３００で特定される。ヌルのアクティビティは、図３に例示的に示されているが、他の実施形態も可能である。エッジテーブル３００に示されるように、アクティビティ１０２～１２６の順序は、各行３０４の遷移関係によって暗黙的に提供される。

図２のステップ２０６では、エッジテーブルに基づいて１または複数のメトリックが計算される。メトリックは、ソースイベントから目的イベントへの遷移に関連付けられ得かつ／または目的イベントに関連付けられ得る。メトリックは、任意の適切なメトリックを含んでもよい。一例では、メトリックは、エッジテーブル中の行または記録の数として計算されるイベントの数を含み得る。別の例では、メトリックは、エッジテーブルにおいて特定される一意のケースＩＤの数として計算されるケースの数を含み得る。別の例では、メトリックは、ケースＩＤの総数に対するエッジテーブルで特定された一意のケースＩＤの数の割合として計算されるケースの割合を含み得る。別の例では、メトリックは、すべてのアクティビティのスループット時間の平均として計算された平均スループット時間を含み得る。エッジテーブルに基づいて、他のメトリックが計算され得る。メトリックは、例外処理、並列処理、マルチインスタンスグラフ、コンフォーマンスチェック、カスタムキーパフォーマンスインジケーター、または任意の他のアプリケーションの視覚化に使用され得る。いくつかの実施形態では、計算されたメトリックは、属性としてエッジテーブル内に格納され得る。

ステップ２０８では、エッジテーブルおよび／または１もしくは複数の計算されたメトリックが出力される。例えば、エッジテーブルおよび／または計算されたメトリックは、エッジテーブルおよび／または計算されたメトリックをコンピュータシステムのディスプレイデバイスに表示すること、エッジテーブルおよび／または計算されたメトリックをコンピュータシステムのメモリまたはストレージに格納すること、あるいはエッジテーブルおよび／または計算されたメトリックをリモートコンピュータシステムに送信することにより、出力され得る。

有利なことに、本発明の実施形態によるエッジテーブルによれば、単一のテーブルを使用して、目的イベントとソースイベントから目的イベントへの遷移との両方に対して単一のメトリックを定義することを可能にする。一例として、エッジテーブルは、アクティビティ間に特定の順序がない（すなわち、アクティビティの実行が任意の順序で可能である）並列性の場合に、遷移に関するメトリックの計算を可能にする。イベントログはシーケンシャルであり、並列性の概念を捉えることはできない。

一実施形態では、メトリックの計算を容易にするために、エッジテーブルに基づいて、方法２００のプロセスの実行の記録を階層的に表すプロセスグラフが生成され得る。図４は、１または複数の実施形態による、プロセスの実行の記録を階層的に表す例示的なプロセスグラフ４００を示す。プロセスグラフ４００中の各ノードは、ソースイベントから目的イベントへの遷移を特定する１組の記録を含む。

プロセスグラフ４００は、ルートレベル４０２、目的アクティビティレベル４０４、ソースアクティビティレベル４０６、および記録レベル４０８におけるメトリックの計算を容易にする。ルートレベル４０２は、すべての記録を含むルートノードを含む。プロセス全体にわたるメトリックは、ルートノードにおいて計算され得る。目的アクティビティレベル４０４は、それぞれが一意の目的アクティビティに関連するノードを含む。目的アクティビティレベル４０４の各ノードは、その関連する目的アクティビティのすべての記録を含む。目的アクティビティにおけるメトリックは、目的アクティビティレベル４０４のノードにおいて計算され得る。ソースアクティビティレベル４０６は、ソースアクティビティおよび目的アクティビティの一意の組み合わせにそれぞれ関連するノードを含む。ソースアクティビティレベル４０６における各ノードは、同じソースアクティビティを有するその親ノードからのすべての記録を含む。したがって、ソースアクティビティレベル４０６における各ノードは、その関連するソースアクティビティおよび目的アクティビティのすべてのレコードを含む。ソースアクティビティから目的アクティビティへの遷移のメトリックは、ソースアクティビティレベル４０６のノードにおいて計算され得る。記録レベル４０８は、エッジテーブルの個々の記録を表す。メトリックは記録レベル４０８において計算され得るが、メトリックは個々の遷移について計算されるであろう。

プロセスグラフ４００は、イベント間のソース／目的関係を定義するために、エッジテーブルを使用して生成され得る。詳細には、プロセスグラフ４００は、エッジテーブルの各行（または記録）をその関連ノード（すなわち、ルートノード、同じ目的アクティビティを有する目的アクティビティレベルノード、および同じソースおよび目的アクティビティを有するソースアクティビティレベルノード）に配置することにより、エッジテーブルから生成され得る。

メトリックは、プロセスグラフ４００を用いて計算され得る。例えば、グラフメトリックは、ルートレベル４０２からプロセス全体について計算され得、アクティビティメトリックは、目的アクティビティレベル４０４で計算され得、かつ／または、遷移に関するメトリックは、ソースアクティビティレベル４０６で計算され得る。プロセスグラフ４００の各ノードは、その親ノードおよびその子ノードにアクセスし得る。したがって、例えば、遷移のメトリックを計算する際には、そのエッジと同じ目的アクティビティを有するすべての記録のプロパティが使用され得る。例えば、ケース割合のメトリックは、ソースアクティビティレベル４０６のノードから決定された一意のケースＩＤの数を、ルートレベル４０２のルートノードから決定されたプロセス全体の一意のケースＩＤの総数で除算した値を計算し、その結果を割合に変換することにより、特定の遷移にわたるケースの割合を返す。

一実施形態では、エッジテーブルのイベント間の遷移は、ＢＩチャート中に直接表現され得る。エッジテーブルは、フィルタリングまたは拡張され得るため、その結果得られたエッジテーブルは、プロセスグラフおよび／またはＢＩチャートとして直接表示され得る。エッジテーブルは、ＢＩシステム中の通常のテーブルとして動作し得、その結果、例えば、フィルタリング、選択、メトリックの計算、他のテーブルへの結合、新しい（派生）属性の追加などのすべてのＢＩ機能が、エッジテーブル内の遷移時に利用可能となる。

次に、本発明の様々な実施形態について説明する。一実施形態では、エッジテーブルは、別のイベントログの適合性をチェックするために使用され得る。適合性モデルは、例えば、ＢＰＭＮモデルから生成またはインポートされ得る。一実施形態では、エッジテーブルは、イベントログの一部ではないアクティビティおよびトランジションを追加するために、例えば、プロセスの欠落部分を追加したり、または共通の開始および／もしくは終了アクティビティを追加したりするために使用され得る。

一実施形態では、エッジテーブルは、プロセス計算を高速化するためのキャッシュとして使用され得る。一実施形態では、エッジテーブルは、イベントログと結合され得る。一実施形態では、エッジテーブルは、イベントログのすべての情報を含む。

一実施形態では、エッジテーブルは、例えば、プロセスマイニングアルゴリズムを用いてイベントログからマイニングされるような、または入力データに直接エンコードされるような、並列性を直接表現し得る。並列性の情報は、ＢＩチャートでも直接利用される。並列性を明示的にエンコードすることで、並列性を正しく考慮したメトリックを算出することができる。従来のプロセスマイニングでは、並列性は無視されることが多い。

一実施形態では、エッジテーブルは遷移ごとに１つの行を持ち、モデルを表す。一実施形態では、エッジテーブルはイベントごとに１つの行を持ち、イベントログのすべての遷移を表す。

図５は、本発明の実施形態による、図２を参照して説明した方法を実行するように構成されたコンピューティングシステム５００を例示するブロック図である。いくつかの実施形態では、コンピューティングシステム５００は、本明細書に図示および／または記載された１または複数のコンピューティングシステムであり得る。コンピューティングシステム５００は、情報を通信するためのバス５０２または他の通信機構と、情報を処理するためにバス５０２に結合されたプロセッサ（複数可）５０４とを含む。プロセッサ（複数可）５０４は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、それらの複数のインスタンス、および／またはそれらのいずれかの組み合わせを含む、任意のタイプの汎用または特定用途向けのプロセッサであり得る。プロセッサ（複数可）５０４はまた、複数の処理コアを有してもよく、コアの少なくとも一部は、特定の機能を行うように構成され得る。いくつかの実施形態では、複数並列処理が使用されてもよい。

コンピューティングシステム５００は、プロセッサ（複数可）５０４によって実行される情報および命令を格納するメモリ５０６をさらに含む。メモリ５０６は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、キャッシュ、磁気ディスクもしくは光ディスクなどの静的記憶装置、または他のタイプの非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体、あるいはそれらのいずれかの組み合わせで構成され得る。非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体は、プロセッサ（複数可）５０４によりアクセス可能ないずれかの利用可能な媒体であってもよく、揮発性媒体、不揮発性媒体またはこれら両方を含み得る。また、媒体は、取り外し可能なもの、取り外し不可能なもの、またはこれら両方であり得る。

さらに、コンピューティングシステム５００は、現在存在するまたは将来実装される通信規格および／またはプロトコルに従って無線および／または有線接続を介して通信ネットワークへのアクセスを提供するために、トランシーバなどの通信装置５０８を含む。

プロセッサ（複数可）５０４は、ユーザーに情報を表示するのに適したディスプレイ５１０にバス５０２を介してさらに結合されている。ディスプレイ５１０はまた、タッチディスプレイおよび／または任意の適切な触覚Ｉ／Ｏデバイスとして構成されてもよい。

コンピュータマウス、タッチパッドなどのようなキーボード５１２およびカーソル制御装置５１４は、ユーザーがコンピューティングシステムとインターフェースをとることを可能にするために、バス５０２にさらに結合されている。しかしながら、特定の実施形態では、物理的なキーボードおよびマウスが存在しない場合があり、ユーザーは、ディスプレイ５１０および／またはタッチパッド（図示せず）のみを介してデバイスと対話することができる。任意の入力デバイスの種類および組み合わせが、設計の選択の問題として使用され得る。特定の実施形態では、物理的な入力装置および／またはディスプレイは存在しない。例えば、ユーザーは、コンピューティングシステム５００と通信している別のコンピューティングシステムを介してリモートでコンピューティングシステム５００と対話してもよいし、コンピューティングシステム５００が自律的に動作してもよい。

メモリ５０６は、プロセッサ（複数可）５０４により実行されたときに機能を提供するソフトウェアモジュールを格納する。モジュールは、コンピューティングシステム５００のためのオペレーティングシステム５１６と、本明細書に記載されるプロセスの全部もしくは一部、またはその派生物を実行するように構成された１もしくは複数の追加機能モジュール５１８とを含む。

当業者であれば、「システム」は、本発明の範囲から逸脱することなく、サーバー、組み込みコンピューティングシステム、パーソナルコンピュータ、コンソール、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、タブレットコンピューティングデバイス、量子コンピューティングシステム、または他のいずれかの適切なコンピューティングデバイス、またはデバイスの組み合わせとして具現化され得ることを理解するであろう。上述した機能を「システム」により実行されるものとして提示することは、本発明の範囲を限定することを何ら意図するものではなく、本発明の多くの実施形態の一例を提供することを意図するものである。実際、本明細書に開示された方法、システムおよび装置は、クラウドコンピューティングシステムを含むコンピューティング技術と整合性のある局所的様態および分散的様態で実装され得る。

本明細書で説明するシステム特色のいくつかは、実装の独立性をより強調するために、モジュールとして提示されていることに留意すべきである。例えば、モジュールは、カスタムの非常に超大型集積（ＶＬＳＩ）回路またはゲートアレイ、ロジックチップ、トランジスタ、または他の個別部品のような既製の半導体を含むハードウェア回路として実装され得る。また、モジュールは、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイロジック、プログラマブルロジック装置、グラフィックス処理ユニットなどのプログラマブルハードウェア装置に実装され得る。モジュールはまた、様々なタイプのプロセッサにより実行されるためのソフトウェアに少なくとも部分的に実装され得る。例えば、実行可能コードの特定された単位は、例えば、オブジェクト、プロシージャ、または関数として編成され得るコンピュータ命令の１または複数の物理的または論理的なブロックを含み得る。それにもかかわらず、実行可能な特定されたモジュールは、物理的に一緒に配置される必要はなく、論理的に結合されたときにモジュールを含み、モジュールのために述べられた目的を達成するために、異なる場所に格納された別々の命令を含み得る。さらに、モジュールは、例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュ装置、ＲＡＭ、テープのようなコンピュータ読み取り可能な媒体、および／または本発明の範囲から逸脱することなくデータを格納するために使用される他のいずれかの非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体に格納され得る。実際、実行可能コードのモジュールは、単一の命令であってもよいし、多数の命令であってもよいし、さらには、複数の異なるコードセグメント、異なるプログラム間、および複数のメモリ装置間に分散されていてもよい。同様に、操作データは、モジュール内で特定され、ここで示されてもよく、いずれかの適切なタイプのデータ構造体内でいずれかの適切な形態で具現化され、組織化され得る。操作データは、単一のデータセットとして収集されてもよいし、または異なる記憶装置にわたり異なる場所に分散されてもよく、単にシステムまたはネットワーク上の電子信号として少なくとも部分的に存在してもよい。

上記は、単に開示の原則を例示しているに過ぎない。したがって、本明細書に明示的に記載または示されていないが、本開示の原理を具現化し、その精神および範囲内に含まれる様々なアレンジを、当業者が考案することができることが理解されるであろう。さらに、本明細書に引用された全ての実施例および条件文言は、主として、本開示の原理および本発明者が技術の発展に貢献した概念を理解するための読者を助けるための教育的な目的のみを意図しており、そのような具体的に引用された実施例および条件に限定されないものとして解釈されるべきである。さらに、本開示の原理、態様、および実施形態、ならびにそれらの具体的な実施例を引用する本明細書の全ての記述は、それらの構造的および機能的等価物を包含することを意図する。さらに、このような等価物には、現在知られている等価物だけでなく、将来開発される等価物も含まれることが意図される。

Claims (24)

1. 複数のアクティビティを含むプロセスのためのプロセス実行データを受信することと、
   前記プロセス実行データに基づいて、前記プロセスの実行を表すエッジテーブルを生成することであって、前記エッジテーブルの各行は、ソースイベントから目的イベントへの遷移を特定する、ことと、
   前記エッジテーブルを出力することと、
   を含む、コンピュータ実装方法。
2. 前記プロセス実行データは、前記プロセスのイベントログを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
3. 前記プロセス実行データに基づいて、前記プロセスの実行を表すエッジテーブルを生成することは、
   ケース識別子およびタイムスタンプに基づいて、前記イベントログをソートすることと、
   前記ソートされたイベントログに基づいて、前記エッジテーブルに行を追加することと、
   を含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
4. 前記エッジテーブルに基づいて、１または複数のメトリックを計算すること、
   をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
5. 前記エッジテーブルに基づいて１または複数のメトリックを計算することは、
   前記ソースイベントから前記目的イベントへの前記遷移に関連する１または複数のメトリックを計算すること
   を含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
6. 前記エッジテーブルに基づいて１または複数のメトリックを計算することは、
   前記目的イベントに関連する１または複数のメトリックを計算することを含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
7. 前記エッジテーブルに基づいて、前記プロセスの前記実行を階層的に表すプロセスグラフを生成すること、
   をさらに含む、請求項１に記載のンピュータ実装方法。
8. 前記プロセスは、ロボティックプロセスオートメーションプロセスである、請求項１に記載のンピュータ実装方法。
9. コンピュータ命令を格納するメモリと、
   前記コンピュータ命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
   を含む装置であって、
   前記コンピュータ命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに以下の動作を実行させるように構成される、
   複数のアクティビティを含むプロセスのためのプロセス実行データを受信すること、
   前記プロセス実行データに基づいて、前記プロセスの実行を表すエッジテーブルを生成することであって、前記エッジテーブルの各行は、ソースイベントから目的イベントへの遷移を特定すること、および
   前記エッジテーブルを出力すること、
   装置。
10. 前記プロセス実行データは、前記プロセスのイベントログを含む、請求項９に記載の装置。
11. 前記プロセス実行データに基づいて、前記プロセスの実行を表すエッジテーブルを生成することは、
    ケース識別子およびタイムスタンプに基づいて、前記イベントログをソートすることと、
    前記ソートされたイベントログに基づいて、前記エッジテーブルに行を追加することと、を含む、請求項１０に記載の装置。
12. 前記動作は、
    前記エッジテーブルに基づいて、１または複数のメトリックを計算することと、
    をさらに含む、請求項９に記載の装置。
13. 前記エッジテーブルに基づいて１または複数のメトリックを計算することは、
    前記ソースイベントから前記目的イベントへの前記遷移に関連する１または複数のメトリックを計算することを含む、
    請求項１２に記載の装置。
14. 前記エッジテーブルに基づいて１または複数のメトリックを計算することは、
    前記目的イベントに関連する１または複数のメトリックを計算することを含む、請求項１２に記載の装置。
15. 前記動作は、
    前記エッジテーブルに基づいて、前記プロセスの前記実行を階層的に表すプロセスグラフを生成することをさらに含む、請求項９に記載の装置。
16. 前記プロセスは、ロボティックプロセスオートメーションプロセスである、請求項９に記載の装置。
17. 非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体上に格納されたコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、少なくとも１つのプロセッサに以下を含む動作を実行させるように構成される、
    複数のアクティビティを含むプロセスのためのプロセス実行データを受信すること、
    前記プロセス実行データに基づいて、前記プロセスの実行を表すエッジテーブルを生成することであって、前記エッジテーブルの各行は、ソースイベントから目的イベントへの遷移を特定すること、および
    前記エッジテーブルを出力すること、
    コンピュータプログラム。
18. 前記プロセス実行データは、前記プロセスのイベントログを含む、請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
19. 前記プロセス実行データに基づいて、前記プロセスの実行を表すエッジテーブルを生成することは、
    ケース識別子およびタイムスタンプに基づいて、前記イベントログをソートすることと、
    前記ソートされたイベントログに基づいて、前記エッジテーブルに行を追加することと、
    を含む、請求項１８に記載のコンピュータプログラム。
20. 前記動作は、
    前記エッジテーブルに基づいて、１または複数のメトリックを計算することをさらに含む、請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
21. 前記エッジテーブルに基づいて１または複数のメトリックを計算することは、
    前記ソースイベントから前記目的イベントへの前記遷移に関連する１または複数のメトリックを計算することを含む、
    請求項２０に記載のコンピュータプログラム。
22. 前記エッジテーブルに基づいて１または複数のメトリックを計算することは、
    前記目的イベントに関連する１または複数のメトリックを計算することを含む、
    請求項２０に記載のコンピュータプログラム。
23. 前記動作は、
    前記エッジテーブルに基づいて、前記プロセスの前記実行を階層的に表すプロセスグラフを生成することをさらに含む、
    請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
24. 前記プロセスは、ロボティックプロセスオートメーションプロセスである、請求項１７に記載のコンピュータプログラム。

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