@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241740,
 author = {本名, 海斗 and 堀田, 大貴},
 issue = {9},
 month = {Dec},
 note = {予測型プロセスモニタリングはプロセスマイニングの応用分野の 1 つであり，進行中のビジネスプロセスの未来を予測し，効果的な業務の実行へ活かす技術である．この予測結果に対して説明性を持たせるために説明可能機械学習を活用することが注目を集めている．しかしながら，既存の説明可能機械学習を活用した予測型プロセスモニタリングの研究では，実際の業務環境で効果的に使用するための解釈性・信頼性・使いやすさが十分に考慮されていないため実用性の観点で問題がある．本研究では機械学習で活用する説明変数としてイベントログ内で頻出する Declare 制約を追加する．その後 SHAP を用い，重要な特徴量を示す．これにより非技術者でも直感的にイベントログ内の規則性が理解できる点やより多くの情報を意思決定の際の根拠として示すことができる点などから予測結果の説明性の向上につながると考えられる．実験では合成ログと実世界の 2 つのイベントログを使用してベースラインとの比較を行った．結果としては，イベントログ内に含まれる重要度が高い規則性を示すことができ，予測結果の理解や説明がより効果的に行えるようになった．},
 title = {予測型プロセスモニタリングにおけるDECLARE制約を用いた説明可能性の向上},
 year = {2024}
}