⑦生成AIによるアナログ・プロセスマイニング（まとめ）

この数週間でやってたことを備忘録的にまとめよう。
ぼんやりとはこういう構想はあったものの、具体的な方法が思いつかない。

プロセスマイニングをやり始めたのは、この数年。
グラフ理論は25年前。
IEもこの頃に習ったけど、連続的/繰り返しのある動作にしか上手く適用できない。勿論、熟練者がやれば別だけど。離散的/繰り返しの無い動作にはIEを適用するのは本当に難しい。
Prologは35年前。

自由に使える技術は、PowerPlatform、Excelマクロ、OfficeScript、Python、機械学習。

①現場に入る

現場から改善依頼があったのは、工程のごく一部の技術的な問題だった。確かにそれは問題点ではあるものの、氷山の一角だった。そこを削っても氷山はまた海面に浮かんでくる。直感で「これをやっても駄目だな」とは分かったけれど、どうしたら良いのか分からなかった。

ちなみに、このときはまだ
生成AIを信じていなかったので、まだ充分には使っていない。

②ボトルネックを探す

現場と相談して、根本的な原因となってる箇所に心当たりが無いのか聞いてみる。彼らもすぐに思いついた訳ではないが、前工程のキーマンを紹介してくれる。早速、アポを取って行ってみる。

③工場のキーマンに出会う

皆は誰も気づいていないが、この人が前工程どころではなく工場のキーマンだった。社員でもないし、ひっそりと仕事をこなしている。こういう人が総てを回しているものだ。相談すると喜んで色々と教えてくれた。しかし、最大の問題は私達が手を出せない更に前の工程にある事が判明した事で、愕然とする。正攻法は通じないことが分かる。えてして、こんなものだ。さぁ、どうするか。

④再び現場の事務所に戻って、悶絶する

正攻法が通じない。どうすれば良いのか考えて考えて考える。なんとなく作戦は見えてきたが、あまりにもプロセスが複雑になってきて頭の中で整理ができない。何か、思考を整理する画期的な道具が必要になる。それが無い。

⑤初めてChatGPTに出会う

戯れに、そういえばChatGPTとかいうのがあったのを思い出す。でもあれはメールを書いてくれたりするだけで…　まぁいいやと思って、今まで調べてきた事を愚痴的に書き綴ってみる。すると、なんということか、朧気に分かってはいたのだが改善すべきボトルネックの位置を正確に当ててきた。こいつは凄いんじゃないか？と信じてみる気になる。しかし、まだ問題はあってあまりにも複雑怪奇な眼の前のプロセスを上手くまとめるツールが無いのだ。私が得意にしているグラフネットワークでも通用しない。一番近いのはPrologなんだけど（事実と規則さえ書けば解いてくれる）、現実の問題をコードで書くのが難しい。

早速、この問題（複雑怪奇な眼の前のプロセスを上手くまとめるツール）をChatGPTに聞いてみたが空振りだった。ここで夏休みに入る。

⑥色々と考えるけど、まだ正解ではない。

⑦特に意味も無いが、圏論を勉強

おお、これはあまりにも抽象的だが非常に面白い。実は圏論はもう20年も前に知ってはいたのだが活用方法を思いつかなかったので、真剣には勉強していなかった。この本を一通りやった所で、夏休みが終わる。

⑧またしても現場で悶々とする

なにも問題解決の為のツールが無い…　ChatGPTも駄目。いや、そういえばChatGPTの他にも生成AIは出始めていて、中でもClaudeが凄いとかいう噂を聞いていた。どんなもんだ...？自分のスマフォでやってみた。
（ChatGPT4もGeminiもCoPilotも試した）

驚く！　なんじゃぁ、こりゃぁ！

⑨ここから先は畳み込む。レベルアップ。

驚く！　なんじゃぁ、こりゃぁ！

⑩最強の武器が揃った。

１）調査した結果を視覚的にまとめる

👉圏論の結線図式

２）まとめた結果を定量的に分析する
👉グラフ理論のグラフネットワーク（会得済）

３）まとめた結果を定性的に分析する、代替案を考える

👉Claude

４）施策の実現
👉OCR、Python（会得済）
※技術屋はいきなりここから始めるでしょ？まず、うまくいかない。

⑩やっとスタート

ここまできて、最初の改善依頼の意味が分かる。確かに間違ってはいないが、全体を知ってからやる　のと　いきなり部分だけやる　のでは、方法がまるで異なる。よかった、何も考えずに着手しないで。

まずは、何を変えるべきか？　私が案を作って現場に提案しよう。
（これをやらないと100％失敗する）

結局、私がやりたい事はまだ本が出ていないらしい。

⑪生成AIでアプリが出来る！

PythonでゴリゴリAPI叩けば良いのは知ってる！そうじゃなくて、作業者が自分で組んだり直せたりしたら良いのにな。そうすれば、そのプロンプトを回収すればこの作業者が何をやってるのか分かるじゃないか。こうすればプロセスマイニングの材料になる。

例）工場に仕事を配分するプロセス
今日は8/30日です。 品目Aは量が100で9/1日の発送です。 品目Bは量が250で9/2日の発送です。 品目Cは量が350で9/3日の発送です。 処理可能な工場は工場１、工場２、工場３で １日あたりのキャパは150，80，120です。 なるべく各工場に均一に配分して、 1日あたりの作業量が均一になるように配分したいです。 品目A、B、Cをどの比率で工場１、工場２、工場３に振れば良いでしょうか？ ただし、同じ品目はなるべく同じ工場に集中させたいと思います。

Geminiの答えが奮ってる。日程表まで作ってくれた。配分はイマイチだが使用する側の意図をよく分かってる。そう、上のプロンプトには当たり前だから書かなかったけど、日程表が欲しいのだ。

最新の試みはこれです。