根本原因分析
概要
根本原因分析（Root Cause Analysis）計算機は、AI駆動の意思決定木分析を使用して、選択したプロセスの振る舞いの根本原因を特定します。この計算機は、自動的にイベントログデータを分析し、再作業、支払い遅延、ケースのエスカレーションなどの特定の結果に最も強く影響を与える要因（属性、値、条件など）を発見します。
これはAIによって強化された計算機で、最小限の設定で特定のプロセスの振る舞いを促進する要因に関するインテリジェントな洞察を提供します。
主な用途
- 請求書の支払い遅延に寄与する要因の特定
- プロセスにおける再作業の原因把握
- ケースのエスカレーションにつながるパターンの発見
- 品質問題や欠陥の促進要因の分析
- プロセスのボトルネックの根本原因の特定
- なぜ特定のケースが他よりも長時間かかるのかの解明
設定
対象行動: 分析したいプロセスの振る舞いを、該当する振る舞いを示すケースを選択するフィルターを作成して定義します（例：再作業のあるケース、支払い遅延のあるケース、長時間のケースなど）。
分析対象の属性: AIが意思決定木を構築する際に考慮すべきケースおよびイベント属性を選択します。計算機は自動的に対象行動に最も強い影響を与える属性を判断します。
最小ケース数: 有意義な分析を行うために必要なケースの最小数を指定します。AIは統計的に有意なパターンを特定するために十分なデータを必要とします。
信頼度閾値: 意思決定木の枝に対する信頼レベルを設定します。高い閾値はより信頼性の高いが、得られる洞察が少なくなる可能性があります。
例
請求書の支払い遅延の原因を探る
シナリオ: なぜ一部の請求書は遅延して支払われ、他は期限内に支払われるのかを理解したい。
設定:
- 「Payment Timeliness = 'Late'」のケースを選択するフィルターを作成
- 分析する属性を選択：Vendor、Invoice Amount、Department、Payment Terms
- 統計的妥当性のために最小ケース数を100に設定
出力:
計算機は以下の内容を示す意思決定木を生成：
- 主な根本原因: ベンダーカテゴリ「International」の請求書は遅延率が3倍高い
- 二次要因: 国際ベンダー内で、$10,000超の請求書は85%の遅延率
- 寄与要因: ベンダーに関係なく、Department「Procurement B」へ振り分けられた請求書は遅延率が高い
洞察: 分析により、特に高額請求書に対して国際ベンダーは異なる支払いプロセスが必要であることが明らかになった。意思決定木は、どのプロセス改善が最も効果的であるかの優先順位付けに役立つ。
結果の解釈方法
意思決定木の出力は以下を示します：
- ノード: 属性値に基づく判断ポイント
- 枝: 条件に基づくケースの分岐
- リーフ値: 各エンドポイントで対象行動を示すケースの割合
- 重要度スコア: 最も影響力の強い属性を強調表示
高い割合かつ多数のケース数を持つ枝に注目してください。これらが注目すべき最も重要な根本原因を示しています。
出力
計算機はインタラクティブな意思決定木の可視化を表示し、以下ができます：
- 枝を展開・折りたたみして異なる経路を探索
- ノードをクリックして詳細な統計情報を確認
- 対象行動の強力な予測因子を特定
- 結果をエクスポートしてプレゼンテーションやさらなる分析に活用
このドキュメントはmindzie Studioプロセスマイニングプラットフォームの一部です。