ホリタ ヒロキ堀田 大貴講師Hiroki Horita
■研究者基本情報
学歴
委員歴
- 2024年06月 - 2026年05月, 専門委員, 電子情報通信学会 知能ソフトウェア工学研究会
- 2022年06月 - 2026年05月, 論文誌ジャーナル編集委員, 情報処理学会
- 2024年04月 - 2026年03月, 代議員, 経営情報学会
- 2024年03月 - 2024年08月, PROGRAM COMMITTEE, 15th International Conference on Artificial Intelligence-empowered Software Engineering (AIESE 2024)
- 2023年12月 - 2024年06月, 2023年度論文賞選定ワーキンググループ委員, 情報処理学会
- 2023年06月 - 2024年05月, 知能ソフトウェア工学研究会 幹事, 電子情報通信学会
- 2023年05月 - 2024年05月, 知能ソフトウェア工学小特集号 （英文論文誌D）幹事, 電子情報通信学会
- 2022年06月 - 2023年05月, 知能ソフトウェア工学研究会 幹事補佐, 電子情報通信学会
- 2023年01月 - 2023年03月, 2023年総合大会プログラム編成委員, 電子情報通信学会
■研究活動情報
論文
- Impact of Threshold Setting for Event Log Repair on Conformance Checking
Kazuki Masumoto; Hiroki Horita, ラスト(シニア)オーサー, Conformance checking is a method to compare the actually executed business process recorded as an event log with the business process described as a business process model and to identify differences. For human or technical reasons, event logs that contain noise and are of low quality may be recorded. Therefore, methods have been proposed to repair low‐quality event logs, but they require the setting of a threshold, and it is difficult to set a suitable threshold. In this paper, we investigate the effect of low‐quality event log repair methods on conformance checking. Through experiments, it was shown that the appropriate threshold depends on the type of event log and the amount of noise., Wiley
The Scientific World Journal, 2025年04月, ［査読有り］ - Optimizing Runtime Business Processes with Fair Workload Distribution
Hiroki Horita, 筆頭著者
Journal of Comprehensive Business Administration Research, 2025年, ［査読有り］ - Generating LTL Formulas for Process Mining by Example of Trace
Kota Komatsu; Hiroki Horita, ラスト(シニア)オーサー, Process mining enables efficient and exhaustive analysis of business processes based on event data. Process mining tools such as LTL Checker allow users to verify temporal properties of business processes for traces by providing a description based on linear temporal logic (LTL). However, it is difficult for many users to understand and use LTL-based mathematical notation. Therefore, there is a need for a method to describe temporal properties even for those who are not familiar with mathematical notation. In this study, we proposed a method based on the satisfiability problem (SAT) for event logs in XES format used in process mining, and it is verified how well it can automatically generate temporal properties in business processes. We conducted experiments using two types of event logs to demonstrate the effectiveness of the proposed method., BON VIEW PUBLISHING PTE
Journal of Data Science and Intelligent Systems, 2024年, ［査読有り］ - Analysis of Business Processes with Automatic Detection of KPI Thresholds and Process Discovery Based on Trace Variants
Taro Takei; Hiroki Horita, ラスト(シニア)オーサー
Research Briefs on Information and Communication Technology Evolution, 2023年09月, ［査読有り］ - Comparison of Goal-Oriented Business Process Model Repair and Discovery
Taro Takei; Hiroki Horita, ラスト(シニア)オーサー, International Institute of Applied Informatics
International Journal of Service and Knowledge Management, 2023年, ［査読有り］ - Towards Goal-Oriented Business Process Model Repair
Taro Takei; Hiroki Horita
10th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI2021), 2021年07月, ［査読有り］ - Extraction of Missing Tendency Using Decision Tree Learning in Business Process Event Log
Hiroki Horita; Yuta Kurihashi; Nozomi Miyamori, 筆頭著者
Data, 2020年09月, ［査読有り］ - Fairness Analysis in Goal-Oriented Requirements Selection
Hiroki Horita; Junji Noguchi, 筆頭著者
International Journal of Trade, Economics and Finance, 2020年08月, ［査読有り］ - A Method for Goal Model Repair Based on Process Mining
Hiroki Horita; Hideaki Hirayama; Takeo Hayase; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga, 筆頭著者, IEEE
20th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD 2019), 2019年07月, ［査読有り］ - 決定木学習を利用したビジネスプロセス実行ログ検証のための論理式の生成
堀田大貴,平山秀昭,早瀬健夫,田原康之,大須賀昭彦, 筆頭著者
電子情報通信学会論文誌, 2018年03月, ［査読有り］ - Goal achievement analysis based on LTL checking and decision tree for improvements of PAIS
Hiroki Horita; Hideaki Hirayama; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga, Process aware information system (PAIS) is important in the recent business environment. Developments of PAIS need to consider contexts about technical and business elements. They are needed to develop PAIS effectively (e.g. monitoring environment and constructing adequate business process). Process mining is an important method for analyzing a business environment and utilizing PAIS development and improvement. LTL checking is an important method for checking a specific property to be satisfied with business processes, but correctly writing formal language like LTL is difficult. In this paper, we use LTL checking and prediction based on decision-tree learning for checking goal achievement, false detection and oversight detection. It helps writing properly LTL formula for representing the correct goal property. We conducted a case study using a real life log of traffic fine management process in Italy., Association for Computing Machinery
Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing, 2016年04月04日, ［査読有り］ - Business Process Verification and Restructuring LTL Formula Based on Machine Learning Approach
Hiroki Horita; Hideaki Hirayama; Takeo Hayase; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga, It is important to deal with rapidly changing environments (regulations, customer behavior change, and process improvement etc.) to keep achieving business goals. Therefore, verification for business process in various phases are needed to make sure of goal achievements. LTL (Linear Temporal Logic) verification is an important method for checking a specific property to be satisfied with business processes, but correctly writing formal language like LTL is difficult. Lacks of domain knowledge and knowledge of mathematical logics have bad influence on writing LTL formulas. In this paper, we use LTL verification and prediction based on decision tree learning for verification of specific properties. Furthermore, we helps writing properly LTL formula for representing the correct desirable property using decision tree constrction. We conducted a case study for evaluations., SPRINGER INT PUBLISHING AG
COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE, 2016年, ［査読有り］ - Process Mining Approach Based on Partial Structures of Event Logs and Decision Tree Learning
Hiroki Horita; Hideaki Hirayama; Takeo Hayase; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga, Process mining techniques are able to improve processes by extracting knowledge from event logs commonly available in today 's information systems. In the area, it is important to verify whether business goals can be satisfied. LTL (Linear Temporal Logic) verification is an important means for checking the goals automatically and exhaustively. However, writing formal language like LTL is difficult, and the properties by which the user's intentions are not reflected sufficiently have bad influence on the verification results. Therefore, it is needed to help writing correct LTL formula for users who do not have sufficient domain knowledge and knowledge of mathematical logic. We propose an approach for goal achievement prediction based on decision tree learning. It is conducted focusing on partial structures represented as event order relations of each trace. The proposed technique is evaluated on a phone repair process log., IEEE
PROCEEDINGS 2016 5TH IIAI INTERNATIONAL CONGRESS ON ADVANCED APPLIED INFORMATICS IIAI-AAI 2016, 2016年, ［査読有り］ - リファインメントパターンを利用したKAOSゴールモデルからBPMNモデルへの変換
堀田 大貴; 本田 耕三; 平山 秀昭; 清 雄一; 中川 博之; 田原 康之; 大須賀 昭彦, 筆頭著者, ソフトウェア開発において，ビジネスプロセスのモデル化は重要である．適切なビジネスプロセスモデルを構築するためには，ステークホルダの要求をモデルへ反映する必要がある．そこで本研究ではリファインメントパターンに基づいて構築されたゴールモデルをビジネスプロセスモデルへ変換する手法を提案する．リファインメントパターンに基づいたゴール分解の関係をビジネスプロセスモデルへ変換するためのルール及びアルゴリズムを示す．本手法によって，リファインメントパターンに基づいてステークホルダの要求を形式的に捉えることで，ビジネスプロセスモデル構築に役立てることができる．複数の事例に本手法を適用すること及び，モデル検査による検証によって本手法の有効性を評価する．, Japan Society for Software Science and Technology
コンピュータ ソフトウェア, 2015年11月, ［査読有り］ - Towards Goal-Oriented Conformance Checking
Hiroki Horita; Hideaki Hirayama; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga, 筆頭著者, KSI Research Inc. and Knowledge Systems Institute Graduate School
International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE2015), 2015年07月, ［査読有り］ - Transformation approach from KAOS goal models to BPMN models using refinement patterns
Hiroki Horita; Kozo Honda; Yuichi Sei; Hiroyuki Nakagawa; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga, It is important to make sure that software satisfies stakeholders' requirements. However, as software has been getting more large-scale and complicated in recent years, it has certainly become more difficult to satisfy requirements. Even if there are goal-oriented requirements analysis approaches as techniques to systematically satisfy stakeholders' requirements, it is still difficult to maintain consistency of goal models and other requirements artifacts. In this paper, we propose a transformation approach that transforms models of KAOS, a well-known goal modeling methodology, into preliminary BPMN models by using refinement pattern of KAOS in a systematic way. It can assure consistency between systematically defined user's requirements and their realization process. Copyright 2014 ACM., Association for Computing Machinery
Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing, 2014年, ［査読有り］
書籍等出版物
講演・口頭発表等
- ベイズ推定における事前分布の作成にChatGPTを用いたガウス過程回帰による暴落時の日経平均株価の予測
石井成來; 堀田大貴
第34回 人工知能学会 金融情報学研究会, 2025年03月 - 否定的レビューに対して釈明を含む返信の分類精度の向上
半谷太一; 堀田大貴
IDRユーザフォーラム 2024, 2024年12月13日 - 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
本名海斗; 堀田大貴
冬のDBS/DE/IFAT合同研究会2024, 2024年12月 - YouTubeにおける顔が写ったサムネイルと再生回数の関係
森田昭壱; 堀田大貴
経営情報学会2024年度年次大会, 2024年06月01日 - 低品質イベントログの修復がConformance Checkingへ与える影響についての研究
半谷太一; 堀田大貴
経営情報学会2023年度年次大会, 2023年06月, 経営情報学会
20230610, 20230610 - 説明可能機械学習によるプロセスマイニングにおけるイベントログのエンコーディング方法に関する研究
本名海斗; 堀田大貴
経営情報学会2023年度年次大会, 2023年06月, 経営情報学会
20230610, 20230610 - SATベースの手法による宣言型プロセスモデルの発見
小松航汰; 堀田大貴
経営情報学会2023年度年次大会, 2023年06月, 経営情報学会
20230610, 20230610 - トレースのバリアントに基づくKPI閾値の自動検出によるビジネスプロセスの分析
武井太郎; 堀田大貴
電子情報通信学会知能ソフトウェア工学研究会, 2023年03月 - ビジネスプロセス実行時における公平な人員の割り当て
江頭那由多; 堀田大貴
電子情報通信学会 知能ソフトウェア工学研究会, 2023年01月
20230119, 20230120 - ビジネスプロセス実行時における公平な人員の割り当てにむけて
江頭那由多; 堀田大貴
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2022ワークショップ, 2022年09月 - トレースの例示による線形時相論理式の生成
小松航汰; 堀田大貴
電子情報通信学会知能ソフトウェア工学研究会, 2022年05月, 電子情報通信学会 - 作業順序を考慮した作業者の代表的な活動パターンの抽出方法に関する考察
宮森望; 堀田大貴; 上田賀一
人工知能学会ビジネス・インフォマティクス研究会第18回, 2021年03月 - Tactical Analysis in Football Based on Process Mining -The impact of score differences on process discovery-
R Osaka; H Horita
2nd International Electronic Conference on Applied Sciences, 2021年 - 時系列分析手法を用いたビジネスプロセスの待ち時間の分析
宮森望; 堀田大貴
2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）, 2020年06月 - プロセスマイニングにおけるビジネスプロセスモデルの自動修正に対応したゴールモデルの修正手法
堀田大貴,平山秀昭,早瀬健夫,田原康之,大須賀昭彦
電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会(SIG-AI), 2018年07月 - 制御ルールの並びに着目した反例分析手法の提案
薄井翔; 上田賀一; 小飼敬; 高橋竜一; 堀田大貴
日本ソフトウェア科学会第 34 回大会, 2017年09月 - ソースコードの変更によるデータフロー図の差異検出手法
長岡源樹; 上田賀一; 堀田大貴; 高橋竜一
日本ソフトウェア科学会第 34 回大会, 2017年09月 - リファインメントパターンを利用したKAOSゴールモデルからBPMNモデルへの変換
堀田大貴; 本田耕三; 清雄一; 中川博之; 田原康之; 大須賀昭彦
ソフトウェア工学の基礎ワークショップ FOSE 2013, 2013年11月
担当経験のある科目（授業）
- 情報工学研究実践Ⅱ
2024年12月 - 現在
茨城大学 - 情報工学研究実践Ⅰ
2024年09月 - 現在
茨城大学 - アルゴリズムとデータ構造
2024年 - 現在
茨城大学 - ビジネスプロセスモデル論
2023年 - 現在
茨城大学 - プログラミング演習Ⅰ
2017年04月 - 現在
茨城大学 - 情報工学実験
2017年 - 現在
茨城大学 - ICTソリューション実践Ⅰ
現在
茨城大学 - ICTソリューション実践Ⅱ
現在
茨城大学 - ソリューションプランニングⅠ
現在
茨城大学 - ソリューションプランニングⅡ
現在
茨城大学 - 情報工学研究実践
現在
茨城大学 - アルゴリズムとデータ構造Ⅱ
2021年 - 2023年
茨城大学 - アルゴリズムとデータ構造Ⅰ
2018年 - 2019年
茨城大学 - 主題別ゼミナール
2017年
茨城大学
所属学協会
共同研究・競争的資金等の研究課題
