論文の概要: Agentic Business Process Management Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18833v1
- Date: Sun, 25 Jan 2026 20:13:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-28 15:26:50.999422
- Title: Agentic Business Process Management Systems
- Title（参考訳）: エージェント型ビジネスプロセス管理システム
- Authors: Marlon Dumas, Fredrik Milani, David Chapela-Campa,
- Abstract要約: このポジションペーパーは、2025年のAI for BPMワークショップの基調講演に基づいている。
プロセスマイニングは、エージェントがプロセスの状態を理解し、改善の機会について推論し、パフォーマンスの維持と最適化を行うための基盤を築き上げている。
本稿では、自律性、推論、学習をプロセス管理と実行に統合する新しいプラットフォームクラスであるA-BPMS(Agenic Business Process Management Systems)のアーキテクチャビジョンを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45243057547700394
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since the early 90s, the evolution of the Business Process Management (BPM) discipline has been punctuated by successive waves of automation technologies. Some of these technologies enable the automation of individual tasks, while others focus on orchestrating the execution of end-to-end processes. The rise of Generative and Agentic Artificial Intelligence (AI) is opening the way for another such wave. However, this wave is poised to be different because it shifts the focus from automation to autonomy and from design-driven management of business processes to data-driven management, leveraging process mining techniques. This position paper, based on a keynote talk at the 2025 Workshop on AI for BPM, outlines how process mining has laid the foundations on top of which agents can sense process states, reason about improvement opportunities, and act to maintain and optimize performance. The paper proposes an architectural vision for Agentic Business Process Management Systems (A-BPMS): a new class of platforms that integrate autonomy, reasoning, and learning into process management and execution. The paper contends that such systems must support a continuum of processes, spanning from human-driven to fully autonomous, thus redefining the boundaries of process automation and governance.
- Abstract（参考訳）: 90年代初め以降、ビジネスプロセスマネジメント(BPM)の分野の進化は、一連の自動化技術の波によって加速されてきた。
これらの技術の中には、個々のタスクの自動化を可能にするものや、エンドツーエンドプロセスの実行のオーケストレーションに重点を置いているものもある。
生成およびエージェント人工知能(AI)の台頭は、別の波への道を開いた。
しかし、この波は自動化から自律へと焦点を移し、ビジネスプロセスの設計駆動管理からデータ駆動管理へと移行し、プロセスマイニング技術を活用するため、異なるものと思われます。
このポジションペーパーは、2025年のAI for BPMワークショップの基調講演に基づいており、プロセスマイニングがプロセスの状態を理解し、改善の機会を判断し、パフォーマンスを維持および最適化する行為を行うための基盤を築き上げた経緯を概説している。
本稿では、自律性、推論、学習をプロセス管理と実行に統合する新しいプラットフォームクラスであるA-BPMS(Agenic Business Process Management Systems)のアーキテクチャビジョンを提案する。
この論文では、このようなシステムは人間主導のプロセスから完全に自律的なプロセスまで、プロセスの自動化とガバナンスの境界を再定義するプロセスの連続性をサポートしなければならないと論じている。
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