Fugu-MT 論文翻訳(概要): Agent Behavior Mining: Generative AI Agent Governance in Business Processes

論文の概要: Agent Behavior Mining: Generative AI Agent Governance in Business Processes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20669v1
Date: Fri, 12 Jun 2026 09:55:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-30 18:18:07.859167
Title: Agent Behavior Mining: Generative AI Agent Governance in Business Processes
Title（参考訳）: エージェント行動マイニング: ビジネスプロセスにおける生成AIエージェントガバナンス
Abstract要約: EmphAgent Behavior Miningは、生成するAIエージェントの意思決定を監視可能でトレース可能なガバナンス機能です。プロセスマネージャがエージェントログを利用してポリシーの逸脱を検出し、運用変数を定量化する方法を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5570192369031546
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As organizations increasingly deploy generative AI agents to automate business processes, they face a governance dilemma: although these agents can increase operational flexibility, their non-deterministic nature challenges the control and standardization that Business Process Management seeks to enforce. This paper addresses this \emph{invisible autonomy risk} by introducing \emph{Agent Behavior Mining}, a governance capability that enables the application of process mining techniques to render generative AI agent decision-making observable and traceable. We (1) improve the understanding of generative AI agent behavior through an event data model that translates granular agent activities -- including reasoning traces, tool usage, and token costs -- into standardized process logs; (2) instantiate the data model in a multi-agent order-to-cash implementation, demonstrating how process managers can leverage agent logs to detect policy deviations and quantify operational variability; and (3) evaluate the perceived practical utility of the approach in an exploratory study with 18 industry practitioners. The results indicate that practitioners view behavioral transparency as a prerequisite for trust and consider the ability to examine agent reasoning as an important governance requirement for the next generation of AI-driven business processes.
Abstract（参考訳）: これらのエージェントは、運用の柔軟性を高めることができるが、その非決定論的性質は、ビジネスプロセス管理が実施しようとしているコントロールと標準化に挑戦する。本稿では、プロセスマイニング技術の応用が可能なガバナンス機能である「emph{Agent Behavior Mining}」を導入し、この「emph{invisible autonomy risk」に対処する。 2)マルチエージェントのオーダー・ツー・キャッシュ実装でデータモデルをインスタンス化し,プロセスマネージャがエージェントログを利用してポリシーの逸脱を検知し,運用変数を定量化する方法を実証し,(3)18の業界実践者との探索的研究において,そのアプローチの実用性を評価する。その結果、実践者は行動の透明性を信頼の前提として捉え、エージェント推論を次世代のAI駆動型ビジネスプロセスの重要なガバナンス要件とみなす能力について考察した。

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