論文の概要: Digital Innovation through Knowledge Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31505v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 11:22:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.193394
• Title: Digital Innovation through Knowledge Processes
• Title（参考訳）: 知識プロセスによるデジタルイノベーション
• Abstract要約: 本稿では,データ,オブジェクト,アーティファクト,人間といったプロセス資源の関係について考察し,より普遍的な知識集約プロセスの定義を提案する。 結果は、プロセスモデルを6つのカテゴリに分類し、知識の強度を簡単に確認できるようにします。 知識集約的なプロセス、その影響をモデル化、実行、監視、評価する方法に関する全体論的な見解が、ディジタルトランスフォーメーションプロジェクトのスピードアップと品質向上につながると考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The artefact at the intersection of knowledge and process management is the process, which describes how enterprises are generating value. In knowledge management literature the relation of knowledge and processes is discussed, often leading to the definition of knowledge intensive processes, which entail a high level of human involvement. The process management community on the other hand focuses on the formalization of processes as models that can be executed, monitored, and improved. In this paper we explore the relationship of process resources such as data, objects, artefacts and humans, in order to come to more universal definition of knowledge intensive processes. For this purpose, we analyze different patterns that frequently occur in knowledge management processes, how they are represented in process models, and which types of knowledge are represented by them. The results comprise a categorization of process models into 6 categories that allow to easily see the knowledge intensity as well as a collection of common knowledge process patterns. The patterns were derived from a real-world knowledge gathering process, which includes a wide array of patterns and concepts detailed in this paper. We think that a holistic view on knowledge intensive processes, how to model, execute, monitor, and asses their impact, will speed up and improve the quality of digital transformation projects.
• Abstract（参考訳）: 知識とプロセス管理の交差点にある成果はプロセスであり、企業がどのように価値を生み出しているかを記述する。 知識管理文献では、知識とプロセスの関係が議論され、しばしば人間の関与のレベルが高い知識集約的なプロセスの定義につながる。 一方、プロセス管理コミュニティは、実行、監視、改善が可能なモデルとしてプロセスの形式化に焦点を当てています。 本稿では,データ,オブジェクト,アーティファクト,人間といったプロセス資源の関係について考察し,より普遍的な知識集約プロセスの定義を提案する。 この目的のために、知識管理プロセスで頻繁に発生するさまざまなパターン、プロセスモデルでどのように表現されるか、どのような種類の知識が表現されるかを分析する。 結果は、プロセスモデルを6つのカテゴリに分類し、知識の強度と共通の知識プロセスパターンの収集を容易に確認できるようにします。 このパターンは,本論文で詳述した幅広いパターンや概念を含む実世界の知識収集プロセスから得られたものである。 知識集約的なプロセス、その影響をモデル化、実行、監視、評価する方法に関する全体論的な見解が、ディジタルトランスフォーメーションプロジェクトのスピードアップと品質向上につながると考えています。

関連論文リスト

• How Do Experts Make Sense of Integrated Process Models? [6.637963166503315]
  本研究では、専門家プロセスワーカーが、統合モデリングアプローチによって提供された情報をどのように理解するかを考察する。 ビジネスプロセスとルールの統合モデリングに基づくタスクに携わるエキスパートプロセスワーカーを研究することで、私たちは、センスメイキングの実践をよりよく理解するための道を開いた洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T03:32:28Z)
• How Do LLMs Acquire New Knowledge? A Knowledge Circuits Perspective on Continual Pre-Training [92.88889953768455]
  大きな言語モデル(LLM)は、どのようにして新しい知識を内部化するかを理解する上で、重大なギャップに直面します。 知識記憶と処理を容易にする計算サブグラフを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T16:55:43Z)
• A Systematic Review of Business Process Improvement: Achievements and Potentials in Combining Concepts from Operations Research and Business Process Management [0.0]
  ビジネスプロセスマネジメントと運用リサーチは、組織における価値創造を強化することを目的としています。 この体系的な文献レビューは、両方の分野から組み合わせた概念を用いた作品を特定し分析する。 その結果,資源配分とスケジューリングの問題に強い焦点が当てられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T14:13:14Z)
• Bridging Domain Knowledge and Process Discovery Using Large Language Models [0.0]
  本稿では,Large Language Models(LLM)を利用して,ドメイン知識を直接プロセス発見に統合する。 LLMから派生したルールを使用して、モデル構築をガイドし、ドメイン知識と実際のプロセス実行の整合性を確保します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T14:23:40Z)
• Towards Automated Knowledge Integration From Human-Interpretable Representations [55.2480439325792]
  我々は,情報メタ学習の原理を理論的に導入・動機付けし,自動的かつ制御可能な帰納バイアス選択を可能にする。 データ効率と一般化を改善するための情報メタラーニングのメリットと限界を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T15:08:37Z)
• Making Sense of Knowledge Intensive Processes: an Oil & Gas Industry Scenario [2.145761568085819]
  センスメイキング(英: Sensemaking)は、人々が経験に意味を関連付ける、絶え間なく進行中のプロセスである。 知識集約的なプロセスでは、センスメイキングは中心的であり、ほとんどのタスクと関連している。 本稿では,感覚形成過程の結果を構成するために組み合わせることができる知識型の初期セットについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T14:25:05Z)
• Pathway toward prior knowledge-integrated machine learning in engineering [1.3091722164946331]
  本研究は,複数の専門分野の専門職を機械で認識可能なデータ駆動プロセスに統合する取り組みを強調する。 このアプローチは、エンジニアリング領域におけるホリストと還元主義の視点のバランスを取る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T13:06:55Z)
• Knowledge-augmented Deep Learning and Its Applications: A Survey [60.221292040710885]
  知識強化ディープラーニング(KADL)は、ドメイン知識を特定し、それをデータ効率、一般化可能、解釈可能なディープラーニングのためのディープモデルに統合することを目的としている。 本調査は,既存の研究成果を補足し,知識強化深層学習の一般分野における鳥眼研究の展望を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T03:44:15Z)
• Anti-Retroactive Interference for Lifelong Learning [65.50683752919089]
  我々は脳のメタラーニングと連想機構に基づく生涯学習のパラダイムを設計する。 知識の抽出と知識の記憶という2つの側面から問題に取り組む。 提案した学習パラダイムが,異なるタスクのモデルを同じ最適に収束させることができることを理論的に分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-27T09:27:36Z)
• Towards a Universal Continuous Knowledge Base [49.95342223987143]
  複数のニューラルネットワークからインポートされた知識を格納できる継続的知識基盤を構築する方法を提案する。 テキスト分類実験は有望な結果を示す。 我々は複数のモデルから知識ベースに知識をインポートし、そこから融合した知識を単一のモデルにエクスポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-25T12:27:44Z)
• Knowledge-Aware Procedural Text Understanding with Multi-Stage Training [110.93934567725826]
  本稿では,このような文書の理解とプロセス中のエンティティの状態や場所の追跡を目的とした手続き的テキスト理解の課題に焦点をあてる。 常識的推論の難しさとデータ不足という2つの課題はまだ未解決のままである。 我々は、複数の外部知識を効果的に活用する、KnOwledge-Aware ProceduraL text understAnding (KOALA)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T10:28:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。