{"id":31747612,"url":"https://github.com/suwa-sh/open-process-mining","last_synced_at":"2026-06-30T18:32:21.129Z","repository":{"id":318082478,"uuid":"1069507306","full_name":"suwa-sh/open-process-mining","owner":"suwa-sh","description":"プロセスマイニングプラットフォーム - データ準備から分析、可視化までの一貫したワークフローをMITライセンスで提供","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2026-03-07T15:09:38.000Z","size":885,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"main","last_synced_at":"2026-03-07T21:37:26.813Z","etag":null,"topics":["data-analysis","data-visualization","dbt-core","process-mining","python","react","react-flow"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://note.com/suwash/n/n643bedd54238","language":"TypeScript","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/suwa-sh.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":"CHANGELOG.md","contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2025-10-04T04:17:31.000Z","updated_at":"2026-03-07T15:09:41.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-10-05T01:08:23.898Z","dependency_job_id":"47aa123e-d4ca-429a-b1f7-0cba4ef606f0","html_url":"https://github.com/suwa-sh/open-process-mining","commit_stats":null,"previous_names":["suwa-sh/open-process-mining"],"tags_count":11,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/suwa-sh/open-process-mining","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/suwa-sh%2Fopen-process-mining","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/suwa-sh%2Fopen-process-mining/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/suwa-sh%2Fopen-process-mining/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/suwa-sh%2Fopen-process-mining/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/suwa-sh","download_url":"https://codeload.github.com/suwa-sh/open-process-mining/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/suwa-sh%2Fopen-process-mining/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":34979577,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-06-30T02:00:05.919Z","response_time":92,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-analysis","data-visualization","dbt-core","process-mining","python","react","react-flow"],"created_at":"2025-10-09T13:40:03.985Z","updated_at":"2026-06-30T18:32:21.112Z","avatar_url":"https://github.com/suwa-sh.png","language":"TypeScript","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# open-process-mining\n\nオープンソースのプロセスマイニングプラットフォーム  \nデータ準備から分析、可視化までの一貫したワークフローを提供します。\n\n![](./images/opm_hero.png)\n\n## 概要\n\n**open-process-mining** は、データエンジニアとプロセスアナリストの関心事を分離し、それぞれに最適化されたツールを提供するプロセスマイニングプラットフォームです。\n\n### 主な特徴\n\n- **データ加工**: dbt Coreによる再現可能なデータパイプライン\n- **分析エンジン**: DFG (Directly-Follows Graph) ベースのプロセス発見\n- **インタラクティブな可視化**: React FlowとMUIによるリッチなWeb UI\n  - ドラッグ\u0026ドロップでノードを自由に配置\n  - 頻度の高いパスは太い青線で表示（ハッピーパス）\n  - 処理時間が長いパスは赤線で警告表示\n  - パスフィルター機能で重要なフローに集中\n  - メトリクス切り替え時もレイアウトを維持\n- **日本語対応**: プロセス名、分析名の完全日本語化\n- **MIT License**: 商用利用も含めた自由な利用が可能\n\n## アーキテクチャ\n\n### システムコンテキスト図\n\n```mermaid\ngraph TB\n    DataEngineer[Data Engineer]\n    ProcessAnalyst[Process Analyst]\n    OPM[Open Process Mining]\n    SourceSystems[Source Systems\u003cbr/\u003eCRM, ERP, etc.]\n\n    DataEngineer --\u003e|Prepare data| OPM\n    ProcessAnalyst --\u003e|Analyze process| OPM\n    SourceSystems --\u003e|Export event logs| DataEngineer\n```\n\n| 名前                | 説明                                                       |\n| ------------------- | ---------------------------------------------------------- |\n| Data Engineer       | dlt, dbtでイベントログデータを準備する担当者                    |\n| Process Analyst     | Web UIでプロセス分析を実施する担当者                       |\n| Open Process Mining | プロセスマイニングプラットフォーム                         |\n| Source Systems      | イベントログのソースシステム（CRM、ERP、基幹システムなど） |\n\n### コンテナ図\n\n```mermaid\ngraph TB\n    User[Process Analyst]\n    DataEngineer[Data Engineer]\n\n    subgraph OPM[Open Process Mining]\n        Frontend[Frontend\u003cbr/\u003eReact SPA]\n        Backend[Backend API\u003cbr/\u003eFastAPI]\n        DB[(Database\u003cbr/\u003ePostgreSQL)]\n        DBT[dbt\u003cbr/\u003eData Transform]\n        DLT[dlt\u003cbr/\u003eData Load]\n    end\n\n    User --\u003e|Browse localhost:5173| Frontend\n    DataEngineer ---\u003e|Run dbt/dlt| DBT\n    DataEngineer ---\u003e|Run dbt/dlt| DLT\n    Frontend --\u003e|API calls localhost:8000| Backend\n    Backend --\u003e|Query| DB\n    DLT --\u003e|Load Raw Data| DB\n    DBT --\u003e|Transform \u0026 Load| DB\n```\n\n| 名前        | 説明                                                                                                 |\n| ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| Frontend    | React + TypeScript製のSPA。プロセスマップ、組織分析、成果分析を可視化                                |\n| Backend API | FastAPI製のREST API。分析結果の作成・取得、組織分析、成果分析のエンドポイントを提供                  |\n| Database    | PostgreSQL。イベントログ、分析結果、マスターデータを格納                                             |\n| dbt         | データ変換パイプライン。ソースシステムのデータを標準イベントログ形式に変換                           |\n| dlt         | データ取得ツール。外部システム（GitHub、GitLab、Jira等）からデータを抽出してDBにロード（オプション） |\n\n### 技術スタック\n\n- **データ取得**: dlt (data load tool) - GitHub, GitLab, Jira等からデータ抽出（オプション）\n- **データ変換**: dbt Core - ELTパイプライン、データ品質テスト\n- **データベース**: PostgreSQL - イベントログ、分析結果の格納\n- **バックエンド**: Python 3.11, FastAPI, Pandas, NetworkX\n- **フロントエンド**: React, TypeScript, Vite, MUI (Material-UI), React Flow\n- **インフラ**: Docker Compose (compose.yml / compose.dev.yml)\n\n### デプロイメント図\n\n**開発者環境 (compose.dev.yml)**:\n\n```mermaid\ngraph TB\n    subgraph DevEnv[Development Environment]\n        subgraph Containers[Docker Containers]\n            FE[Frontend Container\u003cbr/\u003ewith Volume Mount]\n            BE[Backend Container\u003cbr/\u003ewith Volume Mount]\n            DBT_DEV[dbt Container\u003cbr/\u003ebackend image + dbt mount]\n            DLT_DEV[dlt Container\u003cbr/\u003edlt mount]\n            DB_DEV[(PostgreSQL)]\n        end\n\n        LocalCode[Local Code\u003cbr/\u003eHot Reload]\n    end\n\n    Developer[Developer]\n\n    Developer --\u003e|Edit Code| LocalCode\n    LocalCode -.-\u003e|Mount| FE\n    LocalCode -.-\u003e|Mount| BE\n    LocalCode -.-\u003e|Mount| DBT_DEV\n    LocalCode -.-\u003e|Mount| DLT_DEV\n\n    FE --\u003e BE\n    BE --\u003e DB_DEV\n    DBT_DEV --\u003e DB_DEV\n    DLT_DEV --\u003e DB_DEV\n```\n\n| 環境             | Composeファイル  | 特徴                                           | 用途                     |\n| ---------------- | ---------------- | ---------------------------------------------- | ------------------------ |\n| 開発者環境         | compose.dev.yml  | ホットリロード、ボリュームマウント、デバッグ用 | アプリケーション開発     |\n| 利用者環境         | compose.yml      | ベースイメージ、read-onlyマウント、安定性重視  | データカスタマイズ・運用 |\n\n## クイックスタート（開発者向け）\n\n```bash\ngit clone https://github.com/suwa-sh/open-process-mining.git\ncd open-process-mining\ncp .env.example .env\n\n# 開発環境を起動\ndocker compose -f compose.dev.yml up -d\n\n# サンプルデータを生成\npython scripts/generate_sample_data.py\n\n# dbtでデータ投入\ndocker compose -f compose.dev.yml run --rm dbt bash -c \"cd /app/dbt \u0026\u0026 dbt deps \u0026\u0026 dbt seed \u0026\u0026 dbt run\"\n```\n\nブラウザで \u003chttp://localhost:5173\u003e を開き、Web UIから分析を作成してください。\n\n**利用者向けの手順（利用者環境）は [USAGE.md](USAGE.md) を参照してください。**\n\n### 主要な画面\n\n- **プロセス分析一覧** (`/`): 作成したプロセス分析の一覧を表示\n- **プロセスマップ** (`/process/{id}`): DFGベースのプロセスフロー可視化\n- **組織分析一覧** (`/organization`): 組織分析結果の一覧を表示\n- **組織分析詳細** (`/organization/{id}`): ハンドオーバー・作業負荷・パフォーマンス分析\n- **成果分析一覧** (`/outcome`): 成果分析結果の一覧を表示\n- **成果分析詳細** (`/outcome/{id}`): パス別成果分析・セグメント比較\n\n## 主要機能\n\n### プロセスマップの可視化\n\n![](https://share.cleanshot.com/7HJXl0dR+)\n\n- **ノードのドラッグ\u0026ドロップ**: ノードを自由に配置して見やすいレイアウトを作成\n- **パスの強調表示**:\n  - 🔵 **青色の太い線**: 頻度が高いハッピーパス（最大頻度の80%以上）\n  - 🔴 **赤色の線**: 処理時間が長い問題のあるパス（最大待機時間の70%以上）\n- **パスフィルター**: スライダーで低頻度のパスを非表示にして重要なフローに集中\n- **メトリクス切り替え**: 頻度と平均待機時間を切り替えて分析\n- **レイアウト保持**: メトリクス切り替え時もドラッグした配置を維持\n- **複数プロセス対応**: 異なるビジネスプロセスを同一システムで管理・分析\n\n### 組織分析（ハンドオーバー・作業負荷・パフォーマンス）\n\n- **🔄 ハンドオーバー分析**: 誰と誰が連携して作業しているかを可視化\n  - ![](https://share.cleanshot.com/JHgM2ps2+)\n    - 社員別・部署別の集計レベルを選択可能\n    - ハンドオーバー間の平均待機時間を計算\n    - 頻度と待機時間のメトリクス切り替え\n    - パスフィルターで重要な連携に集中\n- **📊 作業負荷分析**: 誰の作業量が多いかを可視化\n  - ![](https://share.cleanshot.com/KGjrl3Yr+)\n    - アクティビティ数とケース数の集計\n    - 作業が集中している担当者を特定\n- **⏱️ パフォーマンス分析**: 誰の処理時間が長いかを可視化\n  - ![](https://share.cleanshot.com/Y30XhlMB+)\n    - 平均処理時間・中央値・合計時間を分析\n    - ボトルネックになっている担当者を特定\n\n### 成果分析（パス別成果・セグメント比較）\n\n- **📈 パス別成果分析**: プロセスパスごとの成果指標を可視化\n  - ![](https://share.cleanshot.com/gTmQQLb3+)\n    - 各パスの平均値・中央値・合計値を表示\n    - 成果の高いパスを自動検出（平均値の75%以上を強調表示）\n    - プロセスマップ上で成果メトリックを確認\n- **🔍 セグメント比較**: 高成果パスと低成果パスを比較\n  - ![](https://share.cleanshot.com/B7K98Gjs+)\n    - 上位25% vs 下位25%の成果比較\n    - カスタム閾値による柔軟なセグメント分割\n    - 統計サマリー（平均値、中央値、最小値、最大値、合計値）\n    - パス構造の違いを可視化\n\n## サンプルデータ\n\nプロジェクトには2024年1年分のビジネスプロセスデータが含まれています。\n\n- [SAMPLE_DATA.md](./SAMPLE_DATA.md)\n\n## 開発ワークフロー\n\n### データエンジニア向け\n\n#### 新しいデータソースの追加\n\n1. `dbt/seeds/` にCSVファイルを配置\n2. `dbt/models/staging/` でステージングモデルを作成\n3. `dbt/models/staging/stg_all_events.sql` に UNION ALL で追加\n\n```bash\n# dbtでデータ投入\ndbt seed\ndbt run\ndbt test\n```\n\n#### 組織分析のためのデータソース追加（外部システム連携時）\n\n外部システム（GitHub、GitLab、Jira、Jenkinsなど）からデータを取得する場合、組織分析を有効にするには以下の手順が必要です。\n\n**ステップ1: ユーザーマッピングCSVを作成**\n\n`dbt/seeds/master_user_mapping.csv`に外部システムのユーザー識別子を追加：\n\n```csv\nsource_system,user_identifier,employee_id,notes\nyour_system,user123,EMP-001,Your System User Account\n```\n\n**ステップ2: dltソースでユーザー情報を抽出**\n\n```python\n# dlt/sources/your_system_source.py\nyield {\n    \"id\": record[\"id\"],\n    \"case_id\": record[\"order_id\"],\n    \"user_id\": record[\"user_id\"],  # 組織分析用: ユーザー識別子を必ず含める\n}\n```\n\n**ステップ3: dbtステージングモデルでemployee_idにマッピング**\n\n```sql\n-- dbt/models/staging/your_system/stg_your_system.sql\nWITH user_mapping AS (\n    SELECT * FROM public.master_user_mapping\n    WHERE source_system = 'your_system'\n),\ncase_extraction AS (\n    SELECT\n        s.*,\n        COALESCE(um.employee_id, 'SYSTEM') AS user_employee_id\n    FROM source s\n    LEFT JOIN user_mapping um ON um.user_identifier = s.user_id\n)\nSELECT\n    'your-process' AS process_type,\n    case_id,\n    activity,\n    timestamp,\n    user_employee_id AS employee_id  -- 組織分析用: employee_idを必ず含める\nFROM case_extraction\n```\n\n**参考実装**:\n\n- `dlt/sources/github_source.py`: GitHubユーザー情報の抽出（creator, assignees, actor）\n- `dbt/models/staging/github/stg_github_issues.sql`: ユーザーマッピングパターン\n- `scripts/generate_sample_data.py`: サンプルデータ生成時のユーザー情報設定\n\n詳細は [USAGE.md](USAGE.md) の「パターン2: dlt自動投入」を参照してください。\n\n#### 分析の実行\n\n分析はWeb UI (\u003chttp://localhost:5173\u003e) から実行します：\n\n1. **プロセス分析**: トップ画面から「新規作成」→ プロセスタイプを選択 → 「作成」\n2. **組織分析**: 「組織分析」タブから「新規作成」→ プロセスタイプを選択 → 「作成」\n3. **成果分析**: 「成果分析」タブから「新規作成」→ プロセスタイプとメトリックを選択 → 「作成」\n\n詳細は [USAGE.md](USAGE.md) を参照してください。\n\n### バックエンド開発者向け\n\n#### コード品質チェック\n\nプロジェクトでは[qlty](https://qlty.sh)を使用して、複数のlinterとformatterを統合管理しています。\n\n```bash\n# フォーマット実行\nmake fmt\n\n# すべてのlinterを実行（qlty check + sqlfluff）\nmake lint\n\n# 個別にqltyを実行する場合\nqlty check                          # すべてのlinter/formatterを実行\nqlty fmt                            # 自動修正可能な問題を修正\nqlty check backend/src/main.py     # 特定のファイルのみチェック\n```\n\n**有効化されているツール:**\n\n- **Python**: ruff (linter), black (formatter), bandit (security)\n- **TypeScript/JavaScript**: prettier (formatter), radarlint (静的解析)\n- **Dockerfile**: hadolint (linter), dockerfmt (formatter), checkov (security)\n- **YAML**: yamllint\n- **Markdown**: markdownlint\n- **SQL**: sqlfluff（`make lint`に含まれる）\n\n**SQLファイルのlint（個別実行する場合）:**\n\n```bash\n# backend/sql/以下のSQLファイル\n~/.qlty/cache/tools/sqlfluff/3.4.0-f921ba7a9b1c/bin/sqlfluff lint backend/sql/ --dialect postgres\n\n# dbt models\n~/.qlty/cache/tools/sqlfluff/3.4.0-f921ba7a9b1c/bin/sqlfluff lint dbt/models/ --dialect postgres --config .sqlfluff\n\n# 自動修正\n~/.qlty/cache/tools/sqlfluff/3.4.0-f921ba7a9b1c/bin/sqlfluff fix \u003cfile\u003e --dialect postgres\n```\n\n#### テストの実行\n\n```bash\n# すべてのテスト（backend + E2E）\nmake test-all\n\n# バックエンドテストのみ\nmake test\n\n# E2Eテストのみ\nmake test-e2e\n\n# 個別にテストを実行する場合\ndocker compose -f compose.dev.yml exec backend pytest tests/    # バックエンドテスト\ncd e2e \u0026\u0026 npm test                                               # E2Eテスト\n```\n\n#### API仕様\n\nFastAPIが自動生成するOpenAPI（Swagger UI）ドキュメントで全エンドポイントを確認できます：\n\n- **Swagger UI**: \u003chttp://localhost:8000/docs\u003e\n- **ReDoc**: \u003chttp://localhost:8000/redoc\u003e\n- **OpenAPI JSON**: \u003chttp://localhost:8000/openapi.json\u003e\n\n**主要API**:\n\n- `/health`: ヘルスチェック\n- `/process/*`: プロセス分析API\n- `/organization/*`: 組織分析API\n- `/outcome/*`: 成果分析API\n\n### フロントエンド開発者向け\n\n#### コード品質チェック\n\nフロントエンドもqltyでlint/formatを実行できます：\n\n```bash\n# フォーマット実行\nmake fmt\n\n# すべてのlinterを実行\nmake lint\n\n# 個別にqltyを実行する場合\nqlty check frontend/src/          # フロントエンドファイルのチェック\nqlty fmt frontend/src/            # 自動修正\nqlty check frontend/src/App.tsx   # 特定のファイルのみ\n```\n\n**フロントエンドで有効なツール:**\n\n- **prettier**: コードフォーマッター（TypeScript, TSX, CSS, JSON）\n- **radarlint**: TypeScript静的解析（複雑度、コード品質）\n- **markdownlint**: Markdownファイルの検証\n\n#### 開発サーバー\n\nフロントエンドは自動でホットリロードされます。\n\n```bash\n# フロントエンドコンテナ内\ncd /app\nnpm run dev\n```\n\n### dbt テスト（データ品質保証）\n\ndbt テストは、データパイプラインの品質を保証します。\n\n```bash\n# dbt テストを実行\nmake test-dbt\n\n# または個別に実行\ndocker compose -f compose.dev.yml run --rm dbt bash -c \"cd /app/dbt \u0026\u0026 dbt test\"\n```\n\n**テスト内容**:\n\n- **NULL チェック**: 必須カラムに NULL がないことを確認\n- **一意性制約**: プライマリキーの一意性を検証\n- **参照整合性**: 外部キー制約の検証（employee_id, department_id）\n- **値の妥当性**: process_type, metric_unit の許可値チェック\n- **複合キー**: 複数カラムの組み合わせの一意性検証\n\n**テスト対象**:\n\n- `stg_all_events`: 統合ステージングテーブル\n- `fct_event_log`: イベントログファクトテーブル（全6プロセスタイプ）\n- `fct_case_outcomes`: 成果データテーブル\n\n### E2Eテスト（Playwright）\n\nE2Eテストは、実際のブラウザを使ってアプリケーション全体の動作を検証します。\n\n```bash\n# E2Eテストを実行\nmake test-e2e\n\n# または個別に実行\ncd e2e \u0026\u0026 npm test\n```\n\n**初回セットアップ**（初回のみ）:\n\n```bash\ncd e2e\nnpm install\nnpx playwright install chromium\n```\n\n**テスト内容**:\n\n- プロセス分析（一覧、作成、マップ表示）\n- 組織分析（一覧、作成、集計レベル切り替え）\n- 成果分析（一覧、パス別成果、セグメント比較）\n\n詳細は [e2e/README.md](e2e/README.md) を参照してください。\n\n## データベース接続\n\n### PostgreSQLデータの保存場所\n\n- **Dockerボリューム**: `postgres-data`（Named Volume、Dockerが自動管理）\n- **データベース名**: `process_mining_db`\n- **ポート**: `localhost:5432`\n- **ユーザー名**: `process_mining`（`.env`で設定）\n- **パスワード**: `secure_password`（`.env`で設定）\n\n### 主要テーブル\n\n| テーブル                        | 説明                                                               |\n| ------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ |\n| `fct_event_log`                 | プロセスマイニング用イベントログ（組織情報含む）                   |\n| `fct_case_outcomes`             | ケース別成果データ（メトリック値）                                 |\n| `process_analysis_results`      | プロセス分析結果（JSON形式）                                       |\n| `organization_analysis_results` | 組織分析結果（JSON形式）                                           |\n| `outcome_analysis_results`      | 成果分析結果（JSON形式）                                           |\n| `master_employees`              | 社員マスター                                                       |\n| `master_departments`            | 部署マスター                                                       |\n| `master_user_mapping`           | 外部システムユーザーと社員IDのマッピング（組織分析用、シードCSV） |\n\n詳細なスキーマ情報とデータベース操作は [USAGE.md](USAGE.md) を参照してください。\n\n### 接続方法\n\n**コンテナ内でpsqlを使用**（推奨）:\n\n```bash\ndocker compose -f compose.dev.yml exec postgres psql -U process_mining -d process_mining_db\n```\n\n**GUIツールで接続**（TablePlus、DBeaver、pgAdminなど）:\n\n- Host: `localhost`\n- Port: `5432`\n- Database: `process_mining_db`\n- User: `process_mining`\n- Password: `secure_password`\n\n**よく使うSQL**:\n\n```sql\n-- イベントログ件数\nSELECT process_type, COUNT(*) FROM fct_event_log GROUP BY process_type;\n\n-- 分析結果一覧\nSELECT analysis_id, analysis_name, created_at FROM process_analysis_results;\n```\n\n## イメージ配布戦略\n\n本プロジェクトは以下のDockerイメージをGitHub Container Registry (GHCR)で配布しています。\n\n| イメージ名                                            | 用途                              | 配布形態       |\n| ----------------------------------------------------- | --------------------------------- | -------------- |\n| `ghcr.io/suwa-sh/open-process-mining-backend:latest`  | FastAPI バックエンド              | 完全なイメージ |\n| `ghcr.io/suwa-sh/open-process-mining-frontend:latest` | React フロントエンド              | 完全なイメージ |\n| `ghcr.io/suwa-sh/open-process-mining-dbt-base:latest` | dbt実行環境（依存ライブラリのみ） | ベースイメージ |\n| `ghcr.io/suwa-sh/open-process-mining-dlt-base:latest` | dlt実行環境（依存ライブラリのみ） | ベースイメージ |\n\n### 利用者のワークフロー\n\n本プロジェクトは、利用者が自組織のデータソースに合わせてdbt/dltをカスタマイズすることを前提としています。\n\n- 詳細は [USAGE.md](USAGE.md) を参照\n\n### イメージの更新頻度\n\n- **backend/frontend**: 機能追加・バグ修正時に自動ビルド（GitHub Actions）\n- **dbt-base/dlt-base**: ライブラリバージョン更新時に手動ビルド\n\n### タグ戦略\n\n| タグ     | 説明                        | 用途     |\n| -------- | --------------------------- | -------- |\n| `latest` | mainブランチの最新ビルド    | 開発環境 |\n| `vX.Y.Z` | セマンティックバージョン    | 利用者環境 |\n| `vX.Y`   | メジャー.マイナーバージョン | 利用者環境 |\n\n## ドキュメント\n\n- **[USAGE.md](USAGE.md)**: 自組織でプロセスマイニングを実施する方法（利用者向け）\n- **[CLAUDE.md](CLAUDE.md)**: 開発ガイド（開発者向け）\n\n## ライセンス\n\nMIT License - 詳細は [LICENSE](LICENSE) を参照\n\n## コントリビューション\n\nIssue、Pull Requestを歓迎します。\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fsuwa-sh%2Fopen-process-mining","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fsuwa-sh%2Fopen-process-mining","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fsuwa-sh%2Fopen-process-mining/lists"}