본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 비즈니스 프로세스의 부가가치 분석을 자동화하는 방법을 제시합니다. 기존의 부가가치 분석은 수동으로 진행되어 시간이 많이 소요되고 주관적인 문제점이 있었는데, 본 연구는 LLM을 이용하여 프로세스를 세분화하고 각 단계를 린 원칙에 따라 부가가치 여부를 분류하는 이 단계 접근 방식을 제안합니다. 50개의 비즈니스 프로세스 모델을 사용하여 실험을 진행하고, 제로샷 기준과 구조화된 프롬프트를 비교하여 구조화된 프롬프트의 효과와 LLM의 성능을 검증했습니다. 이를 통해 LLM이 부가가치 분석에서 인간 전문가의 역량을 보강하고 수동 분석의 시간 및 주관성 문제를 줄일 수 있는 가능성을 보여줍니다.
