よくある質問

GenAI アクティビティはどこで使用できますか?

GenAI アクティビティは、以下の製品で使用できます。

Apps (アプリ)

UiPath Apps は、Integration Service とネイティブに連携しています。GenAI アクティビティは、表示コントロールで使用できるほか、イベントとして直接使用することもできます。また、GenAI アクティビティを実行するワークフローを開始するアプリの構築も可能です。

Studio Web

UiPath GenAI アクティビティは Studio Web で利用できます。アクティビティの検索ペインで UiPath GenAI アクティビティのカテゴリを検索するか、個々のアクティビティを名前で検索します。

v2023.10 以降のデスクトップ版の Studio

UiPath GenAI アクティビティは、Integration Service のすべてのアクティビティと同様に、Studio の [アクティビティ] パネルの [利用可能] セクションで UiPath.IntegrationService.Activities の一部として利用できます。パッケージを手動で管理する必要はありません。ワークフローにアクティビティを追加すると、アクティビティの最新バージョンが依存関係に自動的に適用されます。新しいプロジェクトを開き、それにアクティビティを追加すると、最新のバージョンが適用されます。

Autopilot for Developers

GenAI アクティビティは、Autopilot for Developers のインデックスに組み込まれています。LLM 呼び出しを必要とするオートメーションや [分類] などの特定のアクティビティを記述する場合、そのアクティビティは、使用しているオートメーションの自然言語記述から生成されます。

Action Center

オートメーション開発者は Action Center を使用して、検証を目的とした人間参加型の検証機能を組み込みます。これは、GenAI を使用したオートメーションで重要な手順です。通常のデバッグとテストのほか、GenAI 出力の検証を組み込むことができ、また組み込む必要があります。人間による検証を必要とする条件は、If ステートメント (確定論的) を使用するか、出力を評価する独立したプロンプト アクティビティを実行することで容易に設定できます。適切な条件下では、以下のいずれかのオプションを使用して、出力を Action Center に送信できます。

• アクション アプリ – アクション アプリを使用すると、入力を受け入れたうえで、人間が何かを確認するまで一時停止してから作業を進めるワークフローとの間で入出力を受け入れるカスタム アプリケーションを構築できます。アクション アプリでは、カスタム ユーザー インターフェイス、Integration Service の API 呼び出し、他のワークフローを呼び出す機能など、UiPath Apps のすべての機能を使用できます。最後に、確認結果を承認して、一時停止したワークフローに送り返すことができます。
• タスク – タスクは Action Center に送信される簡潔な手順です。アクション アプリほどカスタマイズが容易ではありませんが、カスタム定義の入力と出力に応じてワークフローを承認または終了するために使用できます。

Autopilot for Everyone

Autopilot for Everyone およびその基礎となる UiPath Assistant を使用すると、GenAI アクティビティが使用されていると考えられるワークフローを参照できます。このようにして、インテリジェントなチャット インターフェイスを介して対話し、GenAI アクティビティが組み込まれたプロセスを呼び出すことができます。

Document Understanding と Communications Mining

Document Understanding と Communications Mining は、ドキュメントとコミュニケーションの両方をインテリジェントに処理するための広範な機能と設計時管理機能を提供します。どちらの製品でも、標準的なマシン ラーニングと生成機能を備えているため、ドキュメントや通信が関与するあらゆるユース ケースの信頼性を高め、よりきめ細かく制御できます。

Document Understanding と Communications Mining のプロセスを、GenAI アクティビティを使用する他のプロセスと組み合わせることができます。たとえば、ドキュメントの取り込み、ドキュメントのデジタル化、異なるセクションへのドキュメントの分割、Document Understanding によるさまざまな主要情報の抽出、GenAI アクティビティを使用したセクションの翻訳と要約が可能です。

UiPath GenAI アクティビティがファーストパーティ サービスであるのに、なぜそこに接続する必要があるのですか?

GenAI アクティビティでは、Integration Service を使用して、UiPath で管理されているモデルに UiPath AI Trust Layer を通じて直接アクセスできます。Integration Service では、認証済み API を呼び出し、ロボットの実行時に使用される接続に関連したガバナンスを提供するコネクションが必要です。GenAI アクティビティは Integration Service に基づいていることから、コネクションが必要です。このコネクションの作成が求められるのは一度だけです。

GenAI アクティビティにはどのような価値がありますか?

GenAI アクティビティでは、さまざまなベンダーが提供する広く知られた基盤モデルの管理サブスクリプションにアクセスできます。つまり、クラウド サービス プロバイダーへのコミットや、インフラストラクチャの管理が不要になります。GenAI による意思決定の利点をワークフローに直接反映し、最高品質の結果を目指す最適化に集中できます。

GenAI アクティビティは、品質テスト済みでプロンプトベースのアクティビティであり、分類、要約、画像比較などの一般的な RPA タスクを実行するための簡潔な入出力機能を提供します。

UiPath AI Trust Layer を通じてすべての呼び出しがルーティングされるので、ガバナンス制御と監査機能の利点が得られます。AI Trust Layer の Automation Ops ポリシーで、特定のテナントに対して GenAI アクティビティを無効化できます。これにより、ユーザーやロボットはリクエストを実行できなくなります。組織のテナント、グループ、ユーザーが UiPath GenAI アクティビティ全体を認識できないように、Integration Service の Automation Ops ポリシーを設定することもできます。

GenAI アクティビティをオンプレミスで利用できますか?

いいえ。クラウド上の Orchestrator にアクセスできるオンプレミスのロボットを使用することはできますが、GenAI アクティビティ、AI Trust Layer、コンテキスト グラウンディングは、現在のところ Automation Cloud でのみ利用可能です。

Studio Web またはデスクトップ版の Studio で GenAI アクティビティが表示されないのはなぜですか?

デスクトップ版の Studio または Studio Web で GenAI アクティビティが表示されない場合は、以下を確認してください。

• GenAI アクティビティの使用を禁止する Automation Ops ポリシーが設定されていないこと。
• v2023.10 以降のデスクトップ版の Studio を使用します。

オートメーションで GenAI アクティビティが失敗するのはなぜですか?

次の理由でエラーが発生することがあります。

レート制限: UiPath では、GenAI アクティビティの悪用や誤用を防止する目的でセーフガードを設けています。特定の時間間隔で送信されたトークンの合計数 (ほぼ単語数に相当) に基づいて計算されるレート制限のエラーが発生することがあります。このエラーが発生した場合は、小さいコンテキスト ウィンドウに複数の GenAI 呼び出しが収まるようにワークフローを再設定する、複数のワークフローにわたって GenAI アクティビティの実行を分離する、ワークフローに遅延を追加するといった対策を講じます。このエラーの発生理由が不明確な場合や、GenAI アクティビティの使用が阻害されていると考えられる場合は、アカウント管理チームに連絡してください。

Automation Ops ポリシー: AI Trust Layer の Automation Ops ポリシーによって、テナントによるアクティビティの実行がブロックされていることが考えられます。管理者に連絡し、アクティビティを使用できるように、このようなポリシーが無効になっていることを確認します。

コンテキスト ウィンドウの超過: GenAI アクティビティでサポートされているすべてのモデルには、きわめて明示的なコンテキスト ウィンドウがあります。つまり、特定の長さのテキスト文字列のみを扱うことができます。LLM ベンダーのドキュメントで、個々のモデルの制限値を確認してください (トークン数で表現されていますが、容易に単語数に変換できます)。実行時に想定される入力の長さを考慮します。コンテキスト グラウンディングを使用して、1 件の要求のコンテキスト ウィンドウを超える可能性のあるコンテンツを分析する方法もあります。

コンテキスト グラウンディングのエラー: コンテキスト グラウンディングのよくある質問を参照し、サポート対象のファイルの種類などのベスト プラクティスに従っていることを確認します。

コンテンツ生成または画像分析で特定のモデルを使用できないのはなぜですか?

UiPath では、プロバイダーを意識せずに、品質が実証済みのエンタープライズ対応モデルにアクセスできます。[コンテンツ生成] アクティビティと [画像分析] アクティビティでは、GenAI アクティビティを使用できるライセンスを UiPath が供与して動作を検証済みのモデルを選択できます。サポートを希望するモデルがある場合は、アカウント チームにご相談いただくか、UiPath コミュニティ フォーラムからお問い合わせください。

GenAI アクティビティから最適ではない出力が得られるのはなぜですか?

プロンプトを直接制御する [コンテンツ生成] アクティビティまたは [画像分析] アクティビティの場合、出力が最適にならない原因として最も考えられるのは、プロンプトの表記が適切ではないか、重要な変数や引数が正しく入力されていないことです。モデルを使用して、ユース ケース、目的の出力、使用しているプロンプトを説明して、プロンプトを適切な表記にします。プロンプトの表現不足や不明瞭なプロンプトは、予期しない結果につながることがあります。

ワークフローを広範囲にテストします。特に GenAI アクティビティに注目します。メッセージをログに記録し、変数と引数の値が正しいことを確認します。

コンテキスト グラウンディングを使用している場合は、参照しているインデックスが適切に取り込まれていることを確認します。ファイルを使用している場合は、そのファイルがサポート対象の形式であることを確認します。

コンテキスト ウィンドウの制限に達したために、プロンプトが中断されることがあります。

[分類]、[固有表現を抽出]、[オブジェクトを検出] などのアクティビティでモデルを選択できないのはなぜですか?

[分類]、[固有表現を抽出]、[オブジェクトを検出] などのアクティビティは、事前テスト済みのプロンプトとモデルの組み合わせを使用して、特定のタスクに最適な出力を提供するように設計されています。これらのどのタスクも、モデル構成を詳しく制御しようとする場合は、カスタム プロンプトを使用して実行できます。

GenAI アクティビティを使用するためのライセンス要件は何ですか?

GenAI アクティビティは、実行ごとに AI ユニットを消費します。各 GenAI アクティビティの実行は、トークン サイズに関係なく、利用可能な割り当てに対して 1 AI ユニットが課金されます。

コンテキスト グラウンディングを使用している場合は、既存のインデックスかファイルかに関係なく、実行に 2 AI ユニットのコストを要します。つまり、各 GenAI アクティビティの実行 (1 AI ユニット) + コンテキスト グラウンディング (1 AI ユニット) = コンテキスト グラウンディングを使用している実行あたり 2 AI ユニットです。

GenAI アクティビティの使用に伴う AI ユニットの消費量は、Automation Cloud の [管理] で、組織レベルとテナント レベルの [ライセンス] ページの [消費状況] タブに表示されます。

アカウント管理チームに連絡して AI ユニットを入手します。

GenAI アクティビティでコンテキスト グラウンディングを使用するにはどうすればよいですか?

コンテキスト グラウンディングは、現在 [コンテンツ生成] アクティビティで使用できます。インデックス (プロンプトの基になるドキュメントのリポジトリ) を使用するか、Just-In-Time のコンテキスト グラウンディング向けにファイルをアップロードできます。これは、プロンプトで送信されたすべてのデータを取得し、送信されたインデックスまたはファイルから、コンテキスト上の関連性があり、プロンプトの動作根拠となるデータを検索することで機能します。

最新の情報については、コンテキスト グラウンディングに関する「よくある質問」と「ベスト プラクティス」をご覧ください。

GenAI アクティビティの出力を検証するために、人間参加型の機能をどのように組み込めばよいですか?

GenAI アクティビティを使用すると、開発の所要時間を短縮し、このアクティビティを使用しないときわめて複雑になる確定論的なワークフローを構築できます。ただし、GenAI の出力はすべて推論であるというトレードオフがあります。モデルへの指示 (プロンプト) の改善、入力や変数の品質の向上、妥当なコンテキストに適したクエリとタスクの作成により、推論を最適化できます。

ただし、GenAI の出力が正確になるように、ロボットによる処理に人間が参加する検証手順を設けることをお勧めします。これを、すべてのワークフローに設ける必要はありません。多くの場合、人間参加型のスコアや評価のしきい値を組み込むことができます (評価に GenAI アクティビティを使用することが考えられます)。人間による検証のために、UiPath にはさまざまなオプションが用意されています。

• アクション アプリ – アクション アプリを使用すると、Apps の全機能 (Integration Service のアクティビティや API 呼び出しなど) を提供する UiPath Apps を使用して、カスタム アプリ インターフェイスを構築できます。GenAI アクティビティの出力を表示する場所と方法、ロボットが実行する次のステップを指示するアクションのオプションなどを設定できます。すぐに使える Marketplace テンプレートが用意されています。[アプリ タスクを作成] アクティビティと アプリ タスク完了まで待機し再開] アクティビティを挿入しておくと、割り当てられたビジネス所有者またはユーザーが出力を検証するまで、ロボットをその動作の途中で一時停止できます。アクション アプリのタスクが完了するまで、ロボットは待機状態になります。

• Action Center のタスク – 簡潔な Action Center のタスクを使用することもできます。Action Apps ほど多くの機能やカスタマイズ オプションは用意されていない点にご注意ください。

Azure OpenAI などのクラウド サービスでモデルの独自インスタンスを使用できますか?

Integration Service のサードパーティ コネクタを使用して、Azure OpenAI や OpenAI などの一般的なクラウド サービスに接続できます。

GenAI アクティビティを使用してどのようなユース ケースを実現できますか?

生成 AI を使用すると、RPA 開発者がきわめて複雑なタスクを比較的容易に実行できます。GenAI アクティビティを使用すると、Studio、Studio Web、Apps などのコンテキストで LLM を容易に操作できます。GenAI アクティビティで可能な作業については、以下をご覧ください。

• Service Desk オートメーションにおけるチケットの分類: [分類] アクティビティを ServiceNow や Freshdesk などの一般的な Integration Service コネクタと組み合わせて使用することで、チケットの分類とルーティングを管理できます。
• 会議の議事録の要約: [テキストを要約] アクティビティを使用すると、会議の議事録を要約し、一般的なメール コネクタやメッセージング アプリ (Slack や Microsoft Teams など) を使用してその要約をチーム メンバーに送信できます。
• 顧客の未解決の問題に対する自動フォローアップ: [メールを生成] アクティビティを使用すると、カスタムの指示やメール本文の要件を直接入力し、メールを HTML またはテキストの形式で出力できます。その後、Gmail または Microsoft Outlook 365 の [メールを送信] アクティビティを使用して、このメールを送信できます。
• さまざまな対象ユーザーに合わせた技術ドキュメントの書き換え: [書き換え] アクティビティを使用すると、技術に詳しくないユーザーやチーム向けに技術ドキュメントを簡略化できます。
• グローバル チーム向けの内部ポリシーの翻訳: [翻訳] アクティビティを使用すると、サポートされている言語のいずれかまたはカスタム言語にポリシーとドキュメントを翻訳できます。
• 多言語サポートを目的とした、顧客からの問い合わせ言語の検出: 適切なチームにルーティングするために、簡潔な [言語を検出] アクティビティを使用して、顧客からの問い合わせに使用されている言語を検出します。
• 内部データ統合による契約書草案の作成: [コンテンツ生成] のカスタム プロンプト アクティビティとコンテキスト グラウンディングの [Existing Index] オプションを使用して、スタイル、トーン、関連コンテキストを確認するために作成済みの契約書言語資料を参照するように法務チームに依頼できます。
• e コマース向け画像統合による製品説明: 画像分析を使用して、e コマースアプリまたは在庫管理システムで使用する画像のカスタム製品説明を生成します。
• 在庫管理と品質管理: [オブジェクトを検出] アクティビティでカスタム基準を使用して、生産ラインから不良品を検出します。
• コンプライアンスを目的とした製品バージョンの相違の検出: [画像の比較] アクティビティを使用して複数の製品画像を比較し、互いの相違点やコンプライアンス違反を判断します。
• HR オートメーションにおけるドキュメントの種類の分類: [画像分類] アクティビティを使用して、スキャン済みドキュメントをレビューし、カスタム基準に従って分類します。
• 製品改善に向けた顧客からのフィードバックの感情分析: [感情分析] アクティビティを使用して、顧客からのフィードバックとレビューを確認し、製品のフィードバックに関する推奨事項を作成します。
• R&D 提案の重複の検出: 複数の提案を比較し、[意味的類似性] アクティビティを使用して重複がある場所を特定します。