AI Center のアクセス制御

AI Center では、権限とロールを容易に管理できます。プロジェクト レベルまたはテナント レベルで権限およびロールを割り当てる方法の詳細については、以下のトピックをご覧ください。

• プロジェクト レベルのアクセス制御
• テナント レベルで権限を管理する
• 新しいプロジェクトを作成してユーザーを割り当てる

手記： 権限のページが利用できない場合は、 UiPath® サポートにお問い合わせください。

権限

注: 新規作成したテナントの場合は、「プロジェクト レベルのアクセス制御」、「テナント レベルで権限を管理する」および「新しいプロジェクトを作成してユーザーを割り当てる」をご覧ください。

ML エンティティに関わるさまざまな操作を実行するには、特定の権限が必要です。

• ML ログの表示とログ データの表示 - ML ログの表示権限
• プロジェクト、データセット、ML パッケージ、パイプラインを表示し、対応する詳細を確認する - ML パッケージの 表示
• ML スキルの表示と対応する ML パッケージの詳細 (使用可能なバージョン、パラメーター) の表示 - ML スキルの表示権限
• 新しいプロジェクト、データセット、またはパイプラインを作成し、新しい ML パッケージをアップロードする - ML パッケージの作成
• 新しい ML スキルのデプロイ - ML スキルの作成権限
• プロジェクト、データセット、パイプラインを更新し、新しいバージョンの ML パッケージをアップロードし、各バージョンのリリース ノートを表示する - ML パッケージの編集
• 新しい ML スキルのパッケージ バージョンに更新する、または古いバージョンにロールバックする - ML スキルの編集
• プロジェクト、データセット、パイプライン、およびデプロイされていないパッケージ バージョンとパッケージを削除する - ML パッケージの削除
• ML スキルを削除する - ML スキルの削除
  注: 権限は Orchestrator で管理されます。

ロール ベースのアクセス制御の詳細については、「プロジェクト レベルのアクセス制御」をご覧ください。

ユーザーの役割とカスタム ロール

このセクションでは、社内で AI Center の管理を担当するユーザーの役割と、各役割に対して Orchestrator 内で定義することが推奨されるロールについて解説します。

データ サイエンティスト

ML モデルの作成と AI Center へのアップロードを担当します。データ サイエンティストは、ML パッケージを構築してアップロードします。この作業は、[ML パッケージ] ページで実行できます。

権限

• ML パッケージの表示、編集、作成、削除
• ML スキルの表示
• ML ログの表示

プロセス コントローラー

データ サイエンティストによって既にアップロードされたモデル (ML パッケージ)、または UiPath® が提供するモデル (OS パッケージ) を ML スキルにデプロイする作業を担当します。 プロセス コントローラーは、この作業を Orchestrator の [ML スキル ] ページで行えます。

権限

• ML スキルの表示、編集、作成、削除
• ML パッケージの表示
• ML ログの表示

RPA 開発者 (RPA Developer)

オートメーション ワークフローの開発とテストを担当します。通常、Orchestrator や AI Center アプリへのアクセス権限は持ちません。RPA 開発者は、使用している Robot で利用可能な ML スキルを使用します。これらのスキルは、接続済みの Robot がプロビジョニングされている Orchestrator のテナントから取得されます。

• ML スキルの表示
• ML ログの表示

RPA 開発者は、UiPath.MLServices.Activities アクティビティ パッケージの ML スキル アクティビティを使用して、デプロイされた ML スキルを Studio のカスタム ワークフロー内で使用します。このアクティビティ パッケージは、v2019.10 以降の Studio かつ v2019.10 以降の Robot でのみ使用できます。詳しくは、こちらをご覧ください。