使用量の見積もりの方法

Autopilot の使用状況の推定値の背後にある方法論: モデル分類カテゴリ、相対コスト評価、プロジェクトの複雑さティア

このページでは、 Autopilot の使用状況の見積もりの背後にある方法論、つまりモデルの分類方法とプロジェクトの複雑さの決定方法について説明します。

モデルの分類

モデルは、その機能と最適なワークロードに基づいて、3 つのカテゴリにグループ化されます。また、各モデルには、1 (相対的な使用コストが最も低い) から 5 (最も高い) までの相対コスト評価もあります。

カテゴリ (Category)	最適なユーザー	相対コスト評価
費用対効果が高い	焦点を絞った、反復可能な、大量のタスク	1–2
標準	幅広い汎用機能ほとんどのタスクに適しています	3
Premium	最も複雑なタスク (複数ステップの長期実行の作業など)	4–5

相対コスト評価は、同等のタスクについて、モデル間で使用状況プールの消費量を比較する順序スケールです。金額や正確なコスト乗数を表すものではありません。たとえば、評価 4 は、評価 2 の 2 倍の消費を意味するものではありません。実際の消費量は、タスクの長さと複雑さによっても異なります。評価は、モデルの基礎となるコストと Autopilot モデルのラインナップの進化に応じて変更される可能性があります。

プロジェクトの複雑さ

Autopilot の使用状況の見積もりでは、UiPath RPA プロジェクトで 3 つの複雑さレベルが使用されます。分類は次の順序に従います。

1. プロジェクトは、いずれかの複雑な基準を満たしている場合、そのプロジェクトは 複雑 です。
2. 複雑な基準が適用されない場合、プロジェクトはすべてのシンプルな基準を満たし ている場合にのみシンプル になります。
3. プロジェクトは、シンプルな基準をすべて満たしておらず、複雑な条件が適用されない場合、プロジェクトは 中程度 です。

単純なプロジェクト

シンプルなプロジェクトは、連携と UI のリスクが限定された、焦点を絞ったオートメーションです。プロジェクトは、次の すべて に当てはまる場合にのみシンプルとして分類されます。

• 識別可能なアプリケーションまたはシステムを 1 つ使用
• 推定プロセス ステップが 10 個未満である
• 意思決定分岐や例外処理ロジックがない
• UI セレクターの変更が 3 回未満である
• 構造化された入力のみを使用し、Document Understanding、光学式文字認識 (OCR)、Intelligent Xtraction Processing (IXP)、マシン ラーニングによる抽出シグナルは使用しません

中規模プロジェクト

中規模のプロジェクトは、標準的な部門または部門横断的なオートメーションであり、適度な設計、テスト、連携の労力が必要です。プロジェクトは、「単純」よりも複雑であるものの「複雑」の基準を満たさない場合、中程度として分類されます。代表的な指標には次のようなものがあります。

• 2 つから 3 つのアプリケーションまたはシステムを使用
• 推定プロセス ステップが 10 個以上ある
• いくつかの判断、分岐、または例外処理ロジックが含まれます
• UI セレクターの変更回数が中程度である
• ドキュメントまたはその他の非構造化入力を処理する
• 追加のテストとプロセスの強化が必要ですが、複雑度の高いトリガーは含まれていません

複雑なプロジェクト

複雑なプロジェクトは戦略的に重要なオートメーションであり、高度なソリューション設計、より強力なガバナンス、より広範なテスト、継続的な運用管理が必要になる可能性があります。次 のいずれか に当てはまる場合、プロジェクトは複雑として分類されます。

• 4 つ以上のアプリケーションまたはシステムを使用
• 5 つ以上の意思決定ステップまたは分岐ステップを含む
• 脆弱なユーザー インターフェイス、動的なユーザー インターフェイス、または頻繁に変更されるユーザー インターフェイスを操作する
• エージェンティック オートメーションを含む
• レビュー、検証、承認、例外の解決など、人間参加型のアクティビティが必要

方法論用語

用語	定義
システム	別個のアプリケーション、プラットフォーム、API、またはアプリ固有のコネクタ。一般的な HTTP オートメーションまたは UI オートメーションは、1 つの不明なシステムとしてカウントされます。標準の UiPath パッケージ単独ではカウントされません。
ステップの推定値	アクティビティの合計数 (利用可能な場合)。それ以外の場合は、プロパティの 8 回の変更ごとに追加されたアクティビティに 1 ステップを加えます。どちらも利用できない場合は、記録された Autopilot イベントによって推定値を提供します。
Structured input	Document Understanding、OCR、IXP、またはマシン ラーニングによる抽出シグナルが含まれていない入力。