オートメーションの検出 (プレビュー)

反復的な作業のためにメッセージング チャネル、メール、Wiki、ビジネス システムをマイニングし、優先順位を付けてオートメーション バックログを生成するオートメーション検出機能です。

特定のオートメーションを構築する前に、何を自動化すべきかを知っておく必要があります。コーディング エージェントでは、組織のメッセージング チャネル、電子メール、Wiki、および記録システムを指します。フィードバックでは、ユーザーの実際の作業方法を調査し、自動化の機会のバックログを優先順位付けして返します。各バックログは、意見ではなく証拠に裏付けられたものです。

機能

このエージェントは、Slack または Teams のチャネル、メール パターン、Wiki、CRM/ERP/HRIS システム、課題トラッカーをマイニングして、手動作業、繰り返しの質問、承認の停止、回転椅子によるデータ入力を行います。具体的には以下を探します。

• 単一障害点 — プロセスの唯一の応答者であるロールです。個人の名前付けを許可しない限り、既定で仮名化されます。
• 実証済みの再現可能なモデル — あるチームですでに機能している自動化で、他のチームにも拡張できます。これらは、最も価値の高い検出結果として扱われます。
• 戦略的ギャップ — 公的または社内の戦略ソースから取得した、文書化された会社の優先事項 (収益の増加、コスト削減、コンプライアンスなど) に関連する自動化の機会。

これは、最初に複製可能なモデル、次に単一障害点、次に証明された機会、そして戦略的ギャップの 4 段階の優先順位付けされたレポートを作成し、すべての発見は特定のソース、指標、影響を受ける役割またはチームによって裏付けられています。また、ご要望に応じて、ユーザーが指定した工数見積もりの参照を使用して、各営業案件の構築工数 (複雑さの帯域、推定時間、不測の事態) のサイズも調整します。

プライバシーと認可

何かをマイニングする前に、エージェントは、関連するシステムとデータを分析する権限があることを確認し、明示的に承認しない限り、プライベート チャネル、ダイレクト メッセージ、および特別なカテゴリの人事データを避け、GDPR や労会の要件などの管轄区域の制約について尋ねます。個人は、既定で役割またはペンネームで呼ばれます。

その背後にあるスキル

この作業は uipath-automation-discovery スキルを活用しており、このスキルはシステムをマイニングして結果を分析し、各機会をそれを構築する UiPath スキル (RPA、Maestro Flow、エージェント、人間参加型のステップ、連携) に引き渡します。スキル カタログで確認できます。

一般的な開始プロンプトです

最初の要求は次のようになります。

「自動化できる最も価値の高いプロセスを提案する」

エージェントは、マイニングを開始する前に、どのシステムにアクセスできるか、どのくらいの広範囲のスキャンが必要かを尋ねます。

その他のプロンプトを試す

• 財務部門とサポート部門全体にわたって自動化の詳細な監査を実施し、単一障害点にフラグを立てる。
• 調達での請求書照合はすでに自動化されています。社内の他の場所でも同じパターンが手動で表示されるかどうかを確認します。
• レポート内の上位 5 つの営業案件の構築作業規模を調整します。

ウェビナーに参加

検出された案件をデリバリー パイプラインとして追跡し、優先順位付けする場所については、 Automation Hub のドキュメントをご覧ください。