Communications Mining™ の使用を開始する

以下のリストには、Communications Mining™ のユース ケースのセットアップから運用までに必要な主な手順が記載されています。

1. Communications Mining™ にアクセスする

Automation Cloud ユーザー

Automation Cloud ユーザーであり、AI ユニットが有効化されている場合は、Automation Cloud 経由で Communications Mining™ にアクセスできます。AI ユニットがないユーザーが Communications Mining™ の使用を開始する場合は、アカウント マネージャーにお問い合わせください。

Automation Cloud の Communications Mining™ にアクセスするには、以下の条件が満たされている必要があります。

1. お使いの Automation Cloud のテナントで、管理者によって Communications Mining™ がサービスとして有効化されている必要がある。これには Enterprise ライセンスが必要であり、Automation Cloud の組織に利用可能な AI ユニットがなければなりません。
2. Automation Cloud のテナントの既存のユーザーである必要がある - 既存のユーザーではない場合は、Automation Cloud のテナントの管理者に追加を依頼してください。

Automation Cloud の Communications Mining™ に初めてアクセスする方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

Automation Cloud のアカウントの管理方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

レガシ ユーザー

Automation Cloud ユーザーでなくても、Communications Mining™ にアクセスできます。管理者からアカウントがリクエストされると、アカウントの設定方法が記載された自動送信メールが届きます。なお、このメールに記載されているリンクの有効期限は 24 時間である点にご注意ください。

Communications Mining™ に初めてアクセスする方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

アカウントの管理方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

2. プロジェクトを作成する

プロジェクトは、制限付きのワークスペースと考えることができます。各データセットとデータ ソースは特定のプロジェクトに関連付けられており、ユーザーがプロジェクト内のデータを操作できるようにするには、それらのプロジェクトへのアクセス権が必要です。1 つのプロジェクト内のデータセットは、複数のプロジェクトのデータ ソースで構成されている場合があります。ユーザーがデータを表示およびラベル付けするには、両方のプロジェクトで権限が必要です。

データ構造について詳しくは、こちらをご覧ください。

Automation Cloud ユーザーの場合、すべてのテナントに、テナント内のすべてのユーザーがアクセスできる「既定のプロジェクト」があります。データのアップロード、データセットの作成、モデルのトレーニングを行う前に、データへのアクセスが必要なユーザーのみにアクセスを制限した新しいプロジェクトを作成することを強くお勧めします。プロジェクトの作成後に、データ ソースとデータセットを別のプロジェクトに移動するのは困難です。

新しいプロジェクトを作成するには、こちらの手順を実行します。

3. 適切な権限を持つユーザーをプロジェクトに追加する

Communications Mining™ のテナント、プロジェクト、データ ソース、およびデータセットへのアクセスは、厳密なユーザー権限によって制御されています。 権限はユーザーごとに割り当てる必要があります。 権限により、機密データにアクセスしたり、ユーザーがプラットフォームでさまざまな操作を実行できるようにしたりできます。 ユーザーには、それぞれのロールで必要とされるアクセス権のみを付与します。 ユーザー権限の詳細については、「 ユーザー権限の説明 」を参照してください。

新しいレガシ ユーザーを作成するには、こちらの手順を実行します。

ユーザーをプロジェクトに追加するには、こちらの手順を実行します。

ユーザー権限を更新するには、こちらの手順を実行します。

4. データ ソースを作成する

データ ソースは、似た種類の、アノテーションが行われていない生のコミュニケーション データのコレクションです (例: 共有メールボックスのメール、NPS アンケートの回答のコレクション)。

GUI でソースを作成すると、プロパティが定義された空のソースが設定され、そのデータを API 経由でアップロードできます。このソースの設定は、API 経由で行うこともできます。

ソースが作成されると、次の方法でデータをアップロードできます。

• 連携 (例: Exchange との連携、Salesforce との連携)
• 静的な CSV のアップロード

GUI で新しいデータ ソースを作成するには、こちらの手順を実行します。

CSV ファイルをソースにアップロードするには、こちらの手順を実行します。

連携に関するガイドと技術ドキュメントについては、こちらをご覧ください。

5. データセットを作成する

データセットは、1 件以上のデータ ソース (最大 20 件) とトレーニングするモデルで構成されます。

ソースは、データセットとは異なるプロジェクトに存在する可能性があることに注意してください。各プロジェクトに対する適切な権限を持っている限り、ユーザーは通常どおりデータを表示したりアノテーションを行ったりできます。

分析や自動化のため、データセットに複数のソースがある場合は、それらのソースの意図される目的が類似している必要があります。

新しいデータセットを作成するときに、既存のデータセットのコピーを作成するよう選択できます。つまり、同じソース、一般フィールド、感情の選択、ラベル、レビュー済みの例をコピーします。

新しいデータセットを作成するには、「 新しいデータセットを作成する」の手順に従います。

多言語のデータセットとソースの使用について詳しくは、こちらをご覧ください。

6. モデルをトレーニングして保守する

Communications Mining™ のモデルのトレーニングを開始する前の前提条件は次のとおりです。

• 定義済みの目標と達成基準
• 設計済みのラベルと一般フィールドのタクソノミー
• ドメイン固有の知識を持つ、ビジネスの内容領域専門家 (SME)
• モデルをトレーニングするための時間の確保

モデルのトレーニング プロセスは、発見、探索、改良の 3 つの主要なフェーズで構成されています。新機能である「トレーニング」では、トレーニングの各フェーズをステップ バイ ステップで説明するガイド付きトレーニング エクスペリエンスを利用できます。

運用環境で使用されているモデルは、効果的に管理・保守し、継続的に高いパフォーマンスを発揮できるようにする必要があります。これには、a) 概念ドリフトの防止と b) 例外プロセスの作成が含まれます。

モデルのトレーニングについて詳しくは、以下のリンク先をご覧ください。

• モデルのトレーニングの準備
• モデルのトレーニング
  • 発見
  • 探索
  • 改良
  • トレーニング (新機能)
• モデルのメンテナンス

7. 分析結果を確認する

このプラットフォームには、通信チャネル全体の潜在的な問題と改善点を特定するのに役立つレポートと分析機能が組み込まれています。

• 本質的にトランザクションであるリクエストは、自動化またはセルフサービスの候補として適している
• 回答やフォローアップがされないリクエストは排除できる可能性がある
• 対応不要のメール (例: 不在時の自動応答メール、迷惑メール、自動生成されたメール、お礼のメール) はメールボックスから削除できる可能性がある
• 優先順位を上げてすぐに解決する必要がある緊急の問い合わせ
• 顧客の不満、エスカレーション、催促を引き起こしている根本原因

インサイトの生成とレポートの作成について詳しくは、こちらをご覧ください。

8. オートメーションを実装する

このプラットフォームは、ロボットが読み取ることができるコミュニケーションのキューを作成して、下流プロセスを自動化できるようにします。

キューの作成は、信頼度のしきい値レベルにより決定されます。しきい値を設定すると、設定したしきい値以上の信頼度を持つラベルがプラットフォームによって予測された場合にのみ、メッセージがキューに追加されます。

ストリーム (旧トリガー) の作成と管理について詳しくは、こちらをご覧ください。

UiPath®<>Communications Mining の自動化フレームワークの概要について詳しくは、こちらをご覧ください。

9. その他のリソース

• Communications Mining™ の概要については、こちらをご覧ください。
• プラットフォームの操作方法については、こちらをご覧ください。
• 重要な概念と用語については、こちらをご覧ください。
• クイック トレーニングについて詳しくは、こちらをご覧ください。
• よくある質問、ヒント、コツについては、こちらをご覧ください。