Communications Mining ガイド

最終更新日時 2024年12月20日

概要

生成 AI による抽出 (GenEx) とは

生成 AI による抽出 (GenEx) は、UiPath® Communications Mining の革新的な新機能であり、生成 AI を活用して、複数の要求とそれらの処理に必要なデータポイントとの間の複雑な関係を把握します。

メールには複数の要求が含まれる場合があり、自動化するためには要求ごとに複数のフィールドを抽出する必要があります。エンドツーエンドで自動化するには、フィールド自体を正しく抽出するだけでなく、これらの各要素が相互にどのように関連しているかを理解する必要があります。生成 AI による抽出は、コミュニケーションベースのオートメーションの可能性の範囲を大幅に拡大します。

生成 AI による抽出は、最新の NLP 機能を活用し、企業がビジネスプロセスに複雑なコミュニケーションベースのオートメーションを実装するために必要なガードレールも提供します。

複数の異なる要求を含む、より複雑なプロセスやコミュニケーションも、オートメーションの主要な候補となるようになりました。

ユースケースによっては、トレーニングなしで抽出データを生成し、少ないトレーニングデータでさらに微調整することができます。

生成 AI による抽出を使用するエンドツーエンドのプロセス

次の手順では、抽出データを検証するエンドツーエンドのプロセスについて説明します。各手順については、以降のセクションで詳しく説明します。

抽出スキーマを定義します。
- 自動化しようとしているプロセス (ラベル) と、オートメーションを有効化するためにキャプチャする必要があるデータポイント (フィールド) を特定します。
- 対応する抽出スキーマを作成します。
抽出データを生成します。抽出データを生成すると、データの検索および関連付けのプロセスを大幅に高速化できます。一部のユースケースでは、抽出データを生成するためのトレーニング例がプラットフォームで不要です。
- プラットフォームの生成 AI 機能を使用して、最初の抽出データを作成します。
抽出データを検証して修正します。
- プラットフォームの抽出データを確認し、正確であれば受け入れ、正確でなければ修正します。
- プラットフォームは柔軟かつ簡単に使用できるので、トレーニングプロセスでいつでも新しい抽出スキーマを追加できます。
抽出データの検証結果を確認します。
- 抽出のパフォーマンスを ([検証] を使用して) 確認します。
- 抽出がユースケースに適したパフォーマンスレベルかどうかを判断します。

生成 AI による抽出の仕組み

次の図は、生成 AI による抽出の仕組みを大まかに示しています。ラベルや抽出と、エンドツーエンドでのプロセスのオートメーションに必要な対応するフィールドとの間の関係を確認できます。

注: GenEx により、概念とデータポイントの関係を理解する必要がある複雑なプロセスのオートメーションが可能になります。抽出データは、適切なラベルをトレーニングした後に生成されます。GenEx の仕組みの詳細については、付録 A をご確認ください。

生成 AI による抽出のワークフロー

抽出スキーマを設定するときには、自動化するプロセス (ラベル) を決める必要があります。
プロセス間の関係や、抽出する必要のあるデータポイントをプラットフォームが把握できるよう、適切なデータポイントの指定を求められます。「フィールドを設定する」セクションでは、ベストプラクティスと、その具体的な手順について詳しく説明します。

以下の例では、要求者は同じメッセージ内の 2 つの異なるトピックについて質問しており、各要求は抽出およびアクションのための異なるデータポイントを要求しています。

エンティティに何が起こったのか

注: エンティティをまだ設定していない場合は、このセクションをスキップして、このガイドの次のセクションに進んでください。

一般フィールドの構成

以前に Communications Mining でエンティティを使用したことがある場合、2024 年 4 月の時点で、既存のエンティティはすべて自動的に一般フィールドに移行します。
エンティティの既存の設定はすべて、対応する一般フィールドの各設定に移行されます。
抽出フィールドに切り替えたい一般フィールドがある場合は、それらのフィールドを抽出フィールドとして再作成し、適切な量のトレーニング例を適用する必要があります (該当する場合)。
フィールドの種類の名前と設定は、以前に設定されていた古いエンティティと同じです。これらは、api-name を使用してマップされます。

オートメーションへの影響

以前のエンティティを使用した既存のオートメーションがある場合、それらのオートメーションは影響を受けません。
生成 AI による抽出を使用したプロセスのオートメーションは、以前のエンティティを使用したプロセスのオートメーション方法とは少し異なります。詳しくは、このガイドの「生成 AI による抽出を使用して自動化する」セクションをご覧ください。