Communications Mining ガイド

最終更新日時 2025年10月20日

概要

生成 AI による抽出 (GenEx) は UiPath® Communications Mining™ の革新的な新機能で、生成 AI を活用して、複数のリクエストとその処理に必要なデータポイントとの間の複雑な関係を理解します。

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 による抽出のコア機能

関係を認識する - 生成 AI による抽出は、コミュニケーションにおけるさまざまな概念とデータポイント間の関係を特定するのに役立ちます。たとえば、ポリシーのアドレス変更要求、更新する必要があるポリシーのポリシー番号、古いアドレス、および更新先の新しいアドレスを識別します。
生成モデルを使用 - 最先端の生成 AI 大規模言語モデル (LLM) を使用して特定の意図を予測し、それらに関連する各データポイントをマッピングして、自動化用の構造化されたスキーマに抽出します。これらはすべて、最小限のトレーニングで完了します。
複数のリクエストを自動化 - 複数のリクエストを 1 つのコミュニケーション内で自動化できます。同じリクエストが異なるデータポイントに対して繰り返されている場合でも、多数の異なるリクエストの種類がそれぞれ自動処理に必要なデータポイントの独自のスキーマを持っている場合でも、自動化できます。

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。
- 自動化するプロセス、つまりラベルと、自動化を有効化するためにキャプチャする必要のあるデータポイント、つまり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。
- 抽出がどの程度良好に実行されているかを [ 検証 ] タブで確認します。
- 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。