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Communications Mining ガイド
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Communications Mining™ の使用を開始する

Communications Mining のユース ケースを提供するための重要な設定手順 (AI ユニットまたはプラットフォーム ユニットを使用して Automation Cloud の IXP サービスにアクセスする方法など)

このページには、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 ユニットまたはプラットフォーム ユニットが有効化されている場合は、Automation Cloud の UiPath® IXP サービスを通じて Communications Mining にアクセスできます。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. 管理者は、Automation Cloud テナントでサービスとしての IXP を有効化する必要があります。この操作には Enterprise ライセンスが必要であり、Automation Cloud の組織に利用可能な AI ユニットまたはプラットフォーム ユニットがなければなりません。詳しくは、「 Communications Mining を有効化する」をご覧ください。
  2. Automation Cloud テナントの既存のユーザーである必要があります。まだの場合は、Automation Cloud テナントの管理者に追加を依頼してください。

詳細については、以下を参照してください。

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、設定方法が記載された自動送信メールが届きます。

注:

自動送信メールには、24 時間のみ有効なリンクが含まれています。

詳細については、以下を参照してください。

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アノテーションを行うには、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、「データの構造と権限について」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、「 新しいプロジェクトを作成する (Automation Cloud)」に記載されている手順に従います。

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​

厳密なユーザー権限により、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が制御されます。各ユーザーに権限を割り当てる必要があります。権限によって機密データへのアクセスを提供し、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ます。

そのため、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。ユーザー権限について詳しくは、「 ロールとその基になる権限」をご覧ください。

詳しくは、以下のページをご覧ください。

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、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。

  • 統合、つまり Exchange 統合。
  • 静的な CSV のアップロード

詳しくは、以下のページをご覧ください。

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。

注:

ソースは、データセットとは異なるプロジェクトに存在させることができます。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の作成、および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、以下のリソースをご覧ください。

6. モデルをトレーニングして保守する​

モデルのトレーニングでは、データセット内の個々のコミュニケーションに適用される一連のラベル (意図または概念のセット) とメッセージ (構造化データ ポイント) を作成してトレーニングします。モデルのトレーニングを開始すると、プラットフォーム内のマシン ラーニング モデルがリアルタイムでトレーニングを開始し、データセット内のどこにラベルやエンティティが適用される可能性があるかを予測し始めます。

モデルのトレーニングには、データを熟知したモデル トレーナーが必要です。モデル トレーナーは、データセット全体を表す小さなトレーニング データのセットをトレーニングすることで、知識をモデルに伝え、モデルがデータセット全体に対して予測を実行できるようにします。

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
  • ラベルとフィールドのタクソノミーを設計済みである
  • 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、改良の主要なフェーズで構成されています。トレーニング機能では、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、概念ドリフトの防止と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、以下のリソースをご覧ください。

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。以下に例を示します。

  • 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 (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、「 分析と監視の概要を使用する」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。

詳しくは、以下のページをご覧ください。

9. その他のリソース​

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