Communications Mining ガイド

最終更新日時 2025年8月11日

Communications Mining™ の使用を開始する

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。

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。
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。

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、「 Automation Cloud ユーザーとして設定する」をご覧ください。
Automation Cloud でのアカウントの管理方法については、「アカウント管理」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、設定方法が記載された自動送信メールが届きます。

手記：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。

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、「レガシユーザーとして設定する」をご覧ください。
アカウントの管理方法については、「アカウント管理 (従来のアクセス)」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。

新しいレガシユーザーを作成する場合は、「新しいユーザーを作成する (Automation Cloud 管理者以外)」をご覧ください。
プロジェクトにユーザーを追加する場合は、「プロジェクトにユーザーを追加する」をご覧ください。
ユーザー権限を更新する場合は、「ロールと権限を更新する」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。

連携 (Exchange との連携、Salesforce との連携など)
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。

GUI で新しいデータソースを作成する場合は、[ GUI でデータソースを作成または削除する] をオンにします。
CSV ファイルをソースにアップロードするには、「 CSV ファイルをソースにアップロードする」をご覧ください。
連携に関するガイドと技術ドキュメントについては、「連携ガイド」の概要をご覧ください。

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する可能性があります。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。