新しいアプリの作成ウィザード

Process Mining ポータルでは、新しいアプリを簡単に作成できます。[新しいアプリを作成] ボタンを選択するとウィザードが開き、ステップバイステップの手順に従って新しいアプリを作成できます。[新しいアプリを作成] ウィザードのどの手順で作業を中断しても、現在のステートが保存されます。このため、以前にウィザードを終了した際のステートでアプリの作成を継続できます。

重要:

プロセス アプリのデータをアップロードするには、使用しているアカウントに AI ユニットが必要です。AI ユニットの詳細については「ライセンス」をご覧ください。

シナリオ

プロセス アプリを作成する

1. 新しいアプリを作成

2. アプリ テンプレートを選択

3. アプリのプロパティを定義する

4. データソースを選択する

5. プロセス マイニングの種類を選択する

6. アプリの作成を完了します。

Automation Log Monitor アプリを作成する

1. 新しいアプリを作成

2. アプリ テンプレートを選択

3. アプリのプロパティを定義する

4. 自動化されたプロセスを選択する

5. プロセス マイニングの種類を選択する

6. アプリの作成を完了します。

Process Optimization アプリを作成する

1. 新しいアプリを作成

2. アプリ テンプレートを選択

3. アプリのプロパティを定義する

4. 自動化されたプロセスを選択する

5. オートメーションを設定する

6. プロセス マイニングの種類を選択する

7. アプリの作成を完了します。

新しいアプリを作成する

1. Process Mining ポータルで [開発] タブに移動し、[新しいアプリを作成] を選択します。

注:

初めてのアプリの場合は、[Process Mining へようこそ] ページで [新しいアプリを作成] を選択できます。

[開発] タブにリダイレクトされます。

ウィザードが起動し、[アプリ テンプレートを選択] ステップが表示されます。このステップでは、アプリに使用するアプリ テンプレートを選択できます。

アプリ テンプレートを選択する

既存のアプリ テンプレートを、新しいアプリのベースとして使用することもできます。

利用可能なアプリ テンプレートの概要については、「アプリ テンプレート」をご覧ください。

1. 新しいアプリのベースとして使用するアプリケーション テンプレートを示すタイルの [アプリを作成] ボタンを選択します。

ヒント:

[検索] フィールドでアプリ テンプレート名の入力を開始すると、その文字列で始まる名前のアプリ テンプレートが表示されるので、目的のアプリ テンプレートを見つけやすくなります。

[基本的な情報] ステップに、選択したプロセス アプリの既定の情報が表示されます。

アプリのプロパティを定義する

1. [アプリ名] フィールドで名前を編集して、新しいプロセス アプリの一意の名前を定義します。

注: 入力した名前と同じ名前のアプリがテナントにすでに存在する場合、メッセージが表示され、[保存して次へ] ボタンが無効化されますのでご注意ください。

2. 必要に応じて、[説明] フィールドの説明を編集します。

3. [次へ] を選択します。

注:

入力した名前と同じ名前のアプリが既に存在するにもかかわらず、[すべてのプロセス アプリ] リストにその名前が表示されない場合があります。この場合、そのアプリの表示権限を持っていない可能性があります。

[データ ソース] ステップが表示されます。

データ ソースを選択する

サンプル データセットを使用したり、 .tsv ファイルを含むデータセットをアップロードしたり、抽出器を使用してデータを読み込んだりできます。データは、新しいプロセス アプリの作成後に読み込まれます。

重要:

パフォーマンス上およびセキュリティ上の理由から、アプリの開発やデータ変換のテストには小規模なデータセットを使用することを強くお勧めします。

開発データセットは、データ変換のテストに使用されます。パブリッシュ済みのプロセス アプリのダッシュボードに表示されるデータには影響しません。

ビジネス ユーザーがアプリを使用する準備が整ったら、アプリをパブリッシュして、パブリッシュ済みのプロセス アプリで使用する新しいデータを読み込むことができます。

1. データ ソースに適用するオプションを選択します。

2. [次へ] を選択します。

Theobald 抽出器を使用

注:

SAP ソース システムを使用するプロセス アプリには、[Theobald 抽出器を使用] をお勧めします。

SAP ソース システムを使用するアプリ テンプレートを選択した場合、データを読み込むための既定のオプションは [Theobald 抽出器を使用] オプションです。

アプリを作成するプロセスの後半の [Theobald を使用してデータをアップロード] ステップで、抽出器で使用する詳細情報をコピーできます。「アプリの作成を完了する」をご覧ください。

詳しくは、「Theobald Xtract Universal を使用してデータを読み込む」をご覧ください。

CData 抽出器を使用

注:

CData でサポートされているソース システムを使用するアプリ テンプレートでは、[CData 抽出器を使用] が既定のオプションです。

アプリを作成するプロセスの後半の [CData を使用してデータをアップロード] ステップで、抽出器で使用する詳細情報をコピーできます。「アプリの作成を完了する」をご覧ください。

詳しくは、「CData Sync を使用してデータを読み込む」をご覧ください。

サンプル データを使用

注: [サンプル データを使用] オプションが、プロセス アプリでサンプル データが利用可能な場合にのみ有効化されるようになりました。

データセットをアップロードする

.csv ファイルを使用してデータセットをアップロードすることもできます。

警告:

データが大量にある場合は、CData Sync や Theobald Xtract Universal (SAP の場合) を使用してデータをアップロードすることをお勧めします。

DataUploader を使用して、最大 5 TB の各データ ファイルを Process Mining のプロセス アプリに直接アップロードすることもできます。

注: 新しいプロセス アプリを作成する際は、新しいアプリの作成に使用するアプリ テンプレートで求められる形式のデータがあることを必ず確認してください。詳しくは、「アプリ テンプレート」をご覧ください。

注: テーブル名とフィールド名では大文字と小文字が区別されます。データセットのフィールド名 (列ヘッダー) が入力テーブルのフィールド名と一致しており、ファイル名がテーブル名と一致していることを必ず確認してください。

重要:

.csv ファイルにサフィックス _raw が付いていることを確認してください。

データ ファイルをアップロードするには以下の手順に従います。

1. プロセス アプリのデータを含む 1 つまたは複数のファイルをドラッグ アンド ドロップするか、アイコン を選択してコンピューターからファイルを選択します。

2. データセットについて検出された詳細で、エンコード、区切り文字、引用符文字を確認します。必要に応じて、適切な設定を選択します。

入力テーブルをマッピングする

注:

プロセス アプリに必要なテーブルが、[ テーブル] ページの [必要なテーブル] セクションに表示されます。

1. プロセス アプリの入力テーブルに必要なファイルをドラッグ アンド ドロップするか、[ファイルを選択] アイコンを選択してコンピューターからファイルを選択します。ファイルがアップロードされます。

   注:

   必要なテーブルが見つからない場合は、[ + ファイルをアップロード ] オプションを使用して追加のファイルをアップロードできます。

   アップロードされた各ファイルの [ ソース テーブル ] セクションに新しいテーブルが追加され、[ ターゲット テーブル ] セクション内の関連する入力テーブルに自動的にマッピングされます。

   ヒント:

   青い点は、テーブルに対して新しいデータがアップロードされたことを示します。これは、新しいテーブル用または既存のテーブル用のいずれかです。

2. 各テーブルが正しいターゲット テーブルにマップされていることを確認します。必要に応じて、[ ターゲット テーブル ] リストから別のテーブルを選択してマッピングを修正します。

3. [ 次へ] を選択します。[フィールド] ページが表示され、入力フィールドのマッピングを続行できます。

必須の表としてリストされていないファイルをアップロードすると、アップロードされる各ファイルの [ ソース テーブル ] セクションに新しい表が自動的に追加され、対応する入力テーブルが [ ターゲット テーブル ] セクションに作成されます。既定では、アップロードされたファイルのファイル名がテーブルの名前として使用されます。

注:

テーブルのデータをアップロードする前に、テーブルを設定する必要があることを示す警告メッセージが表示されます。新しいテーブルをアップロードすると、データ変換で使用できるようになります。ただし、このデータをダッシュボードに表示するには、さらに手順が必要です。まず、SQL クエリを使用してテーブル データを読み込む必要があります。次に、テーブルをプロセス アプリのデータ モデルに組み込む必要があります。データ モデルにテーブルを追加する方法の詳細については、「 データ モデル 」をご覧ください。

入力テーブルを構成する

対象の入力テーブルの設定が自動的に検出されるので、あとは確認するだけです。

入力テーブルの設定を編集するには、以下の手順に従います。

1. 設定するテーブルを見つけて [テーブルを編集] アイコンを選択し、選択したテーブルの [テーブルを編集 ] パネルを開きます。

2. 必要に応じて設定を編集し、[ 保存] を選択します。

次の表では、テーブルの設定について説明します。

設定	説明
テーブル名	データ変換の入力テーブルの名前。
必須です。	テーブルを必須として定義するオプション。 TRUE場合、後でプロセス アプリをパブリッシュまたはインポートするときにこのテーブルが必要になります。テーブルがアップロードされない場合は、エラーがスローされます。FALSE場合、アプリをパブリッシュまたはインポートする際に、テーブルは任意と見なされます。テーブルがアップロードされない場合は、後続の SQL クエリが失敗しないように、空のテーブルが作成されます。
エンコード	ファイルで使用されているエンコード。
区切り文字	各フィールドを区切る区切り文字です。
行の終わり	行の終わりと新しい行の始まりを示すために使用される文字。
引用符文字	フィールドが引用符で囲まれている場合に使用される引用符文字。
読み込みの種類	表のロード・タイプ。 注: 「ロード・タイプ 」として 「増分 」を選択した場合は、表の増分ロードを構成するための追加設定を指定する必要があります。

入力フィールドのマッピング

注:

選択したテーブルについて、そのテーブルに必要な入力フィールドが [ フィールド] ページの [必須フィールド] セクションに表示されます。

入力テーブルで検出されたソース フィールドは、ターゲット テーブルの対応するフィールドに自動的にマッピングされます。

1. 各フィールドが正しいターゲット フィールドにマップされていることを確認してください。必要に応じて、[ ターゲット フィールド ] リストから別のフィールドを選択してマッピングを修正します。

2. [次へ] を選択して続行します。

入力フィールドを設定する

対象入力欄の設定は自動検出されるので、あとは確認するだけです。

入力フィールドの設定を編集するには、以下の手順に従います。

1. 設定するフィールドを見つけて [フィールドを編集] アイコンを選択し、選択したフィールドの [フィールドを編集 ] パネルを開きます。

2. 必要に応じて設定を編集し、[ 保存] を選択します。

次の表では、テーブルの設定について説明します。

設定	説明
名前	フィールドの名前です。 注: [名前] は必須フィールドです。
入力	フィールドのデータ型です。 テキスト Integer Decimal Boolean 日付 Datetime 注: フィールドの種類に応じて、解析設定を指定してフィールドを設定する必要があります。
必須です。	フィールドを必須として定義するオプション。 選択すると、プロセス アプリをパブリッシュまたはインポートするときにこのフィールドが必須になります。フィールドがない場合はエラーがスローされます。選択しない場合、このフィールドは任意と見なされます。これがない場合、フィールドは NULL 値で追加され、後続の SQL クエリは失敗しません。
一意	フィールド値を定義するオプション: レコードごとに個別の値または一意の値を設定します。
null ではない	フィールドが各レコードに対して値を持つ必要があることを定義するオプション。フィールドを空のままにしたり、NULL 値を入力したりすることはできません。

フィールド型の解析設定

次の表では、さまざまなフィールドの種類で使用できる解析設定について説明します。

フィールドの種類	解析の設定
Integer	3 桁の区切り文字 None ドット (.) コンマ (,)
Decimal	小数点の区切り文字 ドット (.) コンマ (,) 3 桁の区切り文字 None ドット (.) コンマ (,)
Boolean	真価： TRUE または 1 False 値 FALSE または 0 注: [True value ] と [False ] は必須の設定であり、異なる値にする必要があります。
日付	日付形式
Datetime	日付/時刻形式

抽出器を使用してデータをアップロード

注: 抽出器を使用してデータを読み込む場合、データは BLOB ストアに読み込まれます。このため、データを読み込む際には Process Mining Automation Cloud^TM によって IP アドレスを確認することができません。つまり、お使いのテナントに IP 制限が設定されている場合、信頼できる IP 範囲にないマシンから抽出器でデータを読み込んだ場合でも制限が適用されず、データが Process Mining にアップロードされます。

注:

アプリを作成するプロセスの後半の [抽出器を使用してデータをアップロード] ステップで、抽出器で使用する詳細情報をコピーできます。「アプリの作成を完了する」をご覧ください。

[プレビュー] 直接接続を使用してデータをアップロード

注:

[直接接続を使用してデータをアップロード] オプションは、ServiceNow ソース システムまたは Salesforce ソース システムを使用するアプリ テンプレートでのみ利用可能です。

注:

[直接接続を使用してデータをアップロード] オプションは、直接接続が利用できるソース システムを使用するアプリ テンプレートでは既定のオプションです。

前提条件

[直接接続を使用してデータをアップロード] では、Integration Service のコネクションを使用します。つまり、以下が必要です。

• Integration Service のライセンス

• Integration Service がテナントで有効化されている

• Orchestrator へのアクセス

Integration Service のコネクションはフォルダーによって制限されます。特定のフォルダーからのコネクションを使用する場合、そのフォルダーを Process Mining に表示するには、Orchestrator でそのフォルダーへのアクセス権を持っている必要があります。Process Mining から新しいコネクションを作成した場合、そのコネクションは Orchestrator の個人用ワークスペース内に作成されます。

Integration Service のライセンスおよび Integration Service のコネクションについて詳しくは、『Integration Service ガイド』をご覧ください。

直接接続を設定する

CData Sync を使用して接続を設定する代わりに、「 データ ソースを選択する 」の手順で、ソース システムへの直接接続を使用してセットアップできます。

[直接接続を使用してデータをアップロード] オプションを使用すると、ソース システムからプロセス アプリにデータが直接読み込まれます。

ソース システムへの直接接続を設定するには、次の手順を実行します。

1. [直接接続を使用してデータをアップロード] オプションを選択します。

   アプリ テンプレートで使用されているソース システムが表示されます。

2. [接続] を選択します。

   新しいブラウザー タブが開き、コネクションの認証の詳細を入力できます。

注意:

プロセス固有のアプリ テンプレートを使用している場合は、ユーザー資格情報が、アプリ テンプレートで指定されているテーブルとフィールドの既定のリストにアクセスできることを確認してください。詳しくは、「 アプリ テンプレート 」をご覧ください。

特定のソース システム用の接続を設定する方法の詳細と詳細な説明については、「 [プレビュー] 直接接続を使用してデータを読み込む 」をご覧ください。

トラブルシューティング

「基本的なトラブルシューティング」ガイドの「 統合された抽出器 」をご覧ください。

自動化済みのプロセスを選択する

Automation Log Monitor アプリ

Automation Log Monitor アプリ テンプレートを選択すると、データは Orchestrator におけるプロセスのロボット ログから読み込まれます。[自動化済みのプロセス] のステップでは、フォルダーのアクセス許可に基づいて Orchestrator でアクセス権を持つ、テナントで利用可能な自動化済みのプロセス (オートメーションやワークフローとも呼ばれる) のリストが表示されます。

注: データのないプロセスには「データなし」というラベルが表示されます。

1. オートメーションが保存されているフォルダーを見つけます。フォルダーを選択すると、利用可能な自動化されたプロセスが表示されます。

注:

Automation Log Monitor アプリでは、過去 30 日間に実行された自動化済みプロセスのみを選択できます。過去 30 日間実行されていないプロセスを選択すると、利用可能なデータがないことを示すメッセージが表示されます。

注:

Automation Log Monitor アプリには、最大 1,000 個のアクティビティを含む自動化されたプロセスのみを選択できます。プロセスに含まれるアクティビティの数が 1,000 を超える場合は、メッセージが表示されます。

3. Automation Log Monitor アプリを使用して監視するプロセスを選択し、[次へ] を選択します。

プロセス最適化アプリ

プロセス アプリに Process Optimization アプリ テンプレートを使用すると、データはプロセスの Orchestrator ロボット ログから読み込まれます。[プロセス] のステップには、1 つ以上のオートメーションで構成されるプロセスのリストが表示されます (ジョブ、キュー、外部イベント、Action Center のタスクなど)。

1. Process Optimization アプリを使用して監視するプロセスを 1 つまたは複数選択します。

2. [次へ] を選択します。

オートメーションを設定する

自動化データの日付範囲を設定する

オートメーションに限定的または特定の期間を設定する場合は、開始日と終了日を指定して期間を定義することができます。指定したタイムフレームは、入力データに含まれるすべてのテーブルに適用されます。

注:

これには、選択した終了日を過ぎてもトレースが継続 (または終了) する場合、タイムフレーム外のデータが含まれる可能性があります。これは、タイムフレームの制限がトレースの期間や終了ではなく、トレースの開始に適用されるためです。したがって、選択した終了日より後にトレースによって生成されたデータは、引き続き結果に含まれます。

プロセス マイニングの種類を選択する

アプリに使用するプロセス モデルのプロセス マイニングの種類を選択できます。

注意:

[プロセス モデルを検出] と [BPMN モデルをインポート] によって、排他的、並列、およびループの動きに対して詳細な意味を持つイベントが提供されることで、プロセスの精度が向上しますが、アプリのスケーラビリティに影響が出る可能性があります。その結果、Process Mining アプリでサポートされる実際のイベントの最大数に影響が及ぶ可能性があります。

1. プロセス アプリのプロセス マイニングの種類を選択します。

2. [次へ] を選択します。

直接フォロー グラフ

「直接フォロー」の関係は、プロセス内でアクティビティが発生する順序を表します。 これは、プロセスの実行中に実行されたアクティビティのレコードを含むイベント ログに基づいています。 Process Mining の手法では、イベント ログを分析することによって、通常実行されるアクティビティを 1 つずつ特定できます。 これら 2 つのアクティビティの間で、エッジは A➝B として定義されます。

たとえば、プロセス内のパス A→B と C→D を並行して実行できる場合、2 つのパスのアクティビティはイベント ログ内で複数の順序で発生する可能性があります。「直接フォロー グラフ」のアプローチでは、これらのイベントは並列で実行されるとは見なされず、結果のプロセス フローは、たとえば A➝C➝B➝D のようになります。

ただし、[プロセス モデルを検出] または BPMN プロセス モデルでは、並列構造が考慮されます。

プロセス モデルを検出

プロセス モデルを検出すると、プロセスの構造をより深く理解することができます。プロセス全体 (イベント ログ全体) を高度なプロセス マイニング手法で分析することで、並列に発生するアクティビティ、意思決定の一部であるアクティビティ、またはより複雑なループの一部であるアクティビティが自動的に検出されます。この関係は「プロセス セマンティクス」と呼ばれます。

次の表で、プロセス セマンティクスの種類について説明します。

セマンティクス ノードの種類	説明	図示
並列ゲートウェイ (AND)	並列に発生する 2 つ以上の分岐を表します。
排他的選択ゲートウェイ (XOR)	2 つ以上の分岐間の排他的な選択 (判断ポイント) を表します。
ループ ゲートウェイ	1 つのループ本体パスと 1 つ以上のリワーク パスを持つ反復可能なサブプロセスを表します。

BPMN モデルをインポート

独自の BPMN 2.0 モデルをインポートし、プロセス アプリのプロセス マイニングの種類として使用する場合は、[BPMN モデルをインポート] を選択します。

注:

BPMN モデルを使用すると、高度なプロセス アルゴリズムによってイベント ログ データが BPMN モデル上にマッピングされ、BPMN モデルとデータがどのように関連しているかを分析できます。

1. インポートする BPMN 2.0 モデルを含む .bpmn ファイルをドラッグ アンド ドロップします。

   

   ファイルが正常にインポートされると、[次へ] ボタンが有効になります。

ヒント:

プロセス アプリの作成後に別の BPMN モデルを使用する場合は、プロセス マネージャーで BPMN モデルをインポートできます。

BPMN モデルの要件

以下のセクションでは、BPMN 2.0 モデルを正常にインポートして Process Mining で使用するための要件について説明します。

BPMN モデルの一般的な要件

• BPMN は BPMN 2.0 標準に準拠している必要があります。

• BPMN には単一のプロセス定義が含まれている必要があります。

• BPMN には、サポートされている要素のみを含めることができます。

• BPMN 内のすべてのノードに ID が必要です。

• BPMN モデルに含めるノードは 999 個以下にする必要があります。

サポートされている BPMN 要素

以下の BPMN 要素がサポートされています。

• 開始イベント

• 終了イベント

• タスク

• 排他的選択ゲートウェイ

• 並列ゲートウェイ

• シーケンス フロー

タスクとフローの要件

要件	例
開始イベントを定義する必要があります。開始イベントは 1 つだけ存在できます。
終了イベントを定義する必要があります。終了イベントは 1 つだけ存在できます。
少なくとも 1 つのアクティビティ タスクを定義する必要があります。
BMPM モデルには、少なくとも 2 つのシーケンス・フローが定義されている必要があります。
タスクに一意のラベルを付ける必要があります。
すべてのシーケンス・フローにソースとターゲットが必要です。
各タスクに 1 つの入力シーケンス フローと 1 つの出力シーケンス フローが必要です。
開始イベントの出力エッジは 1 つだけです。
終了イベントの入力エッジは 1 つだけです。
BPMN 内のすべてのノードとシーケンス フローが 1 つのモデル内で接続されています。

ゲートウェイの要件

BPMN のゲートウェイはペアを形成する必要があります。各ペアには開始ゲートウェイが 1 つあり、ここでプロセス フローを複数のプロセス フローに分割します。各ペアには終了ゲートウェイが 1 つあり、ここで分割されたプロセス フローを 1 つのフローに結合します。この構造をブロックと呼びます。ブロック内のフローに、他のブロックを入れ子にして含めることができます。ただし、ブロック内のフローに出入りするフローは、分割ゲートウェイと結合ゲートウェイを経由するものだけです。

次の図に、ゲートウェイのペアでブロックを形成する BPMN モデルの例を示します。ブロックは強調表示されています。

要件	例
各ゲートウェイは、分割ゲートウェイまたは結合ゲートウェイのいずれかです。
分割ゲートウェイには、1 つの入力エッジと、少なくとも 2 つの出力エッジがあります。
結合ゲートウェイには、少なくとも 2 つの入力エッジと 1 つの出力エッジがあります。
すべての分割ゲートウェイには同じタイプの対応する結合ゲートウェイがあり、その逆も同様です。
分割ゲートウェイと結合ゲートウェイのすべてのペアと、そのペア間の要素は、単一入口単一出口コンポーネント、つまり単一の入口エッジと単一の出口エッジのみを持つモデル コンポーネントです。
分割ゲートウェイからそれに対応する結合ゲートウェイにつながる各パスも、単一入口単一出口である必要があります。
対応する並列の分割ゲートウェイと結合ゲートウェイとの間に直接のシーケンス フローを存在させることはできません。
プロセスの前のポイントに戻るループ フローを記述した、排他的選択を行う分割 - 結合ゲートウェイのすべてのペアには、空のメイン パスと空のやり直しパスを設定することはできません。こうすると、タスクを実行することなく無限にループできるためです。

アプリの作成を完了する

プロセス アプリ

プロセス アプリを作成している場合は、以下の手順に従ってアプリの作成を完了します。

1. アプリの詳細を確認します。

2. [送信] を選択します。

プロセス アプリが作成され、[ 開発中のプロセス アプリ ] のリストに表示されます。プロセス アプリのデータ実行の進行状況を示すバーが表示されます。

データ実行が完了すると、新しいアプリがパブリッシュされ [ 開発中のプロセス アプリ ] リストに表示されます。

これで、必要に応じてアプリをカスタマイズしたり、変換を編集したりできます。詳しくは、「プロセス アプリをカスタマイズする」をご覧ください。

重要:

アプリは開発モードにあるため、開発環境でのみ使用できます。ビジネス ユーザーがアプリを利用できるようにするには、アプリをパブリッシュする必要があります。詳しくは、「プロセス アプリをパブリッシュする」をご覧ください。

抽出器を使用してデータをアップロード

「データ ソースを選択する」の手順で [抽出器を使用してデータをアップロード] オプションを選択した場合は、「抽出器を使用してデータをアップロード」の手順が表示されます。

SAS URI

抽出器を使用してデータを読み込む場合、宛先の接続を設定する際に SAS URI を使用します。「宛先の接続を作成する」をご覧ください。

end of upload API

抽出器を使用してデータを読み込む場合、抽出ジョブの post-event で end of upload API を使用して、抽出が完了したことを通知します。「ジョブを作成する」をご覧ください。

1. SAS をコピーし、メモ帳ファイルなどに保存します。

2. end of upload API をコピーし、メモ帳ファイルなどに保存します。

3. [完了] を選択します。

CData Sync を使用してデータをアップロードする

「データ ソースを選択する」の手順で [CData 抽出器を使用] オプションを選択した場合は、「CData Sync を使用してデータをアップロードする」の手順が表示されます。

1. CData Sync から宛先の接続を作成するための詳細情報をコピーし、TXT ファイルなどに保存します。

2. end of upload API をコピーし、TXT ファイルなどに保存します。

3. [完了] を選択します。

4. 「CData Sync を使用してデータを読み込む」に記載された手順に従い、上記の詳細を使用して CData Sync を設定します。

Theobald Xtract Universal を使用してデータをアップロードする

「データ ソースを選択する」の手順で [Theobald 抽出器を使用] オプションを選択した場合は、「Theobald Xtract Universal を使用してデータをアップロードする」の手順が表示されます。

1. Theobald から構成ファイルをダウンロードします。

2. Theobald から共有アクセス署名をコピーし、メモ帳ファイルなどに保存します。

3. end of upload API をコピーし、メモ帳ファイルなどに保存します。

4. [完了] を選択します。

5. 「Theobald Xtract Universal を使用してデータを読み込む」に記載された手順に従い、上記の詳細を使用して Theobald Xtract Universal を設定します。

オートメーションのアプリ

オートメーション アプリを作成している場合は、以下の手順に従ってアプリの作成を完了します。

1. アプリの詳細を確認します。

2. [送信] を選択します。

オートメーションのアプリがパブリッシュされ、[プロセス アプリ] タブに表示されます。

重要:

オートメーションのアプリは、[開発] タブに読み取り専用アプリとして表示されます。オートメーションのアプリのアクション メニューから、以下の操作を実行できます。

• 権限を管理

• 設定

• アプリを削除