Process Mining

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最終更新日時 2024年12月18日

Process Mining (Automation Suite)

はじめに

UiPath Process Mining が UiPath Automation Suite で利用可能になり、ユーザーのローカル環境にオンプレミスでインストールしたり、Azure、アマゾンウェブサービス (AWS)、Google Cloud Platform 上の仮想マシンにインストールしたりできるようになりました。

Process Mining 2023.4 は UiPath Automation Suite からのみ利用できます。UiPath Automation Suite は、UiPath の完全な製品スイートをオンプレミスでインストールできる製品です。

Automation Suite の主なメリット

一元化されたオンプレミスの場所への、すべての UiPath 製品の集約
サービスとしてのソフトウェア (SaaS) 版と同じインターフェイスと機能
バックアップと復元
監視とアラート機能
高可用性

インストールと構成

Automation Suite での Process Mining のインストールと構成について詳しくは、『Automation Suite ガイド』をご覧ください。

「Microsoft SQL Server を構成する」に、Microsoft SQL Server を Process Mining 用に構成する場合の詳細情報が記載されています。Process Mining のプロセスアプリのデータストレージに使用する Process Mining SQL Server データベースのハードウェア要件を計算するには、「ハードウェア要件」をご覧ください。対話型インストーラーを使用する代わりに、cluster.json 構成ファイルに Process Mining を手動で追加する場合は、「手動: 高度なインストール」をご覧ください。

Process Mining (Automation Suite)

Process Mining を使用すると、バックエンドシステムや SAP などのアプリケーションのトランザクションデータを使用して、プロセスを可視化できます。このデータドリブンなインテリジェンスによって、プロセスの解決できる問題の解消、自動化の候補の特定、業務プロセスの効率化を実現できます。Process Mining に含まれる主な機能として、ロールベースのアクセス制御、ROI の推定、根本原因分析、Automation Hub へのアイデアの送信などがあります。Process Mining は、イベントログとメタデータを分析して、業務プロセスの仕組みとその改善方法を確認します。

以下に、Process Mining (Automation Suite) の主な機能の概要を示します。

アプリテンプレート

Automation Suite の Process Mining サービスでは、プロセス固有のアプリテンプレートに基づいて新しいプロセスアプリを作成できます。アプリテンプレートにはプロセスを分析するためのダッシュボードや KPI が事前定義されており、プロセスアプリを作成する際の最初のベースとして使用できます。利用可能な場合は、プロセスとソースシステムの特定の組み合わせに対応した組み込みコネクタをアプリテンプレートに含めることができます。

Process Mining には、プロセスアプリを作成する開始点として使用できる、いくつかのプロセスおよびソースシステム用の、すぐに使えるアプリテンプレートが用意されています。アプリテンプレートは業務のニーズに合わせてカスタマイズし、一連のダッシュボードや KPI と共にパブリッシュできるので、ビジネスユーザーはプロセスを詳しく監視・分析できます。

データを抽出して読み込む

新しいプロセスアプリを作成したら、プロセスアプリをパブリッシュする前にデータをアップロードする必要があります。パブリッシュ済みのプロセスアプリに対してデータをアップロードすることもできます。サンプルデータセットの使用、.csv ファイルによるデータセットのアップロード、抽出器を使用したデータの読み込みなどができます。

データのボリューム

エンドユーザーが体感するパフォーマンスは、データボリュームに直接関連します。データボリュームは、最も大きいテーブル内の行数によって決まります。一般的に、エンドユーザーが体感するパフォーマンスを左右するのは行数のみです。列の数が要因となるのは、データベースからデータを読み込むときだけです。

プロセスあたりのケース数が約 60 万 (600K) 件、イベント数が最大約 1 億 (100M) 件のプロセスが理想的です。ケースとイベントの数が増えると、データの解析とビジュアリゼーションの表示に時間がかかるようになります。Process Mining は動作し続けますが、大量のデータの挿入時に応答速度が低下する可能性があります。

事前にデータの量を確認することをお勧めします。上記の数値を超える場合は、データセットを最適化または制限することをお勧めします。

データ変換を編集する

変換はデータベースに保存されているデータに適用され、そのデータが、Process Mining プロセスアプリに読み込み可能なデータスキーマに準拠していることが確認されます。Process Mining では、変換をカスタマイズしてデータスキーマに適合させることができます。「ローカル環境でデータ変換を編集する」をご覧ください。

プロセスアプリをカスタマイズする

ダッシュボードエディター

アプリテンプレートからプロセスアプリを作成した後に、ダッシュボードを編集して、業務の必要性に応じてダッシュボードを編集し、プロセスアプリをカスタマイズできます。ダッシュボードエディターには、さまざまなビューを作成したり、データを整理、グループ化、フィルター処理したりできる各種オプションが用意されています。詳しくは、「ダッシュボードエディターを使用する」をご覧ください。

データマネージャー (Data Manager)

[データマネージャー] により、プロセスアプリで使用するデータをカスタマイズできます。[データマネージャー] では、データフィールドやメトリックを編集し、アプリで使用される表示名を変更できます。フィールドの表示/非表示を切り替えることもできます。

詳しくは、「データマネージャー」、「ダッシュボード」、「グラフ」をご覧ください。

根本原因分析

[根本原因分析] では、特定の挙動に対するケースのプロパティの影響を比較して、特定のプロセスの状況に対して重要な影響を持つデータを見つけることができます。[期間] フィルターに基づいて、一連のケースが定義されます。ここで選択した項目は、「基準ケース」と呼ばれます。この一連のケース内で、分析対象の挙動を選択できます。「根本原因分析」をご覧ください。

ロールベースのアクセス制御

[管理コンソール] ページでは、ユーザーまたはグループにロールを割り当ててアクセス権を管理できます。権限モデルを使用することで、Process Mining を使用するすべての従業員を、各業務で必要な操作ごとにまとめることができます。

詳しくは、「ユーザーを設定する」をご覧ください。

プロセスのパスを比較する

比較モードでは、プロセスの 2 つのパスを比較できます。これによって、プロセスやそのバリエーションのパフォーマンスを可視化、比較、分析できます。詳しくは、「比較」をご覧ください。

オートメーションをシミュレーションする

[自動化の見込み] ダッシュボードでは、プロセス内のアクティビティで節約できる可能性のある時間や金額を確認できます。たとえば、プロセスグラフ内のあるアクティビティをボトルネックとして定義すると、そのアクティビティを自動化することによる影響を計算できます。詳しくは、「自動化の見込みをシミュレーションする」をご覧ください。