結果を分析する

タスクのバリエーションの記録が完了したら、次は AI を活用します。

Unassisted Task Mining is integrated with UiPath® AI Center™ to run the machine learning model and analyze the dataset.

アップロードするデータセットには 10,000 件以上のアクションが含まれる必要がありますが、適切なベースラインとして 50,000 件のアクションを使用することをお勧めします。 このモデルは、プロジェクトで収集された最大 200,000 件のアクションをサポートできます。 アクティブ ユーザーは、簡単に推定する方法として、記録しているシナリオに応じて 1 時間あたり 200 件から 1,100 件のアクションを提供します。

After running the machine learning model integrated from AI Center™, you'll see task discovery results in your Unassisted Task Mining Project. These results are determined by collected all the recorded actions and screenshots and leveraging AI to determine discrete steps and their repeatability.

頻繁に繰り返される個々のステップがモデルによって判別されると、それらのステップをまとめて可視化するタスクがモデルによって作成されます。

提示されたタスク、トレース、傾向を確認することで、組織とプロセスに関する追加の洞察が提供されます。 マシン ラーニング モデル (次のサブセクションの手順を参照) を実行した後は、 Unassisted Task Mining Analysis Guide に従って、プロジェクトの継続的な発見とアクション性を向上させるためにベスト プラクティスを活用できます。