調査の閲覧

調査の概要

研究の概要には、分析の概要が示されます。

• タスク - マシン ラーニング モデルによって識別された反復的なタスクの数です。
• キャプチャされたアクション - データセットでキャプチャされたアクション (クリック、種類など) の数です。
• キャプチャした合計時間 - 記録の時間数です。
• ユーザー - このプロジェクトで毎日のアクティビティを記録しているユーザーの数です。

• 使用されているアプリケーションの総数 - このプロジェクトで毎日のアクティビティを記録したユーザーの数です。

  
  

  

  
  

詳細なメトリック

下にスクロールすると、反復的なタスクのリストや各タスクの詳細なメトリックを確認できます。

• タスク名 - 既定では [タスク + 番号] です。 タスク名は編集できます。
• 合計時間 - ユーザーがこのタスクの実行に費やした合計時間です。
• ユーザー - このタスクを繰り返し実行したユーザーの数です。
• トレース - データセットでこのタスクが発生した回数です。 1 つのトレースは、このタスクの 1 つの反復処理では、1 人のユーザーによって実行されます。
• ステップ (Median) - このタスクの最も代表的なトレースのステップ数 - タスクの複雑さを示します。
• 中央値のアクション - このタスクの最も代表的なトレースのアクション (クリック、種類など) の数 - タスクの複雑さを示します。
• 実行時間、Median - このタスクの最も代表的なトレースの実行時間 - タスクの複雑さを示します。

• 使用されるアプリ - このタスクの実行に使用されるアプリの数です。

  メモ： これらのタスクは、反復性や複雑さなどさまざまな要因を考慮して、これらのタスクの自動化の見込さに基づいてランク付けされます。 ただし、ユーザーはタスクをレビューし、自身の基準に基づいてオートメーションに優先順位を付けることを強くお勧めします。

タスクのグループ化

分析の実行によって、分析結果表内にグループ化されたタスクが生成されます。 タスク グループは、タスクと中間ステップの正しい開始ステップと終了ステップを正確に理解することが困難であるとして、データセットで見つかった類似のタスクを組み合わせて、Task Mining モデルによって定義されます。 タスクのグループを展開してタスクの代替機能を表示したり、折りたたんだりして代表的なタスクのみを表示できます。

• タスクは Task Mining によって代表的なタスクとして既定で選択されますが、サブタスクを選択して代表的なタスクとして設定することで変更できます。

  
  

  

  
  

• 現在のタスクに適切に割り当てられているサブタスクも、別のタスクに転送できます。 そのためには、サブタスクを選択します。戻り矢印を選択すると、サブタスクの転送先のタスクを選択できます。