ベストプラクティス

Unassisted Task Mining は、従業員のデスクトップアクティビティを記録し、自動化やプロセスの改善に適した繰り返しの多いタスクを発見することで、未知のタスクをマイニングできるように設計されています。

理由を理解する

Unassisted Task Miningの使用を開始する際のベストプラクティスは、論理的根拠と期待される結果を常にエンドユーザーに提示することです。Unassisted Task Mining では、作業を行うエンドユーザーアクティビティの関連する部分 (具体的にはスクリーンショットとメタデータ) のみが記録され、AI を使用してタスクのわかりやすい画像が作成されます。

以下の点に留意してください。

記録はエンドユーザーの同意を得た場合にのみ開始されます。

許可されているアプリケーションのみが記録されるため、ユーザーが関心を持っているアプリケーションの記録は拒否されます。
個人情報のマスキング設定は常に任意です。
ユーザーの匿名化は常に任意です。

全体的に、このデータを記録する目的は、チーム/タスクをさらに最適化するためにタスクの非効率性を把握することです。そして、その理由を説明することが重要です。

プロジェクトの設定

Task Mining サービスに移動し、Unassisted Task Mining プロジェクトを作成します。チーム/部署ごとにプロジェクトを作成するのが最善の方法です。プロジェクト作成時に、一意の関連するタイトルと説明を入力する必要があります。推奨されるユーザーの数は 2 ～ 7 人であるため、最大 10 人のユーザーをプロジェクトに追加します。最適な結果を得るために、日常業務に詳しい経験豊富なユーザーを採用することをお勧めします。

各ユーザーに、レコーダーのダウンロードとインストールを依頼するメールが送信されます。レコーダーをユーザーの仕様に合わせて設定するには、レコーダーの設定に関するページをご覧ください。

記録を適用または拒否するアプリケーションを指定します。記録によりノイズの多いデータ収集が制限されるからです。目前のタスクの中核的な役割を担うアプリケーションには、記録を適用することをお勧めします。Web アプリケーションの URL は、記録をあまり制限することないよう、可能な限り正確に指定します。

例: タスクの完了以外の通信で収集されたデータはタスクのステップの一部ではなく、ノイズの多いデータと見なされる可能性があるため、プロジェクトは Slack を拒否する場合があります。これは、他の通信ツールにも頻繁に適用されることでます。

Slack、Zoom、Microsoft Teams などのコミュニケーションツールは、記録ユーザーがさまざまな異なるメッセージ間を移動するため、本質的にノイズが多くなっています。これらのアプリケーションを記録することは、AI 分析からのタスクの出力に影響を与えるため、お勧めしません。

記録を許可/拒否するアプリケーションまたは Web サイトを具体的に指定します。すべての Web サイトの記録を許可する場合は、ブラウザーを含めることができます (例: chrome.exe または msedge.exe を許可リストに含める)。その場合、Facebook.com や Gmail.com などの、エンドユーザーがアクセスする可能性のある個人用 Web サイトを拒否リストに追加することを検討してください。

注:

Web サイトを許可リストに追加すると、どのブラウザーを使用してアクセスしているかに関係なく、その特定のサイトを記録する許可が付与されます。ブラウザー自体が許可リストに明示的に追加されていない場合でも、許可された Web サイトは記録されます。

タスクの記録

プロジェクトの目標と必要な記録の量に関する各記録ユーザーコンテキストを提供します。ノイズの多いデータを制限するため、収集されるアクションの数は 20,000 ～ 70,000 件までが推奨されます。通常、アクティブユーザーからは、1 時間あたり 200 ～ 1,000 件のアクションが提供されることから、アクションの数を簡単に推定することができます。関連するタスクに関するコンテンツのみを記録するか、日常業務から離れなければならない場合にレコーダーを一時停止することの重要性を指摘しておいてください。

記録に関するヒント:

記録中に解釈/中断を開始 → 最小化するタスクを完了します。
信頼できる正確な結果を得たい場合も、記録中の動作は同じでよいはずです。
記録中のタスクの切り替えを (可能であれば) 制限します。サポートされていないアプリの使用を最小限に抑えます。
タスクの完了時に他の機能が起動した場合は、記録を一時停止します。

AI 分析を実行する

推奨される数のアクション (最小で 10,000 件、理想的には 50,000 件、最大で 200,000 件) を収集したら、同じテナントに適切な AI Center™ プロジェクトを作成してください。精度およびコストの面から、しきい値に達して記録を完了した後に評価を 1 回実行するのが最善の方法です。

AI の評価パイプラインを実行するときには、タスクの出力を受け取る準備が整っていることを確認してください。分析を実行すると、アクションの数に関係なく 1 つの分析あたり 5,000 AI Unit が消費されるためです。

タスクを分析する

検出結果を受け取ったら、「Unassisted Task Mining 分析ガイド」に従って業務プロセスの内容領域専門家とタスクについてレビューします。

タスク分析のヒント:

検出されたすべてのタスクは、反復性に基づいて既定でランク付けされます。
検出されたすべてのタスクが示される表には、タスクの自動化の可能性を示す値に関する多くの洞察が含まれています。
タスクのレビュー時に、[主要なステップのみ] をオフにして、検出されたすべてのステップを公開できます。さらに、マウスをホバーすると、グラフィックスの各パラメーターに関する追加情報が表示されます。
選択したトレースをレビューすると、管理者はそのトレースを実行したユーザーから取得されたすべてのスクリーンショットを確認できます。選択したステップを表示している間に、管理者はそのステップのすべてのユーザーのアクションから取得されたすべてのスクリーンショットを確認できます。