UiPath Process Mining

UiPath Process Mining ガイド

AppOne について


Process Mining uses data to visualize and analyze the actual end-to-end processes, with all variants and relevant key performance indicators. AppOne consists of multiple dashboards, visualizing different parts of the input data. In this training, a dataset representing an Invoice process is used in the examples and demos.
Traditional Process Mining focuses on analyses to find process improvements. In AppOne it is also possible to constantly monitor your processes after these improvements.


AppOne では、次の 2 つのロールを使用できます。

  • 監視ユーザー
  • Analyst
    When you log in to AppOne for the first time, you will have the Monitoring Role assigned.


Certain dashboards in the Overview menu are related to the specific role that you have in AppOne.
All other dashboards available for both roles.


See Menu Overview.


Monitoring is the act of checking the progress and quality of a process on a regular basis. The goal of monitoring is to determine if everything is going as expected. If deviations are found, action can be taken to improve or change a process.
While monitoring, no detailed analysis of a process is done; instead, you look at the so-called KPIs and Tags.

KPI とタグ

KPI とは、特定の特性の実績値を経時的に評価するための測定可能な値です。KPI は Key Performance Indicator (主要業績評価指標) の略です。

AppOne では、プロセスの監視にタグも使用します。タグとは、このプロセスにおける重要なケースの特性です。通常、これらのタグは、組織のプロセス アナリストが実装フェーズで定義します。

KPIs and Tags support a method for organizations to get everyone on the same page. It is good to involve people by having them monitor their own contribution to the process. It enables the ones who are most invested to look for ways to improve.
It also ensures that the improvements have a high buy-in from the people who must implement them.


Analyzing is the act of examining the process methodically and in detail.
The goal is to either, gain a better overall understanding of the process, or to answer a specific question about the process.


Typically, this first analysis is done when the process data is being connected to the platform. The process is then analyzed to understand what is really going on and to identify certain aspects of the process.
Important steps in the first analysis:

  1. KPI とタグを特定し、定義する
  2. データを分類して属性を特定する (ケースの種類、顧客の種類など)
  3. データの完全性と正確性を調べる
  4. 不完全なデータまたは不要なデータをフィルター処理する

To do this successfully one needs to understand the process completely.
The purpose of this first analysis is to make future analyses easier and less error-prone. It allows others to monitor or analyze the data, and to make their analysis experience better.



  • 特定の数値を得ることを求められた場合: 「先月のスループット時間はどれくらいでしたか。」
  • 監視ユーザーから好ましくない傾向が通知された場合: 「ダッシュボードによると、私のチームの KPI (スループット時間) が増大しているようです。原因の究明を手伝ってください。」
  • 分析が必要な業務上の問題が生じた場合: 「これらのチケットに関する顧客対応に時間がかかると、苦情が増えています。改善できないでしょうか。」


An alternative method could be to change KPIs and/or Tags. This could lead to new insights and improve the monitoring experience.
A common pitfall when analyzing is to get distracted from the original analysis goal. During goal driven analysis, often new process problems or questions arise, that are tempting to dive in immediately. It is a skill to focus on answering the most important questions and spend time later to answer other questions.




AppOne のロール


マネージャー、チーム リーダー


KPI やタグについてより詳しく知る必要がある監視ユーザーです。

データ アナリスト、データ サイエンティスト、プロセス アナリスト、プロセス所有者


KPI とタグを正確に見極め、プロセスについて完璧に把握します。

プロセス アナリスト、マネージャー、チーム リーダーなど


すべてのユーザーがプロセスの同じ KPI とタグにアクセスできますが、特定のロールのみが必要とする固有の KPI も存在します。

たとえば、営業部門は顧客獲得に関する KPI を使用し、IT 部門はダウンタイムについて検討するための KPI を選ぶかもしれません。

2 か月前に更新


e ラーニング プラットフォーム「UiPath アカデミー」で提供しているコースを受講すると、プロセスを分析し、プロセスの改善状況を監視するために、AppOne のメリットを最大限に活用できるようになります。

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