Blue Prism Decision

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Blue Prism Decisionを使用すると、Digital Workforce内でインテリジェントな機械学習の意思決定モデルをトレーニングおよびデプロイできます。データサイエンスの専門知識は不要です。Blue Prism Decisionのシンプルで直感的なユーザーインターフェイスを使用すると、以下ができるようになります。

  • モデルの定義 – タイトル、説明、判断タイプ、判断変数を追加します。
  • モデルのトレーニング – モデルサービスが指定した定義済みの入力変数に基づいたアクティブラーニングを使用します。統計的に精度が高い機械学習モデルを作成するためにデータサイエンスの知識が必要とされることはありません。
  • モデルの調整 – モデルの入力と結果の予測をレビューし、必要に応じてモデルの判断を上書きします。

このガイドでは、Blue Prism® Hubで使用できるDecisionプラグインの機能と使用法について説明します。

対象者

このガイドは、自動化に使用できるモデルを作成するためにDecisionを使用するすべての人、およびこのモデルを使用するBlue Prismのプロセスを作成するすべてのユーザーが使用することを目的としています。

依存関係

Decisionプラグインには、DecisionプラグインのMachine Learning APIであるBlue Prism Decision Model Serviceへのアクセスが必要です。これは、WindowsサービスまたはLinuxコンテナのパッケージとして使用できます。Decision Model Serviceのインストールについては、「Blue Prism Decisionをインストールする」を参照してください。

互換性

Blue Prism Decisionは、Blue Prism 6.4以降と互換性があります。

注意

Decisionは、所属組織に適用される法律に従い、組織の責任の下実装してください。例:

  1. 組織が、自動化された意思決定のみを行うことを禁止または制限し、個人に法的またはそれに準ずる重大な影響を及ぼす可能性のある法律の対象である場合があります(例:信用情報へのアクセスまたは採用の最終選考に関する決定)。意思決定の後、ヒューマンインザループを追加して人間とのやり取りを伴うプロセスを構築することによって、判断のレビューに人間が関与できるようになります。これは、Blue Prism® Interactなどのツールを使用するプロセスにおいて、必要に応じて行われる現在の判断のレビューとまったく同じようにレビューされます。
  2. 一部のデータプライバシー法では、統計モデルを使用して、個人に関する決定/予測を行う組織が、そのモデルが十分に統計的な精度を有していることを確認し、個人情報を公正に処理するために差別を避けることを義務付けています。ユーザーがモデルをトレーニングし続けるとモデルの精度は継続的に更新されます。本番プロセスで判断機能を利用する前に、十分なサンプルを提供して必要な精度までトレーニングし続けるのは、あくまでユーザーの裁量に委ねられます。
  3. 透明性の原則を順守するため、特定のデータプライバシー法では、組織が機械学習システムにおける個人データの処理方法について人々に通知することを求めています。これには、意思決定の根拠を説明できることも含まれます。Decisionは、シンプルさと監査適合性の原則に基づいて設計されています。プロセスでモデルを利用すると、すべての入力、出力、信頼度スコア、および出力判断を記録する監査ログを表示できます。この情報は予測リストにあります。