こんにちは、山崎です。

2023年11月から段階的に日本語対応が開始されたCommunications Miningですが、2024年7月には日本語が「一般提供 (GA) 言語」に仲間入りし、日本でも本格的な導入が期待されるようになりました。

(参考)一般提供 (GA) 言語に関する公式ページ

さらに、Autopilot for Communications Miningのパブリックプレビューも開始されたということで、Autopilot 機能を早速試してみました。

この記事では、Autopilot for Communications Miningの機能や実際に使用してみた感想などについて紹介したいと思います。

---

目次

1. Autopilot for Communications Miningとは
2. 環境準備
3. いざ、実践！
4. 最後に

---

1. Autopilot for Communications Miningとは

Autopilot for Communications Miningは、分析とレポート作成に関する質問に迅速に回答します。自然言語でクエリを表現すると、適切なフィルターが適用されます。

(参考)UiPath Autopilotに関する公式ページ

公式ページでは、上記のように説明されています。Autopilot for Communications Miningとは、簡単に言えば、自然言語でデータのフィルター機能を利用できる機能ということになります。入力欄に、「過去30日間の、A社からのすべてのメールを見つけて」や「過去3か月のすべてのトランザクションメールを表示して」と依頼を投げることで、表示して欲しいデータのみにフィルタリングされたレポートなどを確認することが可能になります。

　

2. 環境準備

さて、早速画面を触っていきたいと思いますが、まずはどうやって画面に自然言語の入力画面を表示させるのか、環境準備から説明します。

　

環境準備としては、上記のとおり。
①設定をクリック
②データセットタブをクリック
③「生成AI機能を使用」を有効化
すると、画面左に、自然言語の入力画面が現れます。

　

たったこれだけで、すぐにでも使えるようになりました！

※Communications Miningが使える準備が整っていることが前提となりますが、今回はAutopilotという機能紹介の記事ですので、そのやり方はまた別の記事で紹介したいと思います。

　

3. いざ、実践！

準備もできたので、フィルターがけのため、自然言語の入力をしていきます。

とりあえず、「2022年10月以降のすべてのメールを表示して下さい。」とお願いしてみます。

　

元の総メッセージ数11,734件→1,983件に絞られたことがお分かり頂けると思います。

　

次に、「更に、ツアーのラベルがついているメールだけに絞って下さい。」と追加のフィルター依頼もしてみます。

　

総メッセージ数1,983件→37件に絞られたことがお分かり頂けると思います。

　

操作としては以上となります。

Communications Miningの中には大量のコミュニケーションデータが入り、それを構造化して自動化に利用したり、レポートを作成してサービスの改善を図ることができます。Autopilot for Communications Miningの機能は、主にレポートから分析をする際に使うことになると思います。

　

▼レポート例①ラベルのツリーマップ

　

▼レポート例②送信者ドメイン別の[スレッド量][ラベル量]

　

▼レポート例③ラベル量の傾向

　

今ご紹介したレポートはごく一部で、他にも様々な傾向をまとめたレポートがCommunications Miningでは確認できます。

Communications Miningでこれらのレポートを確認する際に、過去データ全てではなくて、ある一定条件でフィルタリングすることがよくあると思います。Autopilot for Communications Miningは、そういった場合に手軽にフィルタリングする機能のようですね。

　

4. 最後に

この記事では、Autopilot for Communications Miningの機能と実際の使い方について紹介しました。自然言語で簡単にフィルタリングできるこの機能は、業務効率の向上に役立てることができると思います。

ぜひ皆さんも試してみて、その便利さを実感してください。

読んでいただきありがとうございました。