Automation 360 v.26 リリースの時点では、IQ Bot Extraction
パッケージは非推奨となります。代わりに、Automation 360 IQ Bot からラーニングインスタンスを構成して、新しいドキュメント処理ソリューションの ドキュメント オートメーション でデータを抽出します。
前提条件
いずれかの Bots が IQ Bot Extraction
パッケージを使用中かどうかの確認:
に移動し、IQ Bot Extraction
パッケージを検索します。ステータスが [有効] の場合、このページの手順を実行して、[ドキュメントを処理] アクションおよび関連付けられたラーニングインスタンスを含む Bots を特定し、それらのラーニングインスタンスを ドキュメント オートメーション で実行するように構成します。
ドキュメント オートメーション でタスクを実行するためのカスタム ロールとユーザーの作成を含む、ドキュメント オートメーション 環境の設定 を設定します。
このページでは、Automation 360 IQ Bot からラーニングインスタンスを接続し、ドキュメントを ドキュメント オートメーション にアップロードするための Bot をビルドして、ラーニングインスタンスのアセットを公開し、それらを Bot Runner にデプロイします。
手順
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ドキュメント オートメーション に接続する必要のあるラーニングインスタンスを特定します。
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[オートメーション] ページに移動し、[公開] タブの下で [Bots] フォルダーを見つけます。
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タスク Bot をクリックして Bot エディターを開きます。
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タスク Bot に
アクションが含まれている場合は、[ラーニングインスタンス名] フィールドを見つけて、その値を記録します。これは、ドキュメント オートメーション に接続する必要のあるラーニングインスタンスの名前です。
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これらのステップを繰り返して、ドキュメント オートメーション に接続する必要があるすべてのラーニングインスタンスを特定します。
ドキュメント オートメーションへのラーニングインスタンスの接続
Automation 360 IQ Bot で作成したラーニングインスタンスを接続すると、システムによりラーニングインスタンス アセット (RPA
Bots、
Automation Co-Pilot プロセス、フォーム) が作成され、
ドキュメント オートメーション でラーニングインスタンスがドキュメントの処理を開始できるようになります。
注:
- [ラーニングインスタンスに接続する] オプションは、2025 年 1 月に廃止される予定です。 このようなお客様には、IQ Botで ドキュメント オートメーション ラーニングインスタンスを使用するために、パッケージ - IQ Bot ブリッジ ドキュメント オートメーションを使用することをお勧めします。 「今後の機能の非推奨化」を参照してください。
- [Bot Creator] ライセンスのある [AAE_Basic] および [AAE_Bot Developer] ロールが必要です。
- この機能はドキュメント オートメーション内でのみアクセス可能です (Community Edition では利用できません)。 IQ Bot のお客様の場合、ドキュメント オートメーション内でこの機能を使用できます。
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Automation 360 IQ Bot 環境は、Control Room がインストールされている ドキュメント オートメーション と関連付けられている必要があります。 また Automation 360 IQ Bot のバージョンは、Control Room と互換性がある必要があります。
- 一度に接続できるラーニングインスタンスは 1 つです。
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Control Roomとして
Admin
ユーザーにログインします。
に移動します。 [ラーニングインスタンスに接続する] をクリックします。
これにより、[IQ Bot クラシック ページからラーニングインスタンスを接続] というページが開き、そこには Automation 360 IQ Bot ラーニングインスタンスの一覧が表示されます。
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バージョン Automation 360 IQ Bot から接続するラーニングインスタンスを選択します。 左から右へ移動させます。 [接続] をクリックします。
新しく接続されたラーニングインスタンスは、ラーニングインスタンス テーブルに非公開モードで表示されます。
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前のステップで接続したラーニングインスタンスにドキュメントをアップロードして、抽出機能をテストします。
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[ドキュメントを処理] をクリックします。
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[ドキュメントを処理] ウィンドウで、[参照] をクリックしてアップロードするファイルを選択します。
注: ファイル名が149文字を超えるドキュメントは、処理中にエラーが表示されます。 ファイル名が150文字の制限内に収まるようにしてください。
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[データのダウンロード先] フィールドに、抽出されたデータを保持するファイル パスを入力します。
プロセスが実行されると、指定されたファイル パスに以下の 3 つのフォルダーが作成されます。
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成功
: 抽出されたデータが、指定された形式 (CSV または JSON) で保存されます。
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無効
: 無効とマークされたドキュメントが保持されます。
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失敗
: 処理できなかったドキュメントが保持されます。
以下のいずれかのオプションに基づいて、出力フォルダー パスを指定することができます。
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[ドキュメントを処理] をクリックします。
Bot Runner ウィンドウが表示されます。 ドキュメントの処理が終了すると、このウィンドウは消えます。 ラーニングインスタンス テーブルを更新すると、更新された指標が表示されます。
[ドキュメントを検証] リンクの横に値がある場合、ドキュメント フィールドを手動で検証する必要があります。 それ以外の場合は、ステップ 3 に進みます。
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検証エラーを修正する
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[ドキュメントを検証] をクリックします。
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各フィールドを確認し、データタイプと抽出された値を検証します。
ドキュメント オートメーションがサポートしているデータ タイプは、テキスト、数字、日付、アドレス、チェックボックスです。
または、右側のパネルのドロップダウン リストから [検証が必要なフィールドを表示] を選択することもできます。
注: ドキュメントが検証待ちのときに、ラーニングインスタンスを編集した場合は、
再処理 をクリックして、抽出を再試行します。
ドキュメントの再処理は、アップロードされたドキュメントの指標に影響を与えません。
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エラーのあるフィールドを更新します。
フィールドをクリックするか、抽出する値の周囲にボックスを描きます。
Automation Anywhere 事前トレーニング済みモデルの場合、ラーニングインスタンスを構成してフィールド内の特定の値を抽出し、他の値を無視できます。 詳細については、「」をご覧ください。
- エラーを修正せずにドキュメントをスキップするには、[スキップ] をクリックして検証キュー内の次のドキュメントに進みます。
- 処理できないドキュメントを削除するには、[無効としてマーク] をクリックします。
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必要な修正を行ったら、[送信] をクリックして、ドキュメントが処理を終了できるようにします。
キューにある次のドキュメントが表示されます。 すべてのドキュメントが修正されると、これ以上タスクはないことを示すメッセージが表示されます。
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タブを閉じて、ラーニングインスタンスページに戻ります。
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出力結果を確認します。
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Success
フォルダーで、抽出されたデータを含むファイルを開き、結果を確認して、事例と一致することを確認します。
Microsoft のフォームは、
GUID_0-MSFormTableResult.json のような JSON 形式で抽出された値 (OCR データ) を返します。 抽出されたドキュメント データは
<<GUID>>_FileName CSV ファイルに格納されていますが、
Success
フォルダーにも抽出されたテーブル データが CSV ファイルとして個別に格納されています。 ドキュメント内のテーブルの数に応じて、テーブルごとに異なる CSV ファイルを見つけることができます。 たとえば、
<<GUID_PAGE_NUMBER-Table_FILENAME_PAGENUMBER_TABLENUMBER です。
個別のテーブル データを使用すると、抽出されたデータを GUID_0-MSFormTableResult.json ファイル内の Microsoft エンジン データと比較できます。
- オプション:
[ ラーニングインスタンス] ダッシュボードを確認します。
ダッシュボードには、アップロードされたドキュメントの総数と検証待ちのドキュメントの数が表示されます。
本番環境でドキュメントを処理するためのラーニングインスタンスの構成
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Extraction-Scheduler
Bot をビルドし、ラーニングインスタンスへのドキュメントのアップロードを自動化します (Bot にドキュメントをアップロードするための ドキュメント オートメーション を構築する)。
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プロセスを公開します。
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に移動し、ラーニングインスタンスと同じ名前のフォルダーを選択します。
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プロセスの右側にある縦の 3 点リーダーにマウス カーソルを合わせると、アクション メニューが表示されるので、[プロセスをチェックイン] をクリックします。
[プロセスをチェックイン] ウィンドウが開き、Bots とチェックイン対象のフォームも自動選択されます。
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[プロセスをチェックイン] ウィンドウで、コメントを追加し、[チェックイン] をクリックします。
プロセスは、公開ワークスペースの同じフォルダー構造に表示されます。
これらの手順については、次のビデオをご覧ください。
注: [非公開] モードは、管理された環境でのテストに使用され、他のユーザーが見ることはできません。[公開] モードは、Bot が実稼動可能であるときに使用され、管理者が設定した権限に基づいて他のひとが見たりアクセスしたりできます。
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Extraction-Scheduler
Bot を公開します。
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[非公開] タブで
Extraction-Scheduler
Bot を見つけます。
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Bot の右側にある 3 点リーダーにマウス カーソルを合わせるとメニューが開くので、[TaskBot をチェックイン] をクリックします。
[タスク Bot をチェックイン] ページが開き、Bot が自動選択されます。
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コメントを追加して [チェックイン] をクリックします。
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ドキュメント オートメーション Admin
ユーザーとしてログインし、プロセスと Bots を Unattended Bot Runner デバイスにデプロイします (ラーニングインスタンス アセットのデプロイ)。
次のステップ
特定のラーニングインスタンスにドキュメントをアップロードして処理と抽出を行う Bot をビルドします。「Bot にドキュメントをアップロードするための ドキュメント オートメーション を構築する」を参照してください。