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候補の分布図

候補の分布は、タスクの複雑度をアセスメントし、自動化を最大限に活用可能なプロセスを自動的に検出します。タスクを図に追加するには、自動化の候補表でタスクの隣にあるチェックボックスを選択します。


候補の分布図の解釈:

  • 利得
    ゲイン(メリット)は、タスク完了に必要な時間によって決定されます。タスクのゲインが大きければ大きいほど、自動化のメリットも大きくなります。
  • 複雑さ
    タスクに複数のバリエーションがあり、異なるアプリケーションを使用したり、異なる数のイベントが含まれていることがあります。これらの要素の組み合わせによって、タスクの複雑性が決定されます。上記の例では、最も複雑なタスクは "Booking.com" (緑色のバブル)です。
  • バブルサイズ
    バブルのサイズは、ログ内でそのタスクが発生する頻度を示します。バブルが大きければ大きいほど、タスクの頻度も高くなります。

一般的に、利得値が高く、複雑さ値が低い頻繁なタスクを自動化します。そうすることで、時間および財政面で、最も大幅な削減が可能になるからです。上記の例で自動化候補となる可能性が最も高いのは、"Expense Report" (琥珀色のバブル)です。

22.09.2023 8:59:48

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