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候補の分布図
候補の分布図は、自動化の恩恵を最も受けやすいタスクを見積もり、選択するうえで役に立ちます。それぞれのタスクは、図上ではバブルで表されます。バブルにマウスオーバーすると、タスク名、タスクインスタンス数、利得（ゲイン）、タスクの複雑さを確認することができます。
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、異なる数のフォーム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。 - 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。
図のデータの取り扱い
タスクが定義されると、プログラムでは、図のデータを最新の情報で更新します。図の上の候補を確認します。一般的に、 利得値が高く、複雑さの値が低い、高頻度タスクを自動化することが推奨されます。これは、時間および財政面で、最も大きな経済的メリットが得られるからです。
最大のバブルが提示されているタスクをチェックしてください。これらは、ログ内で最も繰り返し可能なタスクです。複雑性で高頻度のタスクについては、タスク定義を再検討することをお薦めします。サブタスクを特定したり、タスクルールを再編成したり、タスクを複数に分割して、より優れた自動化候補を作成できるとメリットが得られるでしょう。
9/5/2024 4:23:55 PM