Automation Anywhere EnterpriseA2019を使った自然言語処理の業務活用例

2020/8/7(金)にAutomationAnywhereを中心としたRPA総研企画のイベント
「先進企業がデジタルトランスフォーメーションを語る2週間 オンラインイベントリレー 2020 Summer」に
登壇させていただきました。

この中でご紹介した自然言語処理に関する活用例について少しご紹介させていただきます。

自然言語処理の基礎

 

 

自然言語処理では人の話し言葉をコンピュータが理解できる形式へ変換する支援をしてくれます。
人の話す言葉をRPAで処理可能な形式に変換する例を紹介します。

 

手順①
形態素解析の実行により
文節⇒形態素へ文章を分解し品詞と活用を特定します。

手順②
品詞から助詞や動詞を抽出して
実施する対象やアクションを特定します。

手順③
①で実行した形態素解析で取得可能な係り受け情報から
形態素と形態素の係り受けを特定します。

手順④
文章の "てにおは" を用いてRPAが処理可能な
項目、値、アクションまで変換を行います。

このように①③は形態素解析、②④は簡単な制御処理をPythonで作成する事で
文章をRPAで処理可能な形式に変換されます。

自然言語処理活用例

このような業務はRPAで自動的に処理を行うと日付や科目や承認者が違うままで登録され人による業務のリカバリが必要となります。このようなケースではRPAだけでは対応できないため自動化の対象外とされてしまいます。
では、この例を先程の手順で自然言語処理を用いて自動化すると以下のようになります。

②~④が備考の依頼文章をRPAで使うために増えた処理です。
③は上記で記載した形態素解析の実行からRPAにて処理可能な状態に成形しています。
④にて登録前情報の置き換えを行っています。これにより依頼文章をRPAに取り込むことができました。

他の活用例に関する紹介

オンラインイベントリレー 2020 Summerのオンデマンド配信が8月30日まで可能です。
この中でこのコラムで記載した内容を詳細に説明しております。
アンケートを用いた活用例などカスタマイズの例もご紹介しておりますのでぜひご覧ください。
https://rpasouken.com/seminar-form-btc/

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