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AI支援シミュレーション
シミュレーションの設定には、到着率、処理時間、リソースのキャパシティなど、現実に即したパラメーターが必要です。AI支援シミュレーションでは、プロセスモデルまたは実際のプロセスデータに基づいてパラメーターを設定するため、値を推測する必要がありません。
AI支援シミュレーションとは
シミュレーションを設定する際、自動設定機能を使って、次の2つの方法でパラメーターを設定できます。
- AIによる提案：BPMNモデルの構造に基づいて、現実に即したパラメーターを設定します
- データから観測：実際のプロセスデータからパラメーターを導出します（データがモデルにマッピングされている場合に利用できます）
どちらの方法でも設定時間を短縮でき、現実的な前提に基づくシミュレーションを作成できます。
AIでパラメーターを設定
モデルに基づいてAIにパラメーターを提案させるには、次の手順を実行します。
- BPMNモデルを含むプロセスを開きます
- プロセスのシミュレーションページを開きます
- 自動設定をクリックします
- AIによる提案を選択します
- シミュレーションパネルで、設定されたパラメーターを確認します
- 変更する値を調整してから、シミュレーションを実行します
AIによる提案は、モデルはあるものの過去のデータがない場合や、すぐにシミュレーションを始めたい場合に適しています。
データからパラメーターを導出
実際の動作に基づいてシミュレーションを設定するには、次の手順を実行します。
- データがマッピングされたBPMNモデルを含むプロセスを開きます
- シミュレーションページを開き、自動設定をクリックします
- データから観測を選択します
- ProcessMindがマッピング済みのデータセットを分析し、観測値から到着率、処理時間、その他のパラメーターを設定します
- シミュレーションを実行します
データから観測を選ぶと、プロセスの実際の動作がパラメーターに反映されるため、最も現実に即した結果が得られます。シミュレーション結果を実データと比較する方法は、シミュレーションによるWhat-If分析をご覧ください。
モードの選び方
- AIによる提案は、データがない新規プロセスや再設計したプロセスをモデリングする場合に使用します
- データから観測は、データセットをマッピング済みで、実態に基づく予測を行いたい場合に使用します
- 両方を組み合わせる場合は、AIによる提案から始め、観測値で調整してシナリオを比較します
各設定項目の詳細は、シミュレーションインターフェースのリファレンスとシミュレーションの実行をご覧ください。
AIクレジットと使用量
AIによる設定では、操作ごとにAIクレジットを少量使用します。組織の残高と月間利用枠は、使用量とクレジットの画面で確認できます。
関連トピック
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