AI支援シミュレーション

AI支援シミュレーション

シミュレーションの設定には、現実的なパラメーターが必要です。到着率、処理時間、リソースのキャパシティなどが該当します。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からこれらのパラメーターを作成し、推測に頼らず設定できます。

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とき、自動設定機能を使って、次の2つの方法でシミュレーションパラメーターを入力できます：

• AIによる推奨：BPMNモデルの構造に基づいて現実的なパラメーターを作成
• 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（データがモデルにマッピングされている場合に利用可能）

どちらの方法でも時間を短縮でき、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によるパラメーター作成

モデルからAIにパラメーターを推奨させるには、次の手順を実行します：

1. BPMNモデルを含むプロセスを開く
2. プロセスのシミュレーションページを開く
3. 自動設定をクリック
4. AIによる推奨を選択

シミュレーションパネルで生成されたパラメーターを確認6. 変更する値を調整して、シミュレーションを実行

AIによる推奨は、モデルはあるものの過去のデータがない場合や、すぐに使える開始点が必要な場合に適しています。

データからのパラメーター導出

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：

1. 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く
2. シミュレーションページを開き、自動設定をクリック
3. データから観測を選択
4. ProcessMindがマッピング済み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入力
5. シミュレーションを実行

データから観測では、パラメーターがプロセスの実際のパフォーマンスを反映するため、最も現実的な結果が得られます。実データとシミュレーション結果を比較する方法については、シミュレーションによるWhat-If分析をご覧ください。

適切なモードの選択

• AIによる推奨は、データがない新規または再設計したプロセスをモデル化する場合に使用
• データから観測は、マッピング済みデータセットがあり、現実に基づく予測が必要な場合に使用
• 両方を組み合わせる：AIによる推奨から始め、観測値で調整してシナリオを比較

すべての設定項目の概要については、シミュレーションインターフェース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、1回の操作につき少数のAIクレジットを使用します。組織の残高と月間利用可能量は、使用量とクレジット画面に表示されます。

関連トピック

• シミュレーションインターフェースリファレンス
• シミュレーションの実行
• シミュレーションによるWhat-If分析
• 使用量とクレジット