Copyright 2020 Red Hat K.K. Process Automation 7.8 Product Update 1 Red Hat K.K. テクニカルセールス本部 2020/08

2 Red Hat Middleware Portfolio PHYSICAL VIRTUAL PRIVATE CLOUD PUBLIC CLOUD オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境向けに 従来型またはクラウドネイティブアプリケーション の作成、実行、保守 Process Automation Application Runtimes エンタープライズサービスネットワー ク間のマイクロサービスの組み合わ せとインテグレーション Integration ビジネスプロセスの 自動化と最適化 アプリケーションの構築と実行の 最適化のためのコアツール Process Automation ビジネス上のルールとプロセスを可視化・自動化し、迅速な改修・改善を可能に

3 Process Automation 7.8 リリースのハイライト Prediction Service for Task Augmentation タスク拡張のための予測サービス Continuous Task Assignment 最適化計画に基づいたヒューマンタスクの自動割り当て Process Variable Tagging プロセス変数のタグ付け Process Automation Managerにおいて、required タグ、readonly タグ、 restricted タグ、および customTags タグを含む、ビジネスプロセスの変数タ グ付けをサポートするようになりました。 ヒューマンタスクを支援する予測サービスが、 Open Data Hub Artificialtics (AI) サービスおよび ML (Machine learning) サービスと統合されました。 Fraud Detection で利用可能な概念実証 (POC) があります。 Business Optimizer と Process Automation Maneger の統合により、 継続的なスケジュール最適化計画に基づいて、プロセスに属するヒューマンタ スクを、自動的にユーザーに割り当てることができるようになりました。

Prediction Service for Task Augmentation タスク拡張のための予測サービス 4

Prediction Service for Task Augmentation 5 rule task task rule task task rule task task rule rule rule rule rule rule Human Task Why? ▪ 企業は自社の事業活動に関するデータを保有しており、それを有効活用したい ○ データから推定される情報をビジネスのワークフローに組み込み ○ ユーザーへのタスク処理に関わる追加情報の提供 ○ ヒューマンタスクの処理を自動化 Prediction service とは、ビジネスプロセスのヒューマンタスクを支援するための予測サービスで す。AI／MLサービスを通じて、タスクの推奨される処理を提示します。 その信頼度が高いと判断される場合には、タスクを自動で処理することもできます。

Prediction Service for Task Augmentation ヒューマン タスク 予測サービス 予測 信頼度 ヒューマン タスク 推奨値で自動 完了させる ヒューマン タスク 予測は参考値と する 信頼度 ≧ しきい値 信頼度 < しきい値 ヒューマン タスク 完了 トレーニング 推奨値の提示 使用可能なAI／MLサービスの一例 ● 予測サービスはモデルに基づいて、「推奨値」と「信頼度」を提示します。 ● 信頼度が指定のしきい値を超える場合には、推奨値を正としてタスクを自動終了さ せることができます。 ● 信頼度が指定のしきい値を下回る場合、予測は参考値となります。 処理の結果はフィードバックされ、モデルをトレーニングします。 ※しきい値＝100%の場合、タスクの自動処理は行いません ※モデルへのフィードバックの可否は設定可能です

Prediction Service for Task Augmentation 7 Human Task 例：モバイルパソコンの申請処理の　　　 ヒューマンタスク メーカー （lenovo or apple） 申請するPCの価格 予測サービスの 信頼度 Smile（MLライブラリ） に基づいた予測サービス 入力情報 承認する場合は チェック 出力情報

Prediction Service for Task Augmentation 8 1500 2500 Lenovo Apple この例では、MLライブラリのSmileをベースにした予測サービスで、 一般的なアンサンブル学習法であるランダムフォレストモデルを使用しています。 LenovoとAppleのラップトップの価格は、それぞれの平均が$1500と$2500の正規分布に基づく データで事前にトレーニングをしておきます。

Prediction Service for Task Augmentation 9 ● ケース１ ○ LenovoのPCを申請 ○ 価格は $1550ドル ○ 予測サービスからの「推奨値」は承認で、 「信頼度」は約84.1% （自動処理のしきい値は100%に設定） 推奨値＝承認 信頼度＝84.1% ~ ログ情報 タスク処理後、今回のデータをモデルにトレーニング しきい値 信頼度 推奨値

Prediction Service for Task Augmentation 10 10 ● ケース２ ○ AppleのPCを申請 ○ 価格は $2600ドル ○ 予測サービスからの「推奨値」は承認で、 「信頼度」は約87.9% （自動処理のしきい値は100%に設定） 推奨値＝承認 信頼度＝87.9% ~ ログ情報 しきい値 信頼度 推奨値

Prediction Service for Task Augmentation 11 11 ● ケース３ ○ LenovoのPCを申請 ○ 価格は $2700ドル ○ 予測サービスからの「推奨値」は非承認で、 「信頼度」は約78.9% （自動処理のしきい値は100%に設定） 推奨値＝非承認 信頼度＝78.9% ~ ログ情報 しきい値 信頼度 推奨値

Continuous Task Assignment 最適化計画に基づいたヒューマンタスクの自動割り当て 12

Copyright 2020 Red Hat K.K. Continuous task assignment 13 Business optimization Process management Goal : 実行中のビジネスプロセスから生成されるヒューマンタスクを、 　　都度、適切なユーザーに割り当てるための機能を提供したい 利用可能なタスクから、 最適化されたプランを計算 適切なタスクの 割り当て How : Process management と Business optimization の統合

Copyright 2020 Red Hat K.K. Continuous task assignment 14 Example: 　クレジットカードの不正利用発生時の補償請求の対応 Human Task Human Task 不正利用の 審査 顧客対応 不正利用の審査のタスク処理に必要なスキルの Input情報 として、cardTypeを設定 顧客対応のタスク処理に必要なスキルの Input情報として、language を設定 タスクを割り当てるユーザーのグループ： CreditAnalyst タスクを割り当てるユーザーのグループ： ClientRelations

Copyright 2020 Red Hat K.K. Continuous task assignment 15 katy maciek john mary Chinese Spanish English CITI MASTER VISA AMEX CreditAnalyst ClientRelations ClientRelations CreditAnalyst User Has Skills In Group ヒューマンタスクの対象ユーザと保有スキル Business optimization Process management ● 制約条件 ○ スキルのマッチング ○ タスクの割り当ては２つまで

Copyright 2020 Red Hat K.K. Continuous task assignment 16 katy maciek john mary Chinese Spanish English CITI MASTER VISA AMEX CreditAnalyst ClientRelations ClientRelations CreditAnalyst User Has Skills In Group ID #75 #74 #73 #72 #71 #70 #69 Task Card Type ResolveDispute Language User ResolveDispute ResolveDispute ResolveDispute ResolveDispute ResolveDispute ResolveDispute maciek maciek katy katy AMEX MASTER VISA MASTER CITI MASTER CITI Spanish Chinise English English Chinise Spanish English Task#69〜#75までをインプットした場合、Business Optimizerの 機能により、タスクはユーザーへ下記の様に割り当てられます 同一ユーザーへのタスク割り当ては２件までの制約 のため、割り当て可能なユーザなし

Copyright 2020 Red Hat K.K. Continuous task assignment 17 katy maciek john mary Chinese Spanish English CITI MASTER VISA AMEX CreditAnalyst ClientRelations ClientRelations CreditAnalyst User Has Skills In Group

Copyright 2020 Red Hat K.K. Continuous task assignment 18 katy maciek john mary Chinese Spanish English CITI MASTER VISA AMEX CreditAnalyst ClientRelations ClientRelations CreditAnalyst User Has Skills In Group

Copyright 2020 Red Hat K.K. Continuous task assignment 19 katy maciek john mary Chinese Spanish English CITI MASTER VISA AMEX CreditAnalyst ClientRelations ClientRelations CreditAnalyst User Has Skills In Group ID #75 #74 #73 #72 #71 #70 #69 Task Card Type ResolveDispute Language User ResolveDispute ResolveDispute ResolveDispute ResolveDispute ResolveDispute ResolveDispute maciek maciek katy katy AMEX MASTER VISA MASTER CITI MASTER CITI Spanish Chinise English English Chinise Spanish English #76 NotifyConsumer john MASTER Spanish katy Task#70を解決すると、次タスクのNotifyConsumerが発生し、Task#76 に追加され、johnに割り当てられます。またKatyの割り当てタスクが1件に なったため、Task#71がKatyに割り当てられます。 #70を解決したことでKatyのタスクが1件になった ため、自動でタスクを割り当て ←タスク解決 #70を解決したことで、次タスクが発生し、 johnに 自動で割り当て

Copyright 2020 Red Hat K.K. Continuous task assignment 20 katy maciek john mary Chinese Spanish English CITI MASTER VISA AMEX CreditAnalyst ClientRelations ClientRelations CreditAnalyst User Has Skills In Group

Process Variable Tagging プロセス変数のタグ付け 21

Process Variable Tagging 22 プロセス、ローカル 変 数 の 動 作 を 制 御 するため、 変数にタグを付けることができるようになりました。 PAMで使用可能なタグ： ● Required ○ プロセスインスタンスの開始要件として必須 ● Read-Only ○ 情報提供を目的とした変数 ● Restricted ○ 指定のロールにのみ、 変数の変更の権限を付与 他、メタデータとしてカスタムタグを 変数に付与することも可能となりました。

製品サポートと互換性 23

製品サポートと互換性 Certifications 24 Platforms ▸ EAP 7.3 ▸ JWS 5.3 ▸ OpenShift 4.5 ▸ SpringBoot 2.2.6 Integrations ▸ RHSSO 7.4 ▸ Fuse 7.6 ▸ AMQ 7.6 ▸ OCS 7.3 ▸ RHDG 7.3.5 ▸ AMQ Streams 1.4 Databases ▸ MySQL 8.0 ▸ MariaDB 10.2 ▸ Oracle 19c ▸ MSSQL 2017 ▸ PostgreSQL 11.6 Enterprise

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