論文の概要: A Nascent Taxonomy of Machine Learning in Intelligent Robotic Process Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15730v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 08:01:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.064669
• Title: A Nascent Taxonomy of Machine Learning in Intelligent Robotic Process Automation
• Title（参考訳）: 知能ロボットプロセス自動化における機械学習の新しい分類法
• Authors: Lukas Laakmann, Seyyid A. Ciftci, Christian Janiesch,
• Abstract要約: RPAと機械学習の関連性を探るため,文献レビューを実施している。 我々の分類学は、RPA-ML統合とRPA-ML相互作用の2つのメタ特性からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic process automation (RPA) is a lightweight approach to automating business processes using software robots that emulate user actions at the graphical user interface level. While RPA has gained popularity for its cost-effective and timely automation of rule-based, well-structured tasks, its symbolic nature has inherent limitations when approaching more complex tasks currently performed by human agents. Machine learning concepts enabling intelligent RPA provide an opportunity to broaden the range of automatable tasks. In this paper, we conduct a literature review to explore the connections between RPA and machine learning and organize the joint concept intelligent RPA into a taxonomy. Our taxonomy comprises the two meta-characteristics RPA-ML integration and RPA-ML interaction. Together, they comprise eight dimensions: architecture and ecosystem, capabilities, data basis, intelligence level, and technical depth of integration as well as deployment environment, lifecycle phase, and user-robot relation.
• Abstract（参考訳）: ロボットプロセス自動化(RPA)は、グラフィカルユーザインタフェースレベルでユーザーアクションをエミュレートするソフトウェアロボットを使用してビジネスプロセスを自動化する軽量なアプローチである。 RPAは、コスト効率が高くタイムリーなルールベースの、よく構造化されたタスクの自動化で人気を得ているが、その象徴的な性質は、現在人間のエージェントによって実行されているより複雑なタスクにアプローチする際に、固有の制限がある。 インテリジェントなRPAを可能にする機械学習の概念は、自動化可能なタスクの範囲を広げる機会を提供する。 本稿では、RPAと機械学習の関連性を探究する文献レビューを行い、知的RPAを分類学にまとめる。 我々の分類学は、RPA-ML統合とRPA-ML相互作用の2つのメタ特性からなる。 アーキテクチャとエコシステム、機能、データベース、インテリジェンスレベル、技術的な統合深度、デプロイメント環境、ライフサイクルフェーズ、ユーザ-ロボット関係の8つのディメンションで構成されています。

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