ウェブ自動化業務におけるAIモデル学習用データ不足の問題を解決するには？

2025-08-27

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解決策：Optexityを使って人間の実演を記録し、トレーニングデータを作成する。

背景：ウェブページの操作をAIに学習させる際の中心的な課題は、十分な量の正確な操作実証データを取得することにある。従来のアプローチでは、大規模な手動アノテーションや複雑なプログラミングロジックが必要でした。

具体的な運用ステップ

録画環境の設定ドキュメントに従ってdemonstration_config.yamlファイルを作成し、タスクの目的（例：「ウェブサイトにログインする」）を指定する。
運転記録の実行demonstrate.shスクリプトを実行すると、マウストラック、クリックイベント、キーボード入力を自動的に記録します。
データ変換処理: process_demonstration.pyを使用して、生の操作を構造化されたトレーニングデータに変換する。
バッチ生産データシードパラメータを変更することで、異なる操作シナリオを繰り返し記録し、多様なサンプルを生成します。

上級者向けヒント：標準化されたウェブページのアクションデータは、クリックやフォーム入力などの基本的なアクションを含め、MiniWoB++環境でバッチ生成することができます。