RPA

DataTable 操作のパフォーマンスが上がった話

こんにちは、AI&ロボティクスセンターの大川です。

今回はRPA業務で、ちょっとした工夫でロボット動作のパフォーマンスが大きく上がったということをお話しします。

RPAで多用される定型業務の一つに、Excelデータの処理があります。
複数のExcelファイルにある大量のデータから特定の列を抽出して一つのExcelファイルに出力したり、その出力処理の前処理として複数条件でデータを集計してから出力したりと、人が手で作業するには非常に時間がかかりミスも発生しやすい定型業務を、ロボットで正確に処理してくれます。
現在は、UiPathというアプリケーションを使用したRPAの開発を行っており、Excelファイルの処理はDataTableという型のデータを扱うことになります。

※UiPathでコードを記述するときは、VB.NETという言語を使用します。

どんな問題が発生したのか

DataTableから条件に合う行を抽出するときに、ものすごく時間がかかるという問題が発生しました。

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RPAとAIの連携 ~感情分析RPAロボット~

こんにちは。システムズエンジニアリングセンターの駒宮です。
今年1月よりRPA開発チームで実装、テストなどを担当しています。

先月、弊社で開催された「オープンハウス2018」にRPAチームからもブースを展示しました。ご来場いただいた皆様、また、RPAブースで笑顔(?)で写真撮影に応じ下さった皆様、本当にありがとうございました。

今回の記事は、その際に展示した「感情分析RPAロボット」制作の裏話を記事にして投稿します。

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RPA開発を進めるうえで気を付けるべきこと

こんにちは。スマートソリューションセンターの吉田です。

前回RPA記事では、RPAロボットの規模、開発生産性を算出する方法をご紹介しました。
本記事では、クレスコでRPA開発を進めていく中で直面したいくつかの課題と、その対応についてご紹介したいと思います。ここで課題として掲げる内容は、実はRPA導入を進めていく上で、考慮が必要で、ルール化すべき内容だったりします。プログラム開発でいうところの「コーディング規約」にあたり、当社では「RPAガイドライン」という名称で策定を進めております。

では、早速見ていきましょう。

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RPAロボットの規模、開発生産性を算出する方法

こんにちは。スマートソリューションセンターの吉田です。

RPAで業務を自動化したい場合、どのくらいの工数(期間)がかかるか、あらかじめ見積もりたいですよね。そのためには、作りたいロボットの規模を測ること、開発生産性を知ることが必要になってきます。

テンプレート型RPAにおいて、ロボットを構成する最小要素はActivity(Action)です。よって、Activity(Action)数を計測することで、ロボットの規模を図ることができると考えます。Activity(Action)はおおざっぱにいうと、自動化したい1操作に該当しますので、5つの操作を自動化したい場合、5Activity(Action)を作れば良いということになります。自動化したい業務を整理し、操作回数をカウントしていくと、ロボット規模が算出できます。
※より正確に算出するには、繰り返し処理の有無や、非構造化データを含むか、対象システムやデータ点数などで重みづけをする必要があります。

「○○Activity(Action)規模のロボットを作成するのに必要な工数」を算出するために、開発生産性を知りたいところです。単純に過去実績から開発生産性を算出するとして、まずはロボットを作ってみて開発生産性を算出する際、開発画面上で、目視で一つずつ部品数を足し上げていくのは非常に骨が折れます。

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UiPathForward Japan 2018 イベントレポート

こんにちは。スマートソリューションセンターの吉田です。

2018年1月26日に、UiPath社の年1回の大規模ユーザ向けカンファレンス「UiPath Forward Japan 2018」が開催されました。

本カンファレンスでは、UiPathのグローバル戦略や、日本戦略、国内外のユーザ事例、製品ロードマップなど、RPAを導入、運用するうえで非常に有益な情報が多くありました。

私も参加してきましたが、イベント参加者は1100名を超え、広い会場でも立ち見が出るほど、当日は大変盛況でした。今回はその中でオープンになっている情報をメインに、イベントレポートとしてお届けいたします。

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エンジニア目線で見るRPA(2)

こんにちは。スマートソリューションセンターの吉田です。

前回:エンジニア目線で見るRPA(1)として、RPAの特徴とマクロとの違いや、RPAによる自動化はClass 1 ~ Class 3に分かれていること、エンジニアにもまだまだ挑戦すべきフィールドがあることを紹介しました。
本記事では、エンジニア向けにもう少し掘り下げた内容を紹介していきます。
※本記事は、テンプレート型RPAを前提としています。開発型RPAは以下当てはまらないこともありますが、あらかじめご了承ください。

RPAを構成する技術要素とルーツ

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エンジニア目線で見るRPA(1)

こんにちは。スマートソリューションセンターの吉田です。
普段はアプリケーションエンジニアとして、Windowsクライアントアプリや、iOS,Androidのモバイルアプリ開発、WebAPI開発などを担当しています。

最近ではアーキテクチャ設計や技術支援、ハンズオン講師などを行うことも多く、お客様といろんなお話をさせていただく機会をいただきますが、多くの企業様において、RPA(Robotic Process Automation)というワードを聞く機会が増えてきました。

私が所属する先端技術事業部では、AIに関するご相談をお受けすることが多くあります。その中で、これはRPAでできるんじゃないか。というものや、AIにインプットする学習データをRPAで自動生成すればいいんじゃないか。といった話が実は多くあります。今まで人的リソースをかけて実施していたり、そもそも費用対効果で実施できなかった業務がRPAの登場により、実施可能性が出てきた。なんて話が増えてきました。

このように、ユーザ企業では非常にホットなワードになっている一方で、エンジニアにはあまり興味を持っていない人が多いのではないかと思っていたりします。

その理由には、RPAツールの多くはGUIベースでコードを記述することなくソフトウェアロボットを作成できるノンプログラミングツールが主流となっており、技術畑で育っているエンジニアだと、コードを書かないなんて面白くない、自由度が少ないと思っていたりしないでしょうか。

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