RPA

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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Windows Application Driverでらくらく自動化

こんにちは、技術研究所の「むらたん」です。
この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2017』 3日目の記事です。

ロボットを使って業務を自動化するRPA(Robotic Process Automation)が注目されています。
ロボットを使うメリットはあちこちで語られているので詳細は割愛しますが、自動化への期待はIT業界でも高く、苦行のようなテスト実施の自動化はプログラマの夢と希望であったりします。
Webブラウザをスクリプトで操作する「Selenium」というオープンソースのライブラリがあります。ブラウザの起動、指定されたURLの表示、入力値の設定、ボタンアクション、画面イメージの保存など、ブラウザで行う操作をプログラミングして実行できます。スクリプトで記述できることは何でも出来るので、Webシステムのテスト自動化のデファクトスタンダードになりつつあります。
この考え方を流用して、iOSやAndroidのアプリケーションを操作する「Appium」が登場しました。と、歴史を語りだすと止まらなくなるので、そろそろ本題です。

MicrosoftさんのGithub公式アカウントには「Windows Application Driver」が公開されており、Appiumで「Windowsアプリケーション」が操作できます。

!?
これ、Windowsパソコンを操作できるってことは、Webアプリだろうが、Excelだろうが、何でもスクリプトで操作できる最強ツールでではなかろうか。
でも、操作するためのスクリプトを書くのも辛いという方もいらっしゃると思うので、今回は実行環境の構築もプログラミングも簡単な「Python」で行います。
Selenium/Appium、Pythonを知らない方にも実践していただけるよう、細かく説明していきます。

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