2018年08月

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【てくさぽBLOG】業務の効率化に役立つRPAとは?~概要編~

こんにちは。
てくさぽBLOGメンバーの佐野です。

最近世間で業務の効率化ツールとして注目を集めているソリューションであるRPA(Robotic Process Automation)。
どんなソリューションなのか?どういうところに適用する(できる)のか?が言葉を聞いただけではなかなか理解しづらいので、今回はRPAの概要編ということで解説をいたします。

 

1.RPAって?

RPAは”Robotic Process Automation”の略です。”Robotic”とあるので、Pepperのようなロボットを想像するかもしれません。
または、工場などに設置されているような製品を組み立てるために使う機械を想像するかもしれません。
実はRPAでいう”ロボット”は物理的なロボットではなく”ソフトウェアのロボット”を指します。ソフトウェアなので、”パソコン上の操作を自動化する”ためのロボットとなります。
よくあるRPAの使い方の例としては以下のようなものがあります。
例1:Excel(CSV)で受け取ったお客様情報一覧を社内の顧客管理システムに入力する
例2:ECサイトを巡って自社製品の実勢価格を一覧としてExcelにまとめる

上記のようなことを実現できる、PC操作を自動化するためのソフトウェアロボ=RPA なわけですが、RPAが最も威力を発揮するのは複数のアプリケーションをまたぐ操作の自動化です。
Excel内で完結する処理なのであれば、マクロで済んでしまいますが、RPAはExcelをはじめとした、Webブラウザや専用アプリケーション間のデータの橋渡しができるソリューションです。
例えば、顧客マスタのExcel(CSV)を元に顧客管理システムと販売管理システムのそれぞれに顧客情報を登録することができます。

世の中にはRPAソリューションが多数ありますが、大きく2種類の特長に分類できます。

  • サーバー実行型
  • デスクトップ実行型

サーバー実行型は実行するロボットをサーバー上で管理します。特に多くのロボットを稼働させる場合には実行スケジュールの調整やスケールアウトの柔軟性が高いという点でも集中管理する場合にはサーバー型が最適です。
それに対してデスクトップ実行型はユーザーの端末上でロボットを稼働させることができます。サーバーを用意する必要がないため、すぐに始められる(スモールスタートできる)ところが良い点です。
デスクトップ実行型はRDA(Robotic Desktop Automation)と呼ばれることもあります。
サーバー実行型・クライアント実行型のどちらがよいのか?という問いには、それぞれにメリット・デメリットがあるのでケース・バイ・ケースとしか言えません。どのような業務を対象とするのか、どの程度の規模になるのかによって、最適なものを選択する必要があります。
海外製品も含めたRPAのメジャーな製品を分類すると以下のようになります。

 

2.RPAを使うとどういう効果があるの?

RPAを導入すると以下の効果が見込めます。

  • 人為的な操作ミスによる手戻りの削減
  • 業務のスピードアップ・効率化
  • 人間がより付加価値の高い仕事に時間を割けるようになる

また、RPAを導入する際に業務プロセスの見直しをすることが多いので、副次的な効果として、業務プロセスの簡素化を実現することもあります。

RPAを導入することによって効果が大きくなる業務は以下のようなパターンです。

  • 業務の量が多く、転記やシステムへの入力といった操作の繰り返し
  • 同じ内容(例:お客様情報)を複数システムへ登録

他には、RPA単体ではなくOCR製品と組み合わせて帳票の読み取りからシステムへの入力までを自動化する、という業務も効果が大きくなります。

このように、人間の判断が比較的少ない操作をRPAにより自動化することで従業員のワークロード削減に繋がります。
さらに、対象業務によってはお客様の待ち時間が減少し、顧客満足度向上につながる、なんてことも有り得ます。
具体的な例として、弊社内で実装した例を以下に挙げます。
この例では、メーカーのサイトにある発表レターを弊社のサイトに掲載する業務の自動化になります。
この仕組みを実装することで、人間が定型的・定期的に実行していた業務の一部を自動化でき、メーカーサイト・CMS・Notesと3か所あった作業ポイントがCMSのみの1か所に集約できています。

 

3.RPAでロボットを作るにはどうしたらよいの?

製品にもよりますが、ロボットは主に以下の2種類の方法で動作を定義することができます。
1.操作を録画し再現する
2.操作を手作業で定義する
最もお手軽なのは1.による録画ですので、この機能を利用することが基本となりますが、人間が実行した操作を記録するだけなので人間が頭で判断しているコト(例えば条件分岐や繰り返し操作)を網羅してロボットを作ることができません。
そのため、条件分岐などを実装するためには、2.を使うことになります。

ロボットの定義は実行してすぐに動作を確認することができるので、「1.で録画」→「2.で条件分岐・繰り返し操作を実装」→ロボットを実行して動作確認→他の操作を「1.で録画」→「2.で条件分岐・繰り返し操作を実装」→ロボットを実行して動作確認・・・
ということを繰り返してロボットを作っていきます。

製品によっても違う部分がありますが、Webブラウザの操作を記録する場合、HTML構文解析機能をもっているものは、HTMLタグのどの項目をどのように変える(入力する)のか、ということを判断できるので、精度が高くなります。
また、画像認識機能を持つ製品もあり、それらの製品ではウィンドウ内の位置情報だけでなく「どのボタンを押すか」を画像一致で検索・実行できます。

ロボットの一連の動作を定義したものを”シナリオ”と呼びますが、シナリオの書き方が製品毎に大きく異なります。
フローチャートのように動作を定義していくものもあれば、まるでプログラミング言語でコーディングをするかのようにシナリオを作るものもあります。
RPAとしての機能だけではなく、維持運用のことも考慮して”どのようにシナリオを作るのか?”も気を付けた方がよいポイントです。

「ロボットを作るにはどういうスキルセットが必要なの?」と聞かれることも多いのですが、条件分岐・繰り返しもあり、正しい処理に直すためのデバッグを考えるとプログラミングを全くやったことが無い人だけでは難しいです。
しかし、バリバリのプログラミングスキルが必要かというとそうでもないので、Excelマクロを組んだことがある人であれば問題ないレベルではないかと思います。

 

4.まとめ

今回は概要の解説ですが、実際には製品によって実現できることが大きく変わってきます。モノによっては、RPA製品単体で実現出来るけれど、別の製品だと他の製品を購入・連携させないといけない、なんてこともあります。
また、Webブラウザの操作はHTML構文解析機能を利用するため精度が高いのですが、それ以外のアプリケーション(Office製品除く)は専用のモジュールが用意されていないことが多いので、画像認識や座標指定での実装となり、精度が落ち、実装できることに制限が発生することが多いです。
製品選定をする場合には、RPA製品としてどのようなモジュールが用意されているのかについても気にした方がよいポイントの一つです。

次回以降に、弊社が取扱いできる2製品(WinActor、IBM RPA with Automation Anywhere)を検証しましたので、その内容や製品の特長も含めて解説をしていきますのでお楽しみに。

 

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2024年04月08日

【てくさぽBLOG】watsonx Assistant + Watson Discovery + watsonx.aiを連携してみた

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Assistantのプロビジョニング はじめに Assistant のプロビジョニングを行います。 IBM Cloud にログインし、カタログ画面から "Assistant" を選択します。 ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。 しばらくすると以下の画面の様に、Assistant がプロビジョニングされます。 2. Discoveryのプロビジョニング 次に Discovery をプロビジョニングします。 カタログ画面から "Discovery" を選択します。 ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。 しばらくすると以下の画面の様に、Discovery がプロビジョニングされます。※ここで、資格情報内にある「API鍵」と「URL」をメモに控えます 「Watson Discoveryの起動」をクリックし「New Project +」をクリックします。 Project name に任意の名前を入力、Project type では「Conversational Serch」を選択し「Next」をクリックします。 作成されたプロジェクトをクリックします。 「Integration Deploy」をクリックします。 「API Information」タブをクリックし「Project ID」をメモに控えます。 次に検索対象の PDF を Discovery に取り込みます。 「Manage collections」から「New collection +」をクリックし、「Collection name」に任意の名前を入力、「Select language」を「Japanese」に設定します。 Upload files の領域に PDF をドラッグアンドドロップして「Finish」をクリックします。 アップロードが完了しました。次に、Smart Document Understanding機能(以下 SDU)を利用して PDF内のヘッダーやテキストなどのフィールドを定義します。 SDU は、PDFをはじめとする非構造化データの文書構造を理解して検索や分析の精度を向上させる機能です。例えばタイトルと定義した箇所を検索キーとしたり、検索対象をテキストと定義した箇所のみとするなど可能になります。 「Identify Field」タブをクリックします。 取り込んだ PDF が表示されるので右側の Field labels からヘッダー箇所やタイトル箇所などをドラッグアンドドロップして指定していきます。 ページの定義が終わったら「Submit page」をクリックして次の頁を定義していきます。 SDU では数ページ指定すると自動的にヘッダー箇所やテキスト箇所を認識してくれるので、何ページもあるドキュメントには便利な機能です。 今回は SDU を使って PDF の文書構造を定義しました。SDU以外の Discovery の機能については、また別の機会にご紹介したいと思います。 3. watsonx.aiのプロビジョニング ※watsonx.ai のプロビジョニング方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx.aiを使ってみた(Part1)」をご参照ください。 4. 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2024年01月16日

【イベント開催レポート】IBM watsonx.ai ハンズオンセミナー

こんにちは。ソリューション推進部です。 2023年12月12日に、エヌアイシー・パートナーズ株式会社として初めてのハンズオンセミナー『「IBM watsonx.ai 」を利用したRAGのハンズオンセミナー』を開催しました。 今回のハンズオンセミナーは、以下の2つのことを目的として行いました。 パートナー様に製品の紹介とハンズオンを合わせて体験いただくことで、製品をより深く知っていただくこと 製品を活用したビジネスの新たな応用の可能性を見つけ出していただくこと 私たちのチームでは、パートナー様にご紹介・ご説明する製品を「実際に触ってみること」を大切にしています。これは私たち自身の技術力の向上という目的もありますが、パートナー様に私たちのリアルな経験を交えながら製品のご説明をすることが、お客様の具体的な課題発掘や案件創出に繋がっていると考えているためです。 今回のハンズオンを通して、パートナー様ご自身が製品の価値を体感しご理解いただくことで、新しいビジネス展開のイメージを創出するお役に立ちたいと考えました。 それでは、今回実施したセミナーの内容について簡単にご紹介いたします。 目次 レポート watsonx.ai紹介講義 ハンズオン実施 IBMさまによる最新情報紹介・講義 さいごに お問い合わせ レポート 1. watsonx.ai紹介講義 ハンズオンを実施する前に、watsonx.ai と RAG についての講義を行いました。 国内では生成AIビジネスが加速し、競争力やセキュリティなどの課題が増えています。これらの課題を解決する製品として、IBM watsonx をご紹介しました。 watsonx は「watsonx.ai」「watsonx.governance」「watsonx.data」という3つの製品から成り立っています。watsonx.ai は、基盤モデルをベースとした AI開発スタジオです。 ここでは、IBM が信頼できるデータを用いて事前に学習した基盤モデルや Hugging Face, Inc.* と連携したオープンソースの基盤モデルが利用可能で、ビジネスの状況や要件に応じて最適な基盤モデルを選択することが可能です。 また、RAG についての概念や利点、活用が期待されるシーンもご説明しました。RAG を用いた具体的なユースケースとしては、IBM Watson Speech to Text や Watson Discovery、watsonx.ai を活用したコールセンター業務の事例や、watsonx Assistant や Watson Discovery、watsonx.ai を活用した ECサイトの問い合わせの事例を取り上げました。 時間の制約からこれら2つの事例しかご紹介できませんでしたが、今後、watsonx.ai を活用した多様な事例を私たち自身も理解し、パートナーさまと共に議論を深めていきたいと思います。 *Hugging Face, Inc.:機械学習 アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業。 2. ハンズオン実施 ハンズオンでは、受講者の方々に「RAG」を活用した watsonx.ai の Foundation Model(LLM)への問い合わせを体験していただきました。 RAG とは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、LLM への問い合わせをする際に、事前に用意したベクターストアへデータ(今回はPDF)を取り込んでおき、問い合わせプロンプトをもとにベクターストアを検索し、その結果を付与して LLM へ問い合わせを行う、というテクノロジーです。 RAG を使うことで、一般公開されていない社内情報を活用して LLM を利用することが可能となるため、自社での利用やお客様の課題を解決するための方法として有効であると考えています。 ハンズオンの環境につきましては、準備に時間をかけずスムーズに始められるよう、事前に弊社にて PC や RAG を利用するための Jupyter Notebook を用意いたしました。 また、watsonx.ai では複数の Foundation Model を利用できるため、複数のモデルを使って挙動の違いを確認してみたり、取り込む PDFファイルを追加することで回答がどう変わるのか、など、ご自身で自由に検証をする時間を多く設けました。皆さまそれぞれに前提スキルは異なっていたかもしれませんが、「体験の時間が足りない…」ということはなかったかと思います。 今回ベクターストアへ取り込むのは PDF のみとしましたが、テキストファイルや PowerPoint なども取り込むことができるので、応用できる使い方が非常に広いということを理解いただけたのではないかと感じています。 3. IBMさまによる最新情報紹介・講義 日本アイ・ビー・エム データ・AI・オートメーション事業部 四元さまに「watsonx」に関して、最新事例と製品アップデート情報の2本立てで講義をしていただきました。 事例においては、IBM社内の watsonx活用事例(AskIT)は特筆すべきと言えるでしょう。 AskIT は、IBMの自然言語処理(NLP)能力を活かし、30万件を超えるサポートチケットから抽出された知見をもとに、重要なサポートトピックに迅速に対処する AIアシスタントとして開発されたそうです。このツールは4ヶ月で133,000人の IBM社員に利用され、問い合わせの75%以上が AI によるチャットで解決されるなど、非常に大きな成果を上げています。 製品アップデート情報のメインは、12月に発表された「watsonx.governance」でした。 AI を組織として採用するためには倫理感のある意思決定が必須であり、watsonx.governance は AIガバナンスとして以下の3つの機能を提供する製品である、というご説明をいただきました。 AIライフサイクルを通してAIモデルの実態を把握するための「モデル・インベントリ」 AIの性能や課題の管理などを行う「評価・モニタリング」 総合監視画面を提供しリスクを可視化する「モデル・リスクガバナンス」 モデル・インベントリでは、他社の AI商品である「Amazon SageMaker」「Azure Machine Learning」などの AIモデルも合わせて管理・監視できることが非常に興味深いです。 watsonx は、AIワークフローを一貫してサポートすることで倫理的かつ透明性の高い AI利用を可能にしています。これらの技術革新は私たちが直面している数多くの課題に対する解決策を見出し、先進的なビジネス環境を促進していく上での重要なステップと言えるでしょう。 日本アイ・ビー・エム株式会社 データ・AI・オートメーション事業部 四元 さま さいごに セミナー後には、参加いただいたパートナーさまとご支援いただいた IBMさまとの懇親会を開催いたしました。 当懇親会を通してパートナー様の生成AI に対する取り組みや課題を直に伺うことができ、大変有意義な場となりました。 2023年12月18日に弊社は10周年を迎えました。10年間で培った経験を糧にし、今後さらに新しい取り組みにチャレンジしていきたいと考えております。 本年も、ブログを通してパートナーの皆さまへ様々な情報をお届けさせていただきます!今後ともどうぞよろしくお願いいたします。 懇親会会場 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社E-Mail:nicp_support@NIandC.co.jp   .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }

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