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    カテゴリ:IT > RPA,AI


    アマゾンのAlアシスタントAlexa搭載グッズは音響系が中心だと思われがちですけど、実はそれだけじゃないんですっ!

    最近ではテレビにもAlexaが搭載され始めており、ソニーやLGなど大手メーカー製品なら画面に向かって「Alexaー!」とやれば、各種動画を再生することが可能となっているのだ。また、自宅にある既存スピーカーAlexa化できるアマゾン純正グッズEcho Link」(税込2万4980円)も発売されているので、音質こだわり派の方はこちらをどーぞ!

    ★電気のスイッチオンオフはAlexa対応グッズから!

    ライトスピーカーセットに! 
    マルチファンクションライト MFL-1000A 
    ソニー/税込2万4800円(Amazon.co.jp価格) 

    Alexaから操作できるリビング用の照明とスピーカーが一体化。天井から降り注ぐサウンドは映画やゲームで新感覚の臨場感あり! 設置も既存の照明と取り替えるだけで完了。

    Alexaでお掃除スケジュールを管理! 
    スマートロボット掃除機 B300 
    Style/1万9800円(税込) 

    外出中はスマホから操作、そして在宅中はAlexaの音声操作で「Alexa、ロボット掃除機ー」で終了する簡単っぷり。ゴミの吸い込みだけでなく、水拭きもできる万能ロボ!

    子供のオンライン授業を見守るカメラ! 
    Tapo C200 
    TP-Link/実勢価格4400円前後 

    Alexaと連動してビデオ通話が可能なネットワークカメラ。子供の見守りはもちろん、動体感知機能を搭載し防犯カメラとしても活用できますよ!

    スマート家電入門なら、まずはこれ! 
    Wi-Fiスマートプラグ HS105P2 
    TP-Link/実勢価格4400円前後 

    Alexaからの電源オンオフの音声命令に対応する電源タップ。電気ポットや加湿器などで簡単に電気代の節約ができるけど、タコ足配線はダメ絶対!

    Amazon純正だけじゃない! Alexa搭載のガジェットが続々と登場!

    スマートウオッチもAlexa搭載! 
    Fitbit Versa 2 
    フィットビット/実勢価格2万4000円前後 

    音楽の再生から各種トレーニング、健康管理までAlexaへの音声命令で一発表示。対応家電と接続することもできるので、Alexaが設置されてない部屋からの操作も可能ですよ!

    Alexa搭載の完全ワイヤレスイヤホン! 
    FLY TWS 
    ハーマンインターナショナル/実勢価格2万1000円前後 

    意外となかったAlexa搭載の完全ワイヤレスイヤホンAlexaだけでなくGoogle アシスタントにも対応。10分の充電で1時間再生できる急速充電機能で日常使いも万全ですっ!

    Alexa入りのWi-Fiルーター 
    Lyra Voice 
    ASUS JAPAN/実勢価格2万2000円前後 

    3階の戸建てでも電波の届きやすいメッシWi-Fiルーター兼、スピーカー兼、Alexaというリビングに設置してエンタメがはかどる一台。

    格安でAlexデビューならこれ! 
    Eufy Genie 
    Anker/実勢価格3100円前後 

    キャンペーン時だとAmazon純正の「Echo Dot」が2980円(税込)で買えますけど、通常時ならこちらが最安Alexaですよ!

    取材・文/直井裕太

    格安でAlexaデビューならこれ!


    (出典 news.nicovideo.jp)

    エンタメも日常生活もまとめて快適化! ステイホームで大活用したい「Alexa対応グッズ」を紹介

    これ楽しくなりますね!!

    近未来の形ですね!!全て声で認証とかやってみたい笑





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    【エンタメも日常生活もまとめて快適化! いえじゅうAlexa 対応グッズ」を紹介】の続きを読む


     近年、AI業界では「エッジAI」という言葉が注目を集めている。しかし、その内容を具体的に説明できる人は恐らく多くないだろう。本記事では、エッジAIとは何なのかという基本的な内容やそのメリット、活用できる領域などについて解説していきたい。

    【その他の画像】

    クラウドエッジの違い

     エッジAIは、「エッジコンピューティング」(Edge Computing)をAIに応用したものなので、まずはエッジコンピューティングについて説明したい。

     さまざまなモノにデータ処理と通信の機能を与え、ネットワークに接続させてデータ収集や管理を行うIoT技術が普及しているのは、皆さんご存じの通りだろう。総務省の「令和元年版 情報通信白書」によれば、全世界のIoTデバイス数は2014年には約171億台だったが、21年には約448億台にまで達すると予測されている。

     そうなると、急増するIoTデバイスを受け入れる仕組みの構築が必要だ。「多数同時接続」という特徴を持つ5Gを活用すれば、大量のIoTデバイスネットワークに同時接続できるようになるだろう。

     しかし、ネットワーク環境だけ整えればいいわけではない。

     例えば工場の設備や機器をIoTで管理することを考えてみよう。機器の異常を検知したい場合は、IoT化した各機器からデータを収集し、分析することになる。だが、そのデータが機密情報に関わる場合は、セキュリティの関係でクラウド上にデータを転送できない可能性がある。また、EUのGDPR(一般データ保護規則)などで国境を越えたデータの流通に一定のルールを設けている場合も、クラウドサービスを活用したシステム構築は難しいだろう。

     セキュリティ以外には、通信の遅延の問題もある。機器の異常を検知してすぐにそれを停止させる必要がある場合は、データクラウドに転送して解析し、その結果をデバイス側に送信する――というわずかな時間が発生するだけでも、重大な事故につながる恐れがある。

     また、大規模な工場でこのシステムを導入した場合、ネットワークに接続するIoTデバイスの数は膨大になる。たとえ個々のデバイスがやりとりするデータ量は小さくても、全体としては巨大なデータクラウドとの間を行き来するので、通信速度やコストの点からも好ましい状況とはいえないだろう。

     こうした状況を受けて登場したのが、システムの末端(エッジ)に近い場所で、可能な限りデータを処理してしまおうというエッジコンピューティングの考え方だ。

     従来のクラウドコンピューティングでは、エッジ側にあるデバイスは、単にユーザー環境とクラウドをつなぐ中継地点にすぎない。しかしエッジコンピューティングでは、ユーザー環境に近い位置にあるデバイスが、可能な限りデータ処理を行う。場合によっては、クラウドデータをやりとりすることなく、その場で適切な判断を行って結果を返す。クラウド側での処理が必要な場合も、生データをそのまま送るのではなく、セキュリティや規制上問題のない形に加工したり、必要最低限のデータ量に絞ったりしてから送信できるわけだ。

     こうした利点が注目され、さまざまなベンダーエッジコンピューティングに関する製品を発表しており、ユーザー企業はその実装に取り組んでいる。

    エッジAIは何に役立つのか

     とはいえ、エッジ処理も万能なわけではない。エッジに近いデバイスの全てに高速処理が可能な機械を搭載するのが現実的ではないからこそ、データ処理を一極で行うクラウドコンピューティングが活用されているのだ。ではエッジAIの場合はどうなのかを見ていきたい。

     機械学習のモデル構築には、大量の学習データやそのデータを高速処理できる環境が必要になるが、その学習をエッジ側で行うのは難しい。そこでエッジAIでは、あらかじめクラウド環境などで機械学習を行い、生成された学習済みモデルエッジ側のデバイスに与え、エッジ側で推論させている。そのため、エッジ側のデバイスには「(推論用)AIチップ」を搭載する。これにより、必要な判断がエッジ側で高速に行えるようになるのだ。

     エッジAIは、現実の世界で瞬時の判断が求められるようなケースでその威力を発揮する。用途としては、先ほどの工場の例や、自動運転の分野などがよく挙げられる。走行中の自動運転車の前に突然子どもが飛び出してきた際に、いちいちクラウドで状況判断するわけにはいかないだろう。たとえデータ処理が瞬時に行われたとしても、送受信にかかるわずかなタイムラグが、子どもや乗客の命を左右する恐れがある。現場が通信環境が整った場所でない可能性もあるだろう。

     実際に自動車業界は、AIを含むエッジコンピューティングの活用に力を入れている業界の一つだ。17年にはトヨタ自動車、米IntelNTTなどの7社が共同で「Automotive Edge Computing Consortium」という団体を設立した。

     同コンソーシアムの予測によれば、ネットワークに接続されたコネクテッドカーとクラウドの間でやりとりされるデータの量は、25年までに1カ月当たり10エクサバイト(1エクサバイト=1000ペタバイト)に達するようになるという。これを効率的にさばき、安全に自動車を走行させるためのアーキテクチャとして、エッジコンピューティングが期待されている。

     また、防犯カメラの高度化にもエッジAIが活用されている。本連載でもAIによる映像解析の例を挙げてきたが、映像内に何が写っているかを自動で判別できると、さまざまな価値を生み出せる。交通量を確認したり、テロや万引きなどの怪しい行動を把握したり──といった具合だ。映像データは容量が大きく、プライバシーの観点からも遠隔地にあるサーバデータを転送することは望ましくないケースがあるだろう。そこで、基本的な処理はエッジ側で完結できるような製品やシステムが求められているのだ。

     例えば、ソニーが19年に発表した、Edge Analytics Appliance(エッジ・アナリティクス・アプライアンス)と呼ばれる製品(REA-C1000)は、映像内の顔の検知や、色・形状の認識などをできる学習済みモデルと、それを動かすAIチップを搭載している。これをカメラに接続することで、高度な映像制作を支援してくれるという。

     上の動画では、被写体となる女性が移動すると、カメラが女性を自動でトラッキングしていくデモを公開。セミナーや授業などでこれを使えば、壇上で動き回るプレゼンの様子を自動で配信できるというわけだ。現在、新型コロナウイルスの感染拡大によって会議や授業などをオンラインで配信する企業が増えているが、そうした場面にも役立つだろう。

    エッジAIは数年以内に定着する?

     調査会社の米Gartnerは同社のレポート「人工知能のハイプサイクル2019年」で、エッジAIという技術を「黎明(れいめい)期から過剰な期待のピーク期に差し掛かる段階にある」と評している。ネガティブな印象を受けるかもしれないが、具体的な製品やサービスシステム上での実装が広がる段階だと捉えてほしい。

     過剰な期待がはじけてしぼむのは、理論上の期待ではなく具体化が進むことで、現実における問題が浮き彫りになるためだ。その問題を克服できずに消えていく新技術もあるが、解決策を見いだして進化できれば、より現実的な技術へと洗練されていく。エッジAIに限らず、新しい技術はこの段階を経て、本当に価値を生み出す存在として浸透していくのである。エッジAIの場合、Gartnerはそれにかかる期間を2~5年と予測している。一時的にさまざまな問題点が指摘されたとしても、比較的短い期間でエッジAIは定着するだろう。

     先ほど、エッジAIではクラウド側で機械学習、エッジ側で推論の役割を担うことが多いといったが、最近はエッジ側のみで学習を行うAIチップが登場している。岩手大学発のスタートアップAISingが開発した「AiiR」もその一つだ。独自開発の機械学習モデル「Deep Binary Tree」を使うことで、エッジ側での自律学習を実現。ディープラーニングと比べて必要とされる演算量が小さいため、エッジ環境でも学習が可能という。そのためAiiRでは、組み込み機器などの機械制御に用途が特化されている。

     AIチップの世界は、米NVIDIAが先行して市場を独占しており、それを米GoogleIntel、中国Baiduなどが追う展開となっているが、エッジ向けのAIチップは、スタートアップ企業も交えて各社がしのぎを削っている状況だ。王者NVIDIAも「Jetson Nano」という低コスト・低省電力なAIチップを発表し、ライバルを迎え撃つ態勢となっているが、新興企業が次の主役の座を奪う可能性も十分あるだろう。

     いずれにせよ、エッジAIがさらに進化し、世の中に浸透していくのは間違いなさそうだ。

    エッジコンピューティングの概念(筆者作成)


    (出典 news.nicovideo.jp)

    なぜクラウドではダメなのか? いま「エッジAI」が注目されるワケ

    また新しいエッジAIって?笑

    参考に載せておきます笑

    でもすごい先を見据えた技術ですね!!

    コンセントに繋ぐだけの簡単Wi-Fi【SoftBank Air】

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    RPAツール「WinActor(R)」がまたもや進化! | ニコニコニュース



    NTTアドバンステクノロジ株式会社(以下:NTT-AT、本社:神奈川県川崎市、代表取締役社長:木村丈治)は、2014年に商品化・発売している純国産No.1RPA「WinActor」をまたもや進化させました。
    その目的は「つまずかない、つまずいても転ばない」誰もが使い易いRPAのさらなる追求です。
    このコンセプトを実現するため、今回、画期的な画像認識機能「WinActorEye」を実装(RPAに初搭載の複数の探索条件を多段に組み合わせて目的のアイコンやUIを特定する技術<特許出願中>と、スクリーンOCRとの組み合せによる画面文字のテキスト検索機能)しました。これにより、Webページアプリケーション画面の予期せぬ変化に、シナリオを変更することなく追従でき、運用時のつまずきが削減されます。
    さらに、大規模エンタープライズでのRPA運用における監査等ガバナンス強化では「操作ログ送受信機能」が役立ちます。WinActorの管理サーバー上へのシナリオ実行ログのセキュアな保存で、WinActorが「いつ」「何をしたか」の事後検証が可能です。
    新機能は、3月4日から販売開始します。
    WinActorについて
    WinActorは、NTTアクセスサービスシステム研究所で研究開発された技術をベースに、NTT-ATが商品化した純国産のRPAです。Windows(R)アプリケーションWebアプリケーションで行うさまざまな操作を「シナリオ」として記録し、自動化します。定型的な繰り返し作業や、大量データを扱う作業を正確に再現することが可能です。さらに、既存システムに手を加えることなく、これまで人手で行ってきた複雑な操作や、複数システムにまたがるデータの投入を自動化し、人手作業の効率・品質・コストの大幅な改善につなげることができます。

    WinActorは、企業等の働き方改革・業務効率化に貢献するツールとして日本で最も注目されているRPAのひとつであり、日本企業の業務にマッチした純国産RPAとして、金融業から物流・小売業と幅広い分野の4,700社を超える企業に導入され、大企業のほか中堅・中小企業や全国の自治体にも利用者が増え続けています。

    WinActor製品としては、今年1月30日から、当初来のソフトウェアアーキテクチャーをゼロから見直し、フルリメイクしたメジャーバージョンアップWinActor Ver.7.0を販売しています。Ver.7シリーズでは、標榜する“次世代RPA”の名に相応しい新機能を続々搭載してまいりますが、今回の新機能は、お客様のご要望の多い機能を選りすぐり、現在最もご利用者様の多いVer.6シリーズの最終版であるWinActor Ver6.3に先行搭載しました。

    ■画像認識機能「WinActorEye」
    ⇒ 従来の画像認識機能に加え、新たに、複数の探索条件を多段に組み合わせて目的のアイコンやUIを特定できるようになります。本機能が保有するヒストグラム検索技術により、画面の拡大・縮小への対応が強化されたほか、スクリーンOCR機能を利用して画面上の文字をテキストに変換して読み取ることができます。これにより、画面を今までより正確に把握することができ、シナリオを変更することなくWebページアプリケーションの予期せぬ画面変化に追従することが可能となります。

    スクリーンOCR機能はMicrosoft OCRを利用します。

    【画面の拡大縮小に強いマッチング(ヒストグラム探索)】


    ■操作ログ送受信機能
    ⇒ WinActorで行われた実行操作・保存操作のログを、WinActorの管理サーバーWinActor Manager on Cloud、WinDirector(R) powered by NTT-AT)上にセキュアに保存できるようになります。実行ログを確認することで、一連の業務自動処理において、WinActorが「いつ」「何をしたか」の事後検証が可能となり、大規模なエンタープライズユースにおける厳しい要求条件にも対応できます(監査等ガバナンス対応)。

    また、syslogサーバーへの実行ログ保存にも対応しているため、WinActorの管理サーバーをお持ちでないお客様でも、WinActor1台からの実行ログ保存機能をご利用できます。

    ※本機能に対応したWinActor Manager on Cloud Ver.3.1は2020年3月16日WinDirector powered by NTT-ATの対応は2020年春のリリースを予定しています。あらかじめご了承ください。

    Firefox操作の自動記録機能
    ⇒  IE、Google Chromeに加え、Firefoxの操作を自動記録できるようになります。これにより、作成できるシナリオバリエーションが広がり、かつ、これまで以上にシナリオ作成が容易になります。

    ※別途Firefox上でアドオン(拡張機能)のインストールが必要です。

    WinActorは、今後とも「現場フレンドリー」の思想を一層進化・深化させ、WinActorに関わる多くのパートナー企業様とともに、エンタープライズでの大規模利用から、地方、中小を問わず企業現場のデスクトップ利用に至るまで、ますます高度化・多様化するお客様ご要望を反映・先取りした製品開発と環境の迅速・着実なご提供を進める、カスタマーサクセスを実現し、お客様の働き方改革・業務効率化を通じたデジタルトランスフォーメーション(DX)に貢献します。

    ■年間ライセンス料(メーカー希望小売価格)
    WinActor Ver.6.3(ノードロックライセンス版:従来品) フル機能版 90.8万円、実行版 24.8万円
    WinActor Ver.6.3(フローティングライセンス版+ライセンス管理ソフトウェアオープン価格

    ※上記製品のライセンス費用以外の付随サービスは一切含みません。
    ライセンス管理ソフトウェアのご利用にあたっては、別途サーバー構築等が必要です。

    ■販売について
    販売に関する詳細(お見積りや製品デモ、評価版など)につきましては、下記の当社公式サイトから、直接販売代理店へお問い合わせください。
    お問い合わせ先:https://winactor.biz/reseller/

    WinActorはNTTアドバンステクノロジ株式会社の登録商標です。
    WinDirectorは、株式会社NTTデータの登録商標です。
    ※ 記載された会社名及び製品名は、各社の商標または登録商標です。

    配信元企業:エヌ・ティ・ティ・アドバンステクノロジ株式会社

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    (出典 news.nicovideo.jp)

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     AI inside 株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長CEO:渡久地 択、以下「当社」)が提供するAI-OCRサービス「DX Suite」(https://dx-suite.com)が、1000契約(※)(2020年3月時点)を突破したことをお知らせいたします。

    DX Suite は、当社独自のAI技術を導入しており、従来のOCRでは困難とされた手書き文字を高精度に読み取り、これまで人が手入力で行なっていたデータ化業務を自動化することができます。内部には「Intelligent OCR」「Elastic Sorter」「Multi Form」という3つのアプリケーションを有しており、組み合わせて契約、利用することが可能です。

    Intelligent OCR
    手書き文字認識技術をベースに「定型帳票」を読み取り、デジタルデータ化するサービスです。具体的には、各種申込書や受発注帳票、アンケートなど、あらゆる種類の帳票をデータ化できます。
    ■ Elastic Sorter
    まとめてアップロードした複数の書類を、種類ごとに自動で仕分けるサービスです。
    ■ Multi Form
    請求書や領収書、レシートや住民票などといった、記載される項目は同じでも、記載される場所、レイアウトが無数にある「非定型帳票」をデータ化するサービスです。

    今後も当社は、企業の生産性向上に貢献するため、高度なAIやインフラなどの研究開発に取り組んでまいります。

    ※ DX Suite のOEM製品を含む。

    配信元企業:AI inside 株式会社

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    (出典 news.nicovideo.jp)

    AI inside が提供するAI-OCRサービス「DX Suite」、1000契約を突破
    やっぱりこの市場すごいですね!!
    皆さんも参考にしてくださいね!!
    できることがいいですもんね!!


    パイレーツ・オブ・カリビアンを観るなら<U-NEXT>

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    【元記事をASCII.jpで読む】

     RPAソフトウェア大手のUiPath(ユーアイパス)は、2月末に都内で製品説明会を開催した。急成長を遂げるRPA市場における差別化ポイントアピールするとともに、企業の業務全体の自動化を指す「ハイパーオートメーション」の世界についてのロードマップを披露した。なお、本説明会はオンラインでも同時配信された。

    国内採用企業は1年で倍増

     最初に、2019年12月にUiPath日本法人の取締役CRO(チーフレベニューオフィサー)に就任した鈴木正敏氏が登壇した。鈴木氏は日本オラクル、SAPジャパン、シマンテック日本法人などのITベンダーで、豊富な顧客企業との業務経験を持つ。「CROは日本ではまだなじみの薄い役職だと思うが、ダイレクトセールス、パートナーセールス、プリセールスの全営業部門とマーケティングを統括し、企業の利益成長に関する全責任を持っている」と自らの役割を説明する。

     鈴木氏は、急成長するRPAの分野のなかで、UiPathはトップ企業としてガートナー、フォレスターなどの調査会社からリーダーの認定を得ている大手ベンダーであり、日本でもPRA部門の売り上げシェア1位(ITR)、大手企業への浸透度1位(MM総研)などの評価を得ていると説明。「日本市場では2018年の750社から2019年1500社に倍増、認定資格取得エンジニア2019年に約1万4000人と、こちらも倍増している」

     急成長の理由は、過去3年間、1年ごとの重点分野を戦略的に切り替えてきた成果だと鈴木氏は説明する。2017年は、大手企業で使える運用基盤の力を入れ、セキュリティコンプライアンス、スケールアップへの対応を強化した、続く2018年は、ロボットの開発や管理する環境をより使いやすくし、2019年にはAIによる自動化によって、より複雑な業務への対応力を高めた。「PRAが登場した当初は、OAの延長線上のソリューションなのか、企業システムとしてとらえるべきものなのかが定まっていなかった。そのなかでUiPathは、いち早くエンタープライズの使用に耐えるセキュリティや堅牢性を提供し、大規模な運用による業務効率化に貢献した。現在の成長はその判断が正しかったことを裏付けている」

     同社のビジョンは「A Robot for Every Person」。ビジネスにおいて、働く人の能力を拡張する“パワードスーツ”のような役割を果たすものを目指している。

    「そのビジョンのもとで、RPAとして重要なポイントは、一からシステムを作らなくても既存のものをつなぎ合わせることで実現できること、またビジネス環境の変化に柔軟に対応できる柔軟性を持っていることだと思っている」(鈴木氏)

    RPAコア製品はAIでさらに使いやすく

     UiPathではこれまで、PRAプログラムの「開発」「管理」「実行」という3つの部分に向けてソフトウェア製品を提供してきた。具体的には、ワークフローに沿って業務処理を設計する「Studio」、自動化プロセスロボット)の管理ソフトOrchestrator」、そして実際のロボットであるサーバー型「Unattended Robots」、デスクトップ型「Attended Robots」などである。

     RPAは基本的に、プログラミングの知識がない人でも画面の操作によって業務プロセスをつないでいくことができるが、UiPathの製品は、特にユーザーインターフェイスに強みがあると、マーケティング本部の原田英典部長は説明する。

    「たとえば、手作業の画面操作を記録する場合でも、マウスカーソルの座標による認識、AIによる認識、プログラム内のIDによる認識など、複数の方法から最適なものが選べる。またロボットの管理面では、デスクトップ型とサーバー型のPRAが混在している環境でも、まとめて1画面で管理できる点は、UiPathの利点として多くの顧客企業から支持されている」(原田氏)

     これらのコア製品は、今後AIの導入によってさらに複雑な業務の自動化にも対応できるようになるという。

    RPA化すべき業務を自動的に見つける

     UiPathでは、RPAコア製品の領域から、その前後のプロセスへ活用範囲を広げる計画を持っている。具体的には、業務自動化の計画段階の支援と、RPA実行後の効果測定をフィードバックする部分をカバーすることを目指す。計画から開発、実行、運用、測定、評価までの一連の流れを網羅することで、企業の業務全体の自動化を指す「ハイパーオートメーション」の世界に近づこうとしている。

     今回の説明会では、計画段階とRPA測定に使うツールとして「PROCESSGOLD」「Explorer EXPERT」「Insights」という3つの新製品の発表があった。業務プロセス自動化計画の初期段階では、「何を自動化するか」の判断が、RPAプロジェクトの成否にかかわるもっとも重要な部分である。

     PROCESSGOLDは、すでに企業で使われている業務アプリケーションのログを分析し、どこを自動化すれば高い効果が得られるかを発見するためのツールだ。ワークフローの図では単純な流れの業務でも、実際は数々の例外処理が行われていて、それらがぐるぐると回りながら処理が進んでいることが多い。その実際の動きを可視化し、何が起きているのかを自動的に可視化する。SAP、Salesforce、Microsoft Dynamicsなどの主要な業務アプリケーションに対応している。

    「業務プロセスを可視化、数値化することによって自動化の優先順位を決めることができる。つまり科学的に自動化計画を進めるためのプロセスマイニングツールPROCESSGOLDだ。自動化するターゲットを自動的に見つけることができるので、より効果の高いRPA導入が実現できる」(ソリューション本部エバンジェリストの夏目健氏)

    科学的アプローチでRPA化を推進

     PROCESSGOLDシステム内部のログを可視化するのに対して、「Explorer EXPERT」は、現場作業者のフロント作業に介在して、RPAを開発するIT部門の作業負担を軽減する。

     RPA化にあたって従来は、業務担当者にIT部門の担当者がヒアリングをしたり、紙に書き出してもらった資料をIT担当者が読み解くような作業がどうしても必要だった。Explorer EXPERTは、通常の手作業の業務を全て記録し、IT部門が開発時に必要な手順書と、UiPathコア製品のワークフローを自動的に出力するソフトウェアだ。言うなれば、手作業の業務を自動的にITの世界で使う言語に“翻訳”してくれるようなツールである。もちろん完璧なワークフローにはならないが、開発者はそれを手直ししていけばよく、RPAを効率よく作成することができるという。

     そして3つめが、RPAの効果測定ツール「Insights」だ。管理ツールOrchestrator に追加可能なアドオンとして提供する。基本的にはレポーティングのツールだが、ロボットの稼働状況、効果について強力な分析機能を提供する。作ったロボットの稼働が少なければ、RPAの設計に問題がある可能性があり、逆に稼働が高すぎる場合は、さらに追加のロボットを投入するべきかなど、業務効率化が適正かどうかを監視し、改善に向けて役立つ。UiPathではほかに、2製品のリリースを予定している。

    「これらのツールを使って、科学的なアプローチでRPAの導入と評価をしていくことで、業務全体の自動化であるハイパーオートメーションに近づくことができる」と夏目氏は説明した。

    RPA化すべき業務はRPAが教えてくれる UiPath新製品に見る仕事効率化の進化


    (出典 news.nicovideo.jp)

    RPA化すべき業務はRPAが教えてくれる UiPath新製品に見る仕事効率化の進化
    って、言ってることわかりますが、できればすごいですよね!!
    それこそロボットのいいところですね!!


    【スカパー!】お申込みから約30分で見られます!

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