KDDI Myanmar Co.Ltd主催、 Uipathの協賛でミャンマー初の「RPA（Robotic Process Automation）」セミナーが開催されました。当社は、 RPAの開発会社として「自社でRPAを開発する方法」について登壇し、当社のプロジェクト実績およびスキルについて紹介する機会をいただきました。

ロボット作成で一番大事なのはログを入れることです。ロボットにログを入れることでどの処理にエラーが発生しているのかどの問題でエラーが発生したのかを分かるようになります。ログにも色々な種類があってTraceモードやInfoモードなどを分けて適切にロボットに入れ込む必要があります。

2.汎用性

次はメインテナンス性を高めることです。ひとつの役割しかできないロボットではなく、汎用的なロボットを最初から考えてからロボット作成をすることです。アルゴリズムを３パターンぐらい考えてチームで相談し、その中から一番良いアルゴリズムを選択することも重要です。アルゴリズムが良ければ後に発生する修正や仕様変更も柔軟にできるものなのです。

3.設計

作成前にはチームで設計についてよく考えるようにしております。優秀なプログラマーズは設計に70%を使い、残り30%で開発の時間を使っているということを日本の優秀な技術者から学んだことがあります。

4. エラー処理

最後はエラー処理を入れることです。それも設計に入ります。どのパターンでエラー発生するかを予想しそれに沿ったテストデータを準備しておいてそのデータを使えばロボットの動きも正しくなり、作りながらテストするようになるのでTDD開発とも言われます。ロボット作成中で注意するのはハンドコーディングがないように差し戻しがないように作りながらログや処理のコマンドを入れるようにしております。仮で作ってしまうと再度やり直しになりますので開発時間もかかります。急いでいるときは再度チェックに間に合わないのでチェック漏れでバグが出やすくなります。ロボット作成する時には座標とかで指定はしないこと、なぜかというと座標で処理をしていたら違う端末でロボットを実行した際にロボットが動けなくなりますからです。

最終段階

最終段階は、納品することです。納品前にはユーザーが実際ロボットを使ってみるUATがあります。それに通った後にロボットを納品する形になります。納品する時にはユーザーがロボット使うためにガイド仕様書を作ります。ユーザーにどのようにロボットを実行するかについて説明会を開いて説明し、実際ロボットを使う端末でロボットを入れてロボット開発終了です。

お客様には最高の品質を提供し、長くスムーズに使えるようなロボット開発を日々考えて工夫をして対応をしております。

RPAテクノロジーはソフトウェアロボットまたはボットとも呼ばれ、人間の作業者を模倣し、アプリケーションにログインし、データを入力し、タスクを計算して完了し、そしてログアウトします。

RPAソフトウェアは、組織のITインフラストラクチャの一部ではありません。 その代わりに、既存のインフラストラクチャやシステムを変更することなく、迅速かつ効率的にテクノロジーを実装することを可能にします 。

データ収集/集計
ネットやアプリケーションで情報を検索したり、検索結果を集約したり、Excelやシステムで作業を代用することができます。

自動的に作業を実行する
夜間などの時間を指定して自動的に実行することも、複数のプロセスを並行して実行することも可能です。

一度に複数のアプリケーションを操作する
社内システムからの出力、別のアプリケーションへの要約結果の入力など、複数のExcel作業出力に結果を要約することも可能です。

作業時間を短縮
ロボットを操作して作業することで、手作業を大幅に減らすことができます。

人的ミスを避ける
ロボットは指定された作業を忠実に実行します。人的な不注意な間違いを避けることができます。

簡単な操作で実行可能
特定の専門家だけができた操作をロボットに記憶させることで、簡単な操作で実行できます。

RPAは3 つの重要なテクノロジーから発展しました。

１）スクリーンスクレイピング 
スクリーンスクレイピングは、レガシアプリケーションから画面表示データを収集して、データをより現代的なユーザーインターフェイスで表示できるようにするプロセスです。

２）ワークフローの自動化
手動データ入力の必要性を排除し、注文履行率を向上させるワークフロー自動化ソフトウェアの利点には、速度、効率、および正確性の向上が含まれます。

３）人工知能
人工知能とは、人間の知能をもつ機械を作ろうとする立場と人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場 で二つの立場があります。
人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものです。経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行します。エクセルに登録ことから人間のようなロボットまで、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存しています。
これらのテクノロジーを応用すると、大量のデータからパターンを認識させることで、ビジネスや生活における様々な難しいタスクをこなせるようにコンピューターをトレーニングすることができます。