パフォーマンスソリューション


● システム運用効率向上

ROBOWARE を利用すれば、今迄不可能と思われていた定型業務自動化を実現。今すぐ自動化に着手しましょう‼

RPAが目指すもの


図3-1 アプリケーションの開発では、操作対象となるアプリやデータのAPI(インタフェース)や構造を理解し、連携動作させることが大きな課題となります。RPA – Robotic Process Automationは、ソフトウェアロボットを利用して業務プロセスを自動化することで、それらの課題を解決し、業務効率を向上させることを目的とします。
RPAは産業ロボットとは異なり、PCやサーバの画面認識、マウス操作、キーボード操作を自動化することで、事務や業務オペレーションといった頭脳労働を自動化してくれます。
言いかえれば、RPAは「もう一人の従業員」と言えます。無理だと諦めていた事務作業も、RPAによる自動化が可能なため、単純なルーチンワークや定型・定期業務をだけでなく、対応の決まっている異常処理やメール等の報告業務までも自動化することが可能になるのです。


運用効率化(RPA化)による効果


自動化による効果は絶大です。なによりもROI(投資対効果)が顕著に表れます。事務作業、保守運用作業の自動化は、人の処理を代行してくれるため、要員の不足に頭を悩ませることもなくなり、さらにより多くの人材をもっと多くの投資対象へ導くことが可能となります。

しかも、自動化はプログラムレベルで実施されるため、そのスピーディーさにより生産性向上、処理時間短縮の期待にも十分に応えてくれます。

なによりも、人に依存しないオペレーションが実現されるため、スキル格差や人的ミスなどから解放されることにメリットを感じる方も少なくありません。


図3-2

RPAの特徴


  • ① キーボード操作を自動化できる
  • ② マウス操作を自動化できる
  • ③ 画面上に表示された文字を判別して取り込める
  • ④ 画面の図形や文字の色などの属性が判別できる
  • ⑤ 多種多様なアプリケーションを操作できる(ID やパスワードの自動入力)
  • ⑥ スケジュールされた日時に実行できる(24H365D対応が可能)
  • ⑦ カスタマイズが簡単
  • ⑧ 業務の手順変更に柔軟に簡単に対応できる
  • ⑨ 異なるアプリケーション間のデータの受け渡しができる
  • ⑩ 離れたところからの遠隔操作ができる
  • ⑪ 複数PC の制御ができる
  • ⑫ ワークフローや手順書通りの操作ができる
  • ⑬ エラー処理など、条件分岐した処理ができる
  • ⑭ 手順書が簡素化できる

RPAの今後


RPAは、事務処理、運用業務を自動化する第一段階として注目されています。普段の業務などで、人的、時間的な問題があるようでしたら、ぜひご相談ください。

なお、以下にRPAの今後の展開と適用範囲についても掲載させていただきますので、ご参考いただければ幸いです。

クラス1:Robotic Process Automation

・データ入力や、複数アプリケーションの連携が必要な単純作業の定型業務
人事・経理・総務・情報システムなどの間接部門(バックオフィス)の事務・管理業務、販売管理や
経費処理、アプリケーションをまたがった入力処理など

クラス2:Enhanced Process Automation

・構造化されていないデータの収集や分析が必要な業務
セキュリティログの分析、様々な要因を加味した売上予測、Web のレコメンド広告など、多種の
データを基に分析を自動化する処理

クラス 3:Cognitive Automation

・大量のデータを基に学習して最良の判断が必要な業務
ヘルプデスクや、季節や天候に左右される仕入れ管理、経済情勢を加味した経営判断など、
人間の能力では不可能と思われる膨大なデータに基づく予測をする業務

システム運用効率向上
ROBOWARE  RPA/ソフトウェアロボット化フレームワーク
(専用サイトはこちら → http://roboware.jp

● システム保守効率向上

アプリケーションとアプリケーション、アプリケーションとデータ等々の関係性を正確に把握(見える化)できていれば、属人化・性能劣化・品質不良等の問題を解決でき、タイムリーで効率的な保守を実現。

ビジネスに多様性とスピードが求められる中、情報システム部門の現場では、新事業立上げに伴うシステム開発や機能追加、その影響による改修頻度増加など、絶え間の無い保守作業が繰り返されています。
このような流れの中で、ノウハウの属人化・技術者不足・ソースコードのスパゲッティ化・ドキュメント陳腐化・品質/セキュリティの確保等々、情報システム部門が抱える課題はさらに進行し、運用/保守コスト増を招く最大の要因にもなっています。

図1-1

図1-2

イーセクターでは情報システム部門がもつ課題を解決する多くのソリューションを提供しています。

アプリケーション可視化・変更影響分析

プログラムとデータベースの相関情報やプログラムの複雑度情報を提供することにより、ナレッジ共有や障害予防を支援するソリューションです。

ソースコード品質診断

ソースコードの潜在エラー、ルール逸脱などを検出し、ソースコードレベルからの品質向上を支援するソリューションです。

ソースコードセキュリティ脆弱性診断

CWE、OWASP 等の国際標準に基づいたソースコードレベルの脆弱性診断ソリューションです。

システムのギャップ分析

複数システム間のギャップ(配布プログラム、実行ファイル、Configファイル等)を可視化することで障害予防を支援するソリューションです。

メタデータ管理

メタデータリポジトリ(データ辞書、データ構造とモデリング情報、変更影響等)を構築することにより、データ品質確保と生産性向上を支援するソリューションです。

データ品質管理

データプロファイリング、データオーディッティング、データルール管理、データ品質分析等、データ品質の統合的管理を支援するソリューションです。


システム保守効率向上
ChangeFlow アプリケーションライフサイクル管理
ChangeMiner 変更影響分析
(専用サイトはこちら → http://changeminer.esector.co.jp/
CodePrism  ソースコード品質診断
SecurityPrism ソースコードセキュリティ脆弱性診断
GapMiner システムのギャップ分析
DQMiner  全社データ品質管理
GT Data Profiler データ診断自動化ツール
MetaMiner データ標準化/メタデータ管理
SQLMiner SQLの分析と管理
MetaNorm データ標準化支援ツール
テストエース データマスキングツール
FILEminimizer エンタープライズファイル圧縮ツール


● システム連携効率向上


シームレスかつプログラムレスの連携基盤を構築することでスピーディかつタイムリーなシステム拡張、データ分析を実現。

企業内には複数のシステムがあり、お互いに連携して処理を行っていることも珍しくなく、企業システムの構成/運用はますます複雑になってきています。
このような中、システム毎にデータ連携の経路やインターフェースを作りこむとは、接続経路の複雑化やメンテナンス工数増加などにつながり、運用面でも保守/開発面でも非効率になるばかりでなく、将来のシステム移行時にも大きな負担(コスト・リスク)となることが懸念されます。
またオンプレミス環境・クラウド環境・IoT等、エンタープライズシステムが接続する先は年々多様化しており、インターフェース部分の作成やそれに伴う検証作業等は予想外の負担をもたらします。


企業システムの課題・例1

システム毎にデータ連携の経路やインターフェースを作りこまれていたり、手作業によるデータ連携などが運用に含まれている。


図2-1

企業システムの課題・例2

システム移行時の短期間しか使わないデータ移行用のプログラムをわざわざ作成。または手作業による移行をしていた。


図2-1

企業システムの課題・例3

システムの多様化によるハイブリッドな接続環境への対応


図2-3

これらの問題は、データ連携のインターフェースを、アプリケーションプログラムに直接組み込まれた状態(密結合)から独立した状態(疎結合)にすることで解消することが可能です(データ連携基盤の構築)。また、このようにデータ連携基盤の構築することで、ビジネス環境やシステムの多様化/変化に柔軟に対応できるシステムをつくることが可能になります。

イーセクターでは、このようなシステムを実現するための具体的なソリューションを提供しています。


図2-4

このソリューションの導入により、システムの適正化を実現し、アプリケーション開発の生産性や保守性を大きく向上させることが可能です。


<Point>

  • データ連携基盤構築によるシステムの適正化
  • GUIを用いたノンプログラミングでデータ連携処理開発(生産性・保守性の向上)
  • 50種類を超えるデータ連携用アダプタを用意
  • 予め用意されたトリガー機能によりデータ連携処理の自動化が可能
  • データ変換、クレンジングもアイコンベースで開発可能

  • システム連携効率向上
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