JP2023538978A

JP2023538978A - ロボティックプロセスオートメーションデータコネクタ

Info

Publication number: JP2023538978A
Application number: JP2021569981A
Authority: JP
Inventors: ユロフスキー，ミケーレ; スルパタニュー，ニック
Original assignee: UiPath Inc
Current assignee: UiPath Inc
Priority date: 2020-08-28
Filing date: 2020-11-12
Publication date: 2023-09-13
Also published as: WO2022046142A1; CN114430825A; KR20230056524A; EP4205054A1; US20220066794A1

Abstract

ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）を評価するためのシステムおよび方法が提供される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータが受信される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータは、結合ＲＰＡデータを生成するために、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けられる。結合ＲＰＡデータに基づいて、１つまたは複数の関心尺度が計算される。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２０年８月２８日に出願された米国実用特許出願第１７／００５，３４９号の優先権を主張し、その開示はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。

本発明は、一般に、ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）に関し、より詳細には、関心尺度を計算するための異なるＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータを変換するためのＲＰＡデータコネクタに関する。

ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）は、ソフトウェアロボットを使用してワークフローを自動化するプロセス自動化の一形態である。ＲＰＡは、反復的および／または労働集約的なタスクを自動化して、コストを削減し効率を高めるために実装され得る。ＲＰＡは、節約されたコストおよび節約された時間などの様々な分析的尺度を計算することによって評価され得る。しかしながら、ＲＰＡを評価するための現在の技法は、特定のＲＰＡ製品に関連付けられたＲＰＡデータのみに基づき、異なるＲＰＡ製品から取得されたＲＰＡデータを考慮することができない。

１つまたは複数の実施形態によれば、ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）を評価するためのシステムおよび方法が提供される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータが受信される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータは、結合ＲＰＡデータを生成するために、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けられる。結合ＲＰＡデータに基づいて、１つまたは複数の関心尺度が計算される。

一実施形態では、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータは、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータを、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡロボットによって実行される動作と関連付けることにより、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けられる。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータは、関連付けに基づいて第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと結合される。

一実施形態では、１つまたは複数の関心尺度は、コスト節約メトリックまたは時間節約メトリックのうちの少なくとも１つを含む。一実施形態では、１つまたは複数の関心尺度は、第１のＲＰＡ関連データソースおよび第２のＲＰＡ関連データソースの性能を比較するために、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータに基づいて第１の関心尺度を計算し、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータに基づいて第２の関心尺度を計算することによって計算される。別の実施形態では、１つまたは複数の関心尺度は、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータおよび第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータに基づいて、１つまたは複数の関心尺度を計算することによって計算される。

一実施形態では、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、所定の時間間隔またはスケジュールされた時間に受信される。

一実施形態では、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットは表形式である。

本発明のこれらおよび他の利点は、以下の発明を実施するための形態および添付の図面を参照することによって当業者には明らかになるであろう。

本発明の一実施形態による、ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）システムを示すアーキテクチャ図である。

本発明の一実施形態による、配備されたＲＰＡシステムの一例を示すアーキテクチャ図である。

本発明の一実施形態による、ＲＰＡシステムの簡略化されたデプロイメント例を示すアーキテクチャ図である。

本発明の一実施形態による、異なるＲＰＡ関連データソースからのＲＰＡデータに基づいてＲＰＡを評価するための方法を示す図である。

本発明の一実施形態による、コンピューティングシステムのブロック図である。

ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）は、ワークフローおよびプロセスを自動化するために使用される。図１は、１つまたは複数の実施形態による、ＲＰＡシステム１００のアーキテクチャ図である。図１に示されたように、ＲＰＡシステム１００は、開発者が自動化プロセスを設計することを可能にするデザイナ１０２を含む。より具体的には、デザイナ１０２は、プロセス内でアクティビティを実行するためのＲＰＡプロセスおよびロボットの開発およびデプロイメントを容易にする。デザイナ１０２は、アプリケーション統合のためのソリューション、ならびにサードパーティアプリケーション、管理情報技術（ＩＴ）タスク、およびコンタクトセンタ運用のためのビジネスプロセスの自動化を実現することができる。デザイナ１０２の一実施形態の１つの商用例は、ＵｉＰａｔｈＳｔｕｄｉｏ（登録商標）である。

ルールベースプロセスの自動化を設計する際に、開発者は、本明細書で「アクティビティ」として定義される、プロセス内で開発されたステップのカスタムセットの間の実行順序および関係を制御する。各アクティビティは、ボタンのクリック、ファイルの読取り、ログパネルへの書込みなどの動作を含んでもよい。いくつかの実施形態では、プロセスは、ネストされるか、または組み込まれてもよい。

いくつかのタイプのプロセスには、限定はしないが、シーケンス、フローチャート、有限状態機械（ＦＳＭ）、および／またはグローバル例外ハンドラが含まれてもよい。シーケンスは、線形プロセスに特に適している場合があり、プロセスを雑然とさせることなく１つのアクティビティから別のアクティビティへの流れを可能にする。フローチャートは、より複雑なビジネスロジックに特に適している場合があり、複数の分岐論理演算子を介してより多様な方式で決定の統合およびアクティビティの接続を可能にする。ＦＳＭは、大規模なワークフローに特に適している場合がある。ＦＳＭは、条件（すなわち、遷移）またはアクティビティによってトリガされる有限数の状態を、それらの実行時に使用することができる。グローバル例外ハンドラは、実行エラーに遭遇したときのワークフローの挙動を判定すること、およびプロセスをデバッグすることに特に適している場合がある。

デザイナ１０２においてプロセスが開発されると、ビジネスプロセスの実行はコンダクタ１０４によって編成され、コンダクタ１０４は、デザイナ１０２において開発されたプロセスを実行する１つまたは複数のロボット１０６を編成する。コンダクタ１０４の一実施形態の１つの商用例は、ＵｉＰａｔｈＯｒｃｈｅｓｔｒａｔｏｒ（登録商標）である。コンダクタ２２０は、ＲＰＡ環境内のリソースの作成、監視、およびデプロイメントの管理を容易にする。一例では、コンダクタ１０４はウェブアプリケーションである。コンダクタ１０４はまた、サードパーティのソリューションおよびアプリケーションとの統合ポイントとして機能することができる。

コンダクタ１０４は、集中ポイントからロボット１０６を接続し実行することにより、ＲＰＡロボット１０６のフリートを管理することができる。コンダクタ１０４は、限定はしないが、プロビジョニング、デプロイメント、構成、キューイング、監視、ロギング、および／または相互接続性の提供を含む様々な能力を有することができる。プロビジョニングは、ロボット１０６とコンダクタ１０４（例えば、ウェブアプリケーション）との間の接続の作成および維持を含んでもよい。デプロイメントは、実行のために割り当てられたロボット１０６へのパッケージバージョンの正しい配信を保証することを含んでもよい。構成は、ロボット環境およびプロセス構成の維持および配信を含んでもよい。キューイングは、キューおよびキュー項目の管理を提供することを含んでもよい。監視は、ロボット識別データを追跡し、ユーザ権限を維持することを含んでもよい。ロギングは、データベース（例えば、ＳＱＬデータベース）および／または別の記憶機構（例えば、大規模なデータセットを記憶し、迅速に照会する能力を提供するＥｌａｓｔｉｃＳｅａｒｃｈ（登録商標））へのログの記憶およびインデックス付けを含んでもよい。コンダクタ１０４は、サードパーティのソリューションおよび／またはアプリケーションのための通信の集中ポイントとして作用することによって相互接続性を提供することができる。

ロボット１０６は、デザイナ１０２内に構築されたプロセスを実行する実行エージェントである。ロボット１０６のいくつかの実施形態の１つの商用例は、ＵｉＰａｔｈＲｏｂｏｔｓ（登録商標）である。ロボット１０６のタイプには、限定はしないが、アテンディッドロボット１０８およびアンアテンディッドロボット１１０が含まれてもよい。アテンディッドロボット１０８は、ユーザまたはユーザイベントによってトリガされ、同じコンピューティングシステム上で人間のユーザと協力して動作する。アテンディッドロボット１０８は、人間のユーザが様々なタスクを遂行するのを助けることができ、人間のユーザおよび／またはユーザイベントによって直接トリガされてもよい。アテンディッドロボットの場合、コンダクタ１０４は、集中プロセスデプロイメントおよびロギング媒体を提供することができる。特定の実施形態では、アテンディッドロボット１０８は、「ロボットトレイ」またはウェブアプリケーション内のコマンドプロンプトからのみ起動することができる。アンアテンディッドロボット１１０は、仮想環境内で無人モードで動作し、多くのプロセス、例えば、大量のバックエンドプロセスなどを自動化するために使用することができる。アンアテンディッドロボット１１０は、リモート実行、監視、スケジューリング、および作業待ち行列のサポートの提供に関与することができる。アテンディッドロボットとアンアテンディッドロボットの両方は、限定はしないが、メインフレーム、ウェブアプリケーション、ＶＭ、企業アプリケーション（例えば、ＳＡＰ（登録商標）、ＳａｌｅｓＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）などによって製造された企業アプリケーション）、ならびにコンピューティングシステムアプリケーション（例えば、デスクトップアプリケーションおよびラップトップアプリケーション、モバイルデバイスアプリケーション、ウェアラブルコンピュータアプリケーションなど）を含む様々なシステムおよびアプリケーションを自動化することができる。

いくつかの実施形態では、ロボット１０６は、デフォルトでＭｉｃｒｏｓｏｆｔＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＳｅｒｖｉｃｅＣｏｎｔｒｏｌＭａｎａｇｅｒ（ＳＣＭ）管理サービスをインストールする。結果として、そのようなロボット１０６は、ローカルシステムアカウントの下でインタラクティブなＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを開き、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）サービスの権利を有することができる。いくつかの実施形態では、ロボット１０６は、所与のロボット１０６がインストールされているユーザと同じ権利を有するユーザモードでインストールすることができる。

いくつかの実施形態におけるロボット１０６は、各々が特定のタスク専用であるいくつかのコンポーネントに分割される。いくつかの実施形態におけるロボットコンポーネントには、限定はしないが、ＳＣＭ管理ロボットサービス、ユーザモードロボットサービス、エグゼキュータ、エージェント、およびコマンドラインが含まれる。ＳＣＭ管理ロボットサービスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを管理および監視し、コンダクタ１０４と実行ホスト（すなわち、ロボット１０６が実行されるコンピューティングシステム）との間のプロキシとして機能する。これらのサービスは、ロボット１０６の資格情報で信頼され、資格情報を管理する。コンソールアプリケーションは、ローカルシステムの下でＳＣＭによって起動される。いくつかの実施形態におけるユーザモードロボットサービスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを管理および監視し、コンダクタ１０４と実行ホストとの間のプロキシとして機能する。ユーザモードロボットサービスは、ロボット１０６の資格情報で信頼され、資格情報を管理することができる。ＳＣＭ管理ロボットサービスがインストールされていない場合、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）アプリケーションは自動的に起動されてもよい。エグゼキュータは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションの下で所与のジョブを実行することができ（例えば、それらはワークフローを実行することができる）、モニタごとのドット／インチ（ＤＰＩ）設定を認識することができる。エージェントは、システムトレイウィンドウ内で利用可能なジョブを表示するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＰｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ（ＷＰＦ）アプリケーションであってもよい。エージェントは、サービスのクライアントであってもよい。エージェントは、ジョブの開始または停止および設定の変更を要求することができる。コマンドラインはサービスのクライアントであり、ジョブを開始するように要求することができ、それらの出力を待つコンソールアプリケーションである。ロボットコンポーネントを分割することは、開発者を助け、ユーザをサポートし、各ロボットコンポーネントが実行しているものをコンピューティングシステムがより容易に実行、識別、および追跡することを可能にすることができる。例えば、エグゼキュータおよびサービスに対して異なるファイアウォールルールを設定することなどの、特別な挙動がロボットコンポーネントごとに構成されてもよい。さらなる例として、エグゼキュータは、いくつかの実施形態ではモニタごとのＤＰＩ設定を認識することができ、その結果、ワークフローは、それらが作成されたコンピューティングシステムの構成にかかわらず、任意のＤＰＩで実行されてもよい。

図２は、１つまたは複数の実施形態による、ＲＰＡシステム２００を示す。ＲＰＡシステム２００は、図１のＲＰＡシステム１００であってもよく、その一部であってもよい。「クライアント側」、「サーバ側」、またはその両方は、本発明の範囲から逸脱することなく、任意の所望の数のコンピューティングシステムを含んでもよいことに留意されたい。

この実施形態においてクライアント側に示されたように、コンピューティングシステム２０２は、１つまたは複数のエグゼキュータ２０４、エージェント２０６、およびデザイナ２０８を含む。他の実施形態では、デザイナ２０８は、同じコンピューティングシステム２０２上で実行されていなくてもよい。（上述されたロボットコンポーネントであってもよい）エグゼキュータ２０４はプロセスを実行し、いくつかの実施形態では、複数のビジネスプロセスが同時に実行されてもよい。この例では、エージェント２０６（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）サービス）は、エグゼキュータ２０４を管理するための単一の接続ポイントである。

いくつかの実施形態では、ロボットは、機械名とユーザ名との間の関連付けを表す。ロボットは、複数のエグゼキュータを同時に管理することができる。同時に実行される複数のインタラクティブなセッションをサポートするコンピューティングシステム（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｓｅｒｖｅｒ２０１２）上で、複数のロボットは、各々が固有のユーザ名を使用して別々のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッション内で同時に（例えば、高密度（ＨＤ）環境で）実行されていてもよい。

エージェント２０６はまた、ロボットのステータスを送信する（例えば、ロボットがまだ機能していることを示す「ハートビート」メッセージを定期的に送信する）こと、および実行されるパッケージの必要なバージョンをダウンロードすることに関与する。エージェント２０６とコンダクタ２１２との間の通信は、いくつかの実施形態では、エージェント２０６によって開始される。通知シナリオの例では、エージェント２０６は、ロボットにコマンド（例えば、開始、停止など）を送信するためにコンダクタ２１２によって後で使用されるＷｅｂＳｏｃｋｅｔチャネルを開くことができる。

この実施形態においてサーバ側に示されたように、プレゼンテーション層は、ウェブアプリケーション２１４と、オープンデータプロトコル（ＯＤａｔａ）代表状態転送（ＲＥＳＴ）アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）エンドポイント２１６と、通知監視ＡＰＩ２１８とを備える。サーバ側のサービス層は、ＡＰＩ実装／ビジネスロジック２２０を含む。サーバ側の永続層は、データベースサーバ２２２およびインデクササーバ２２４を含む。コンダクタ２１２は、ウェブアプリケーション２１４と、ＯＤａｔａＲＥＳＴＡＰＩエンドポイント２１６と、通知監視ＡＰＩ２１８と、ＡＰＩ実装／ビジネスロジック２２０とを含む。

様々な実施形態では、（例えば、ブラウザ２１０を介して）コンダクタ２１２のインターフェースにおいてユーザが実行するほとんどの動作は、様々なＡＰＩを呼び出すことによって実行される。そのような動作には、限定はしないが、ロボット上のジョブの開始、キュー内のデータの追加／削除、無人で実行するジョブのスケジューリングなどが含まれてもよい。ウェブアプリケーション２１４は、サーバプラットフォームのビジュアル層である。この実施形態では、ウェブアプリケーション２１４は、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）およびＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（ＪＳ）を使用する。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、任意の所望のマークアップ言語、スクリプト言語、または任意の他のフォーマットが使用されてもよい。ユーザは、様々な動作を実行してコンダクタ２１２を制御するために、この実施形態ではブラウザ２１０を介してウェブアプリケーション２１４からのウェブページと対話する。例えば、ユーザは、ロボットグループを作成し、ロボットにパッケージを割り当て、ロボットごとおよび／またはプロセスごとにログを分析し、ロボットを開始および停止することなどができる。

ウェブアプリケーション２１４に加えて、コンダクタ２１２はまた、ＯＤａｔａＲＥＳＴＡＰＩエンドポイント２１６を露呈するサービス層を含む（または、本発明の範囲から逸脱することなく他のエンドポイントが実装されてもよい）。ＲＥＳＴＡＰＩは、ウェブアプリケーション２１４とエージェント２０６の両方によって消費される。エージェント２０６は、この例示的な構成ではクライアントコンピュータ上の１つまたは複数のロボットの監督者である。

この実施形態におけるＲＥＳＴＡＰＩは、構成、ロギング、監視、およびキューイングの機能をカバーする。構成ＲＥＳＴエンドポイントは、いくつかの実施形態では、アプリケーションユーザ、権限、ロボット、アセット、リリース、および環境を定義および構成するために使用されてもよい。ロギングＲＥＳＴエンドポイントは、例えば、エラー、ロボットによって送信された明示的なメッセージ、および他の環境固有の情報などの異なる情報をロギングするために有用であってもよい。デプロイメントＲＥＳＴエンドポイントは、開始ジョブコマンドがコンダクタ２１２内で使用される場合に実行されるべきパッケージバージョンを問い合わせるために、ロボットによって使用されてもよい。キューイングＲＥＳＴエンドポイントは、キューへのデータの追加、キューからのトランザクションの取得、トランザクションの状態の設定などの、キューおよびキュー項目の管理に関与することができる。監視ＲＥＳＴエンドポイントは、ウェブアプリケーション２１４およびエージェント２０６を監視する。通知監視ＡＰＩ２１８は、エージェント２０６の登録、エージェント２０６への構成設定の配信、ならびにサーバおよびエージェント２０６からの通知の送信／受信に使用されるＲＥＳＴエンドポイントであってもよい。通知監視ＡＰＩ２１８はまた、いくつかの実施形態では、ＷｅｂＳｏｃｋｅｔ通信を使用することができる。

サーバ側の永続層は、この例示的な実施形態におけるサーバのペア、すなわち、データベースサーバ２２２（例えば、ＳＱＬサーバ）およびインデクササーバ２２４を含む。この実施形態におけるデータベースサーバ２２２は、ロボット、ロボットグループ、関連プロセス、ユーザ、役割、スケジュールなどの構成を記憶する。この情報は、いくつかの実施形態では、ウェブアプリケーション２１４を介して管理される。データベースサーバ２２２はまた、キューおよびキュー項目を管理することができる。いくつかの実施形態では、データベースサーバ２２２は、（インデクササーバ２２４に加えて、またはその代わりに）ロボットによって記録されたメッセージを記憶することができる。インデクササーバ２２４は、いくつかの実施形態では任意選択であり、ロボットによって記録された情報を記憶し、インデックス付けする。特定の実施形態では、インデクササーバ２２４は、構成設定を介して無効にされてもよい。いくつかの実施形態では、インデクササーバ２２４は、オープンソースプロジェクトのフルテキスト検索エンジンであるＥｌａｓｔｉｃＳｅａｒｃｈ（登録商標）を使用する。（例えば、メッセージのログまたは行書込みのようなアクティビティを使用して）ロボットによって記録されたメッセージは、ロギングＲＥＳＴエンドポイントを介してインデクササーバ２２４に送信されてもよく、そこで、それらは将来の利用のためにインデックス付けされる。

図３は、１つまたは複数の実施形態による、ＲＰＡシステム３００の簡略化されたデプロイメント例を示すアーキテクチャ図である。いくつかの実施形態では、ＲＰＡシステム３００は、それぞれ、図１および図２のＲＰＡシステム１００および／または２００であってもよく、それらを含んでもよい。ＲＰＡシステム３００は、ロボットを実行する複数のクライアントコンピューティングシステム３０２を含む。コンピューティングシステム３０２は、その上で実行されるウェブアプリケーションを介してコンダクタコンピューティングシステム３０４と通信することができる。次に、コンダクタコンピューティングシステム３０４は、データベースサーバ３０６および任意選択のインデクササーバ３０８と通信する。図２および図３に関して、これらの実施形態ではウェブアプリケーションが使用されているが、本発明の範囲から逸脱することなく、任意の適切なクライアント／サーバソフトウェアが使用されてもよいことに留意されたい。例えば、コンダクタは、クライアントコンピューティングシステム上の非ウェブベースのクライアントソフトウェアアプリケーションと通信するサーバ側アプリケーションを実行することができる。

一実施形態では、ＲＰＡシステム３００は、特定のＲＰＡ製品に従ってエンティティ（例えば、組織、会社、またはユーザ）のために実装されて、様々なワークフローまたはプロセスを自動化することができ、それによってコストが削減され、効率が高まる。ＲＰＡシステム３００の性能は、特定のＲＰＡ製品に関連付けられたフォーマットのＲＰＡデータから、例えば、コスト節約メトリックおよび時間節約メトリックなどの、様々な関心尺度を計算することによって評価されてもよい。

本明細書に記載された実施形態によれば、ＲＰＡデータコネクタは、異なるＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータに基づいてＲＰＡの評価を可能にするために提供される。一実施形態では、ＲＰＡ関連データソースの各々は、ＲＰＡプラットフォームの異なるＲＰＡ製品に関連付けられ、各ＲＰＡ製品は、例えば、プロセスマイニング、タスクキャプチャ、または自動化などの異なるＲＰＡ機能を実行する。別の実施形態では、各ＲＰＡ関連データソースは、異なるＲＰＡプラットフォームに関連付けられてもよい。ＲＰＡデータコネクタは、第１のＲＰＡ関連データソースから受信されたＲＰＡデータを、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換する。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータは、結合ＲＰＡデータを生成するために、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けられ、関心尺度は、ＲＰＡを評価するために結合ＲＰＡデータに基づいて計算されてもよい。有利なことに、本明細書に記載された実施形態は、異なるＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータに基づいてＲＰＡのエンドツーエンド評価を実現し、それにより、異なるＲＰＡ製品にわたってＲＰＡを実装するコストおよび利点を識別する全体的なレポートの生成が可能になる。

図４は、１つまたは複数の実施形態による、異なるＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータに基づいてＲＰＡを評価するための方法４００を示す。方法４００は、例えば、図５のコンピュータ５００などの１つまたは複数の適切なコンピューティングデバイスによって実行されてもよい。

ステップ４０２において、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータが受信される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた任意のデータを含んでもよい。一実施形態では、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、１つまたは複数のＲＰＡロボットによるワークフローの実行に関するデータを含む。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータのフォーマットは、例えば、ＣＳＶ（カンマ区切り値）フォーマット、ＴＳＶ（タブ区切り値）フォーマット、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔオブジェクト記号）フォーマット、Ｅｘｃｅｌフォーマットなどの任意の適切なフォーマットであってもよい。

第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、ユーザ（例えば、ＲＰＡ開発者またはＲＰＡ顧客）がＲＰＡデータを手動で送信することに応答して受信されてもよく、スケジュールされた時間または所定の時間間隔で自動的に受信されてもよい。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、ユーザから、またはＲＰＡ製品もしくはＲＰＡプラットフォームから直接受け取られてもよい。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、コンピュータシステムのストレージもしくはメモリから以前に記憶されたＲＰＡデータをロードすることにより、またはリモートコンピュータシステムから送信されたＲＰＡデータを受信することによって受け取られてもよい。

ステップ４０４において、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータが、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換される。一実施形態では、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットは、例えば、ＣＳＶフォーマット、ＴＳＶフォーマット、またはＥｘｃｅｌフォーマットなどの表形式のデータフォーマットである。しかしながら、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットは、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットとは異なる任意の他の適切なフォーマット（例えば、ＪＳＯＮフォーマット）であってもよい。

一実施形態では、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、ユーザによって定義されたテーブル名を有する１つまたは複数のテーブルを作成することにより、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータ内の列を定義するヘッダに基づいて、作成されたテーブルに挿入される。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータは、任意の他の適切な手法を使用して、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換されてもよい。

一実施形態では、第１および第２のＲＰＡ関連データソースは、ＲＰＡプラットフォームの異なるＲＰＡ製品に関連付けられ、各ＲＰＡ製品は、例えば、プロセスマイニング、タスクキャプチャ、または自動化などの異なるＲＰＡ機能を実行する。別の実施形態では、第１および第２のＲＰＡ関連データソースは、異なるＲＰＡプラットフォームに関連付けられる。

ステップ４０６において、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータが、結合ＲＰＡデータを生成するために、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータに関連付けられる。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータは、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータの作成されたテーブルを、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータのテーブルとリンクまたはマージすることにより、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータに関連付けられてもよい。一実施形態では、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータは、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡロボットによって実行される動作と関連付けられる。第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータは、次いで、変換ＲＰＡデータと第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡロボットによって実行される動作との間の関連付けに基づいて、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと結合される。

ステップ４０８において、結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度が計算される。関心尺度は、ＲＰＡを評価するための任意の尺度であってもよい。例えば、関心尺度は、コスト節約メトリックおよび時間節約メトリックを含んでもよい。別の例では、関心尺度は、ＲＰＡロボットの動作アクティビティに関連する主要性能指標を含んでもよい。

一実施形態では、関心尺度は、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータに基づいて計算されたメトリックを、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータに基づいて計算されたメトリックと比較するために計算されてもよい。例えば、コスト節約メトリックまたは時間節約メトリックは、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータと第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータの両方について計算されてもよく、コスト節約メトリックまたは時間節約メトリックは、第１のＲＰＡ関連データソースと第２のＲＰＡ関連データソースとの間の性能の変化を評価するために比較されてもよい。

一実施形態では、関心尺度は、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータと第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータの両方を使用してメトリックを決定するために計算されてもよい。

ステップ４１０において、１つまたは複数の計算された関心尺度が出力される。計算された関心尺度は、例えば、計算された関心尺度をコンピュータシステムのディスプレイデバイスに表示することにより、または計算された関心尺度をコンピュータシステムのメモリもしくはストレージに記憶することによって出力されてもよい。

一例では、計算された関心尺度は、１つまたは複数のダッシュボードに表示される。ダッシュボードは、第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータと第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータとの間の関係を可視化することができる。

図５は、本発明の一実施形態による、図４を含む本明細書に記載された方法、ワークフロー、およびプロセスを実行するように構成されたコンピューティングシステム５００を示すブロック図である。いくつかの実施形態では、コンピューティングシステム５００は、本明細書に描写および／または記載されたコンピューティングシステムのうちの１つまたは複数であってもよい。コンピューティングシステム５００は、情報を通信するためのバス５０２または他の通信機構と、情報を処理するためにバス５０２に結合されたプロセッサ５０４とを含む。プロセッサ５０４は、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、それらの複数のインスタンス、および／またはそれらの任意の組み合わせを含む、任意のタイプの汎用プロセッサまたは専用プロセッサであってもよい。プロセッサ５０４はまた、複数の処理コアを有してもよく、コアのうちの少なくともいくつかは、固有の機能を実行するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、マルチ並列処理が使用されてもよい。

コンピューティングシステム５００は、プロセッサ５０４によって実行されるべき情報および命令を記憶するためのメモリ５０６をさらに含む。メモリ５０６は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、キャッシュ、磁気ディスクもしくは光ディスクなどの静的記憶装置、または任意の他のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体もしくはそれらの組み合わせの任意の組み合わせから構成することができる。非一時的コンピュータ可読媒体は、プロセッサ５０４によってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であってもよく、揮発性媒体、不揮発性媒体、またはその両方を含んでもよい。媒体はまた、リムーバブル、非リムーバブル、またはその両方であってもよい。

さらに、コンピューティングシステム５００は、任意の現在存在するか、または将来実現される通信規格および／またはプロトコルに従って、ワイヤレス接続および／または有線接続を介して通信ネットワークへのアクセスを提供するために、トランシーバなどの通信デバイス５０８を含む。

プロセッサ５０４は、バス５０２を介して、ユーザに情報を表示するのに適したディスプレイ５１０にさらに結合される。ディスプレイ５１０はまた、タッチディスプレイおよび／または任意の適切な触覚Ｉ／Ｏデバイスとして構成されてもよい。

キーボード５１２、およびコンピュータマウス、タッチパッドなどのカーソル制御デバイス５１４は、ユーザがコンピューティングシステムとインターフェースすることを可能にするためにバス５０２にさらに結合される。しかしながら、特定の実施形態では、物理的なキーボードおよびマウスが存在しなくてもよく、ユーザは、ディスプレイ５１０および／またはタッチパッド（図示せず）のみを介してデバイスと対話することができる。入力デバイスの任意のタイプおよび組み合わせが、設計上の選択事項として使用されてもよい。特定の実施形態では、物理的な入力デバイスおよび／またはディスプレイは存在しない。例えば、ユーザは、それと通信している別のコンピューティングシステムを介してコンピューティングシステム５００とリモートで対話することができるか、またはコンピューティングシステム５００は自律的に動作することができる。

メモリ５０６は、プロセッサ５０４によって実行されるときに機能を提供するソフトウェアモジュールを記憶する。モジュールは、コンピューティングシステム５００のためのオペレーティングシステム５１６と、本明細書に記載されたプロセスまたはその派生物の全部または一部を実行するように構成された１つまたは複数の追加の機能モジュール５１８とを含む。

当業者なら、「システム」が、本発明の範囲から逸脱することなく、サーバ、組込みコンピューティングシステム、パーソナルコンピュータ、コンソール、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、タブレットコンピューティングデバイス、量子コンピューティングシステム、もしくは任意の他の適切なコンピューティングデバイス、またはデバイスの組み合わせとして具現化され得ることを諒解されよう。上述された機能を「システム」によって実行されるものと提示することは、決して本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の多くの実施形態の一例を提供するものである。実際、本明細書に開示された方法、システム、および装置は、クラウドコンピューティングシステムを含むコンピューティング技術と一致する局所化された形態および分散された形態で実装されてもよい。

本明細書に記載されたシステムの特徴のうちのいくつかは、それらの実装の独立性をより詳細に強調するために、モジュールとして提示されていることに留意されたい。例えば、モジュールは、カスタムの超大規模集積（ＶＬＳＩ）回路もしくはゲートアレイ、ロジックチップ、トランジスタ、または他のディスクリートコンポーネントなどの既製の半導体を備えるハードウェア回路として実装されてもよい。モジュールはまた、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイロジック、プログラマブルロジックデバイス、グラフィックスプロセッシングユニットなどのプログラマブルハードウェアデバイスに実装されてもよい。モジュールはまた、様々なタイプのプロセッサによって実行するためのソフトウェアに少なくとも部分的に実装されてもよい。遂行可能コードの識別されたユニットは、例えば、オブジェクト、手順、または機能として編成されてもよいコンピュータ命令の１つまたは複数の物理ブロックまたは論理ブロックを含んでもよい。それにもかかわらず、識別されたモジュールの遂行可能ファイルは、物理的に一緒に配置される必要はないが、論理的に一緒に結合されたときにモジュールを備え、モジュールのための記載された目的を達成する異なる場所に記憶された異なる命令を含んでもよい。さらに、モジュールは、例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュデバイス、ＲＡＭ、テープ、および／または本発明の範囲から逸脱することなくデータを記憶するために使用される任意の他のそのような非一時的コンピュータ可読媒体であってもよいコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。実際、遂行可能コードのモジュールは、単一の命令、または多くの命令であり得、いくつかの異なるコードセグメントにわたって、異なるプログラムの間で、かついくつかのメモリデバイスにわたって分散さえされてもよい。同様に、動作データは、本明細書ではモジュール内で識別および図示されてもよく、任意の適切な形態で具現化され、任意の適切なタイプのデータ構造内で編成されてもよい。動作データは、単一のデータセットとして収集されてもよく、異なるストレージデバイスを含む異なる場所にわたって分散されてもよく、少なくとも部分的に、システムまたはネットワーク上の単に電子信号として存在してもよい。

上記は、本開示の原理を例示しているにすぎない。したがって、当業者は、本明細書に明示的に記載または図示されていないが、本開示の原理を具現化し、その趣旨および範囲内に含まれる様々な構成を考案することができることが理解されよう。さらに、本明細書に列挙されたすべての例および条件付き言語は、主に、読者が本開示の原理および本技術を促進するために本発明者によって寄与された概念を理解するのを助ける教育目的のためのものにすぎず、そのような具体的に列挙された例および条件に限定されないと解釈されるべきである。その上、本開示の原理、態様、および実施形態、ならびにその具体例を列挙する本明細書のすべての記述は、その構造的および機能的の両方の均等物を包含するものである。さらに、そのような均等物は、現在知られている均等物ならびに将来開発される均等物の両方を含むことが意図される。

Claims

第１のロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータを受信するステップと、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータを、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換するステップと、
結合ＲＰＡデータを生成するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けるステップと、
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算するステップと
を含む、コンピュータ実装方法。
結合ＲＰＡデータを生成するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けるステップが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡロボットによって実行される動作と関連付けるステップと、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータと、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡロボットによって実行される前記動作との間の前記関連付けに基づいて、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータと結合するステップと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算するステップが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースおよび前記第２のＲＰＡ関連データソースの性能を比較するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータに基づいて第１の関心尺度を計算し、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータに基づいて第２の関心尺度を計算するステップ
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算するステップが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータおよび前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータに基づいて、前記１つまたは複数の関心尺度を計算するステップ
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算するステップが、
コスト節約メトリックまたは時間節約メトリックのうちの少なくとも１つを計算するステップ
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
第１のロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータを受信するステップが、
所定の時間間隔で前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータを受信するステップ
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
第１のロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータを受信するステップが、
スケジュールされた時間に前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータを受信するステップ
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記フォーマットが表形式である、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
コンピュータ命令を記憶するメモリと、
前記コンピュータ命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと
を備える、装置であって、前記コンピュータ命令が、
第１のロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータを受信する動作と、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータを、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換する動作と、
結合ＲＰＡデータを生成するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付ける動作と、
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算する動作と
を前記少なくとも１つのプロセッサに実行させるように構成される、
装置。
結合ＲＰＡデータを生成するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けることが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡロボットによって実行される動作と関連付けることと、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータと、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡロボットによって実行される前記動作との間の前記関連付けに基づいて、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータと結合することと
を含む、請求項９に記載の装置。
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算することが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースおよび前記第２のＲＰＡ関連データソースの性能を比較するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータに基づいて第１の関心尺度を計算し、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータに基づいて第２の関心尺度を計算すること
を含む、請求項９に記載の装置。
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算することが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータおよび前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータに基づいて、前記１つまたは複数の関心尺度を計算すること
を含む、請求項９に記載の装置。
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算することが、
コスト節約メトリックまたは時間節約メトリックのうちの少なくとも１つを計算すること
を含む、請求項９に記載の装置。
非一時的コンピュータ可読媒体上に格納されたコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが、
第１のロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータを受信することと、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータを、第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたフォーマットに変換することと、
結合ＲＰＡデータを生成するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けることと、
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算することと
を含む動作を少なくとも１つのプロセッサに実行させるように構成される、
コンピュータプログラム。
結合ＲＰＡデータを生成するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータと関連付けることが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられたＲＰＡロボットによって実行される動作と関連付けることと、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータと、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡロボットによって実行される前記動作との間の前記関連付けに基づいて、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータを、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータと結合することと
を含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算することが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースおよび前記第２のＲＰＡ関連データソースの性能を比較するために、前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータに基づいて第１の関心尺度を計算し、前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータに基づいて第２の関心尺度を計算すること
を含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
前記結合ＲＰＡデータに基づいて１つまたは複数の関心尺度を計算することが、
前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記変換ＲＰＡデータおよび前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータに基づいて、前記１つまたは複数の関心尺度を計算すること
を含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
第１のロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータを受信することが、
所定の時間間隔で前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータを受信すること
を含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
第１のロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）関連データソースに関連付けられたＲＰＡデータを受信することが、
スケジュールされた時間に前記第１のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記ＲＰＡデータを受信すること
を含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
前記第２のＲＰＡ関連データソースに関連付けられた前記フォーマットが表形式である、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。