JP2023548985A

JP2023548985A - ロボティックプロセスオートメーション関連リソースの使用量の数値化

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Publication number: JP2023548985A
Application number: JP2021569983A
Authority: JP
Inventors: マドクール，タレク; アミン，ユーメッシュ
Original assignee: UiPath Inc
Current assignee: UiPath Inc
Priority date: 2020-10-22
Filing date: 2021-10-18
Publication date: 2023-11-22
Also published as: US20220129931A1; WO2022087581A1; EP4232978A1; CN114846490A; KR20230092657A

Abstract

ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）に対する消費量ベースの課金のためのシステムおよび方法が提供される。ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量は、ユーザに関連付けられたＲＰＡ実行データに基づいて数値化される。ＲＰＡ関連リソースの数値化された使用量に基づいて、ユーザ宛ての請求書が生成される。生成された請求書が出力される。

Description

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、ＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することに関する。

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、ＲＰＡの顧客が反復的および／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、ＲＰＡプロバイダによって実装され得る。従来、ＲＰＡの顧客は、固定料金サブスクリプションモデルに基づいてＲＰＡプロバイダによって請求される。例えば、ＲＰＡの顧客は、従来、年間または月間のサブスクリプションパッケージに基づいてＲＰＡの請求を受ける。そのような従来の手法では、ＲＰＡの顧客は、自分のＲＰＡロボットが十分に利用されていない場合でも、特定の数のＲＰＡロボットへのアクセスに対して固定金額を請求される。従来の方法は、ＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することができず、したがって、顧客がＲＰＡ関連リソースの消費量に基づくＲＰＡの支払いを可能にする柔軟性を提供しない。

１つまたは複数の実施形態によれば、ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）に対する消費量ベースの課金のためのシステムおよび方法が提供される。ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量は、ユーザに関連付けられたＲＰＡ実行データに基づいて数値化される。ＲＰＡ関連リソースの数値化された使用量に基づいて、ユーザ宛ての請求書が生成される。生成された請求書が出力される。

一実施形態では、ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量は、ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することによって数値化される。一実施形態では、１つまたは複数のパラメータは、計算サイクル、ＣＰＵ（中央処理装置）使用量、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ使用量）、ストレージパラメータ、またはＲＰＡサービス用のＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）使用量のうちの少なくとも１つに基づいてもよい。別の実施形態では、１つまたは複数のパラメータは、ネットワークインターフェース上で送受信されたデータに基づいてもよい。別の実施形態では、１つまたは複数のパラメータは、利用されたＲＰＡロボットの数、利用されたＲＰＡロボットのタイプ、利用されたＲＰＡロボットの実行、ＲＰＡサービスもしくはＲＰＡタスクが実行された回数、またはＲＰＡ実行を評価するメトリックのうちの少なくとも１つに基づいてもよい。別の実施形態では、１つまたは複数のパラメータは、ＲＰＡサービスまたはＲＰＡタスクがサードパーティのＲＰＡサービスまたはＲＰＡタスクであるかどうかを含む。

一実施形態では、ユーザ宛ての請求書は、課金モデルに基づいて生成される。

一実施形態では、ユーザに関連付けられたＲＰＡ実行データは、ＲＰＡロボットまたはＲＰＡオーケストレータのうちの少なくとも１つからである。ＲＰＡロボットまたはＲＰＡオーケストレータのうちの少なくとも１つは、クラウドコンピューティング環境内に実装されてもよい。

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、ロボティックプロセスオートメーションロボットのクラウドベースの管理を実現するためのクラウド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、ＲＰＡに対する消費量ベースの課金のためのシステムを示す図である。

本発明の一実施形態による、ＲＰＡに対する消費量ベースの課金の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、図１のＲＰＡシステム１００、図２のＲＰＡシステム２００、および／または図のＲＰＡシステム３００は、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理のために実装されてもよい。そのようなＲＰＡロボットのクラウドベースの管理により、ＲＰＡがサービス型ソフトウェア（ＳａａＳ）として提供されることが可能になる。したがって、図１のコンダクタ１０４、図２のコンダクタ２１２、および／または図３のコンダクタ３０４は、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理のため、例えば、ＲＰＡロボットを作成し、ＲＰＡロボットをプロビジョニングし、ＲＰＡロボット上のタスクをスケジュールし、ＲＰＡロボットを退役させ、またはＲＰＡロボットを管理するための任意の他の編成タスクを実施するために、クラウド内に実装される。

図４は、１つまたは複数の実施形態による、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理を実現するためのクラウドＲＰＡシステム４００のアーキテクチャ図を示す。クラウドＲＰＡシステム４００は、クラウドコンピューティング環境４０２およびローカルコンピューティング環境４０４を備える。ローカルコンピューティング環境４０４は、ユーザ、または、例えば、会社、企業などの任意の他の１つもしくは複数のエンティティのローカルネットワークアーキテクチャを表す。ローカルコンピューティング環境４０４は、ローカルネットワーク４０６を備える。クラウドコンピューティング環境４０２は、ローカルコンピューティング環境４０４にいるユーザから離れたワークロードのサービスまたは処理を提供するクラウドコンピューティングネットワークアーキテクチャを表す。クラウドコンピューティング環境４０２は、インターネット４１４、ユーザによって管理（または制御）され、クラウドプラットフォームプロバイダによってホストされるクラウドネットワークを表すユーザクラウドネットワーク４１８、およびクラウドサービスプロバイダによって管理され、クラウドプラットフォームプロバイダによってホストされるクラウドネットワークを表すクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０を含む、様々なクラウドネットワークを備える。クラウドサービスプロバイダは、クラウドを介してサービス（例えば、ＲＰＡ）を提供するエンティティである。クラウドプラットフォームプロバイダは、クラウドコンピューティング基盤を維持するエンティティである。ローカルコンピューティング環境４０４のローカルネットワーク４０６は、ローカルコンピューティング環境４０４とクラウドコンピューティング環境４０２との間の通信を容易にするために、クラウドコンピューティング環境４０２のインターネット４１４に通信可能に結合される。

図４に示されたように、クラウドオーケストレータ４３０は、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理を可能にするためにクラウドコンピューティング環境４０２内に実装される。詳細には、クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドサービスプロバイダによって管理され、クラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０内でホストされる。一実施形態では、クラウドサービスプロバイダは、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザにＲＰＡを提供する。

クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドコンピューティング環境４０２内のＲＰＡロボットを管理する。詳細には、ユーザは、ローカルコンピューティング環境４０４内のコンピューティングデバイス４１２と対話して、ＲＰＡロボットを管理するための命令をクラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドオーケストレータ４３０に送信する。あるいは、ユーザは、ローカルコンピューティング環境４０４内のコンピューティングデバイス４１２と対話して、ＲＰＡロボットを管理するための命令をユーザの代わりに自動的に送信するように、クラウドオーケストレータ４３０上のスケジュールを設定する。ＲＰＡロボットを管理するための例示的な命令には、ＲＰＡロボットを作成するための命令、ＲＰＡロボットをプロビジョニングするための命令、ＲＰＡロボット上のタスクをスケジューリングする（例えば、タスクを実行するための時間およびタスクを実行するロボットのタイプをスケジュールする）ための命令、ＲＰＡロボットを退役させるための命令、またはＲＰＡロボット向けの任意の他の編成命令が含まれる。命令を受信したことに応答して、クラウドオーケストレータ４３０は、例えば、ＲＰＡロボットの作成、ＲＰＡロボットのプロビジョニング、ＲＰＡロボットのタスクのスケジューリング、ＲＰＡロボットの退役などによる命令を実施する。一実施形態では、クラウドオーケストレータ４３０は、図１のコンダクタ１０４、図２のコンダクタ２１２、または図３のコンダクタ３０４と同様であってもよいが、クラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０内に実装されてもよい。

クラウドオーケストレータ４３０によって管理されるＲＰＡロボットは、クラウドコンピューティング環境４０２内に配備および維持されるクラウドロボットのプールを含んでもよい。そのようなクラウドロボットは、クラウドサービスロボットプール４２６の１つまたは複数のクラウドサービスロボット４２８－Ａ、…、４２８－Ｘ（以下、クラウドサービスロボット４２８と総称される）と、クラウド管理ロボットプール４２２の１つまたは複数のクラウド管理ロボット４２４－Ａ、…、４２４－Ｙ（以下、クラウド管理ロボット４２４と総称される）とを含んでもよい。そのようなクラウドロボットは、クラウドコンピューティング環境４０２においてタスクを実行（すなわち、処理）し、タスクの結果をローカルコンピューティング環境４０４内のユーザに送信する。追加または代替として、クラウドオーケストレータ４３０によって管理されるＲＰＡロボットは、ローカルロボットプール４０８の１つまたは複数のローカルロボット４１０－Ａ、…、４１０－Ｚ（以下、ローカルロボット４１０と総称される）を含んでもよい。

クラウドサービスロボット４２８は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザのためにクラウドコンピューティング環境４０２内でＲＰＡタスクを実行するために、クラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０内のクラウドサービスプロバイダによって維持される。クラウドサービスロボット４２８は、ユーザがコンピューティングデバイス４１２からクラウドオーケストレータ４３０に命令を送信することによる要求に対して作成される。作成されると、クラウドサービスロボット４２８は、タスク（またはワークフロー）を実行するのを待つ間、スタンバイモードに入る。スタンバイモードにある間、クラウドサービスロボット４２８を動作させるためのコストは、最小化されるか、またはそうでなければ低減される。タスクは、ユーザがコンピューティングデバイス４１２からクラウドオーケストレータ４３０に命令を送信することにより、クラウドサービスロボット４２８上にスケジュールされる。タスクをスケジュールするための命令は、タスクを実行するための時間、およびタスクを実行するためのロボットのタイプを定義する。クラウドサービスロボット４２８は、タスクを実行するためにスタンバイモードから復帰し、タスクが完了するとスタンバイモードに戻る。したがって、クラウドサービスロボット４２８は、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザのために、クラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０上でタスクを実行する。

クラウド管理ロボット４２４は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザのためにクラウドコンピューティング環境４０２内でＲＰＡタスクを実行するために、ユーザクラウドネットワーク４１８内のユーザによって維持される。クラウド管理ロボット４２４は、クラウドサービスロボット４２８と能力が類似しており、またクラウドコンピューティング環境４０２内でホストされる。しかしながら、クラウド管理ロボット４２４がホストされるユーザクラウドネットワーク４１８は、ユーザによって管理され、クラウドサービスロボット４２８がホストされるクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０は、クラウドサービスプロバイダによって管理され、クラウドプラットフォームプロバイダによってホストされる。クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０とユーザクラウドネットワーク４１８との間の接続を確立することにより、クラウド管理ロボット４２４を管理する。ユーザクラウドネットワーク４１８は、ユーザがクラウドプロバイダ技術を利用してローカルネットワーク４０６にトンネルバックすることによって確立されてもよい。ユーザは、ローカルネットワーク４０６からクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０への専用ネットワーク接続を確立することができる。接続は、通常、例えば、エニーツーエニー（例えば、インターネットプロトコル仮想プライベートネットワーク）ネットワーク、ポイントツーポイントＥｔｈｅｒｎｅｔネットワーク、またはコロケーション施設における接続プロバイダを介した仮想交差接続の形態である。これらの接続は、公衆インターネットを経由しない。これは、インターネットを介した典型的な接続よりも高い信頼性、速い速度、一貫した待ち時間、および高いセキュリティを提供する。ユーザクラウドネットワーク４１８は、ユーザによって完全に制御および管理され続け、それによってユーザにデータに対する厳格な制御を提供する。

クラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０とユーザクラウドネットワーク４１８との間の接続が確立されると、クラウド管理ロボット４２４は、ユーザがコンピューティングデバイス４１２を介してクラウドオーケストレータ４３０と対話することによる要求に応じて作成される。クラウド管理ロボット４２４は、ユーザクラウドネットワーク４１８上に作成される。したがって、クラウド管理ロボット４２４は、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザのために、ユーザクラウドネットワーク４１８上でタスクを実行する。クラウド管理ロボットプール４２２内のロボットの利用率を最大化し、ユーザの運用コストを削減するために、アルゴリズムが適用されてもよい。

ローカルロボット４１０は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザのためにＲＰＡタスクを実行するために、ローカルネットワーク４０６内のユーザによって維持される。ローカルネットワーク４０６は、ユーザによって制御されるか、またはそうでなければ管理される。クラウドオーケストレータ４３０は、標準的なＨＴＴＰＳ接続を介してローカルロボット４１０への接続を維持する。

図１のＲＰＡシステム１００、図２のＲＰＡシステム２００、図３のＲＰＡシステム３００、および／または図４のクラウドＲＰＡシステム４００は、例えば、会社、組織、または他のエンティティなどのＲＰＡ顧客のためにＲＰＡを実装するためのＲＰＡプロバイダによって実装されてもよい。本明細書に記載された実施形態は、ＲＰＡ顧客によるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することを実現する。ＲＰＡ関連リソースのそのような数値化された使用量は、様々な異なるアプリケーションに利用されてもよい。一例では、ＲＰＡ関連リソースのそのような数値化された使用量は、ＲＰＡプロバイダがＲＰＡ顧客のＲＰＡリソースの実際の使用量に基づいてＲＰＡ顧客に課金することを可能にする、消費量ベースの課金を実現するために利用されてもよい。別の例では、ＲＰＡ関連リソースのそのような数値化された使用量は、例えば、ＲＰＡを実装するための投資収益率などの異なる関心メトリックを計算するために利用されてもよい。

図５は、１つまたは複数の実施形態による、ＲＰＡに対する消費量ベースの課金のためのシステム５００を示す。システム５００は、計測システム５０２と、課金システム５０４と、支払いシステム５０６とを含み、それらは、例えば、図７のコンピューティングシステム７００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装されてもよい。計測システム５０２、課金システム５０４、および／または支払いシステム５０６は、クラウドコンピューティング環境内（例えば、図４のクラウドコンピューティング環境４０２内）に、またはローカルコンピューティング環境内（例えば、図４のローカルコンピューティング環境４０４内）に実装されてもよい。

図６は、１つまたは複数の実施形態による、ＲＰＡに対する消費量ベースの課金のための方法６００を示す。方法６００は、図５のシステム５００と一緒に記載される。方法６００のステップは、例えば、図５のシステム５００の特定のコンポーネント、または、例えば、図７のコンピューティングシステム７００などの任意の他の適切な１つもしくは複数の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６０２において、ユーザに関連付けられたＲＰＡ実行データが受信される。一例では、ＲＰＡ実行データは、図５の計測システム５０２によって受信されてもよい。ユーザは、ＲＰＡ顧客（例えば、会社、組織など）または任意の他のユーザであってもよい。ＲＰＡ実行データは、１つまたは複数のＲＰＡロボットによるＲＰＡワークフローの実行に関連付けられた任意のデータであってもよい。一実施形態では、ＲＰＡ実行データは、ＲＰＡワークフローの実行の１つまたは複数のインスタンスのイベントログを含んでもよい。イベントログは、特定の時間において、かつＲＰＡワークフローの実行の特定のインスタンスの間に、ＲＰＡワークフローのアクティビティの実行に対応するイベントを識別する。別の実施形態では、ＲＰＡ実行データは、ＲＰＡ関連リソースの使用量に関するデータを含む。そのようなＲＰＡ関連リソースには、例えば、コンピューティングリソース、ネットワークリソース、ＲＰＡロボットに関するリソース、ＲＰＡ関連のサービスもしくはタスク、ＲＰＡ実行に関するメトリック、またはＲＰＡロボットによるＲＰＡワークフローの実行中に使用される任意のリソースが含まれてもよい。他の形態のＲＰＡ実行データも考えられる。

一実施形態では、ＲＰＡ関連のサービスまたはタスクに関するデータには、ＲＰＡを実装するＲＰＡプロバイダによって所有されるファーストパーティＲＰＡ関連のサービスもしくはタスク、またはＲＰＡプロバイダによって所有されないサードパーティＲＰＡ関連のサービスもしくはタスク（例えば、認可ＲＰＡ関連のサービスもしくはタスク）に関するデータが含まれてもよい。一例では、ＲＰＡ関連のサービスまたはタスクに関するデータには、ＲＰＡ関連のサービスもしくはタスクの呼び出し回数、またはＲＰＡ関連のサービスもしくはタスクの実行時間が含まれる。例えば、ＲＰＡ関連のサービスまたはタスクの呼び出し回数は、（例えば、文書ごとまたはページごとに）ＯＣＲ（光学式文字認識）が実行された回数であってもよい。他の例示的なＲＰＡ関連のサービスまたはタスクには、ＮＰＬ（自然言語処理、コールセンタＲＰＡエージェントなど）が含まれる。

ＲＰＡ実行データは、ＲＰＡロボット（例えば、図１のロボット１０６、図３のロボット３０２、または図４のロボット４１０、４２２、もしくは４２６）、あるいはＲＰＡオーケストレータ（例えば、図１のコンダクタ１０４、図２のコンダクタ２１２、図３のコンダクタ３０４、または図４のクラウドオーケストレータ４３０）から受信されてもよい。ＲＰＡロボットおよび／またはＲＰＡオーケストレータは、クラウドコンピューティング環境（例えば、図４のクラウドコンピューティング環境４０２）内に実装されてもよい。ＲＰＡ実行データは、ＲＰＡロボットまたはＲＰＡオーケストレータから直接受信されてもよく、コンピュータシステムのストレージもしくはメモリ（例えば、図７のメモリ７０６）から以前に記憶されたＲＰＡ実行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実行データを受信することによって受信されてもよい。

ステップ６０４において、受信されたＲＰＡ実行データに基づいてユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量が数値化される。一例では、ＲＰＡ関連リソースの使用量は、図５の計測システム５０２によって数値化される。ＲＰＡ関連リソースは、ＲＰＡロボットによるＲＰＡワークフローの実行に使用される任意のリソースを含んでもよい。ＲＰＡ関連リソースの使用量は、受信されたＲＰＡ実行データに基づいて１つまたは複数のパラメータを計算することによって数値化されてもよい。パラメータは、ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を表す任意のパラメータであってもよい。一実施形態では、パラメータは、ＲＰＡロボットによるＲＰＡワークフローの実行のためのリソースの使用量に関するパラメータを含んでもよい。例えば、パラメータには、例えば、計算サイクル、ＣＰＵ（中央処理装置）使用量、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）使用量、ストレージパラメータ（例えば、ストレージボリューム上の収集サイクルごとのデータ転送および動作の長さを表すパラメータ）、ＲＰＡサービス用のＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）使用量、（例えば、データセンタまたはコールセンタ内の）データ使用量などの、コンピューティングリソースの使用量に関するパラメータが含まれてもよい。別の例では、パラメータには、例えば、ネットワークインターフェース上で送受信されるデータ量などの、ネットワークリソースの使用量に関するパラメータが含まれてもよい。別の例では、パラメータには、例えば、利用されたＲＰＡロボットの数、利用されたＲＰＡロボットのタイプ、利用された各ＲＰＡロボットの実行時間、ＲＰＡサービスまたはタスクが実行された回数（例えば、ＲＰＡサービスまたはタスク（ファーストパーティまたはサードパーティ）が呼び出された回数、ＲＰＡサービスが実行されたページの数、ＲＰＡサービスが実行された文書のタイプ、ＲＰＡサービスの実行時間）などの、ＲＰＡサービスまたはタスクの使用量に関するパラメータが含まれてもよい。

一実施形態では、パラメータは、ＲＰＡ実行に関するメトリックを含んでもよい。メトリックは、ＲＰＡの性能を表すメトリックおよび／またはＲＰＡの予想性能を表すメトリックを含んでもよい。例えば、ＲＰＡの性能を表すメトリックには、ＲＰＡロボットの動作アクティビティに関連する計算された節約コスト、計算された節約時間、または計算された重要性能指標が含まれてもよく、ＲＰＡの予想性能を表すメトリックには、予測された節約コスト、予測された節約時間、または予測された重要性能指標が含まれてもよい。節約コストは、ワークフローを自動化することによって節約された（例えば、時間単位の）時間と、ワークフローを手動で実行するためのユーザの（例えば、１時間当たりの）コストの積として決定されてもよい。ロボット時間メトリックの数は、ＲＰＡロボットの総実行時間として決定されてもよい。一実施形態では、ＲＰＡ実行に関するメトリックは、ＲＰＡの性能を表すメトリックとＲＰＡの予想性能を表すメトリックの比較に基づいてもよい。

ステップ６０６において、ＲＰＡ関連リソースの数値化された使用量に基づいて、ユーザ宛てに請求書が生成される。一例では、請求書は図５の課金システム５０４によって生成される。請求書は、課金モデルに従って、計算されたパラメータによって数値化されたＲＰＡ関連リソースの数値化された使用量に基づいて生成されてもよい。一実施形態では、課金モデルは、交渉済み料金プランを定義するＲＰＡプロバイダとユーザとの間の任意のサービス契約であってもよい。課金モデルは、例えば、ユーザおよびＲＰＡ関連リソースを提供するＲＰＡプロバイダによって合意された消費量ベースの課金モデルであってもよい。

一実施形態では、課金モデルは、コミットメントプラス月間超過モデルを含む。この実施形態では、ユーザは、固定量のＲＰＡ関連リソースへのアクセスに対して月（または任意の他の適切な時間期間）ごとに固定量を課金される。ＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化する計算されたパラメータが固定量のＲＰＡ関連リソースを超えた場合、ユーザは追加量も課金される。一実施形態では、追加量は、固定量を超えるＲＰＡ関連リソースの所定量ごとの追加量であってもよい。所定量のＲＰＡ関連リソースは、例えば、ＲＰＡ関連リソースに応じて、例えば、所定数のＲＰＡロボット、所定量のメモリなどであってもよい。例えば、ユーザは、固定数のＲＰＡロボットを使用するための固定量、プラス固定数のＲＰＡロボットにわたって利用される追加のＲＰＡロボットごとの追加量を課金されてもよい。

別の実施形態では、課金モデルは、月間可変課金モデルを含む。この実施形態では、ユーザは、ＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化する計算されたパラメータに基づいて（例えば、比例して）、月（または任意の他の適切な期間）ごとにある量を課金される。例えば、ユーザは、月ごとに利用されるＲＰＡロボットの総数に対して課金されてもよい。別の例では、ユーザは、ＲＰＡサービスの実行、例えば、各文書に対するＲＰＡ文書処理サービスの実行ごと、文書がスキャンされるたび、ＯＣＲが実行されるたび、ＲＰＡアルゴリズムが実行されるたびなどに課金されてもよい。他の課金モデルも考えられる。

別の実施形態では、請求書は、ＲＰＡ実行に関するメトリックに基づいて生成される。例えば、請求書は、ＲＰＡの性能を表すメトリック（例えば、計算された節約コストまたは節約時間）に基づいてもよい。別の例では、請求書は、ＲＰＡの性能を表すメトリックと、ＲＰＡの予想性能を表すメトリックとの間の比較（例えば、計算された節約コストまたは節約時間と予測された節約コストまたは節約時間との間の比較）に基づいてもよい。

別の実施形態では、請求書は、呼び出されたＲＰＡ関連サービスまたはタスクが、ファーストパーティのＲＰＡ関連サービスまたはタスクであるか、サードパーティのＲＰＡ関連サービスまたはタスクであるかに基づいて生成される。例えば、サードパーティのＲＰＡ関連サービスまたはタスクの呼び出しは、ファーストパーティのＲＰＡ関連サービスまたはタスクとは異なる料金を負担する場合がある。

ステップ６０８において、生成された請求書が出力される。生成された請求書は、例えば、生成された請求書をコンピュータシステムのディスプレイデバイス（例えば、図７のディスプレイ７１０）に表示することにより、または生成された請求書をコンピュータシステムのメモリもしくはストレージ（例えば、図７のメモリ７０６）に記憶することによって出力されてもよい。

一実施形態では、生成された請求書は、生成された請求書の支払いのためのプロンプトを用いて、生成された請求書をユーザに送信することによって出力される。生成された請求書の支払いは、ユーザからプロンプトで受け取られてもよい。一実施形態では、生成された請求書の支払いは、例えば、ユーザのアカウントから支払いを自動的に控除することによって自動的に実行されてもよい。支払いは、ユーザが使用前にＲＰＡ関連リソースの利用に対して支払う前払い支払い、またはユーザが使用後にＲＰＡ関連リソースの利用に対して支払う後払い支払いの形態であってもよい。一例では、生成された請求書はユーザに送信され、かつ／または生成された請求書の支払いは図５の支払いシステム５０６によって受信される。

有利なことに、本明細書に記載された実施形態は、ＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化して、それによってＲＰＡの消費量ベースの課金を可能にすることを実現する。そのような消費量ベースの課金により、ＲＰＡの顧客がＲＰＡ関連リソースの自分の消費量に基づいてＲＰＡの支払いを行うことが可能になり、それは、ＲＰＡの顧客が高価な固定価格モデルに頼らずにＲＰＡを実装することができるので、ＲＰＡへの参加に対する障壁を低くする。

図７は、本発明の一実施形態による、図６の方法６００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７００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７００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７００は、情報を通信するためのバス７０２または他の通信機構と、情報を処理するためにバス７０２に結合されたプロセッサ７０４とを含む。プロセッサ７０４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７０４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７００は、プロセッサ７０４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７０６をさらに含む。メモリ７０６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７０４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７００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７０８を含む。

プロセッサ７０４は、バス７０２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７１０にさらに結合される。ディスプレイ７１０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７１２、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７１４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７０２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７１０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７００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７００は自律的に動作することができる。

メモリ７０６は、プロセッサ７０４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７００のためのオペレーティングシステム７１６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７１８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

ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化するステップと、
ＲＰＡ関連リソースの前記数値化された使用量に基づいて前記ユーザ宛ての請求書を生成するステップと、
前記生成された請求書を出力するステップと
を含む、コンピュータ実装方法。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化するステップが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータ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１つまたは複数のパラメータが、計算サイクル、ＣＰＵ（中央処理装置）使用量、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ使用量）、ストレージパラメータ、またはＲＰＡサービス用のＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）使用量のうちの少なくとも１つに基づく、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
前記１つまたは複数のパラメータが、ネットワークインターフェース上で送受信されるデータに基づく、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
前記１つまたは複数のパラメータが、利用されたＲＰＡロボットの数、利用された前記ＲＰＡロボットのタイプ、利用された前記ＲＰＡロボットの実行、ＲＰＡサービスもしくはＲＰＡタスクが実行された回数、またはＲＰＡ実行を評価するメトリックのうちの少なくとも１つに基づく、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
前記１つまたは複数のパラメータが、ＲＰＡサービスまたはＲＰＡタスクがサードパーティのＲＰＡサービスまたはＲＰＡタスクであるかどうかを含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
ＲＰＡ関連リソースの前記数値化された使用量に基づいて前記ユーザ宛ての請求書を生成するステップが、
課金モデルに基づいて前記ユーザ宛ての請求書を生成するステップ
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
前記ユーザに関連付けられた前記ＲＰＡ実行データが、ＲＰＡロボットまたはＲＰＡオーケストレータのうちの少なくとも１つからである、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
前記ＲＰＡロボットまたは前記ＲＰＡオーケストレータのうちの前記少なくとも１つが、クラウドコンピューティング環境内に実装される、請求項８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、
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化する動作と、
ＲＰＡ関連リソースの前記数値化された使用量に基づいて前記ユーザ宛ての請求書を生成する動作と、
前記生成された請求書を出力する動作と
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。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することであって、前記１つまたは複数のパラメータが、計算サイクル、ＣＰＵ（中央処理装置）使用量、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ使用量）、ストレージパラメータ、またはＲＰＡサービス用のＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）使用量のうちの少なくとも１つに基づく、計算すること
を含む、請求項１０に記載の装置。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することであって、前記１つまたは複数のパラメータが、ネットワークインターフェース上で送受信されるデータに基づく、計算すること
を含む、請求項１０に記載の装置。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することであって、前記１つまたは複数のパラメータが、利用されたＲＰＡロボットの数、利用された前記ＲＰＡロボットのタイプ、利用された前記ＲＰＡロボットの実行、ＲＰＡサービスもしくはＲＰＡタスクが実行された回数、またはＲＰＡ実行を評価するメトリックのうちの少なくとも１つに基づく、計算すること
を含む、請求項１０に記載の装置。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することであって、前記１つまたは複数のパラメータが、ＲＰＡサービスまたはＲＰＡタスクがサードパーティのＲＰＡサービスまたはＲＰＡタスクであるかどうかを含む、計算すること
を含む、請求項１０に記載の装置。
ＲＰＡ関連リソースの前記数値化された使用量に基づいて前記ユーザ宛ての請求書を生成することが、
課金モデルに基づいて前記ユーザ宛ての請求書を生成すること
を含む、請求項１０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、
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することと、
ＲＰＡ関連リソースの前記数値化された使用量に基づいて前記ユーザ宛ての請求書を生成することと、
前記生成された請求書を出力することと
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。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することであって、前記１つまたは複数のパラメータが、計算サイクル、ＣＰＵ（中央処理装置）使用量、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ使用量）、ストレージパラメータ、またはＲＰＡサービス用のＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）使用量のうちの少なくとも１つに基づく、計算すること
を含む、請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することであって、前記１つまたは複数のパラメータが、ネットワークインターフェース上で送受信されるデータに基づく、計算すること
を含む、請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することであって、前記１つまたは複数のパラメータが、利用されたＲＰＡロボットの数、利用された前記ＲＰＡロボットのタイプ、利用された前記ＲＰＡロボットの実行、ＲＰＡサービスもしくはＲＰＡタスクが実行された回数、またはＲＰＡ実行を評価するメトリックのうちの少なくとも１つに基づく、計算すること
を含む、請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
ユーザに関連付けられたＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）実行データに基づいて前記ユーザによるＲＰＡ関連リソースの使用量を数値化することが、
前記ＲＰＡ実行データに基づいてＲＰＡ関連リソースの前記使用量を表す１つまたは複数のパラメータを計算することであって、前記１つまたは複数のパラメータが、ＲＰＡサービスまたはＲＰＡタスクがサードパーティのＲＰＡサービスまたはＲＰＡタスクであるかどうかを含む、計算すること
を含む、請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
前記ユーザに関連付けられた前記ＲＰＡ実行データが、ＲＰＡロボットまたはＲＰＡオーケストレータのうちの少なくとも１つからである、請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
前記ＲＰＡロボットまたは前記ＲＰＡオーケストレータのうちの前記少なくとも１つが、クラウドコンピューティング環境内に実装される、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
前記数値化するステップ、前記生成するステップ、および前記出力するステップが、クラウドコンピューティングシステム内に実装された１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
前記装置が、クラウドコンピューティングシステム内に実装される、請求項１０に記載の装置。
前記少なくとも１つのプロセッサが、１つまたは複数のコンピューティングデバイス内に実装され、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスが、クラウドコンピューティングシステム内に実装される、請求項１６に記載のコンピュータプログラム。