自動化に基づくシミュレーションの高速実行 RPAとAIの融合によって加速する製造業における業務プロセス変革

講演

UiPath

自動化に基づくシミュレーションの高速実行RPAとAIの融合によって加速する
製造業における業務プロセス変革

UiPathの提供するRPAはAIなど周辺技術と融合しながら、より高度な自動化ソリューションへと進化している。その活躍の場は製造業の設計・開発や調達・購買など多様な業務へと広がり、現場の生産性向上、新たな時間の創出に寄与している。

CAEによるシミュレーションを
RPAの活用により自動化

UiPath
ソリューション本部
セールスコンサルティング第二部
部長
岩本浩央氏

RPA（Robotic Process Automation）の領域でグローバルな市場をけん引してきたUiPath。同社では近年、IDP（Intelligent Document Processing）、プロセスマイニングやタスクマイニング、さらにはAIといった様々なツールを統合する形で、RPAを核とした自動化ソリューションを大きく進化させてきた。もちろんそれは、製造業においても多様な業務領域に適用され、DXの推進に多大な貢献を果たしている。

「例えば設計・開発の分野で近年、欠かせない技術となっているCAE（Computer Aided Engineering）を活用した構造解析、熱解析、流体解析などの各種シミュレーションの実施を自動化しているケースなどは、まさにその好例といえます」とUiPathの岩本氏は紹介する。

あるユーザーでは、上部から低温の流体、左側から高温の流体がそれぞれ流れ込み、中心部で回転する羽で撹拌かくはんされ、右側の出口から液体が出ていくというスタティックミキサーのシミュレーションを行っている。そこではCAEの最適化計算を行うツール「Optimus」と、シミュレーションの様子をCGで可視化するツール「ANSYS」を用いているが、このユーザーではUiPathを両者の間に介在させることで、Optimusで決定した目的変数のANSYSに対して入力し、逆にANSYSからは解析した結果をOptimusへとフィードバックするというループを自動化した。さらに今後の展望として、CAEにおける入出力データを機械学習させたサロゲートモデルを構築することでより高速なシミュレーションが可能だ。

「UiPathを活用した自動化に基づくシミュレーションの高速実行が、多忙な設計者による設計業務の短期化において大きな貢献を果たしています」と岩本氏は語る。

文書など非構造化データを扱う
自動化処理をAI活用で実現

またUiPathは、調達・購買に関わるプロセスの自動化にも広く用いられている。サプライヤーと顧客購買部門の間で、見積りや受発注に関わる情報のやり取りを、メールを介して行っているというケースも多い。これについて岩本氏は「特にメールのような非定型の情報を構造化することは難しく、本来自動化が困難なプロセスでもあります」と指摘する。

こうした領域に効果的なソリューションを提供しているのがAI機能を搭載した「UiPath Communications Mining」だ。例えばサプライヤー側に顧客が以前発注していたある部品についての数量を変更したい、あるいは配送先住所を変更したいという要望がメールで届いた際に、Communications Miningが「発注＞変更＞数量」「発注＞変更＞配送先住所」といった階層構造でメール内容の分解を行い、文脈を読み取って必要な情報をエンティティとして抽出する。あとはERPなどを起動して必要な変更情報を投入するといった形での処理の自動化が可能となる。

「その他にも、請求書や注文書などフォーマットが特定できるもの、契約書など必ずしも特定のフォーマットを持たないものを含む文書内のデータの解釈、抽出をAIによって実現する『UiPath Document Understanding』といったツールも用意。これにより、例えば請求書や貿易業務における船荷証券などの読み取りについては事前定義済みのモデルを効率的に利用し、特定のフォーマットを持たない文書については生成AI技術で取り出したい項目をプロンプト指示することが可能になりました。これら読み取りの結果を、最終的に人間の目で確認したい場合は、Human in the Loopとして、自動化プロセスの間に承認フローを入れることができます。新人ロボットに作業をしてもらい、人間マネージャが承認を与える要領です。人はOKボタンを押すだけなので、100%確認が入ったとしても平均して約7割の業務時間の削減が可能です。さらに、発注プロセスを例に上げると、請求書の品目情報（品目名、数量、金額等）がその前段プロセスである発注伝票や入荷伝票と同一であれば良しとするルールベースの判断をロボットにさせることで、人によるチェックを軽減する併せ技も可能です」と岩本氏は語る。