はじめに

RPA導入による業務効率化を推進されている方、こんなお困りごとはないでしょうか。

• 毎月、どのロボがどれくらい稼働したのか集計したい
• ロボごとのエラーの発生率、回数、原因などを可視化して保守に活用したい
• 現状のRPA実行用ライセンスの数が、業務量に対して適正なのか判断できるようにしたい

RPAの運用を進めていくと、このようなRPAの稼働実績の高度な可視化が求められるケースが増えてくるのではないでしょうか。

こちらの記事では、代表的なRPAツールの一つであるUiPath、およびその管理ツールであるUiPath Orchestrator（以降OC）と、Elastic社のデータ可視化ツールであるKibanaを用いた、RPA稼働実績の可視化の例について紹介していきます。

Kibanaとは

Elastic Stackについて

Kibanaの説明をする前に、Elastic Stackについて紹介します。Elastic Stackとは、Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstashなどのツールで構成される、データ取得、検索、分析、可視化のためのElastic社製ソリューションです。Kibanaは、その中でもデータの可視化を担うツールとなります。また、OCのロボット実行ログをもとにKibanaでの可視化を行うためには、データの検索・分析を行うElasticsearchが併せて必要となります。

Kibanaの導入方法

Elasticsearch、Kibanaを導入するために必要な準備は以下のようになります。公式サイトの手順を見ながらインストール、設定を進めていくだけでよいので、結構シンプルです。

1. Elastic社の公式サイトからElasticsearchのインストール
2. 必要な各種プラグインのインストール
3. Elastic社の公式サイトからKibanaのインストール
4. Kibana↔Elasticsearchの接続設定（設定ファイル編集）

参考：https://www.elastic.co/guide/en/elastic-stack/current/installing-elastic-stack.html

RPAの稼働情報を取り込む

Elasticsearch、Kibanaが使えるようになりましたら、いよいよRPAの稼働情報を取り込ませたいと思います。下記のような手順を踏むことで、OCの実行ログをElasticsearchに取り込み、Kibanaで可視化することができるようになります。

1. Elasticsearch↔OC間の接続設定（設定ファイル編集）
2. Kibana上でindex patternの設定
   ※参考：https://docs.uipath.com/ja/orchestrator/standalone/2022.4/installation-guide/creating-an-index-pattern-to-connect-to-elasticsearch

OCの実行ログには、fieldと呼ばれる様々な要素が含まれており、可視化のカギとして利用することができます。よく使われるのは下記のfieldです。

• jobId：実行されたジョブごとに固有のID。ロボごとの稼働情報を集計する際のキーとなる。
• processName：実行されたジョブのプロセス名。
• timestamp：ログが出力された時間。
• totalExecutionTime：ジョブの開始から終了までの所要時間。
• windowsIdentity：ジョブを実行したユーザーの名前。

また、UiPath.Core.ActivitiesのAddLogFieldsアクティビティを用いて、可視化に活用できそうな要素をfieldに追加することも可能です。例えば、ロボがエラーで異常終了した場合に、人為的なオペレーションミスによるもの（ビジネスエラー）なのか、システム起因のもの（システムエラー）なのかを記録するようなfieldを追加することで、ロボのエラー原因の割合をKibanaで可視化することができるようになります。

OCのダッシュボードだけでも、ロボ単位やジョブ単位での稼働実績は収集することが可能ですが、ロボ横断的（エラー原因別、実行者別など）な分析や、多種類のグラフを用いた高度な可視化には、Kibanaの存在が必要となってきます。

RPA稼働実績の可視化①～ロボごとの稼働情報集計～

まずは、ロボごとの稼働情報（稼働時間・ジョブ実行回数など）を集計して可視化してみようと思います。

Kibanaのメニューから [Dashboard] を開き、Dashboardの作成を行います。

KibanaのDashboardは、Visualizeと呼ばれる可視化用のパーツを組み合わせて作成します。Visualizeには円・棒・折れ線といったグラフやテーブルなど、様々な種類が存在します。
今回は、ロボごとの稼働時間の割合が視覚的にわかりやすい円グラフと、データをCSVファイルにエクスポートできるテーブルの2パターンで可視化してみます。

Dashboard上から [Create Visualization] を選択し、[Pie] を選択します。

セットアップ時に作成したindex patternを選択すると、グラフに用いるfieldを選べるようになります。[processName] と [totalExecutionTime] を設定することで、下図のような円グラフが簡単に出来上がります。

次はテーブルを作成します。今度は [Create Visualization] から [Table] を選択します。

先程の円グラフのように、[processName] を用いてロボごとの稼働情報を集計する形でもよいのですが、ジョブごとのキー情報である [jobId] を用いることで、実行されたジョブ単位での集計を行うことも可能です。下図では、[jobId] [timestamp] [windowsIdentity]、それからAddLogFieldsアクティビティであらかじめロボに追加している [jobStatus]（ジョブのステータス）のfieldを用いてテーブルを作成しています。

いかがでしょうか。ロボごとの稼働時間、ジョブごとの稼働状況を集計・可視化してみました。円グラフでは稼働時間の長いロボが可視化されるため、導入効果の高かったロボが一目でわかるようになります。テーブルはCSVとしてエクスポートできるため、ジョブごとの稼働情報を無期限に保存することもできます。Dashboardの作成は、慣れればサクサク進められて非常に便利です。

RPA稼働実績の可視化②～エラー調査～

続いては、ロボごとのエラー発生率や原因などを可視化してみようと思います。エラーが起こりやすいロボを検知したり、複数ロボで共通して発生しているようなエラーを見つけ出したりすることで、ロボの品質改善に役立てられます。

先程と同様、Dashboardを新規作成し、[Create Visualization] から [Table] を選択します。[processName] [jobId] [jobStatus] をうまく組み合わせることで、ジョブがエラーで終了した割合を算出することができます。

また、[Create Visualization] から [Ber vertical] を選択します。エラー原因を回数が多い順に並べた棒グラフを作るイメージです。エラー原因の調査でカギとなるのが、[message] と呼ばれるfieldです。これは、Log Messageアクティビティで明示的に実装したログメッセージや、ジョブの例外発生時のメッセージが保持されるfieldとなります。

特定のパターンの例外に対して、どのロボも同じログメッセージを残すようにするといった実装ルールをあらかじめ決めておくことで、複数ロボにまたがるようなエラー原因についてもKibana上で簡単に発生頻度をチェックすることができるようになります。また、Dashboardは特定のfieldでフィルタをかけることができるため、テーブルを見てエラー発生率の高いロボをフィルタし、そのロボの主なエラー原因を棒グラフから確認して対処する、といったロボの保守作業にも役立ちます。Dashboardでわかりやすく可視化しておくことで、スムーズにエラー調査ができるようになるのも、Kibana導入の大きなメリットではないでしょうか。

おわりに

いかがだったでしょうか。上記の例以外にも、例えばジョブの実行マシンをfieldに追加して実行ライセンスの利用状況を可視化したり、ユーザーごとのロボ稼働状況を可視化してロボ実行権限を棚卸したりと、Kibanaには様々な活用方法が考えられます。また、今回は基本的なVisualizeに焦点を当ててDashboardの作成手順を紹介しましたが、Kibanaには他にも様々な可視化の機能があり、大変便利なツールです。RPAの管理や運用について課題をお持ちの方は、このような可視化ツール導入を検討してみるのもよいのではないでしょうか。

KibanaやOCの導入によるRPA管理、またRPAの導入などに関して何かございましたら、こちらまでお問い合わせいただければと思います。