「定型業務で時間やコストをとられているため自動化したい」という悩みを抱えている方は少なくないでしょう。そこで注目を浴びているのが、業務を自動化する「RPAツール」です。ここでは、RPAの詳細や需要について詳しくご紹介します。

RPAとは「Robotics Process Automation」の略称で、ロボティックスプロセスオートメーションとも呼ばれることもあります。**RPAは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。**アプリなどに搭載されているマクロとは異なり、複数あるサービスの自動化を行うことができます。

例えば、Wordツールで記載した文章をコピーし、Excelツールに貼り付けるという繰り返し作業を自動化することが可能です。*日本でもRPAは2015年頃より導入され始め、市場におけるシェアは拡大しつつあります。*

RPAとは？市場拡大が見込まれる業務自動化のポイントを解説！

**RPAの導入が急速に増加した理由の1つとして、働き方改革が挙げられます。働き方改革では、少子高齢化などが原因で生産労働人口が減少している日本において、労働の生産性を向上させることが目的です。

業務効率化ツールを開発や導入するには、多くの時間やコストが必要です。また、新しいシステムの開発には大きな投資を行わなければならないため、費用対効果に見合わずシステムを導入するプロジェクトが途中で中止となる事例もよくありました。*しかし、RPAでは簡単で安価な費用で導入することができます。*

以上から、RPAの国内における市場は急激に伸びており、2019年に行われたある調査によると、RPAの導入率は大手企業では50％以上、中小企業でもおよそ25％でした。最初は大手企業を中心にRPAの導入が進んでいきましたが、RPAの導入効果が広く認知されたことによって、中小企業でも導入が進んでいます。**したがって、近年のRPAの需要は非常に高いと言えるでしょう。**

市場が拡大しているRPAとは？お勧めの資格を解説！

RPAには3段階の自動化のレベルがあります。ここでは、RPAのそれぞれの段階でどのような処理ができるのかをご紹介します。

**第1段階のRPAでは、データ入力などの定型業務を行うことが可能です。**規則で定められた業務にのみ対応できるため、ルールや業務の修正・変更が必要な場合、その度に更新する作業が生じます。そのため、RPAを導入する際には、事前に対処方法を決めておくことが重要です。

**EPAとは「Enhanced Process Automation」の略称で、AIと連携することで、多量のデータについて取り扱うことが可能です。**また、情報処理したデータやビッグデータなどからクライアントの分析も行うことができます。*さらにイレギュラーに対しても対応ができるため、RPAが不得意であった非定型業務についても実行することが可能です。*

**CAとは「Cognitive Automation」の略称で、高度なAI機能によって、クライアントに関するデータの整理・分析から結果まで自動化して実行することができます。**また、大量のデータから深層学習することにより、自主的に学習して成長する能力をもっているため、人間と近い意思決定やルール作成が可能となるでしょう。

## RPAツールを導入するメリット

ここからは、RPAを導入する企業に対してもたらすメリットについて解説します。

### 人件費を削減することができる

**RPAによって、データ入力や請求書発行業務などの定型業務を自動化させることで、これまで手作業で対応していた工数を大幅に削減することができます。**そのため、人間がすべき業務に集中することが可能となります。*したがって、RPAで置き換えることができる業務を担当していた人員を減らすことが可能となるため、人件費の削減を行うことができるでしょう。*

### 業務効率を向上させることができる

RPAは24時間365日稼働させることも可能です。**また、RPAが行うスピードは手作業の速度よりも速いため、業務効率の向上が期待できます。**RPAの処理は正確性も担保されることから、これまでの誤字脱字のような*単純ミスも減少させることができる*ので、ミスによって発生するクレーム処理の減少も期待できます。 

### 働き方改革を推進することができる

これまでにも説明しましたが、RPAが導入や開発された大きな目的は働き方改革でした。日本は超高齢化社会を迎えており、人口減少や労働力不足が社会問題とされています。また、ワークライフバランスというトレンド用語も最近では流行しており、残業や休日出勤を減少させることも企業の重要な課題と言えるでしょう。**RPAを導入することによって、労働力不足の解消や、残業・休日出勤などの過労動の減少が期待できるため、働き方改革を推進することが可能です。**

導入拡大が進むRPAの事例は？適応効果を合わせて解説！

## RPAツールを導入するデメリット

RPAには多くのメリットがありますが、デメリットもあります。ここでは、RPAのデメリットについて解説します。

**RPAのデメリットとして、第三者による不正利用によって企業の機密情報などが外部へ漏洩してしまうというリスクが挙げられます。**また、複数のシステムを連携している際には、他の連携しているシステムに影響を与えてしまう可能性もあります。*RPAを導入する際には、セキュリティ対策について事前に検討しておくことが非常に重要です。*

### 障害やトラブルの発生による業務停止

**サーバーやPCなどのシステムに障害やトラブルが起きた場合、RPAが稼働しなくなる可能性があります。**そのため、RPAが停止することによって、業務に対しても影響を与えてしまうことも少なくありません。*したがって、RPAが使用できなくった場合の、人間が業務を実施できるようにマニュアルを完備しておくことが大切です。*

**RPAの仕様やパラメータなどを変更した場合、誤作動が発生する可能性もあります。**よって、仕様変更を行うことによって、当初予定していた指示と異なる動きをすることがあるでしょう。誤作動が発生した場合、迅速な対処が求められます。*事前に誤作動が起きた場合の作業について検討しておくことが重要です。*また、誤作動を発生するリスクを回避するための施策を用意しておくことも大切と言えます。

RPAツールを選択する際の基準はどうすべきでしょうか。ここでは、RPAツールの選び方について詳しくご紹介します。

**RPAツールには、主に3つの種類の設置方法が存在します。それぞれの特徴を理解した上で、自社に合う設置方法を選択することが重要です。**

*1.デスクトップ型*
デスクトップ型は、PCに対してRPAをインストールして利用する方法です。サーバー構築が不要であるため、低コストで導入することができます。業務で使用するPCの数が少なく、少人数でRPAを活用したい場合にデスクトップ型は向いていると言えるでしょう。

*2.サーバー型*
サーバー型は、サーバーに対してRPAツールを導入することで、サーバーを経由してそれぞれのPCからRPAを利用することができます。サーバー構築作業が必要になるため、初期費用が多くかかりますが、セキュリティの強化やデータの一元的管理が可能というメリットもあります。

*3.クラウド型*
クラウド型は、サーバーなど自社が保有しているハードウェアに依存することなく、プロバイダーのクラウドサービスを利用してインターネットなどのネットワークを経由することでRPAを利用する方法です。インターネット環境があれば導入することができるため、クラウド型はコスト面からも注目を浴びている方法と言えます。

**RPAツールには汎用型と特化型と呼ばれる分類があります。それぞれ得意とする機能が違うため注意が必要です。**

*1.汎用型*
汎用型は、さまざまな業務に対応できる汎用性の高さが特徴であるRPAツールです。初期設定に時間がかかります。また、仕様を変更する際などにはメンテナンスが必要です。しかし、多様な機能をもっているため、使い勝手が良いのが強みと言えます。

*2.特化型*
特化型のRPAツールは、請求書発行や勤怠管理など、特定の業務に特化しています。汎用型と比較すると多様な機能は搭載していないです。しかし、業務プロセスが始めから完成したものを利用することができるため、細かい設定などが不要で使いやすいパッケージとなっています。

RPAツールを比較する際のポイントと主要なツールを紹介！

## 自社に合ったRPAツールを導入しよう！

これまでに、RPAツールの詳細・メリット・デメリット・選び方について解説しました。RPAとは、定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。*RPAツールを上手く利用することで、人件費の削減や業務効率の向上が期待できます。一方、RPAツールにも「情報漏洩のリスク」「誤作動の可能性」などのデメリットもあるため、注意が必要です。 *

これまでに説明したようにRPAツールの種類は多種多様に存在し、ツールによって特徴が違います。簡単に設定ができるRPAもありますが、自社のシステムと合っていないRPAツールを選択すると導入に失敗する可能性もあります。RPAツールの代表例としてNTTデータ社が提供している「WinActor」があります。

また、多くのRPAツールは無料トライアル期間も実施中です。**RPAツールを導入する前に、導入目的を明確にすることで自社に合ったRPAの導入ができるでしょう。**

RPAエンジニアとは？概要や仕事内容、必要なスキルを解説！

RPAとは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。RPAツールを上手く利用することで、人件費の削減や業務効率の向上が期待できます。RPAツールの種類は多種多様に存在します。当記事では、RPAツールの詳細・メリット・デメリット・選び方を解説します。

RPAは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のこと

RPAツールを導入するメリットとして「人件費の削減」「業務効率の向上」「働き方改革の推進」などが挙げられる

RPAツールを導入するデメリットとして「情報漏洩のリスク」「誤作動の可能性」などが挙げられる

RPAツールとは？その詳細やメリット・デメリット、選び方を紹介！

*RPA*とはRobotic Process Automationの略で、人間の処理の中でホワイトカラーの事務作業とりわけ*定型業務の自動化*を行うソフトウェアロボット（ボット）やツールを指します。これまでは大企業を中心に採用が進んでいましたが、生産性向上により*劇的なコスト削減*が達成されました。そのため*中小企業*を含めて**導入が拡大**しています。

*RPA*は人間の特定のタスクを効率化するもので、定型業務の特徴である*単純作業*や*反復作業*に効果があります。そのためRPAは**人間との作業分担が可能**です。判断を要する作業は人間が担当することで効率性が高まるでしょう。

*AI*は人工知能により人間と変わらない分析や判断が求められる場合でも、**自己対応**できることを目的に研究が進められています。*RPAとAI*は**相互連携が可能**です。そのためさらなる*自動化・高度化が可能*となります。

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### RPAとITシステムとの違いは？

*RPA*は*プログラミングが不要*で、*業務の見直しなく活用できる*ことに特徴を持ちます。そのため、既存の**定型業務をそのまま自動化**できる強みを持ちます。

*ITシステム*は既存のITシステムを活用し*API連携*を行い、業務の見直しを伴います。したがって、より大がかりなBPR等による*プロセス*の**見直しが必要**となります。そのため業務手続の変更が不要な*RPAの活用*が進んできている一因となっています。

RPAは**定型業務の自動化**への導入が進んでいます。ここでは、*導入のメリット*や*デメリット*について考えていきます。同様に今後の*市場性*についても触れていきます。

RPAの導入*メリット*は人間の処理速度に比べて*大幅な業務処理速度の向上*にあります。同様に反復作業を得意としていますので、人間の単純ミスに相当する誤りが大幅に減少し、*正確性が高まる*ことが強みです。そのため、生産性が大幅に向上し*人件費の削減*が可能でしょう。また従来の作業を担当していた人間は、より高度で複雑な作業を担当することで適正な作業分担が図られます。

稼働状態はモニター可能ですので、**投資効果が即座に表れる**のが導入の最大のメリットとなります。

RPA導入の*デメリット*としては、ワークフローで定義した業務が*ブラックボックス化*されてしまいメンテナンスに手間がかかることが挙げられます。そのため、ビジネスプロセスリエンジニアリング等による業務プロセス変更時の対応の際は、ワークフローの再定義をきっちりと行う必要があるでしょう。

同様にワークフローに従った動作のみを実行しますので、*誤作動が発生した際の対応*が簡単ではありません。あらかじめ**作業手順をきっちりと確認する**必要があります。また、RPAのボットを標的としたセキュリティ攻撃に対してもきっちりとした*セキュリティリスク対策*が必要でしょう。

矢野経済研究所は2020年12月、*RPA市場に関する調査*を発表しました。それによると、RPAは成長ブームを終えて本格的な**利用拡大フェーズへ移行**していくとの予測がされています。市場規模は2020年度から2023年度の予測で倍増すると予測されています。そのため、RPA導入に関する知識吸収は急務と言えます。
参考：[矢野経済研究所 RPA市場に関する調査](https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/2599)

RPAで実装されている*ITや関連技術*はどのようなものがあるのでしょうか。ここでは、RPAを支えるITと各製品の**実装方法やツール**について紹介していきます。

RPAは*プログラミング不要*で、*既存の業務*をスクリーン上で*レイアウト設計*するだけで利用可能となります。その実装は大きく分けてデスクトップ型とサーバー型に分類されます。

*デスクトップ型*は、*各PC単位*でモニター表示・操作とロボット制御を行う形式です。PCがコントローラを兼ねていますので、*担当者レベル*で業務処理を制御します。特徴としては、*小規模な業務*に適しているため**安価にシステム導入可能**なことです。

*サーバー型*は、内部処理をサーバーが一括処理します。そのサーバーには操作モニターとロボットが接続されます。搭載サーバーは*性能が高い*ため*複雑な処理を高速に実行*します。そのため個々の定型業務のみならず、**業務横断的な管理が可能**となります。したがって、*全社レベルの定型業務自動化*に適しており、*大規模な導入*に適しています。難点としては、大規模システムであるため*導入コスト*がデスクトップ型に比較して*高額*となってしまうことが挙げられます。

### サーバー型RPAのツールの種類は？

*サーバー型*の実装形式であるRPAのツールは代表的なものとして、**BizRobot、Blue Prism、Automation Anywhere**があります。**WinActor、UiPath**はサーバー型およびデスクトップ型にそれぞれ対応可能のため、後ほど紹介します。

・*BizRobo! *
BizRobo! は2008年にビズロボ事業部を発足し、会社分割を経て2013年に創業したRPAテクノロジーズ株式会社が事業を展開しています。特徴は複数のロボットをサーバー上で一元管理し、複数のロボットを同時稼働できることです。主に大企業向けの製品構成となっています。

・*Blue Prism*
Blue Prismは2001年イギリスに設立され、2005年いち早くRPA製品化を進めました。特徴は、全社統括管理型で内部統制を強化しています。そのため、業務結果の監査証跡やロボット自身の統制管理が可能です。製品では、多少プログラミング知識を要するために大企業向けの製品となります。

・*Automation Anywhere*
Automation Anywhereは、2003年イギリスで創業している会社で、大手企業を主要顧客としています。特徴は、従来のRPAに加えてAIの得意とする非構造データの読み取り等が可能となっており、機械学習機能を備えたボットも取り揃えていることが挙げられます。

### デスクトップ型RPAのツールの種類は？

*デスクトップ型*の実装形式となるRPAのツールは、**WinActor、UiPath**が代表的な製品となります。この2つのツールはサーバー型にも対応しています。

・*WinActor*
WinActorは2010年NTTの研究所で開発、2014年NTTグループのNTTアドバンステクノロジ株式会社で販売している国産RPAとなります。特徴は、WindowsPC操作ロボットでOCRと連携し業務効率を向上させることで、主に中小企業向けの製品となります。

・*UiPath*
UiPathは、2005年にルーマニアで創業された会社です。特徴は、開発のしやすいこと・オープンなので拡張しやすいこと・小規模から大規模まで対応可能なことが挙げられます。また、あらかじめロボット開発を不要とする400種類以上の各種命令が準備されていますので、中小企業にも受け入れやすい構成となっています。

RPAには*3段階の自動化レベル*がクラスとして定義されており、日々高度な自動化の適応が進んでいます。

・*クラス1 RPA*（Robotic Process Automation）
　主な業務　定型業務の自動化
　具体的な作業範囲　情報取得や入力作業、検証作業といった定型的な作業
・*クラス2 EPA*（Enhanced Process Automation）
　主な業務　一部非定型業務の自動化
　具体的な作業範囲　　・RPAとAIの技術を利用した非定型作業の自動化
　　　　　　　　　　　・自然言語解析・音声解析・画像解析・機械学習技術
　　　　　　　　　　　・非構造化データの読み取りや知識ベースの活用
・*クラス3 CA*（Cognitive Automation）
　主な業務　高度な自律化
　具体的な作業範囲　　・プロセスの分析や改善、意思決定までを自動化し、意思決定
　　　　　　　　　　　・ディープラーニングや自然言語処理

*総務省の働き方改革*においても、RPA活用による生産性向上により人手不足を補いながら生産効率を挙げる方法として、*RPA活用*を意識した情報発信をしています。そのため、**活用範囲の拡大**とRPAの自動化により**高度なクラスの実用化**が求められていくでしょう。
出典：[総務省 RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）](https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/02tsushin02_04000043.html)

## RPAの考え方をマスターし業務自動化を進めましょう

RPAは主に*定型業務の自動化*のためのソフトウェアロボットやツールです。その*導入効果は著しく*定型作業の*高速性と正確性*から、大幅な*生産性向上*をもたらします。その考え方を早期にマスターすることにより、今後の市場拡大においてシステム導入を担当するエンジニアとしての**スキルが身につく**でしょう。

RPAとはホワイトカラーの事務作業の中で定型業務の自動化を行うロボットやツールを指します。近年働き方改革の推進により生産性向上が求められています。ここでは鍵を握る定型業務の自動化に焦点を当ててツールの導入効果について解説していきます。

RPAとは定型業務の自動化を行うロボットやツールを指します

RPA導入により大幅な生産性向上がもたらされます

RPAの考え方をマスターすることにより今後の市場拡大で求められるスキルが吸収できます

Ajaxとは*Asynchronous JavaScript and XML*の略で、プログラミング手法を指します。読み方は*エイジャックス*です。Ajaxの最初の文字Asynchronousは*非同期*を意味しており、Ajaxによってウェブブラウザで使うJavaScriptやXMLで**非同期通信**を行うことができます。

Ajaxを使うには、JavaScriptの*XMLHttpRequestクラス*やウェブアプリケーションフレームワークの*jQuery*等を用います。これによりウェブアプリケーションをインタラクティブに操作したり、操作を妨げずにデータを更新したりすることが可能です。

JavaScriptは**オブジェクト指向のスクリプト言語**で、クライアント側で処理されます。JavaScriptは通常のHTMLで処理できない*動的コンテンツ処理*や、*キー入力レスポンス*等に対応します。

JavaScriptは、最初にNetscape Navigatorで実装されました。JavaScriptの名称は、業務提携していた当時のサンマイクロシステムズ社（現オラクル社）の製品であるJavaの名称を使用し、名付けました。そのため、*Java*とは実際の構造・用途とも*異なるソフトウェア*です。

JavaScriptの特徴とは？何ができるのか、メリット・デメリットも解説

XMLとは*Extensible Markup Language*の略で、マークアップ言語を汎用利用するために拡張したものです。具体的な用途としては、XMLは**データ交換のフォーマット**として利用されることが多いです。なお*HTML*は*文章構造を記述する言語*で、*XML*は*データ構造と値を記述する言語*となります。

これにより大量の文書データをシステム間で交換したり、蓄積したりすることができます。

XMLとは？詳細や特徴、メリット・デメリットを徹底解説！

HTTPは*Hyper Text Transfer Protocol*の略です。 HTTPとはHTMLやXMLのマークアップ言語で記述された文書（ハイパーテキスト）を、*ウェブクライアントとウェブサーバ間で通信*するための**プロトコル（通信規約）**を指します。通信にはURL・URIを用い、リクエストとレスポンスのセットで通信を行います。

・*HTTPリクエスト*
HTTPリクエストとは、ウェブクライアントからウェブサーバにリクエストを送信する際のメッセージです。HTTPリクエストのメソッドはいくつかありますが、GETメソッドとPOSTメソッドが大半のリクエストとなります。通信はTCPで接続し、HTTPあるいはHTTPSを用います。

リクエストデータは「メソッド」「リクエストターゲット」「HTTPバージョン」の要素で構成されています。
データ例：
　GET “要求するURI” HTTP/1.1

・*HTTPレスポンス*
HTTPレスポンスとは、ウェブサーバから受信されるデータで「ステータス行」「HTTPヘッダフィールド」「空行」「レスポンスボディ」から構成されるメッセージです。

ステータス行は「HTTPバージョン」「ステータスコード」「ステータスメッセージ」から成ります。
データ例：
　HTTP/1.1 200 OK

ステータスコードの200番台は成功を表します。100番台は処理継続中の情報です。300番台は追加処理を必要とする場合に返送されます。400番台はリクエストエラーです。

HTTPヘッダーフィールドはさらにリクエスト時に使用する「リクエストヘッダ」、レスポンスで用いる「レスポンスヘッダ」、転送オブジェクトに関する「エンティティヘッダ」に細分されています。

### 同期通信と非同期通信の違い

*同期通信*は、時間的に接続コンピュータが**相互に同期をとって通信する方式**です。通信が確立するためには、両方のコンピュータが同期しタイミングを合わせて通信する必要があります。そのため本来は別の処理が可能であっても受信完了を待ったり、優先的に通信処理を行う必要がありますので非効率になります。

このことをウェブクライアントとウェブサーバに置き換えてみます。*同期通信*では処理が完了するまでブラウザがブロックされると、*画面が固まったりブラウザ操作が反応しなかったりする*ような症状が発生します。

*非同期通信*は、送信と受信が同期する必要がありません。非同期通信時のブラウザは受信町でも*通常通りの動作を行う*ことができます。そしてウェブサーバからデータ到着時のイベントを受けることで、表示コンテンツが更新されますので**効率的に処理を行う**ことができます。

Ajaxは*HTTP通信を用いて*データを**非同期に転送**することで、ユーザ操作に影響を与えずにコンテンツの更新が可能です。これによりウェブページを*インタラクティブ*に、かつ*高速に表示する*ことができます。

しかしながらAjaxのプログラムは簡単な記述ではないため、処理を簡素化するための*フレームワーク*が多数用意されています。以下にフレームワークの具体的例を挙げてみます。

*GWT（Google Web Toolkit）*はGoogle社の開発したオープンソースソフトウェアのAjaxフレームワークです。そして*jQuery*は大多数の主要ウェブサイトで用いられているフレームワークです。主要ウェブアプリケーションフレームワークである*Ruby on Rails*でも、バージョン3.1からjQueryをデフォルトのフレームワークとしています。
参考：[W3 Techs Usage statistics of JavaScript libraries for websites](https://w3techs.com/technologies/overview/javascript_library)

一般的な*ウェブコンテンツの通信動作*は、以下の**HTTPの同期通信**の流れに従います。

（1）HTTPリクエストの送信（クライアント側）
　ウェブブラウザからウェブサーバへ、HTTP（HTTPS）通信によりリクエストを送信します。
（2）HTTPリクエストの受信（サーバ側）
　ウェブブラウザの通信要求が、クライアント側からHTTPリクエストとしてサーバ側で受信します。
（3）HTTPリクエストの処理（サーバ側）
　サーバ側でHTTPリクエストに対応する処理やステータスリクエストを準備します。
　必要に応じてPHP等のサーバサイドアプリケーションを起動したり、システム間連携でデータを処理します。
（4）HTTPレスポンスの送信（サーバ側）
　サーバの処理ステータスと結果をHTMLとCSSに加工し、送信します。
（5）HTTPレスポンスの受信（クライアント側）
　ウェブサーバからHTTP（HTTPS）通信によりHTTPレスポンスを受信し、ブラウザに表示します。

この（1）から（5）の間はクライアント側のブラウザは*コンテンツが更新されず*、**サーバの応答を待ちます**。

HTTP通信の同期転送と異なり、*Ajax*は**非同期**で処理を行いますので、クライアント側とサーバ側が同期することなく、*並行して処理を行います*。

・*クライアント側*
（A1）JavaScriptのリクエストコールの発行（クライアントのウェブブラウザ）
　ウェブブラウザからJavaScriptAPIをコールし、HTTPリクエストをAjaxエンジンモジュールへ依頼します。
　リクエスト発行後ウェブブラウザは、任意の処理を受け付けたりコンテンツ表示することができます。

・*クライアントのAjaxエンジンモジュール*
（B1）HTTPリクエストの送信（クライアントのAjaxエンジンモジュール）
　クライアントのAjaxエンジンモジュールからウェブサーバへHTTP（HTTPS）通信によりリクエストを送信します。
　リクエスト先はウェブサーバまたはXMLサーバとなります。
（B2）HTTPリクエストの受信（サーバ側）
　ウェブブラウザの通信要求が、クライアント側からHTTPリクエストとしてサーバ側で受信します。
（B3）HTTPリクエストの処理（サーバ側）
　サーバ側でHTTPリクエストに対応する処理やステータスリクエストを準備します。
　必要に応じてPHP等のサーバサイドアプリケーションを起動したり、システム間連携でデータを処理します。
（B4）HTTPレスポンスの送信（サーバ側）
　サーバの処理ステータスと結果をXMLやHTMLまたはJavaScriptのデータに加工し、送信します。
（B5）HTTPレスポンスの受信（クライアントのAjaxエンジンモジュール）
　ウェブサーバからHTTP（HTTPS）通信によりHTTPレスポンスを受信し、イベントハンドラに通知します。

・*クライアント側*
（A2）非同期通信の結果の処理（クライアント側）
　Ajaxエンジンモジュールにより、非同期通信のイベントが通知され登録したイベントハンドラに処理が渡ります。
　JavaScript APIを用いて実行結果の処理やエラー処理を行います。

処理は*クライアント側のブラウザ*が、（A1）と（A2）の間は*リクエストから開放され*、**別の処理を行うことができます**。必要なリクエスト処理は*Ajaxエンジンモジュール*が**非同期で行い**、（B1）から（B5）の流れで*サーバとの通信や処理を行います*。

*Ajaxの書き方*ですが、**フレームワークの利用**がおすすめです。先に説明した*jQuery*や大多数を占める*ウェブアプリケーションフレームワーク*でAjaxを利用できます。
参考：[jQuery](https://jquery.com/)

*jQuery*では、非同期通信するために*$.ajax()メソッド*が用意されています。
*jQueryの使用例：*
$.ajax({
　type: 'POST',
　url: "POSTするURI",
　data: {
　　name: ‘値’,
　　　:
　},
}).then (function(result) {
　成功時の処理（console.log等）;
}).catch(function(request, status, error) {
　エラー時の処理（alert等）;
});
その他にも、Ajaxリクエスト成功時のイベントハンドラを.ajaxSuccess()で設定したり、エラーハンドラを.ajaxError()で設定したりします。

ウェブアプリケーションフレームワークのjQueryを使わない場合は、JavaScriptの*XMLHttpRequest*を使います。実際には前後の手続きがありますので、簡単にというわけにはいきません。
*XMLHttpRequestの使用例：*
　var xhr = new XMLHttpRequest();
　xhr.onload = function() {
　  成功時の処理（console.log等）;
　}
　xhr.onerror = function() {
　  エラー時の処理（alert等）;
　}
　method=”GET”;
　url=”GETするURl”;
　xhr.open(method, url);
　xhr.responseType = "document";
　xhr.send();

## Ajaxを活用してウェブコンテンツの操作性を向上しましょう

Ajaxを使うことでウェブブラウザの動作を妨げずに、サーバからコンテンツを受信し更新することができます。これにより、ウェブサービスの代表例となっている*マップ表示や検索処理*の操作性が格段に向上しました。Ajaxを理解したら**動的コンテンツに活用**し、スキルアップを図りましょう。

Ajaxは非同期通信を用いてHTTP通信によりコンテンツを表示します。これによりウェブアプリケーションをインタラクティブに操作したり、操作を妨げずにデータを更新することが可能です。ここではHTTP通信の基本からAjaxの利用法まで解説していきます。

Ajaxとは、非同期通信を用いてHTTP通信によりコンテンツを表示するプログラミング手法を指します

Ajaxを使うには、JavaScriptのXMLHttpRequestクラスやフレームワークのjQuery等を用います

Ajaxを利用することで動的コンテンツをインタラクティブに操作することが可能です

Ajaxとは？HTTP通信の基本からAjaxの利用法まで解説！

## エッジコンピューティングとは？

この数年でIoT(Internet of Things)により、全てのモノがインターネット網に接続され情報共有が加速しています。従来の*IoT機器*は、そのデータ全てをインターネット網の*クラウドデータセンターに格納する形式*が主流となっていました。しかし、利用用途によっては*IoT機器により近いエリアごと*に**情報を格納し計算や表示・制御を行う必要**が出てきました。そのための接続形態を*エッジコンピューティング*と言います。

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### IoTとエッジコンピューティングの関係は？

IoTの接続の形態として、エッジ側すなわち*データ収集IoT機器側*に、*コンピューティングサーバーおよび格納ストレージを配置*します。その接続形態をエッジコンピューティングと言います。わかりやすく言うと、*エッジコンピューティング*とは**IoTの配置・接続アーキテクチャの一種**を指します。

### 分散コンピューティングとは？

データの格納や保存を集約する形態を*集中型システム*と言います。同様に、データの格納や保存を分散する形態を*分散型システム*と言います。*エッジコンピューティング*では各IoTエッジデバイスを一定の**グループに分散して集約**しますので、*分散コンピューティングの形態*を取っています。

### IoTゲートウェイとは？エッジコンピューティングとの違いは？

各センサーは、アナログデータや入力形式が*多種多様*のため*個別に取込み方法が設定*されています。各センサー群からデータを収集してまとめてITで認知できるデータに変換する方式を、*IoTゲートウェイ*と言い**データ変換機能を持ったIoT機器**と言えるでしょう。IoTゲートウェイでは省電力プロセッサが搭載されているだけですから、*エッジコンピューティングの特徴*である**高速演算やデータ保存の機能**を*持っていません*。 

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

2017年頃より*IoTのフレームワーク化*が盛んになっています。ここでいうフレームワークとは、異なるIoT機器の送受信の形式を定義し**相互利用を促進する**ものです。そのために実証実験(PoC)が進められています。その実証実験では概ね3点の**重要な課題**が出てきています。

1つ目は*通信コストの高さ*です。IoTではインターネットでデータを共有するために、常時接続の形式をとります。そのため、無通信の状態でも通信契約に基づいた*一定の費用が発生*してしまいます。

2つ目は*通信のレイテンシ(遅れ時間)の問題*です。IoT機器に何らかの応答をする場合、所定のレスポンス時間に応答が必要とされます。特にクラウドシステムにデータを格納する場合は、その遅れは*SLAとして保証されない*こともあります。

3つめは*セキュリティの問題*です。IoT機器から生成されるデータによっては生産管理データや、機密性の高い情報が含まれます。そのため*自社固有の情報となる機密情報*は、インターネット網を通した通信にによる**セキュリティリスク**が発生します。

エッジIoTサーバーは、エッジコンピューティングを支えるサーバーで*エッジサーバー*とも言います。IoTエッジ機器をグルーピングして設置し、直接IoTの全データをクラウドシステムに送るのではなく、*エッジIoTサーバー*が**データを格納・計算処理**します。この形式を*エッジコンピューティング*と言います。

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### エッジコンピューティングのメリットは？

エッジコンピューティングの*メリット*は、先ほどの**3つの課題に対処可能**なことです。具体的には、エッジIoTサーバーでデータを集約することにより、クラウドシステムに送信が必要な最低限の共有データのみをインターネットに送るので、*通信費用が圧縮*できます。また、IoT機器に必要なレスポンスをエッジIoTサーバーで行い*レイテンシの保証が可能*になります。同様に、不用意に機密データを送信することがありませんので*セキュリティが強化*されます。加えて、IoT機器管理やデータ保全も一括して対応可能なので、**運用コストが低減できる**でしょう。

### エッジコンピューティングのデメリットは？

*デメリット*としては、インテリジェントなサーバーをIoT機器に近いところに複数台設置するので、全体の**初期コストが増加する**ことが挙げられます。とはいえ、最終的な*運用コストは低減*できるので適正な配置を検討することで*対処が可能*です。

## エッジコンピューティングの活用例は？

エッジコンピューティングの活用のケースはどんどん増えてきています。同様に、*活用例が公表されること*でさらにその**適応が拡大**しています。*5Gによる高速・広帯域網*が整備されると、さらに**適応領域が広がる**と考えられます。ここでは具体的な活用例を見ていきましょう。

乗用車の*コネクテッドカー構想*は、5G通信網を活用した**エッジコンピューティングの例**です。自動運転をするためには*膨大な制御情報*が*センサー群から取込まれます*。そのデータを*車載コンピュータに格納。*車載コンピュータは自動運転の制御にも用いられますが、稼働データとして*基地局を通じて監視システムへ送られます*。

農業では*人手不足*もあり、IoTの活用が期待されています。広大な土地での*農作物の栽培*は従来*人手による目視と作業*が中心でした。現在は、*IoTによる温度管理*および*ドローンによる生育監視や農薬散布の適正化*等にIoTが活用されつつあります。エッジコンピューティングにより、*気象データや生育画像をAI分析*することで、必要最低限の作業で**収穫を最大化させる**ことが実証実験されています。今後その成果が実際の**農作業に活用されていく**でしょう。

生産管理では*生産システム*から*膨大な時系列データ*が送信されます。そのデータは品質の統計データとなりますので、*自社のノウハウを含む機密性が高い*ものです。したがって**情報流出のリスク回避**のため、各機器を取りまとめてエッジIoTサーバーがデータを*一括して取り込み格納・集計する*ことが増えています。また、近年*生産品・加工品を画像として取り込み、AI分析し品質を評価する*ケースが増えてきています。その場合もエッジIoTサーバーにより*画像パターンを分析する*のが**効率的な手法**です。

コンビニや店舗の無人化の実験が進んでおり、すでに*商用利用*もされてきています。店舗内では、RFID(無線タグ)に加えて*スマートフォンと連携した情報通信と監視カメラ*による*人物特定と、買い物手続き*に活用されています。データ収集に関しては、買い物のストレスを低減するために*通信のレイテンシを最小にする*必要があり、店舗ごとに*エッジIoTサーバ*が**稼働し運用を支えています**。

### エッジコンピューティングの今後の適用領域は？

エッジコンピューティングは*高速データ処理が可能*であるため、*異常検知*やよりリアルタイム性の高いレスポンス時間での*フィードバック処理*等にさらに**活用の場が広がる**でしょう。また、時系列データの格納により*統計処理やAI分析*への活用がより進んでいくでしょう。

特にエッジコンピューティングは、高速演算に加えて*画像処理エンジンを搭載できる*点に特徴を持っています。そのため、静止画によるアプリケーションから*動画*あるいは*3次元画像*によるアプリケーションに**利用範囲が拡大**しています。さらに、製造製品の状態をより*詳細に分析すること*や、画像診断による*品質検査*が可能となっています。同様に、橋梁やトンネルの老朽化検査のための*音響・画像テスト*や、防犯システムによる*不審者検知や追跡*も可能になってきています。以上のことから、エッジコンピューティングの適用領域は**一層拡大していく**と想定できるでしょう。

## エッジコンピューティングの考え方を理解しIoTの活用を進めていきましょう

IoTは、*5Gによる高速・広帯域網*を用いて*遠隔操作や遠隔監視*での**活用が進んでいきます**。*エッジコンピューティング*により効果的な*IoT機器の活用やデータ蓄積*がより**期待されています**。*我々の生活を支えるシステムへの採用例*が増えており、今後も拡大していくでしょう。ぜひエッジコンピューティングを利用した*設計・開発・構築のスキル*を高めて実際の場で活用していきましょう。

IoTエンジニアとは？その将来性を徹底解説！

エッジコンピューティングとは、IoTを活用したシステムの配置・接続形態を指します。エッジコンピューティングではインターネットの前段にコンピューティングサーバーを設置します。それによって従来生じていた通信コストやレイテンシあるいはセキュリティ面の課題解決が期待されています。

エッジコンピューティングはIoT機器とクラウドシステムの間でデータ処理を行うコンピューティングの方式の1つです

エッジコンピューティングではIoT機器に近い位置にエッジIoTサーバーを配置しデータの格納や計算を行います

エッジIoTサーバーがまとめてクラウドシステムにデータを書き込みことで通信コスト・レイテンシ・セキュリティ面の課題を解決します

エッジコンピューティングとは？そのメリットを解説！

*自然言語処理（NLP/Natural Language Processing）とはAI技術の1つの分野で、コンピュータによって、人間が普段の会話や文章作成で使う自然言語を処理する技術のことです。*

近年、チャットボットなどの自然言語処理を活用したAI技術の進歩と普及が著しく、自然言語処理の入門知識はAIを活用するエンジニアにも今後ますます求められるでしょう。

この記事では、自然言語処理を学びたいと考えている方のために、自然言語処理の入門知識や活用事例、学習方法について解説していきます。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

## 自然言語処理を学んでAIエンジニアを目指そう

自然言語処理は、機械学習モデルやディープラーニングなどと組み合わせることで人間の言語を処理することができ、様々な分野で言語データを理解して活用するために使用されています。

**AI技術の発展において、膨大な量のテキストデータを効果的に分析したり、情報を抽出して有益な情報を得たりするためにも自然言語処理の理解は重要です。**自然言語処理を学んでAIエンジニアとしての基礎を身につけましょう。

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ここではまず、自然言語処理が注目されている理由や、その仕組みについて説明します。また、自然言語処理でよく使用されるプログラミング言語であるPythonや、自然言語処理を役立てられる職種の年収などの基礎的なことについて解説します。

自然言語処理は、コンピュータが人間が使う言葉を理解し、処理することです。*自然言語処理を使用することで大量のテキストデータから情報を抽出し、有益な情報を得ることができます。*

また、文章の要約・翻訳や、質問への回答、ソフトウェアのプログラミングなど、人間が言語を使って行う活動や作業をコンピュータで行い、作業の効率化や品質向上を期待することができます。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

### 自然言語処理が注目される理由とは

*IT化が進む社会で、SNSの利用やチャットAIなど、テキストデータの活用が進んでいることから、膨大なテキストデータを活用するために自然言語処理が注目されています。*

近年は、ディープラーニングの発展によって様々な大規模言語モデルが登場し、自然言語処理により膨大な文章を学習して処理を行うことができるようになっています。

また、自然言語処理をテキストデータ処理だけでなく静止画・動画・音声などの編集や処理に活用する技術も登場し、多様な作業をさらに効率化することが期待されています。

自然言語処理を行うために、まずは人間が使う言葉を機械が理解できる形式に変換するための機械可読目録と、自然言語の使用例や構文・単語の使い方を大量に記録したコーパスが必要です。

自然言語処理は、機械可読目録とコーパスを用いて、形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの処理を行います。

これらの解析を行うことで、コンピュータが自然言語を理解し、文章の意味を解釈することができるのです。

*■形態素解析*
形態素解析エンジンを使って文章を最小の単位である単語に分割します。
形態素とは意味を持つ最小限の文字のまとまりを意味し、形態素解析によって形態素を品詞などに細かく分解します。

例えば、「今日はいい天気ですね」という文章であれば、「今日／は／いい／天気／です／ね」と分解することができます。

*■構文解析*
単語同士の関係性を解析し、文章の構成において要素同士がどのような関係にあるのかを明らかにします。
どの単語がどの単語に係るのかを解析する依存構造解析や、隣接する単語の関係を元に文章の構造を解析する句構造解析などの解析手法が用いられます。

*■意味解析*
構文解析だけでは十分でない場合、文章の意味を特定するために辞書やコーパスを参照して単語の意味や関係を解析します。複数の解釈を持つ可能性がある文章も、辞書を活用して最適な解釈を選択します。

*■文脈解析*
文章のまとまりとしての文脈を理解するために、前後の文章に対して構文解析や意味解析を行い、文章同士の関係を明らかにします。

文章同士の関係性を正しく解析するには様々な言語知識が必要とされ、機械学習やニューラルネットワークの領域も関わってきます。

*自然言語処理には、処理を行うためのプログラミング言語としてPythonが多く活用されています。*

Pythonは自然言語処理や機械学習のためのライブラリが豊富で、例えば、NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、gensimなどのライブラリが利用できます。これらのライブラリを活用することで、自然言語処理の基本から高度な処理までを行うことができます。

また、Pythonではデータサイエンスや機械学習のコミュニティが活発で、自然言語処理に関する新しいアルゴリズムや手法に関する情報が入手しやすいことも、主に利用される理由として挙げられます。

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

### 自然言語処理を役立てられる職種の年収

自然言語処理のスキルを役立てられる代表的な職種に、AIエンジニアがあります。ここでは、AIエンジニアの年収がどれくらいか見てみましょう。

AIエンジニアに近いと考えられるシステムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年11月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収と同程度からやや高めであることが分かります。

AIエンジニアには、PythonやRなどのプログラミング言語のスキルや、データ収集・分析スキルが必要です。*自然言語処理・機械学習・ディープラーニングなどの専門的な知識が豊富で、高度な活用が可能なAIエンジニアはより高収入になる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

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## 自然言語処理の活用事例とは

自然言語処理を使用することでどのようなことができるのでしょうか。代表的な例としてAIチャットボット・テキストマイニング・検索エンジンでの活用などが挙げられます。

AIチャットボットは、ユーザの問いかけに自動的に応答するツールです。顧客対応の自動化や社内ヘルプデスクの業務効率化などに活用されています。

*自然言語処理はAIチャットボットが言語データを解析し、適切な回答を生成するために重要な役割を果たしています。*問い合わせ文からAIが学習することで、複雑な質問や会話にも対応できるようになります。

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