専門学校80日目～82日目/9月4日～6日
3日間の夏季特別講義でDX化ツールを扱う内容の授業でした。時間は1時限目から5時限目までで、普段の授業より早く終わります。
初日は業務を自動化するにあたり注目すべきことなどを教えてもらい、plantUMLというwebサービスで業務プロセスを視覚化しました。
DXを推進する経済産業省。
就職してからどんな学びができるかを支援するのが厚生労働省。
文部科学省はAI教育の推進、リカレント教育。
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html
AIを使う上での共通スキル
データ活用など
業務の変革改善をする
業務を改善するための課題発見に問題がある
DXに課題
現場のデータとは何か
どのようにデータを活用するのか、収集、加工、可視化
就職したい会社の業務を考え、検索して、業務を調べる
職種・会社など
ゲーム会社
IT
ITスタートアップ
IT商社
ソフトウェア開発
システムエンジニア
業務
開発 アプリケーションやシステム
プロジェクト管理
マーケティング
フルフィルメント
制作 アート音楽
打合せ
クラウド
監視
業務委託
要件定義
保守
業務を効率化する、変革するには何を変革するのかがわからないと難しい。
どんな困ったことがあるのか聞くときに、どんな業務があるかを知る。
どんな人が関わっているか。何を対象とするのか。どんな目的があるか。
対象をどのようにするか。(what、how)
目的。(why)
業務は経験しないとわからないことが多い。
IT会社は作るのがモノではないので取引する会社は少ない。
OEMとは自分の会社名を隠して下請けで製品を作ること。
何を自動化するか
上流工程は属人性の高いノウハウ。
こういうものを作りますと文書になって出てくる。
どんなふうに作っていくかを具体化する。
いろんな業務の流れを想定しながらテストしていく。
(ジョブスクリプト)それぞれの業務が細かく分かれていてアウトソーシングし、そこでプロジェクト管理をする。
あにかあってもよく知ってる誰かに聞けばいいので、わざわざDX化する必要はない、お金がかかるという意見もあり、なかなか進んでいない。
どんな自動化したい作業があるのか。
テストは専門ツールがある。
スポーツジムならスマートウォッチ的なセンサに基づいたツール。
アプリビルドは専門ツール
注文処理はパッケージがある。
バージョン管理はスクリプトを使う。
データ分析はExcelで統計処理、グラフ表示など。
データの監視も専門のツールがある。
商品を買ったときにQRコードでアクセスし、チャットボットを通じて個人情報を入力させられる。その後ろでは情報を整理し、応答を状況に応じて行う。
自動化ツールの活用事例
メール返信の自動処理
承認プロセスの自動化
添付ファイルの自動保存
データの自動転記・保存
特定名のファイル保存時の自動通知
特定ツイートの自動アラート
定型メールの作成・ファイル添付・送信の自動化
システムからのデータエクスポートの自動化
会議の自動招集
AIを活用したレポートの自動生成
法人番号の自動検索
補助金申請の可否を自動判定
マニュアル作成
プロジェクト管理
テスト管理
RPAツール
売上集計
グループウェア
パワーオートメイト
パワーBI
ドックウェア
アート思考(で高い能力を示す)
デザイン思考(で初心者は何で躓くかを考える)
多くの企業にとってはなにかができると思って雇ってもらったとしても、日本は業務の詳しい分析はしないから、いきなりふわっとしたことを言われるかもしれない。できるといった手前は進め方がわからないと困る。何のデータをだれが持っているか。それを想像するスキルを身につけてほしい。業務を楽にするためにどんなデータが必要か。
システム思考とプログラミング思考
業務を考えるときにシステム思考で外部との境界や内部プロセスを俯瞰して見る力
ツールでなくExcelでも解決できるかもしれないと気付くことがシステム思考。
プログラミング思考はデータの入力、加工、出力など具体的な作業。
例えば、次のように
OEMで化粧品を作りたい。
地域の資源を使ったものなど。
具体的な化粧品を作るためデータを集める。
聞き取る手順は大体同じなので、そこを自動化したい。
chatGPTにどんなデータが必要かを聞く。
自動化をするためにいろんなプロセスがある。
プロセスの中でタスク、どんなデータをだれから集めるかが階層になります。その部分をどんなふうに簡単にするか。
例としてプロンプトでchatGPTに、
OEM商品の設計をするために必要な情報を顧客から収集するための自動化あをしたいです。
タスクが階層で手順があるが、
自動化ツールを活用したサポート手順を示して
実際のタスクを具体的に問う
自動化ツール タスクに入れる情報
フォーム 顧客の状態
automate 注文情報、顧客属性
専門ツール 社員情報
マニュアル作成 作業の範囲など
バージョン ニーズや納期
プロジェクト 進捗情報
システムテスト リリース前の状態
売上集計 商品の数量など
chatGPTに聞いていく
質問
この自動化システムをCATOWE分析して
この質問を投げかけるとまとめたものを返してくれる。
回答であいまいなところはさらに掘り下げて聞くなどする。
分析結果をもとにこの自動化システムのリッチピクチャーを図で描いて
⑴chatGPTに自動化したシステムをCATOWEで分析してもらい、
⑵分析結果をもとに自動化システムのリッチピクチャーを図で書かせ、
⑶plantUMLというウェブサービスで使える形式で出力させ、
⑷plantUMLで図にしたものを画像として保存し、
⑸再びchatGPTで読み込ませ、パワポのプレゼン資料として出力させました。
これら作業の後、明日と明後日で使うマイクロソフトのpower automateとTableauを使用するまでの登録作業をしました。power automateのほうは学校で作ってもらったgoogleアカウントでマイクロソフトのアカウントを作り、ログインしてpower automateアプリを起動させるところまで進めました。次にTableauのほうは本来はすごく高価なツールらしく、認可された学校の学生は学生証の画像をアップロードして登録することで無料で使えるサービスがあります。その登録をするところまでやりました。
2日目
昨日学んだのでは、２つの課題があった。
⑴現場のデータが何か。ノウハウが文書化されていないなど。
⑵データの活用。明らかになった何が情報なのか、どうやって自動化ツールを利用するのか。
システム思考とプログラミング思考でとらえるのが有効。外部と内部の環境があり、プロセスがある。
そして昨日は業務を想像し、自動化する作業を洗い出すのにchatGPTに聞いていくなどをしました。
またシステム思考で自動化システムの資料を作った。その際にAIに聞くためのプロンプトにCATOWE分析を入れ、分析させた。プログラミング思考として、PlantUMLの記述にして出力させた。最後にPlantUMLで作成した画像を使いプレゼン資料をPowerPoint形式で出力させた。
tableauの準備についても触れました。
昨日のchatGPTに聞いた自動化システムの件の続きで、今度はフローチャートを作成するためのPlantUMLでの記述を出力しました。
そして今日はプロセスのどこを自動化するかを見ていく。
職場にいるExcel職人のような人がいないときに、単純な操作で自動化ができるようにpower automateを使っていく。
power automateでクラウドサービスと連携させるにはライセンス購入が必要。automate自体はscratchのようにブロックのような作業を自動化していく。
流れをわかるような形にしていく。
automateでのフローづくりは入力、処理、出力の3つの段階がある。そして、トリガーとしてメールが届いたら、○○するといったアクションを自動化する。
ここからツールを使っていきます。power automateを開きました。
興味のある方は授業の後に用意されたオンライン教材を見るといいでしょう。
power automateの画面に入り、作成からフローを作りました。その際に、事前にoutlookでログインしておきます。作成で手動でトリガーを設定するようにし、outlookを検索して、それでフローを作成します。フローの追加でメールの送信(V2)を選び、宛先などメールの設定をします。すぐに確認できるアドレスを宛先にし、画面右上の保存、テストで進めます。テストを押すと画面右にウィンドウが表示されるので、そこで下のボタンを押して進めると、メールが送信されます。
今度は今のフローを少し編集して、手動でフローをトリガーしますのところをクリックして、テキストを選ぶ。空欄のところに件名と入力して、それから、メールの送信のほうをクリックして、動的コンテンツの一覧の中に件名が追加されるのでそれをクリックし、メールの件名に入れていたテキストは削除しておく。そして件名の欄に、選択した件名が入ったら保存してテストする。手動で進めて今度は件名の入力を求められるので、2回目のテストと入力してそれでテストする。すると件名が変わってメールが送信された。
今度は条件分岐でメールを設定しました。フローの追加で条件を選び、条件に件名を選択し、値を重要とする。あとは真の時と偽の時でメールを作成する。
one driveにログインし、添付したファイルを自動的にdriveに保存するという試みをしましたが、うまくいかなかったです。
そこで今度はMicrosoft Teamsを使ってコミュニティを作り、アンケートという名前にします。そして回答という名前にしたチャネルを追加します。それからMicrosoft Formsを立ち上げてアンケートを作成しました。
アンケートは視覚的に簡単に作成でき、選択肢や評価、テキストなどいろいろと選べます。従業員満足度という名前のアンケートにし、⑴5段階評価の満足度をリッカートで、⑵⑴で答えた理由をテキストで回答、⑶これはリッカートを3行にし3つの質問で5つの選択肢から質問に回答する、というアンケートを作成しました。
入力 Forms
処理 automate
出力 teams
を使おうとしている。
formsのアンケートから項目を選びteamsに表示させる。
アンケートというコミュニティに通知を受けるチャネルを作成した。
今まではアンケートを作るのにもExcelなどを使っていたが、google formやmicrosoft formsで作るようになった。
このアンケートもFormsへのサインインがうまくいかず、先生の示す手順を見るだけとなりました。
アンケートに回答するとTeamsに抽出して送られていたのを確認しました。
今度はgoogleニュースで出力はteamsでやる。
https://news.google.com/rss/search?q=Microsoft%20when%3A1h&hl=ja&gl=JP&ceid=JP%3Aja
HTML形式で書いて、それを情報としてautomateに渡してそれをoutlookで表示させようとしている。
automateでテンプレートを使用して、Googleメールの添付ファイルをGoogleドライブに自動で保存するフローを作成しました。
本日のまとめ
automateを使って、メールに関してはoutlook.comと連携して自動化することができた。
しかし、アンケートなどを作るFormsやコミュニティを作るTeamsとは連携が取れず、先生の手本を見るだけにとどまった。
最後にautomateのテンプレートでgoogleメールが届いたら自動的に添付ファイルをドライブの指定したフォルダに保存するフローが作れた。
3日目
何を業務の対象としてautomateでやるか。出力のツールは何か、入力のツールは何か。入力の情報は何か。automateに渡す情報を選択して加工するか。
処理の部分をフローチャートのような構造を書いてみるのが大事。
クラウドフローの入出力するアクセス権があることが必要。
ブラウザベースのアプリは大きい画面でUIを表示させることが大事。
参考書としてpower automateではじめる業務の完全自動化、を挙げている。自動化する対象の業務が明確でないと使いにくいとは思う。
DPAはDigital Process Automationでプロセスの始めから終わりまで自動化する。
RPAは手動作動で行う反復的なタスクの自動化。
今回はTableauを使うが、ローカルにインストールして使っていく。
まず先日、最初の学生証の提示で登録をしてプロダクトキーなどが記載されたメールが届いた状態から始めます。
メールのリンクをクリックしてTableauDesktopをダウンロードからリンク先に飛びます。今すぐ試す、のリンクで無料試供版の登録で名前やメールアドレス、電話番号などを入力する。そして、大文字や記号を入れた任意のパスワードを登録する。それで認証されると、今度は先ほどのメールのTableauDesktopをダウンロードから再び飛び、最新版のWindows用のインストーラーをダウンロードします。これは.exeの拡張子です。ダウンロード出来たらインストーラを起動してインストールを始めます。デスクトップアプリを起動したら、プロダクトキーで有効化するのもいいです。今回は1日しか使わないので無料版でも14日間使えます。
そして今度は同じメールのリンクからTableauPrepをダウンロードします。今度は登録作業は必要ないです。同じようにインストールしますが、インストールがうまく進まない現象が起きました。タスクマネージャからインストール作業を停止させ、中途半端にインストールされたアプリを削除し、PCを再起動してインストールをするとうまくいきました。こちらのアプリもプロダクトキーで有効化できます。
TableauDesktopはBIツールで、Prepのほうはデータの前処理用のツールのようです。
データには構造化データ(Excelやcsv)と非構造化データ(世の中の8割のデータが該当するという、テキスト、画像など)がある。
データとして正しい状態とは2次元になっていて、セルに文字や数字が入っている。名前の入力がスペース区切りになっているかいないかなどでデータにゆらぎがある。空白nullになっていることもある。
Tableauでは正しい状態にするのがPrepで、Tableauはそれを分析・視覚化する。
いきなり前処理は難しいのでサンプルデータを使ってデータの分析を経験するところから。
メジャーとは数量化できてるもので売上や利益など、ディメンションはデータ分析の切り口で地域とか製品カテゴリなど。
棒グラフ、折れ線グラフ、積み上げ棒グラフ、面グラフ、円グラフ、ツリーマップ、散布図、密度マップ、比例シンボルマップ、などを作成しました。
RESASというのを紹介してもらえました。ツリーマップを調べられるサイト。
Prepでは配布されたCSVファイルを接続し、異常な値を除外しました。
また配布されたデータを使って、結合して指定したファイル形式で出力しました。
出力したファイルはtableau desktopで読み込んでグラフ表示などの操作ができるようになりました。
生成系AIが出るまではデータサイエンティストはTableauでレポートを作成していた。今はchatGPTで出力できるようになった。
本日の内容をまとめると、
⑴Tableauを使用するにあたり、学生証などで情報を登録しメールを受信する。
⑵メールに記載されているリンクからTableau DesktopとTableau Prepをダウンロードする。その際、情報を求められたら指示通りに登録する。
⑶インストーラがダウンロード出来たらそれを開いてインストールする。
⑷Tableauでサンプルデータを用いてグラフの作成をしました。
⑸Prepでは配布されたデータを使い、異常な値をもつものを削除したり別名のフィールドを編集して統合したりといった前処理をした。
⑹Prepで2つのデータファイルを結合し、エクセルなどの形式で出力しました。
⑺最後に出力したファイルをTableau Desktopで開き、グラフの作成を行った。
以上になります。
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