特表 2022-552468 ロボティック・プロセス・オートメーション及びワークフローのマイクロ最適化のためのプロセス進化

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-12-16

(54)【発明の名称】ロボティック・プロセス・オートメーション及びワークフローのマイクロ最適化のためのプロセス進化

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/10 20120101AFI20221209BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/10

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022520188

(86)(22)【出願日】2020-08-19

(85)【翻訳文提出日】2022-05-30

(86)【国際出願番号】 US2020046954

(87)【国際公開番号】W WO2021076229

(87)【国際公開日】2021-04-22

(31)【優先権主張番号】16/708,132

(32)【優先日】2019-12-09

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】62/915,442

(32)【優先日】2019-10-15

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ

２．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

(71)【出願人】

【識別番号】520262319

【氏名又は名称】ユーアイパス，インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＵｉＰａｔｈ，Ｉｎｃ．

【住所又は居所原語表記】１ Ｖａｎｄｅｒｂｉｌｔ Ａｖｅｎｕｅ， ６０ｔｈ Ｆｌｏｏｒ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＮＹ １００１７， Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ

(74)【代理人】

【識別番号】100180781

【弁理士】

【氏名又は名称】安達 友和

(74)【代理人】

【識別番号】100182903

【弁理士】

【氏名又は名称】福田 武慶

(72)【発明者】

【氏名】シング，プラブディープ

(72)【発明者】

【氏名】バーグ，クリスチャン

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA11

(57)【要約】

ロボティック・プロセス・オートメーション（ＲＰＡ）及びＲＰＡワークフローのマイクロ最適化のためのプロセス進化が開示される。最初に、場合によっては人工知能（ＡＩ）を使用して、ＲＰＡの実装を科学的に計画してもよい。組込み型分析を使用して、ＲＰＡ動作を測定し、報告し、戦略的ビジネス成果と整合させてもよい。その後、ＲＰＡは、ロボットのＲＰＡワークフローのために、ＡＩをシームレスに適用し、スケーリングし、管理するＡＩファブリックを介して、ＡＩスキル（例えば、機械学習（ＭＬ）モデルの形態で）をデプロイメントすることによって実装されてもよい。計画、測定、及び報告のこのサイクルは、ますます多くのＡＩによって繰り返され、場合によってはガイドされて、ビジネスに対するＲＰＡの有効性を反復的に改善してもよい。ＲＰＡ実装はまた、それらの推定された投資収益率（ＲＯＩ）に基づいて、識別され、及び実装されてもよい。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピューティングシステムによって、ロボティック・プロセス・オートメーション（ＲＰＡ）実装のための計画を受信することであって、前記計画がビジネスデータを含む、受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記計画に関連する前記ビジネスデータに対して分析を実施して、ＲＰＡ動作を測定し、報告し、戦略的ビジネス成果と整合させることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記分析に基づいてオートメーションを実装する１つ又は複数のＲＰＡワークフローを生成することと、
前記コンピューティングシステムによって、ＲＰＡロボットを介して前記１つ又は複数のＲＰＡワークフローを生成し、及びデプロイメントすることと
を含む、コンピュータ実装方法。

【請求項2】

前記ビジネスデータが、コンピューティングシステムと従業員のインタラクション、財務情報、ロボット動作及び／又はワークフローステップを実施するためにかかる時間、あるいはそれらの任意の組合せを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項3】

前記計画が、人工知能（ＡＩ）を使用して、ロボットによって収集されたデータから自動的に識別されたプロセスから導出される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項4】

前記分析が、従業員及び／又はロボットによって生成された収益、ロボットがワークフロー動作を実施するためにかかる時間、従業員がビジネスプロセスを完了するためにかかる時間、あるいはそれらの任意の組合せを判定する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項5】

前記コンピューティングシステムによって、ビジネス・コンピューティング・システムからのデータを収集し、及び分析することと、
潜在的なオートメーションのための１つ又は複数の新規のプロセスを、自動的に識別し、１つ又は複数の機械学習（ＭＬ）モデルを介して提案することと、を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項6】

前記計画に関連する前記ビジネスデータに対して分析を実施することと、前記分析に基づいてオートメーションを実装するＲＰＡワークフローを生成することと、ＲＰＡロボットを介して、前記生成したワークフローを生成し、及びデプロイメントすることと、ビジネス・コンピューティング・システムからデータを収集し、及び分析することと、潜在的なオートメーションのための１つ又は複数の新規のプロセスを自動的に識別し、及び提案することと、を含むプロセスを反復的に繰り返し、それにより、ＲＰＡの有効性を高めること、を更に含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項7】

性能基準に基づいて、前記コンピューティングシステムによって、ＲＰＡワークフロー内の各アクティビティを分析し、及び優先順位付けすることを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項8】

前記コンピューティングシステムによって、前記ＲＰＡワークフローにアクティビティを追加すること、又は前記ＲＰＡワークフローからアクティビティを削除して、改良したＲＰＡワークフローを作成することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記改良したＲＰＡワークフローを実装するＲＰＡロボットを生成し、及び実行することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ＲＰＡロボットが目標を達成し、前記性能基準の改善を実現しているか否かを判定するために、前記生成したＲＰＡロボットをテストすることと、を更に含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項9】

前記ＲＰＡロボットが前記目標を達成し、前記性能基準の前記改善を実現しているか否かの前記判定が、報酬関数に基づく、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項10】

前記ＲＰＡロボットが前記目標を達成していない、前記性能基準の前記改善を実現していない、又はその両方である場合、前記方法が、
改良前の前記ＲＰＡワークフローに戻ることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ＲＰＡワークフローに別のアクティビティを追加すること、又は前記ＲＰＡワークフローから別のアクティビティを削除することと、
前記改良したＲＰＡワークフローを実装するＲＰＡロボットを生成することと、
前記生成したＲＰＡロボットをテストすることと、を更に含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項11】

前記ＲＰＡロボットが、前記目標を達成し、かつ前記性能基準の前記改善を実現した場合、前記方法が、
前記コンピューティングシステムによって、前記ＲＰＡロボットをデプロイメントすることを更に含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項12】

コンピューティングシステムによって、ロボティック・プロセス・オートメーション（ＲＰＡ）実装のための計画に関連する前記ビジネスデータに対して分析を実施して、ＲＰＡ動作を測定し、報告し、戦略的ビジネス成果と整合させることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記分析に基づいてオートメーションを実装する１つ又は複数のＲＰＡワークフローを生成することと、
前記コンピューティングシステムによって、ＲＰＡロボットを介して前記１つ又は複数のＲＰＡワークフローを生成し、及びデプロイメントすることと
を含む、コンピュータ実装方法。

【請求項13】

前記ビジネスデータが、コンピューティングシステムと従業員のインタラクション、財務情報、ロボット動作及び／又はワークフローステップを実施するためにかかる時間、あるいはそれらの任意の組合せを含む、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項14】

前記計画が、人工知能（ＡＩ）を使用して、ロボットによって収集されたデータから自動的に識別されたプロセスから導出される、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項15】

前記分析が、従業員及び／又はロボットによって生成された収益、ロボットがワークフロー動作を実施するためにかかる時間、従業員がビジネスプロセスを完了するためにかかる時間、あるいはそれらの任意の組合せを判定する、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項16】

前記コンピューティングシステムによって、ビジネス・コンピューティング・システムからのデータを収集し、及び分析することと、
潜在的なオートメーションのための１つ又は複数の新規のプロセスを、自動的に識別し、１つ又は複数の機械学習（ＭＬ）モデルを介して提案することと、を更に含む、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項17】

前記計画に関連する前記ビジネスデータに対して分析を実施することと、前記分析に基づいてオートメーションを実装するＲＰＡワークフローを生成することと、ＲＰＡロボットを介して、前記生成したワークフローを生成し、及びデプロイメントすることと、ビジネス・コンピューティング・システムからデータを収集し、及び分析することと、潜在的なオートメーションのための１つ又は複数の新規のプロセスを自動的に識別し、及び提案することと、を含むプロセスを反復的に繰り返し、それにより、ＲＰＡの有効性を高めること、を更に含む、請求項１６に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項18】

性能基準に基づいて、コンピューティングシステムによって、ロボティック・プロセス・オートメーション（ＲＰＡ）ワークフロー内の各アクティビティを分析し、及び優先順位付けすることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ＲＰＡワークフローにアクティビティを追加すること、又は前記ＲＰＡワークフローからアクティビティを削除して、改良したＲＰＡワークフローを作成することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記改良したＲＰＡワークフローを実装するＲＰＡロボットを生成し、及び実行することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ＲＰＡロボットが目標を達成し、前記性能基準の改善を実現しているか否かを判定するために、前記生成したＲＰＡロボットをテストすることと
を含む、コンピュータ実装方法。

【請求項19】

前記ＲＰＡロボットが前記目標を達成していない、前記性能基準の前記改善を実現していない、又はその両方である場合、前記方法が、
改良前の前記ＲＰＡワークフローに戻ることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ＲＰＡワークフローに別のアクティビティを追加すること、又は前記ＲＰＡワークフローから別のアクティビティを削除することと、
前記改良したＲＰＡワークフローを実装するＲＰＡロボットを生成することと、
前記生成したＲＰＡロボットをテストすることと、を更に含む、請求項１８に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項20】

前記ＲＰＡロボットが、前記目標を達成し、かつ前記性能基準の前記改善を実現した場合、前記方法が、
前記コンピューティングシステムによって、前記ＲＰＡロボットをデプロイメントすることを更に含む、請求項１８に記載のコンピュータ実装方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１９年１２月９日に出願された米国非仮特許出願第１６／７０８，１３２号、及び２０１９年１０月１５日に出願された米国仮特許出願第６２／９１５，４４２号の利益を主張する。これらの先に出願された出願の主題は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

【0002】

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、より具体的には、ＲＰＡ及び／又はＲＰＡワークフローのマイクロ最適化のためのプロセス進化に関する。

【背景技術】

【0003】

ＲＰＡオートメーションの実装は、多くの場合、単一の実装が、計画され、及び実装されるように区分的に行われる。しかしながら、このばらばらのプロセスは最適ではない。また、ロボットは常に最適であるとは限らない。したがって、改善したプロセスが有益であり得る。

【発明の概要】

【0004】

本発明の特定の実施形態は、現在のＲＰＡ技術によってまだ完全に識別され、認識され、又は解決されていない当技術分野の問題及び必要性に対するソリューションを提供し得る。例えば、本発明のいくつかの実施形態は、ＲＰＡ及び／又はＲＰＡワークフローのマイクロ最適化のためのプロセス進化に関する。

【0005】

一実施形態では、コンピュータ実装方法は、コンピューティングシステムによって、ＲＰＡ実装のための計画を受信することを含む。計画は、業務データを含む。コンピュータ実装方法はまた、コンピューティングシステムによって、計画に関連するビジネスデータに対して分析を実施して、ＲＰＡ動作を測定し、報告し、戦略的ビジネス成果と整合させることを含む。コンピュータ実装方法は、コンピューティングシステムによって、分析に基づいてオートメーションを実装する１つ又は複数のＲＰＡワークフローを生成することと、コンピューティングシステムによって、ＲＰＡロボットを介して１つ又は複数のＲＰＡワークフローを生成し、及びデプロイメントすることと、を更に含む。

【0006】

別の実施形態では、コンピュータ実装方法は、コンピューティングシステムによって、ＲＰＡ実装の計画に関連するビジネスデータに対して分析を実施して、ＲＰＡ動作を測定し、報告し、戦略的ビジネス成果と整合させることを含む。コンピュータ実装方法はまた、コンピューティングシステムによって、分析に基づいてオートメーションを実装する１つ又は複数のＲＰＡワークフローを生成することと、コンピューティングシステムによって、ＲＰＡロボットを介して１つ又は複数のＲＰＡワークフローを生成し、及びデプロイメントすることと、を含む。

【0007】

更に別の実施形態では、コンピュータ実装方法は、コンピューティングシステムによって、性能基準に基づいて、ＲＰＡワークフロー内の各アクティビティを分析し、及び優先順位付けすることを含む。コンピュータ実装方法はまた、コンピューティングシステムによって、ＲＰＡワークフローにアクティビティを追加すること、又はＲＰＡワークフローからアクティビティを削除して、改良したＲＰＡワークフローを作成することと、コンピューティングシステムによって、改良したＲＰＡワークフローを実装するＲＰＡロボットを生成し、及び実行することと、を含む。コンピュータ実装方法は、コンピューティングシステムによって、ＲＰＡロボットが目標を達成し、性能基準の改善を実現しているか否かを判定するために、生成したＲＰＡロボットをテストすることを更に含む。

【図面の簡単な説明】

【0008】

本発明の特定の実施形態の利点が容易に理解されるように、上記で簡単に記載した本発明の具体的な説明は、添付の図面に示している特定の実施形態を参照することによって提供される。これらの図面は、本発明の典型的な実施形態のみを示しており、したがってその範囲を限定するものと見なされるべきではないことを理解されたい、本発明は、添付の図面を使用することによって追加の具体性及び詳細を伴って記載し、説明する。

【0009】

【図1】本発明の一実施形態による、ＲＰＡシステムを示すアーキテクチャ図である。

【0010】

【図2】本発明の一実施形態による、デプロイメントされたＲＰＡシステムを示すアーキテクチャ図である。

【0011】

【図3】本発明の一実施形態による、デザイナと、アクティビティと、ドライバとの間の関係を示すアーキテクチャ図である。

【0012】

【図4】本発明の一実施形態による、ＲＰＡシステムを示すアーキテクチャ図である。

【0013】

【図5】本発明の一実施形態による、ＲＰＡのためのプロセス進化を実施するように構成されたコンピューティングシステムを示すアーキテクチャ図である。

【0014】

【図6】本発明の一実施形態による、ＲＰＡのためのプロセス進化を実装し、及び／又はＲＰＡワークフローのマイクロ最適化を実施するように構成されたシステムを示すアーキテクチャ図である。

【0015】

【図7】本発明の一実施形態による、ＲＰＡのためのプロセス進化を実装するプロセスを示すフローチャートの図である。

【0016】

【図8】本発明の一実施形態による、ＲＰＡワークフローのマイクロ最適化を実施するプロセスを示すフローチャートの図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

いくつかの実施形態は、ＲＰＡ及び／又はＲＰＡワークフローのマイクロ最適化のためのプロセス進化に関する。一般に、オートメーションを考える際には、統合されたシステムが考慮されるべきである。この統合システムは、計画コンポーネント、測定コンポーネント、及び実装コンポーネントなどのいくつかの構成要素を組み合わせてもよい。

【0018】

最初に、場合によっては人工知能（ＡＩ）を使用して、ＲＰＡの実装を科学的に計画してもよい。組込み型分析を使用して、ＲＰＡ動作を測定し、報告し、戦略的ビジネス成果と整合させてもよい。その後、ＲＰＡは、ロボットのＲＰＡワークフローのために、ＡＩをシームレスに適用し、スケーリングし、管理するＡＩファブリックを介して、ＡＩスキル（例えば、機械学習（ＭＬ）モデルの形態で）をデプロイメントすることによって実装されてもよい。計画、測定、及び報告のこのサイクルは、ますます多くのＡＩによって繰り返され、場合によってはガイドされて、ビジネスに対するＲＰＡの有効性を反復的に改善してもよい。ＲＰＡ実装はまた、それらの推定された投資収益率（ＲＯＩ）に基づいて、識別され、及び実装されてもよい。

【0019】

いくつかの実施形態では、主題専門家（ＳＭＥ）が、特定のプロセスがどのように遂行されるかを表示し、及び記録してもよい。次に、ＳＭＥは、これらのプロセスに基づいてロボットを生成してもよい。特定の実施形態では、リスナー（例えば、ユーザー操作に関するデータをマイニングするロボット）をユーザー・コンピューティング・システムにデプロイメントして、コンピューティングシステムのユーザーがどの経路をたどっているか、ユーザーがどのアプリケーションを使用しているか、ユーザーがアプリケーションをどのように使用しているかなどを判定してもよい。

【0020】

いくつかの実施形態では、プロセスを発見して、文書化する様々な方法がある。例えば、コンピューティングシステムのユーザーは、オートメーションのためのアイデアを提出してもよい。別の例では、ユーザーは、オートメーションのためのアイデアを協働して構築するか、又はエンタープライズ向けのオートメーションのライブラリを協働して構築してもよい。開発されたロボットは、他のユーザーがアクセスして、使用し得るポートフォリオに追加されてもよい。いくつかの実施形態では、ロボットは、他のロボットのポートフォリオにアクセスしてもよい。

【0021】

特定の実施形態では、ユーザーがどのプロセスをオートメーション化したいかを分かっている場合、ユーザーは（例えば、ユーザーのコンピューティングシステムを使用してユーザーのビデオを記録することによって）、このプロセスを記録してもよい。次いで、オートメーションが可能であるか否かを判定するために、ビデオを分析してもよい。特定の実施形態では、ユーザーは、管理された文書化ツールを使用して、ユースケースを定義してもよく、その後、ツールは文書化されてもよい。

【0022】

いくつかの実施形態は、プロセスのマイクロ最適化を提供する。例えば、ユーザーが２０個のステップを有するＲＰＡロボットのワークフローを構築するが、ステップのうちの２つは、実際に必要としない場合を考える。システムは、１つ又は複数のステップを削除し、改良したワークフローを実装するロボットを生成して、ワークフローが中断したか否かをチェックしてもよい。中断していない場合、改良したワークフローを使用して、ロボットの新規のバージョンを生成し、その後、これをデプロイメントして、前のバージョンと置き換えてもよい。

【0023】

特定の実施形態では、特定のステップが、他のステップよりも優先されてもよい。例えば、システムは、各ステップを遂行して、除去するための時間、改良したワークフローをテストするためにかかる時間を、完了時間が最も長いものから短いものの順に判定してもよい。したがって、除去されることができ、総ワークフロー遂行時間にも大きな影響を与えるステップを、システムは判定し得る。

【0024】

いくつかの実施形態では、システムは、実現されたＲＯＩが報酬関数（例えば、強化学習のための報酬関数）に基づいて改善するか否かを確認するために、ステップを追加しても、及び／又は削除してもよい。これを、生成される収益の増加、処理時間の減少、従業員の生産性の改善などによって判定してもよい。１つ又は複数のステップを追加する、及び／又は削除することが改善につながる場合、改良したワークフローを実装するロボットを生成し、及びデプロイメントしてもよい。

【0025】

図１は、本発明の一実施形態による、ＲＰＡシステム１００を示すアーキテクチャ図である。ＲＰＡシステム１００は、開発者がワークフローを設計し、及び実装することを可能にし得るデザイナ１１０を含む。デザイナ１１０は、アプリケーション統合のためのソリューション、並びにサードパーティのアプリケーション、管理情報技術（ＩＴ）タスク、及びビジネスＩＴプロセスをオートメーション化することを提供し得る。デザイナ１１０は、ビジネスプロセスのグラフィカル表現であるオートメーションプロジェクトの開発を容易にし得る。簡単に言えば、デザイナ１１０は、ワークフロー及びロボットの開発及びデプロイメントを容易にする。

【0026】

オートメーションプロジェクトにより、本明細書で「アクティビティ」と定義する、ワークフローで開発されたステップのカスタムセット間の遂行順序及び関係の制御を開発者に与えることによって、ルールベースのプロセスのオートメーション化を可能にする。デザイナ１１０の実施形態の一商用例は、ＵｉＰａｔｈ Ｓｔｕｄｉｏ（商標）である。各アクティビティは、ボタンのクリック、ファイルの読み取り、ログパネルへの書き込みなど、アクションを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ワークフローを、ネストしても、又は埋め込んでもよい。

【0027】

いくつかのタイプのワークフローは、限定しないが、シーケンス、フローチャート、有限状態機械（ＦＳＭ）、及び／又はグローバル例外ハンドラを含んでもよい。シーケンスは、ワークフローを乱すことなく、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線形プロセスに特に適している場合がある。フローチャートは、複雑なビジネスロジックに特に適しており、複数の分岐論理演算子を介して多様な方法で、判定の統合、及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）又はアクティビティによってトリガされるワークフローの遂行において有限数の状態を使用し得る。グローバル例外ハンドラは、遂行エラーに遭遇したときのワークフローの挙動を判定し、プロセスをデバッグするために特に適している場合がある。

【0028】

ワークフローがデザイナ１１０で開発されると、ビジネスプロセスの遂行は、コンダクタ１２０によって編成され、コンダクタ１２０は、デザイナ１１０で開発されたワークフローを遂行する１つ又は複数のロボット１３０を編成する。コンダクタ１２０の実施形態の一市販例は、ＵｉＰａｔｈ Ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｏｒ（商標）である。コンダクタ１２０は、環境内のリソースの作成、監視、及びデプロイメントの管理を容易にする。コンダクタ１２０は、サードパーティのソリューション及びアプリケーションとの統合ポイントとして作用し得る。

【0029】

コンダクタ１２０は、すべてのロボット１３０を管理し、集中ポイントからロボット１３０を接続し、及び遂行し得る。管理され得るロボット１３０のタイプは、限定しないが、アテンディッドロボット１３２、アンアテンディッドロボット１３４、開発ロボット（アンアテンディッドロボット１３４と同様であるが、開発及びテストの目的で使用される）、及び非生産ロボット（アテンディッドロボット１３２と同様であるが、開発及びテストの目的で使用される）を含む。アテンディッドロボット１３２は、ユーザー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と一緒に動作する。アテンディッドロボット１３２は、集中プロセスデプロイメント及びログ記録媒体のために、コンダクタ１２０と共に使用され得る。アテンディッドロボット１３２は、人間のユーザーが達成する様々なタスクを助け、ユーザーイベントによってトリガされ得る。いくつかの実施形態では、プロセスを、このタイプのロボットのコンダクタ１２０から開始できず、及び／又はロックされた画面の下で実行できない。特定の実施形態では、アテンディッドロボット１３２は、ロボットトレイ又はコマンドプロンプトからのみ起動され得る。いくつかの実施形態では、アテンディッドロボット１３２は人間の監督下で実行するべきである。

【0030】

アンアテンディッドロボット１３４は、仮想環境で無人で実行し、多くのプロセスをオートメーション化し得る。アンアテンディッドロボット１３４は、リモート遂行、監視、スケジューリング、及び作業キューのサポートの提供を担当し得る。いくつかの実施形態では、すべてのロボットタイプのデバッグを、デザイナ１１０で実行してもよい。アテンディッドロボット及びアンアテンディッドロボットの両方は、限定しないが、メインフレーム、ウェブアプリケーション、ＶＭ、エンタープライズアプリケーション（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もの）、及びコンピューティング・システム・アプリケーション（例えば、デスクトップ及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、様々なシステム及びアプリケーションをオートメーション化し得る。

【0031】

コンダクタ１２０は、限定しないが、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、ログ記録、及び／又は相互接続性の提供を含む、様々な機能を有し得る。プロビジョニングは、ロボット１３０とコンダクタ１２０（例えば、ウェブアプリケーション）との間の接続の作成及び保守を含み得る。デプロイメントは、遂行のために、割り当てられたロボット１３０へのパッケージバージョンの正しい送達を保証することを含み得る。構成は、ロボット環境及びプロセス構成の維持及び送達を含み得る。キューイングは、キュー及びキュー項目の管理を提供することを含み得る。監視は、ロボット識別データを追跡し続け、ユーザー権限を維持することを含み得る。ログ記録は、データベース（例えば、ＳＱＬデータベース）及び／又は別のストレージ機構（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））に、ログを記憶し、及びインデックス付けすることを含み得る。コンダクタ１２０は、サードパーティのソリューション及び／又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、相互接続性を提供し得る。

【0032】

ロボット１３０は、デザイナ１１０に構築されたワークフローを実行する遂行エージェントである。ロボット１３０のいくつかの実施形態の一商用例は、ＵｉＰａｔｈ Ｒｏｂｏｔｓ（商標）である。いくつかの実施形態では、ロボット１３０は、デフォルトで、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍａｎａｇｅｒ（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１３０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し得る。

【0033】

いくつかの実施形態では、ロボット１３０は、ユーザーモードでインストールされてもよい。このようなロボット１３０の場合、これは、所与のロボット１３０がインストールされているユーザーと同じ権利を有することを意味する。この特徴は、その最大の可能性で各機械の完全な利用を保証する高密度（ＨＤ）ロボットにも利用可能であり得る。いくつかの実施形態では、任意のタイプのロボット１３０をＨＤ環境で構成してもよい。

【0034】

いくつかの実施形態におけるロボット１３０は、いくつかのコンポーネントに分割され、その各々は、特定のオートメーションタスクに専用である。いくつかの実施形態におけるロボットコンポーネントは、限定しないが、ＳＣＭ管理ロボットサービス、ユーザー・モード・ロボット・サービス、エグゼキュータ、エージェント、及びコマンドラインを含む。ＳＣＭ管理ロボットサービスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを管理し、及び監視し、コンダクタ１２０と遂行ホスト（すなわち、ロボット１３０が遂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作用する。これらのサービスは、ロボット１３０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。

【0035】

いくつかの実施形態におけるユーザー・モード・ロボット・サービスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを管理し、及び監視し、コンダクタ１２０と遂行ホストとの間のプロキシとして作用する。ユーザー・モード・ロボット・サービスは、ロボット１３０のための資格情報で信頼され、資格情報を管理し得る。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）アプリケーションが、自動的に起動されてもよい。

【0036】

エグゼキュータは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッション下で所与のジョブを実行し得る（すなわち、エグゼキュータはワークフローを遂行し得る。エグゼキュータは、パ－モニタ・ドット・パー・インチ（ＤＰＩ）設定を認識していてもよい。エージェントは、システム・トレイ・ウィンドウに利用可能なジョブを表示するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ（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、ジョブの開始又は停止、及び設定の変更を要求し得る。コマンドラインは、サービスのクライアントである。コマンドラインは、コンソールアプリケーションであり、コンソールアプリケーションは、ジョブの開始を要求し、その出力を待つことができる。

【0037】

上記で説明したようにロボット１３０のコンポーネントを分割することは、各コンポーネントが遂行していることについて、開発者、サポートユーザー、及びコンピューティングシステムによる、容易な実行、識別、及び追跡に役立つ。このようにして、エグゼキュータ及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など、特別な挙動をコンポーネントごとに構成し得る。エグゼキュータは、いくつかの実施形態では、モニタごとにＤＰＩ設定を常に認識し得る。結果として、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で遂行され得る。いくつかの実施形態では、デザイナ１１０からのプロジェクトは、ブラウザのズームレベルとは無関係であってもよい。ＤＰＩを認識していない、又は意図的に認識していないとマークされたアプリケーションの場合、いくつかの実施形態では、ＤＰＩを無効にし得る。

【0038】

図２は、本発明の一実施形態による、デプロイメントされたＲＰＡシステム２００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２００は、図１のＲＰＡシステム１００であってもよいし、その一部であってもよい。クライアントサイド、サーバサイド、又はその両方は、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み得ることに留意されたい。クライアントサイドでは、ロボットアプリケーション２１０は、エグゼキュータ２１２と、エージェント２１４と、デザイナ２１６と、を含む。しかしながら、いくつかの実施形態では、デザイナ２１６は、コンピューティングシステム２１０上で実行されていなくてもよい。エグゼキュータ２１２は、実行中のプロセスである。図２に示すように、いくつかのビジネスプロジェクトが同時に実行されてもよい。エージェント２１４（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）サービス）は、本実施形態ではすべてのエグゼキュータ２１２に対する単一の接続ポイントである。本実施形態におけるすべてのメッセージは、コンダクタ２３０にログ記録され、コンダクタ２３０は、データベースサーバ２４０、インデクササーバ２５０、又はその両方を介してログ記録したものを更に処理する。図１に関して上述したように、エグゼキュータ２１２は、ロボットコンポーネントであってもよい。

【0039】

いくつかの実施形態では、ロボットは、機械名とユーザー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し得る。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（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｓｅｒｖｅｒ ２０１２）をサポートするコンピューティングシステムでは、複数のロボットが同時に実行され、それぞれが一意のユーザー名を使用して別々のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションで実行されてもよい。これは、上記ではＨＤロボットと呼ばれる。

【0040】

エージェント２１４はまた、ロボットのステータス（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）を送信し、遂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役割も担う。エージェント２１４とコンダクタ２３０との間の通信は、いくつかの実施形態では、常にエージェント２１４によって開始される。通知シナリオでは、エージェント２１４は、ロボットにコマンド（例えば、始動、停止など）を送信するために、コンダクタ２３０によって後で使用されるＷｅｂＳｏｃｋｅｔチャネルを開き得る。

【0041】

サーバサイドには、プレゼンテーション層（ウェブアプリケーション２３２、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・インタフェース（ＡＰＩ）エンドポイント２３４、並びに通知監視２３６）、サービス層（ＡＰＩ実装／ビジネスロジック２３８）、及び永続層（データベースサーバ２４０、インデクササーバ２５０）が含まれる。コンダクタ２３０は、ウェブアプリケーション２３２と、ＯＤａｔａ ＲＥＳＴ ＡＰＩエンドポイント２３４と、通知監視２３６と、ＡＰＩ実装／ビジネスロジック２３８と、を含む。いくつかの実施形態では、ユーザーがコンダクタ２２０のインターフェース（例えば、ブラウザ２２０を介して）内で実施するほとんどのアクションは、様々なＡＰＩを呼び出すことによって実施される。そのようなアクションは、限定しないが、本発明の範囲から逸脱することなく、ロボットでのジョブの開始、キュー内のデータの追加／削除、無人で実行するためのジョブのスケジューリングなどを含んでもよい。ウェブアプリケーション２３２は、サーバプラットフォームのビジュアル層である。本実施形態では、ウェブアプリケーション２３２は、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）及び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、又は任意の他のフォーマットを使用してもよい。ユーザーは、コンダクタ２３０を制御する様々なアクションを実施するために、本実施形態では、ブラウザ２２０を介してウェブアプリケーション２３２からのウェブページとインタラクトする。例えば、ユーザーは、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、ロボットごと及び／又はプロセスごとにログを分析し、ロボットを起動し、及び停止するなどしてもよい。

【0042】

ウェブアプリケーション２３２に加えて、コンダクタ２３０はまた、ＯＤａｔａ ＲＥＳＴ ＡＰＩエンドポイント２３４を公開するサービス層を含む。しかしながら、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を含んでもよい。ＲＥＳＴ ＡＰＩは、ウェブアプリケーション２３２とエージェント２１４の両方によって消費される。エージェント２１４は、本実施形態ではクライアントコンピュータ上の１つ又は複数のロボットの管理者である。

【0043】

本実施形態におけるＲＥＳＴ ＡＰＩは、構成、ログ記録、監視、及びキューイング機能をカバーする。構成エンドポイントは、いくつかの実施形態では、アプリケーションユーザー、権限、ロボット、アセット、リリース及び環境を、定義し、及び構成するために使用されてもよい。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、及び他の環境固有の情報など、様々な情報をログに記録するために、ＲＥＳＴエンドポイントをログ記録することが使用されてもよい。開始ジョブコマンドがコンダクタ２３０内で使用される場合に遂行されるべきパッケージバージョンを照会するために、デプロイメントＲＥＳＴエンドポイントがロボットによって使用され得る。ＲＥＳＴエンドポイントをキューイングすることは、キューにデータを追加すること、キューからトランザクションを取得すること、トランザクションのステータスを設定することなど、キュー及びキュー項目管理を担当し得る。

【0044】

ＲＥＳＴエンドポイントの監視により、ウェブアプリケーション２３２及びエージェント２１４を監視し得る。通知監視ＡＰＩ２３６は、エージェント２１４の登録、エージェント２１４への構成設定の送達、並びにサーバ及びエージェント２１４からの通知の送信／受信のために使用されるＲＥＳＴエンドポイントであってもよい。通知監視ＡＰＩ２３６はまた、いくつかの実施形態では、ＷｅｂＳｏｃｋｅｔ通信を使用してもよい。

【0045】

永続層は、本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２４０（例えば、ＳＱＬサーバ）及びインデクササーバ２５０を含む。本実施形態におけるデータベースサーバ２４０は、ロボット、ロボットグループ、関連するプロセス、ユーザー、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２３２を介して管理される。データベースサーバ２４０は、キュー及びキュー項目を管理し得る。いくつかの実施形態では、データベースサーバ２４０は、（インデクササーバ２５０に加えて、又はその代わりに）ロボットによってログ記録されたメッセージを記憶してもよい。

【0046】

インデクササーバ２５０は、いくつかの実施形態では任意選択であり、ロボットによってログ記録された情報を記憶し、及び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２５０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２５０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、ログメッセージ又は行書き込みのようなアクティビティを使用する）ロボットによってログ記録されたメッセージは、ログ記録ＲＥＳＴエンドポイントを介してインデクササーバ２５０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。

【0047】

図３は、本発明の一実施形態による、デザイナ３１０と、アクティビティ３２０，３３０と、ドライバ３４０との間の関係３００を示すアーキテクチャ図である。上記により、開発者は、デザイナ３１０を使用して、ロボットによって遂行されるワークフローを開発する。ワークフローは、ユーザー定義のアクティビティ３２０及びＵＩオートメーションアクティビティ３３０を含み得る。いくつかの実施形態は、本明細書では、コンピュータビジョン（ＣＶ）と呼ぶ、画像内の非テキスト視覚コンポーネントを識別し得る。そのようなコンポーネントに関係するいくつかのＣＶアクティビティは、限定しないが、クリック、タイプ、テキストを取得、ホバー、要素存在、リフレッシュ範囲、ハイライトなどを含み得る。いくつかの実施形態では、クリックは、例えば、ＣＶ、光学文字認識（ＯＣＲ）、ファジー文字マッチング、及びマルチアンカーを使用して要素を識別し、それをクリックする。タイプは、上記及び要素内のタイプを使用して要素を識別し得る。テキストを取得は、ＯＣＲを使用して特定のテキストの位置を識別し、それをスキャンし得る。ホバーは、要素を識別し、それをホバーし得る。要素存在は、上述した技術を使用して、画面上に要素が存在するか否かをチェックし得る。いくつかの実施形態では、デザイナ３１０に実装され得るアクティビティは、数百又は数千であってもよい。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、アクティビティの任意の数及び／又はタイプが利用可能である。

【0048】

ＵＩオートメーションアクティビティ３３０は、特別な下位レベルのアクティビティのサブセットであり、それは、下位レベルコード（例えば、ＣＶアクティビティ）に書き込まれ、画面とのインタラクションを容易にする。ＵＩオートメーションアクティビティ３３０は、ロボットが、所望のソフトウェアとインタラクトし得るドライバ３４０を介して、これらのインタラクションを容易にする。例えば、ドライバ３４０は、ＯＳドライバ３４２、ブラウザドライバ３４４、ＶＭドライバ３４６、エンタープライズ・アプリケーション・ドライバ３４８などを含んでもよい。

【0049】

ドライバ３４０は、フックを探し、キーを監視するなど、低レベルでＯＳとインタラクトし得る。それらは、Ｃｈｒｏｍｅ（登録商標）、ＩＥ（登録商標）、シトリックス（登録商標）、ＳＡＰ（登録商標）などとの統合を容易にし得る。例えば、「クリック」アクティビティは、ドライバ３４０を介してこれらの異なるアプリケーションで同じ役割を実施する。

【0050】

図４は、本発明の一実施形態による、ＲＰＡシステム４００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４００は、図１及び／又は図２のＲＰＡシステム１００及び／又は２００であり得るか、それらを含み得る。ＲＰＡシステム４００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４１０を含む。コンピューティングシステム４１０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４２０と通信し得る。次に、コンダクタ・コンピューティング・システム４２０は、データベースサーバ４３０及び任意選択のインデクササーバ４４０と通信し得る。

【0051】

図１及び図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を使用し得る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サイドアプリケーションを実行してもよい。

【0052】

図５は、本発明の一実施形態による、ＲＰＡのためのプロセス進化を実施するように構成されたコンピューティングシステム５００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、コンピューティングシステム５００は、本明細書に図示及び／又は記載したコンピューティングシステムのうちの１つ又は複数であってもよい。コンピューティングシステム５００は、情報を通信するためのバス５０５又は他の通信機構と、情報を処理するためにバス５０５に結合されたプロセッサ５１０と、を含む。プロセッサ５１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（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、及び／又はそれらの任意の組合せを含む、任意のタイプの汎用又は専用プロセッサであってもよい。プロセッサ５１０はまた、複数の処理コアを有してもよく、コアの少なくともいくつかは、特定の機能を実施するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、複数並列処理を使用してもよい。特定の実施形態では、プロセッサ５１０の少なくとも１つは、生体ニューロンを模倣する処理要素を含むニューロモーフィック回路であってもよい。いくつかの実施形態では、ニューロモーフィック回路は、フォン・ノイマン・コンピューティング・アーキテクチャの典型的なコンポーネントを必要としなくてもよい。

【0053】

コンピューティングシステム５００は、情報、及びプロセッサ５１０によって遂行される命令を記憶するメモリ５１５を更に含む。メモリ５１５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、磁気若しくは光ディスクなどの静的ストレージ、又は任意の他のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体、又はそれらの組合せのうちの任意の組合せから構成されてもよい。非一時的コンピュータ可読媒体は、プロセッサ５１０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、又はその両方を含んでもよい。媒体はまた、取り外し可能、取り外し不能、又はその両方であってもよい。

【0054】

更に、コンピューティングシステム５００は、無線及び／又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のトランシーバなどの通信デバイス５２０を含む。いくつかの実施形態では、通信デバイス５２０は、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）、シングルキャリアＦＤＭＡ（ＳＣ－ＦＤＭＡ）、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、直交周波数分割多重方式（ＯＦＤＭ）、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）、移動体用グローバルシステム（ＧＳＭ）通信、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、ユニバーサル移動体通信システム（ＵＭＴＳ）、ｃｄｍａ ２０００、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ－ＣＤＭＡ）、高速ダウンリンク・パケット・アクセス（ＨＳＤＰＡ）、高速アップリンク・パケット・アクセス（ＨＳＵＰＡ）、高速パケットアクセス（ＨＳＰＡ）、ロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ）、ＬＴＥアドバンスト（ＬＴＥ－Ａ）、８０２．１１ ｘ、Ｗｉ－Ｆｉ、ジグビー、超広帯域無線（ＵＷＢ）、８０２．１６ ｘ、８０２．１５、ホームノードＢ（ＨｎＢ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、赤外線データ協会（ＩｒＤＡ）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、第５世代（５Ｇ）、エヌアール（ＮＲ）、それらの任意の組合せ、並びに／あるいは本発明の範囲から逸脱しない任意の他の現在存在する、又は将来実施される通信規格及び／若しくはプロトコルを使用するように構成される。いくつかの実施形態では、通信デバイス５２０は、１つ又は複数のアンテナを含んでもよく、そのアンテナは、本発明の範囲から逸脱することなく、単数、アレイ、位相、切り替え、ビームフォーミング、ビームステア、それらの組合せ、及び又は任意の他のアンテナ構成である。

【0055】

プロセッサ５１０は、バス５０５を介して、ディスプレイ５２５に更に結合され、そのディスプレイは、プラズマディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、電界放出ディスプレイ（ＦＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、フレキシブルＯＬＥＤディスプレイ、フレキシブル基板ディスプレイ、プロジェクションディスプレイ、４Ｋディスプレイ、高精細ディスプレイ、Ｒｅｔｉｎａ（登録商標）ディスプレイ、インプレーンスイッチング（ＩＰＳ）ディスプレイ、又はユーザーに情報を表示するための任意の他の適切なディスプレイである。ディスプレイ５２５は、抵抗性、容量性、表面弾性波（ＳＡＷ）容量性、赤外線、光学イメージング、分散信号技術、音響パルス認識、フラストレート全内部反射などを使用して、タッチ（触覚）ディスプレイ、３次元（３Ｄ）タッチディスプレイ、マルチ入力タッチディスプレイ、マルチタッチディスプレイなどとして構成され得る。本発明の範囲から逸脱することなく、任意の適切なディスプレイデバイス及び触覚Ｉ／Ｏが使用され得る。

【0056】

キーボード５３０、及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５３５は、ユーザー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５０５に更に結合される。しかしながら、特定の実施形態では、物理的なキーボード及びマウスが存在しなくてもよく、ユーザーは、ディスプレイ５２５及び／又はタッチパッド（図示せず）のみを介してデバイスとインタラクトしてもよい。入力デバイスの任意のタイプ及び組合せを、設計上の選択事項として使用し得る。特定の実施形態では、物理的入力デバイス及び／又はディスプレイは存在しない。例えば、ユーザーは、コンピューティングシステム５００と通信す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５００と遠隔にインタラクトしてもよく、又はコンピューティングシステム５００は、自律的に動作してもよい。

【0057】

メモリ５１５は、プロセッサ５１０によって遂行された場合、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５００のためのオペレーティングシステム５４０を含む。モジュールは、本明細書に記載のプロセス又はその派生物の全部又は一部を実施するように構成されたプロセス進化モジュール５４５を更に含む。コンピューティングシステム５００は、追加の機能を含む１つ又は複数の追加の機能モジュール５５０を含み得る。

【0058】

当業者であれば、「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、パーソナル・デジタル・アシスタント（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、又は任意の他の適切なコンピューティングデバイス、又はデバイスの組合せとして具現化され得ることを理解するであろう。上記の機能を「システム」によって実施されるものとして提示することは、本発明の範囲を限定することを決して意図するものではなく、本発明の多くの実施形態の一例を提供することを意図している。実際、本明細書に開示した方法、システム、及び装置は、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及び分散された形態で実装され得る。

【0059】

本明細書に記載されたシステム特徴のいくつかは、それらの実装の独立性をより具体的に強調するために、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）回路又はゲートアレイ、既製の半導体、例えばロジックチップ、トランジスタ、又は他のディスクリートコンポーネントなどを含む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。

【0060】

モジュールはまた、様々なタイプのプロセッサによって遂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、又は機能として編成され得るコンピュータ命令の１つ又は複数の物理ブロック又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なものは、物理的に共に配置される必要はないが、論理的に共に結合されたときに、異なる場所に記憶され、モジュールを含み、モジュールの記載された目的を達成する異なる命令を含み得る。更に、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、及び／又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り得るコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。

【0061】

実際、モジュールの遂行可能コードは、単一の命令、又は多くの命令であってもよく、いくつかの異なるコードセグメントにわたって、異なるプログラム中に、及びいくつかのメモリデバイスの間に、分散されてもよい。同様に、操作データは、本明細書ではモジュール内で識別され、及び図示され、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に編成されてもよい。操作データは、単一のデータセットとして収集されてもよく、又は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、システム又はネットワーク上の電子信号としてのみ存在してもよい。

【0062】

図６は、本発明の一実施形態による、ＲＰＡのためのプロセス進化を実装し、及び／又はＲＰＡワークフローのマイクロ最適化を実施するように構成されたシステム６００を示すアーキテクチャ図である。システム６００は、デスクトップコンピュータ６０２、タブレット６０４、及びスマートフォン６０６などのユーザー・コンピューティング・システムを含む。しかしながら、限定しないが、スマートウォッチ、ラップトップコンピュータ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、車両コンピューティングシステムなどを含む任意の所望のコンピューティングシステムを、本発明の範囲から逸脱することなく使用してもよい。

【0063】

各コンピューティングシステム６０２，６０４，６０６は、その上にインストールされたリスナー６１０を有する。リスナー６１０は、本発明の範囲から逸脱することなく、ＲＰＡデザイナアプリケーション、オペレーティングシステムの一部、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）若しくはスマートフォン用のダウンロード可能なアプリケーション、又は任意の他のソフトウェア及び／若しくはハードウェアを介して生成されたロボットであってもよい。実際、いくつかの実施形態では、１つ又は複数のリスナー６１０のロジックは、物理ハードウェアを介して部分的又は完全に実装される。

【0064】

リスナー６１０は、それぞれのコンピューティングシステム６０２，６０４，６０６とのユーザーインタラクションのログを生成し、及び／又はその上で実行されるロボットの動作に関するデータをログ記録する。次いで、リスナー６１０は、ネットワーク６２０（例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、移動通信ネットワーク、衛星通信ネットワーク、インターネット、それらの任意の組合せなど）を介してサーバ６３０にログデータを送信する。ログ記録されるデータは、限定しないが、クリックされたボタン、マウスの移動先、フィールドに入力されたテキスト、最小化されたウィンドウ、そして開かれた別のウィンドウ、ウィンドウに関連付けられたアプリケーションなどを含んでもよい。いくつかの実施形態では、サーバ６３０は、コンダクタアプリケーションを実行してもよく、データは、ハートビートメッセージの一部として定期的に送信されてもよい。特定の実施形態では、所定量のログデータが収集された後、所定の期間が経過した後、又はその両方で、ログデータをサーバ６３０に送信してもよい。サーバ６３０は、リスナー６１０から受信したログデータを、データベース６４０に記憶する。

【0065】

人間のユーザー（例えば、ＲＰＡエンジニア又はデータサイエンティスト）によって指示された場合、所定量のログデータが収集された場合、最後の分析から所定量の時間が経過した場合などで、サーバ６３０は、リスナー６１０によって、様々なユーザーから収集された、データベース６４０からのログデータにアクセスし、複数のＡＩ層６３２を介してログデータを実行する。ＡＩ層６３２は、ログデータを処理し、その中のＲＯＩ改善のための１つ又は複数の潜在的なプロセスを識別し、既存のプロセスに対する改善を識別し、又はその両方の識別を行う。ＡＩ層６３２は、統計的モデリング（例えば、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ））を実施し、深層学習技術（例えば、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）深層学習、以前の隠れ状態の符号化など）を利用し、更にケース識別を実施して、プロセスのアトミックインスタンスを識別し得る。請求処理は、例えば、１つの請求書が完成したケースであってもよい。したがって、システムは、１つのケースが終了し、次のケースが開始する場合を判定する。電子メールを開くことは、例えば、任意のケースの始まりであってもよく、ケースのパターンは、変動及び共通性を判定するために分析されてもよい。

【0066】

類似のプロセスが既に存在する場合、サーバ６３０は、この類似性を識別し、識別したプロセスが、あまり最適に作業しない同じ又は類似のオートメーションのために、既存のプロセスを置き換えるべきであることを理解し得る。例えば、プロセス間の類似性は、共通の開始及び終了によって、並びに間に入るステップにおけるある程度の統計的共通性によって、判定されてもよい。共通性は、エントロピー、プロセス検出目的関数の最小化などによって判定されてもよい。目的関数閾値は、いくつかの実施形態では自動的に設定されてもよく、これは、システムによって非類似であると識別されたプロセスがユーザーによって類似していると示された場合、トレーニング中に改良されてもよい。次いで、サーバ６３０は、識別したプロセスを含むワークフローを自動的に生成し、ワークフローを実装するロボット（または交換ロボット）を生成し、生成したロボットを遂行対象のユーザー・コンピューティング・システム６０２，６０４，６０６にプッシュし得る。

【0067】

あるいは、特定の実施形態では、ＡＩ層６３２から提案されたプロセスは、コンピューティングシステム６５０上で、デザイナアプリケーション６５２を介してＲＰＡエンジニアに提示されてもよい。次いで、ＲＰＡエンジニアは、ワークフローをレビューし、任意の所望の変更を行い、次いで、ロボットを介してコンピューティングシステム６０２，６０４，６０６に、ワークフローをデプロイメントするか、又はロボットにデプロイメントさせてもよい。例えば、デプロイメントは、サーバ６３０又は別のサーバ上で実行されるコンダクタアプリケーションを介して行われてもよく、これは、プロセスを実装するロボットをユーザー・コンピューティング・システム６０２，６０４，６０６にプッシュしてもよい。いくつかの実施形態では、このワークフローデプロイメントは、デザイナアプリケーションのオートメーションマネージャ機能を介して実現されてもよく、ＲＰＡエンジニアは、単にボタンをクリックしてロボットにプロセスを実装してもよい。

【0068】

リスナー

【0069】

コンピューティングシステム６０２，６０４，６０６上でユーザーによって行われたアクションに関連するデータを抽出するために、リスナー６１０は、ドライバレベル（例えば、図３のドライバ３４０）でクライアントサイドにおいて採用され、ホワイトリストに登録されたアプリケーションからデータを抽出し得る。例えば、リスナー６１０は、ユーザーが画面上のどこをクリックしたか、及びどのアプリケーションでクリックしたか、クリックされたボタンのキー入力、アプリケーション間のユーザー切り替えのインスタンス、フォーカスの変更、電子メールが送信されたこと、及び電子メールが関連するものなどを記録してもよい。追加的又は代替的に、リスナー６１０は、コンピューティングシステム６０２，６０４，６０６上で動作するロボットに関するデータを収集してもよい。いくつかの実施形態では、ワークフローを実装する、様々なタスクを実施するロボットは、それら自体の動作のためのリスナーとして機能してもよい。そのようなデータは、コンピューティングシステム６０２，６０４，６０６とのユーザーのインタラクション及び／又はその上で実行するロボットの動作の高い忠実度のログを生成するために使用され得る。

【0070】

プロセス抽出のためのログデータを生成することの追加又は代替的に、いくつかの実施形態は、ユーザーが実際に行っていることに対する洞察を与えてもよい。例えば、リスナー６１０は、いつユーザーが実際にアプリケーションを使用したか、ユーザーが所与のアプリケーションを使用している時間の割合、ユーザーがアプリケーション内のどの機能を使用し、どの機能を使用しなかったかなどを判定してもよい。この情報は、アプリケーションのライセンスを更新するか否か、機能のライセンスを更新しない、又は機能が欠落している安価なバージョンにダウングレードするか否か、他の従業員は生産的にすることが多いアプリケーションを、ユーザーが使用していないので、ユーザーを適切にトレーニングし得るか否か、ユーザーが非作業アクティビティ（例えば、個人の電子メールをチェックしたり、ウェブをサーフィンする）を実施するために多くの時間を費やしているか、あるいはユーザーが机から離れているか否か（例えば、コンピューティングシステムとインタラクションしない）などに関する情報に基づいた判定を行うために、マネージャに提供されてもよい。

【0071】

いくつかの実施形態では、検出更新をリスナーにプッシュして、ドライバーレベルのユーザーインタラクション並びに／又はロボット動作検出及びキャプチャプロセスを改善してもよい。特定の実施形態では、リスナー６１０は、それらの検出にＡＩを採用してもよい。特定の実施形態では、オートメーションワークフローからのプロセスを実装するロボットは、それぞれのリスナー６１０を介してコンピューティングシステム６０２，６０４，６０６に自動的にプッシュされてもよい。

【0072】

図７は、本発明の一実施形態による、ＲＰＡのためのプロセス進化を実装するプロセスを示すフローチャート７００である。プロセスは、７１０において、ＲＰＡ実装のための計画を受信することから開始する。計画は、ビジネスデータを含み、それは、限定しないが、コンピューティングシステムと従業員のインタラクション、財務情報、ロボット動作及び／又はワークフローステップを実施するためにかかる時間などを含んでもよい。いくつかの実施形態では、計画は、ＡＩを使用して、ロボットによって収集されたデータから自動的に識別されたプロセスから導出されてもよい。その後、７２０において、ビジネスデータに対して分析を実施して、ＲＰＡ動作を測定し、報告し、戦略的ビジネス成果と整合させる。例えば、分析を採用して、従業員及び／又はロボットによって生成された収益、ロボットがワークフロー動作を実施するためにかかる時間、従業員がビジネスプロセスを完了するためにかかる時間などを判定してもよい。

【0073】

次いで、７３０において、所望のオートメーションを実装するＲＰＡワークフローが生成され、７４０において、それは、ＲＰＡロボットの形態でデプロイメントされる。いくつかの実施形態では、ＲＰＡロボットは、ＡＩファブリックを介してＡＩスキルにアクセスしてもよい。実装後、７５０において、データが、ビジネス・コンピューティング・システムから収集されて、分析され、７６０において、潜在的なオートメーションのための新規のプロセスが、自動的に識別され、ＭＬモデルを介して提案される。次いで、プロセスを反復的に繰り返し、エンタープライズにおけるＲＰＡの有効性を高めることができる。

【0074】

図８は、本発明の一実施形態による、ＲＰＡワークフローのマイクロ最適化を実施するプロセス８００を示すフローチャートである。プロセスは、８１０において、性能基準に基づいてＲＰＡワークフロー内の各アクティビティを分析して、優先順位付けすることから開始する（又は図７から進行する）。性能基準は、限定しないが、処理速度、生成された収益、従業員の生産性（例えば、速度）などを含んでもよい。アクティビティは、８２０において、ＲＰＡワークフローに追加されるか、又はＲＰＡワークフローから削除されて、改良したＲＰＡワークフローを作成する。いくつかの実施形態では、追加するアクティビティは、ワークフローが達成しようとする目標のタイプによって分類されたアクティビティのプールから選択されてもよい（例えば、請求書処理、リードの生成の支援、従業員がとるアクションのオートメーション化など）。次いで、８３０において、改良したＲＰＡワークフローを実装するＲＰＡロボットを、生成し、及び実行する。

【0075】

次いで、８４０において、ロボットが目標を達成し、性能基準の改善を実現しているか否かをチェックするために、生成したＲＰＡロボットをテストする。ＲＰＡロボットが目標を達成していない、性能基準の改善を実現していない、又はその両方である場合、８５０において、システムは改良前の元のＲＰＡワークフローに戻り、ステップ８２０に戻り、別のアクティビティを追加又は削除する。しかしながら、８５０において、ＲＰＡロボットが目標を達成し、性能基準の改善を実現した場合、８７０において、ＲＰＡロボットはデプロイメントされ、場合によってはＲＰＡロボットの以前のバージョンを置き換える。

【0076】

図７及び図８で実施されるプロセスステップは、本発明の実施形態に従って、プロセッサが図７及び図８に記載したプロセスの少なくとも一部を実施するために、命令を符号化するコンピュータプログラムによって実施されてもよい。コンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体上で具現化されてもよい。コンピュータ可読媒体は、限定しないが、ハード・ディスク・ドライブ、フラッシュデバイス、ＲＡＭ、テープ、及び／あるいは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媒体又は媒体の組合せであってもよい。コンピュータプログラムは、コンピュータ可読媒体に記憶され得る、図７及び図８に記載したプロセスステップの全部又は一部を実装するように、コンピューティングシステムのプロセッサ（例えば、図５のコンピューティングシステム５００のプロセッサ５１０）を制御するための符号化された命令を含んでもよい。

【0077】

コンピュータプログラムは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハイブリッド実装で実装してもよい。コンピュータプログラムは、互いに動作可能に通信し、情報又は命令を表示のために渡すように設計されたモジュールから構成してもよい。コンピュータプログラムは、汎用コンピュータ、ＡＳＩＣ、又は任意の他の適切なデバイス上で動作するように構成してもよい。

【0078】

本発明の様々な実施形態のコンポーネントは、本明細書の図に一般的に記載及び図示されているように、多種多様な異なる構成で配置及び設計されてもよいことが容易に理解されよう。したがって、添付の図面に表すように、本発明の実施形態の詳細な説明は、特許請求される本発明の範囲を限定することを意図するものではなく、本発明の選択された実施形態を単に代表するものである。

【0079】

本明細書を通して記載した本発明の特徴、構造、又は特性は、１つ又は複数の実施形態において任意の適切な方法で組み合わせられ得る。例えば、本明細書全体を通して「特定の実施形態」、「いくつかの実施形態」、又は同様の文言への言及は、実施形態に関連して記載した特定の特徴、構造、又は特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体を通して、「特定の実施形態では」、「いくつかの実施形態では」、「他の実施形態では」、又は同様の文言の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態のグループを指すわけではなく、記載した特徴、構造、又は特性は、１つ又は複数の実施形態において任意の適切な方法で組み合わせられ得る。

【0080】

本明細書を通して特徴、利点、又は同様の文言への言及は、本発明で実現され得る特徴及び利点のすべてが本発明の任意の単一の実施形態であるべきであること、又は本発明の任意の単一の実施形態であることを意味するものではないことに留意されたい。むしろ、特徴及び利点に言及する文言は、実施形態に関連して記載した特定の特徴、利点、又は特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味すると理解される。したがって、本明細書を通して、特徴及び利点、並びに同様の文言の説明は、必ずしもそうとは限らないが、同じ実施形態を参照し得る。

【0081】

更に、本発明の記載した特徴、利点、及び特性は、１つ又は複数の実施形態において任意の適切な方法で組み合わせられてもよい。当業者は、特定の実施形態の特定の特徴又は利点のうちの１つ又は複数なしに、本発明を実施し得ることを認識するであろう。他の例では、本発明のすべての実施形態には存在しない可能性がある特定の実施形態において、追加の特徴及び利点が認識され得る。

【0082】

当業者であれば、上記のような本発明は、異なる順序のステップで、及び／又は開示されているものとは異なる構成のハードウェア要素で実施され得ることを容易に理解するであろう。したがって、本発明を、これらの好ましい実施形態に基づいて記載しているが、本発明の精神及び範囲内に留まりながら、特定の改良、変形、及び代替構造が明らかであることは、当業者には明らかであろう。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【国際調査報告】