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2019-12-11 ラズパイ4でIMを動かしてみた!【Resin起動編】
2019-12-04 ラズパイ4でIMで動かしてみた!【SSD起動編】
2019-11-26 UiPath Forward Ⅲ Japanに出展いたしました
2019-11-20 【EWS2019】プロセス自動運転体験コーナー
2019-11-13 【EWS2019】DX展示 – レベル3・4 –

* CookBook/開発者Blogは、intra-martプロダクトサポートサービスの対象外です。

投稿日:2019-11-13 更新日:

執筆者:

ラズパイ4でIMを動かしてみた!【Resin起動編】

こんにちは、デジビの堀内です。

今回は新しく発売されたラズパイ4でイントラマートを動かしてみる、という実験について紹介します。

前回はラズパイ4のセットアップを行い、SSDで起動をするところまでやりました。

ラズパイ4でIMが動かしてみた!【SSD起動編】

今回はラズパイ4でResinを起動してみます。

この実験はあくまで実験であり、動作を保証するものでは有りません。

Resinとは

「Resin」は、オープンソースのJavaベースのWebアプリケーションサーバーです。
弊社のシステム共通基盤である「intra-mart Accel Platform」を稼働させることができます

今回はこのResinをラズパイ4上で起動することが目標に動作に必要なソフトを色々と入れます。

前提ソフトの導入

Resinの動作に必要な前提ソフトをいくつか入れます。

まずは、Javaです。
OracleからJDK 8公式版をダウンロードして準備していましたが、最終的にはapt-getでpenJDK8を導入しました。

データベースも同様にapt-getでpostgreSQLを導入(バージョン11がはいりました)。
すぐには使いませんがJDBC 4.2ドライバもついでに入れます。

Resinの導入

最後に肝心なResin本体の導入を行います。
Resinのtar.gxを調達し、IMの導入ガイドにしたがって粛々と導入。

その際に./configureでSSLが無いこと((OpenSSLはラズパイには入っているが、ヘッダ類がはいっていない)が判明したので、apt-get install libssl-devでヘッダを追加インストールしました。

その後./configureがうまく通ったかに思えましたが、makeで失敗。
gccで 「=m32オプションなんかないよ」とエラーが出ました。
たしかにResinの開発元であるCauchoの公式サイトみても、ARMプロセッサでResinサポートしてるなんて書いていません。

ここは荒技で、m32オプションをMakefileから外しました。
こちらは動作保証外となりますのでお気をつけください。

ResinHome直下のMakefileとビルドエラーになったソースのディレクトリのMakefileにある、=m32をすべて抹消しました。

=m32抜きMakefileを作ったあとmake
無事成功しました。(したようにみえる)
make install
こちらも無事成功しました。

Resinの起動

最終確認のため、Resinを起動してみます
resin homebinに移動して
./resinctl start
...失敗。ラズパイに一般ユーザでログインしていました。気を取り直して
sudo ./resinctl start
dezibiz-raspberry-pi-4-7

そして無事resinは起動しました
dezibiz-raspberry-pi-4-8

今回は以上です。
次回はいよいよintra-martを動かしましょう。

投稿日:2019-12-11 更新日:

執筆者:

ラズパイ4でIMで動かしてみた!【SSD起動編】

こんにちは、デジビの堀内です。

今回は新しく発売されたラズパイ4でイントラマートを動かしてみる、という実験について紹介します。

実験内容のボリュームがあるため複数回に分けて紹介します。

今回はラズパイ4のセットアップまでです。

この実験はあくまで実験であり、動作を保証するものでは有りません。

Raspberry Piとは

「Raspberry Pi」は、学校および発展途上国で基本的なコンピューターサイエンスの教育を促進する目的で作られた、超小型のシングルボードコンピューターです。

日本では「ラズパイ」の名で親しまれていて、そのコスパの良さから様々な電子工作に使われています。

2012年に発売された初代ラズパイから何度もアップグレードと派生を繰り返して、いくつかのモデルが存在します。

今回はその中でも2019年11月26日に発売された新型ラズパイ4(正式名称:Raspberry Pi 4B)を使います。

ラズパイ4とは

dezibiz-raspberry-pi-4-1
最新版であるラズパイ4(Raspberry Pi 4B)の特徴はなんと言ってもその処理速度です。

今回のアップデートでCPUが強化されただけでなく、メモリも4Gに増量され処理能力が大きく向上しました。

処理能力の目安としては大体2012年の一般的なパソコンレベルとされています。

このアップデートでメモリが4Gに増量されたことで、「intra-mart Accel Platform」が動くのではないか、ということで今回実験してみました。

不安要素としては、ラズパイ4は性能強化によって発熱が強く、激アツ状態になるらしいです。

ラズパイのセットアップ

まずはラズパイのセットアップを行っていきます。
必要なものは以下のものです。

dezibiz-raspberry-pi-4-2

  • Raspberry Pi 4B本体
  • 5V電源アダプタ
  • USBキーボードとマウス
  • HDMIディスプレイとマイクロHDMI-ノーマルHDMIのケーブル
  • 2.5インチSATA-USB3.0変換アダプタ
  • MicroSDカード
  • SSD
  • イーサーネットケーブル

OSのインストール

ラズパイ購入時には一般的なパソコンのようにOSが入っていません。

そのため、OSのダウンロードを行う必要があります。

今回はDebianベースのRaspberry Pi用のOSである「Raspbian」をインストールします。

※当初はubuntu 64ビットを入れようとしましたが、現時点ではUSBキーボードなどを認識してくれなかったので32ビットのRaspbianを選択しました。

公式サイトからデスクトップ版をダウンロードして、EtcherでMicroSDカードに書き込みをします。

最終的にOSをSSDに移行するため、SD Card Copierが入ったデスクトップ版を採用しました。

ラズパイの起動確認

Raspbianを入れたMicroSDカードをラズパイに入れて、インターネットに繋がるイーサーネットケーブルを差し込みます。

その他に用意したマウスとキーボードとHDMIモニタを接続して電源をON!

無事に起動した後はとりあえず日本語設定とapt-get upgradeコマンドを入力します。

アップデート後にラズパイを再起動。

ラズパイコンフィグでI2CとSSHを有効化。

せっかくなのでWIFI設定もGUIから行います。

dezibiz-raspberry-pi-4-3

ラズパイのSSD化

SSDの方は、変換ケースにいれて、MBRボリュームとしてイニシャライズ。

この状態のシステムイメージを、SD Card Copierを使ってSSDにまるごとコピー。

dezibiz-raspberry-pi-4-6

その際にSSD側からルートマウントするためにUUID振り直しチェックボックスにチェックを忘れずに行います。

dezibiz-raspberry-pi-4-4

SDをSSDにコピーしたら、BootConfigを修正、SSD側のルートをみるように、SSD側のGUIDをBootConfigに書き換えて、再起動をします。

するとブートローダはSD側から動くけれど、OS本体は無事SSDからロードされます。

※ラズパイ3B、3B+では、マイクロSDレスでUSBブートできますが、ラズパイ4はマイクロSDレスのUSBブートは現時点で公式には非サポートのため、ブートローダはSDの助力を借りています。

ラズパイ4のセットアップ完了

ここまでのセットアップで、ラズパイ4をUSBから起動することができました。

ラズパイ4は噂されていた通り高性能になった代わりに触れないくらい激アツでした。

アイドル時でも50度超というアツアツ状態です。

dezibiz-raspberry-pi-4-5

今回はここまでとなります。

次回はラズパイ4でResinが起動できるか実験します。

投稿日:2019-12-04 更新日:

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UiPath Forward Ⅲ Japanに出展いたしました

こんにちは、デジビの七島です。
EWS2019のイベントレポートに引き続き、今回もイベントレポートのご紹介です。

2019年10月30日(水)に開催されたUiPath Forward Ⅲ Japanに出展いたしました。
当日は2,000名以上の来場があったということでしたので、RPAへの底堅い注目度の高さを感じました。

さて、このイベントに先駆けて、UiPath社から下記のプレスリリースが発表されており、今回は「intra-mart BIORA」のRPA高度化の取り組みとして、「intra-mart×UiPath連携ソリューション」をテーマにブース出展を行いました。

UiPath社、NTTデータ イントラマート社のIM-BPMとUiPathとの連携を実現

当日の展示内容



「intra-mart×UiPath連携ソリューション」「BPM実践ワークショップ研修」のご紹介を行いました。「RPAの高度化」、「更なる効率化に向けた取り組み」に悩むお客様が多く来場され、RPAとBPMを組み合わせていただくポイントをご理解いただけたと思います。

当日の様子


digibiz-uipath-forward-3-japan-2

多数の来場者を分担して対応させていただきました。
対応メンバーの皆さん、一日お疲れ様でした。

なお、今回ご紹介した「intra-mart × UiPath連携ソリューション」はUiPath社のマーケットプレイスである「UiPath Go!」でもご紹介をしておりますので、是非ご覧ください。

「intra-mart × UiPath 連携ソリューション」

年内もまだまだDX関連の外部イベントへの出展が続きます。
是非、ご興味のあるテーマがございましたらご参加ご検討宜しくお願いいたします。


■今後のイベント参加スケジュール
2019年12月09日(月) 東京開催
RPA DISITAL WORLD TOKYO 2019
RPAの理解から実践へ
デジタライゼーション取り組みの第一歩へ
https://rpa-bank.com/event/digitalworld/tokyo2019/

本イベントでは、ブース出展の他に、弊社デジタルビジネス推進室BIORA推進グループEvangelistの久木田が下記セッションにて講演予定です

ロボ数千体を製作・運用できるまでの課題解決をRPA女子と語る
【ブレイクC】(11:20 – 12:00)
RPA導入を始めているものの、使われなくなった、投資対効果どう測るの?という声が次々に寄せられています。
本セッションでは住友林業情報システムで数千体に及ぶロボの企画、制作、運用に一番ユーザと接したRPA女子だからこそ話せる課題解決策『作業から業務の視点へ視座を上げる見える化と自動化』を初公開いたします。

それでは、次回もご期待ください。

投稿日:2019-11-26 更新日:

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【EWS2019】プロセス自動運転体験コーナー

こんにちは、デジビの堀内です。

今年のDX展示では、前回紹介したパネル展示「intra-mart流の業務プロセス自動化研究」だけでなく、intra-martが掲げる「業務プロセス自動化」の近未来イメージを提示する体験型の展示も行いました。

今回はその近未来イメージを提示する「プロセス自動運転体験コーナー」とその最終結果について話します。

前回紹介した業務プロセス自動化についてはこちら

【EWS2019】DX展示 – レベル1・2 –

【EWS2019】DX展示 – レベル3・4 –

EWS2019 DX展示「プロセス自動運転体験コーナー」


digibiz-ews2019-dx07-autodrive

プロセス自動運転体験コーナーは、架空の配送会社の業務スピードをAIチームと競っていただくことで、業務プロセスの自動化を体験できる来場者参加型の展示です。

各プレイヤーは4つの拠点から配送センターと呼ばれる拠点にすべての荷物を集配することでクリアとなります。

この集配をどれだけ早く終えることができるか、AIチームに勝てるかどうかという勝負になっています。

運行管理フェーズと配送業務フェーズ

本展示では配送会社の業務を運行管理業務配送業務の2フェーズに分けています。

運行管理フェーズでは、挙げられたお題(各拠点にある荷物の数)に対して効率的と思われる、運行スケジュールを参加者に作成してもらいます。

作成した運行スケジュールは自動的にBPM化されるので、来場者には運行する順番を組んでいただきます。

運行管理フェーズでのエントリー画面


配送業務フェーズ運行管理業務で作成した運行スケジュールに従い集荷業務を行います。

来場者には自身で作成したスケジュール通りにトラック(ロボ)を操作していただきます。

以下が詳しいルールです。

プロセス自動運転体験コーナーのルール

  • 配送センターを起点とし、適宜客先を訪ね荷物を集め、全ての集荷が終わったら、配送センターに戻ります
  • トラック(ロボ)の最大積載量は荷物8個
  • トラック(ロボ)の最大積載量に達した場合、配送センターに戻る
  • 配送センターに戻ると荷台は空になり、集荷を再び実施できる
  • 客先に立ち寄った場合、荷台に積める限りめいっぱい荷受けします
  • 来場者の対戦相手であるAIチームは、運行管理業務と配送業務のすべてを完全自動化しています。

    AIチームは来場者と同じお題を受け、自動的に最適な集配ルートを作成し、目的地に到達するよう自動操縦します。

    今回はEWS2019開催中にシーズンを5回に分けてプロセス自動運転コーナーを開催しました。

    そして各シーズンの最後にはスコアを集計し、ランキング形式で参加者とAIの最終結果を発表しました。

    予測時間と実測時間

    本展示では、各シーズンごとにスコアボードで予測時間と実測時間を表示しています。

    予測時間は、運行管理業務で作成した集配ルートから作業完了までにかかる時間を算出しています。

    実測時間は文字通り実際に配送業務が終わるまでにかかった時間です。

    見えづらいですが、下の画像は実際のスコアボードの写真です。

    digibiz-ews2019-dx07-course-planning-result

    左の画面は予測時間、右は予測時間と実測時間を早い順に並べたものです。

    一番上に「アイエム運送AI」が2つ並んでいますが、最初のスコアは予測時間が約1分半に対して、約30秒の実測時間となっています。

    これは一時中断したことによるものに影響なので気にしないでください。

    最終結果

    本展示のシーズン1から最後のシーズン5にかけてアイエム運送AIが一位になりました。

    その中でも参加者がAIのスコアにもっとも迫ったシーズン5のお題と最終結果は以下のとおりです。

    お題
    拠点A 拠点B 拠点C 拠点D
    3個 6個 6個 5個

    最終的な結果はこちらになります。

    ランキング
    順位 プレイヤー 予測(秒) 実測(秒) 乖離(秒) 経路
    1 アイエム運送AI 89.8 61.8 -28.0 [c, b, z, d, a]
    2 あかがわ 96.5 99.1 2.6 [c, b, z, d, a]
    3 アイエム運送AI 89.8 103.2 13.4 [c, b, z, d, a]
    4 かわい 90.8 104.5 13.7 [a, d, z, b, c]
    5 たにぐち 89.8 109.3 19.5 [a, b, z, c, d]
    6 あんどう 90.0 142.5 52.5 [c, a, z, b, d]
    7 にし 90.8 157.5 66.7 [a, d, z, b, c]
    8 さとう 96.5 159.4 62.9 [d, a, z, c, b]
    9 のむら 114.3 171.9 57.6 [a, b, z, c, d]
    10 やまもと 90.8 205.8 115.0 [a, d, z, b, c]

    最後のシーズンになるとトラック(ロボ)の操縦が上手なプレイヤーが増えてきて、皆さんなかなかの好タイムでした。

    特に「あかがわ」様は、AIが自動的に算出した効率的なコースと同様の集配コースを選び、2つのうちの1つのAIチームに勝ち越し、2位に食い込んでいます。

    ですがAIチームが大幅に予測時間を上回るスピードで集配を終えてしまい、残念ながら1位になりませんでした。

    またAIチームの実測時間が「61.8秒」と「103.2秒」とブレがありましたが、全シーズンを通して、プレイヤーの完全勝利という結果はありませんでした。

    ※ブレの原因としましては、赤外線センサーを使用した到着判定でしたので、 会場の照明、周囲の電子機器、会場の温度、空調等の環境による誤作動だと思われます。


    以上でEWS2019DX展示の振り返りとなります。

    最近ではRPAチャットボットといったツールを用いた業務の自動化が行われつつありますが、intra-mart流の業務プロセス自動化では、AIを用いた分析・可視化によりシステムで操作できる部分はRPAで、人がやらなくてはならない部分は誰もが最適なプロセスで業務を進められるような自動化を目指しております。

    興味がございましたらお問い合わせください。

    参加していただいた来場者の方全員に感謝いたします。
    ありがとうございました。

    次回は「UiPath Forward Ⅲ Japan」での出展について話します。

    EWS2019の当日の様子はこちら

    【EWS2019】DX展示 – 当日の様子 –

    投稿日:2019-11-20 更新日:

    執筆者:

    【EWS2019】DX展示 – レベル3・4 –

    こんにちは、デジビの堀内です。

    前回に引き続き、DX展示ブースのintra-mart流の業務プロセス自動化研究について紹介します。

    レベル1とレベル2に比べて今回の研究テーマは複雑で、理解しづらい部分があると思いますが、可能な限りわかりやすく説明します。

    おさらい

    EWS2019のDX展示は、intra-mart流の業務プロセス自動化研究を4つのレベルに区切り、それぞれの研究内容をパネルやコンセプトとして展示しました。

    今回はその中でもレベル3とレベル4について紹介します。

    前回のレベル1とレベル2についてはこちら

    【EWS2019】DX展示 – レベル1・2 –

    【レベル3】プロセスのリコメンド

    【レベル3】プロセスのリコメンド

    業務をより効率的かつ効果的に行うために、業務プロセスの改善は必須です。

    しかしプロセスの改善を地道に手動で行うには時間がかかる上に、担当者がかかりっきりになってしまいます。

    そこでintra-martがレベル3に掲げているプロセスのレコメンドでは、AIが自律的にプロセスの改善を行います。

    システム上のログデータを基に、AIがプロセス内のタスクの入れ替えを行い、新たなプロセスの提案を行います。

    そして提案されたプロセスをログ化し、更にAIが再学習を実行し、再度新たなプロセスをリコメンドします。

    この一連の流れを繰り返すことにより、プロセスがより効率的で効果的になるよう継続的に改善が行われます。
    プロセスのリコメンド例

    【レベル4】プロセス定義の自動化

    【レベル4】プロセス定義の自動化

    intra-martが掲げる業務プロセス自動化のレベル3までは、すべてのタスクが定義されていることが前提です。

    つまり、過去に事例のない未知のタスクに対応することが難しいです。

    そこで、リコメンドの範囲を広げ顧客接点からSOE、SORまでのプロセスに加え、未定義のプロセスをリコメンドすることを掲げているのがレベル4のプロセス定義の自動化です。

    SOEとSORとは
    SOEとSORは共生関係にあります。SORとは「System of Record」の略で、従来のITシステムのことを主に指します。SOEは「System of Engagement」の略で、この「Engagement(エンゲージメント)」は顧客との接点を表しています。顧客とのつながりを創出し、維持することで新たな価値を見出す取り組みです。

    digibiz-ews2019-dx06-soe-sor

    レベル3で実現するプロセスのリコメンドを加えた、膨大なプロセスのログデータをAIが学習することによって、タスクの構成要素を組み替えた「亜種」を作成します。

    プロセス内のタスクの構成要素が異なった亜種が生成されることにより、今までは既存のプロセスのリコメンドに収まっていたリコメンド機能が大きく拡大します。

    レベル3・4はプロセス改善を加速させる

    今回はintra-mart流の業務プロセス自動化研究のレベル3とレベル4について紹介しました。

    レベル3では、業務プロセスを自律的かつ継続的に改善を行います。

    レベル4では、膨大なプロセスを人工知能が学習し、さらにタスクの構成要素の組み換えを行うことで、リコメンド機能を拡大します。

    レベル1とレベル2に比べ、今回は難しいコンセプトですが、すべてのレベルで共通していることは、各レベルで蓄積されたプロセスログデータを次のレベルに活かすことが重要ということです。

    レベル3とレベル4はデジビでも社内で実証実験中です。

    これらのレベルについてはブログにて積極的に発信していく予定です。


    次回はEWS2019のプロセス自動運転体験コーナーについて紹介します。

    EWS2019の当日の様子はこちら

    【EWS2019】DX展示 – 当日の様子 –

    去年のEWS展示についてはこちら

    intra-mart BIORAブース – 当日の様子 –

    投稿日:2019-11-13 更新日:

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