Naturobot
Naturobot · その他
NaturobotはクラウドネイティブRPAのプラットフォームだ。SAP、DingTalk、WeCom、デスクトップアプリ向けの自動化をブラウザで組み、スケジューリング機能で実行する。
Naturobot について
About
Naturobotとは
Naturobotは2021年に上海で生まれたRPA自動化プラットフォームだ。同社はこれをAutoPaaS層と呼ぶ。半分は画面操作の自動化、半分はシステム同士の接続である。狙いは、互いに繋がる想定で作られていない基幹システムの間で、大量の定型作業を抱えている企業だ。
最大の主張はアーキテクチャにある。フローを組むStudioはブラウザのタブで開く。各端末にクライアントを入れる必要も、四半期ごとにライセンス数を突き合わせる手間もない。記録ツールが操作を観察し、クリックを再利用できるステップに変える。その上で要素認識の層がSAP、DingTalk、WeCom、一般的なデスクトップ画面を直接読み取るため、セレクタを手書きする必要がない。
同社は300社以上の企業顧客、200以上の本番シナリオ、実行エンジンに5年の開発実績、取得特許2件を公表している。ただしこれはあくまで提供側の数字だ。Naturobotは顧客リストも第三者監査済みの導入データも出していない。価格も同じ構図で、公開の料金表はなく、セルフサービスでの購入もできず、見積もりは営業経由になる。
導入の流れ
- 公式サイトかホスト版Studioの入口からワークスペースを申請し、テナント環境を用意してもらう。
- ブラウザでStudioにサインインし、対象システムを接続する。SAP、DingTalk、WeCom、主要なデスクトップアプリには認識プロファイルが用意されている。
- 記録ツールで実際の作業を一度収録するか、処理内容を日常的な言葉で説明してアシスタントに下書きを作らせる。
- 分岐、エラー処理、認証情報を追加し、本番以外のアカウントで試験実行する。
- ロボットをスケジュール登録するか担当者に引き渡し、実行ログでどこで止まったかを確認する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 経理・財務チーム：月次決算でERP、表計算、レポートポータルの間を行き来して数字を転記しているなら相性がいい。ただしフロー図を読める人が社内に必要だ。
- 人事オペレーション担当：入社書類の処理や、人事システム、メール、チャット間の給与データ受け渡しに向く。認証情報の管理は情報システム部門が持つことになる。
- 情報システム部門と自動化の専門チーム：1か所から複数の事業部門を支える体制ならブラウザ版Studioが合う。アクセス制御と変更審査は自前で回す必要がある。
タスク
- 請求書や領収書の入力：記録ツールが実際の登録操作を覚え、後はスケジュールで繰り返す。例外処理には人の待ち行列が要る。
- システム間のデータ同期：受注、チケット、従業員情報を古いERPから新しいSaaSへ移す作業を、連携プロジェクトの順番待ちなしで進められる。
- 定型レポートの組み立て：複数のWebコンソールから数値を取り、1枚のシートにまとめ、朝会の前に送信する。
シーン
- 手順が固定された月次締め：再現できる手順、安定した画面、成功と失敗がはっきり分かる信号。ロボティック・プロセス・オートメーションが最も早く元を取れる領域だ。
- APIを持たない基幹システム：インターフェースを操作するしかない。誰も外部公開しないシステムに入る唯一の道である。
- 件数の多いシェアードサービスセンター：同じような依頼を多数の拠点分まとめて処理し、ログは推測ではなく監査に使う。
主な機能
ブラウザでのフロー設計
Studioは完全にブラウザ上で動く。ブラウザRPAは特別な構成ではなく、標準の使い方だ。新しい担当者は借り物のノートPCでも、何も入れずにフローを開ける。フローは一元管理されるため、端末ごとのバージョンずれが起きない。離れた拠点のチームがファイルを送り合うのではなく、同じ自動化を直接編集できる。
連続記録ツール
記録ツールは作業をしながらその場で収録し、クリックとキー入力を編集可能なステップに変換する。中国市場では初だと同社は謳う。実務上の効果は、情報システム部門が動く前に業務アナリストがフローの下書きを作れることだ。長い収録は後始末が要る。待機時間や、読み込み速度の違うウィンドウは特にそうだ。
新旧アプリケーションの要素認識
認識層は画面座標ではなく、SAP、DingTalk、WeCom、一般的なデスクトップソフトのコントロールを読む。SAP RPAの案件ではこれが効く。パッチ後にボタンのラベルが変われば、座標頼みのロボットは静かに失敗する。自前描画の画面では認識が万全ではないため、代替手段を用意しておきたい。
自然言語によるフロー作成
処理を普段の言葉で説明すれば、プラットフォームが下書きを組み立てる。AIプロセス自動化を初めて触るチームにとって、構築の最初の7割は短縮できる。残りの3割、つまり条件分岐、再試行、認証情報の扱いは、フローを理解している人に残る。
スケジュール実行とロボットの編成
ロボットはスケジュールでも随時でも動く。管理コンソールには、どの実行が成功し、どれが止まり、どこで止まったかが出る。キューを使えば同種の処理をまとめて流せ、1件ずつ人が見張る必要はない。失敗した実行は消えずに確認リストへ残る。
データを域内に置くプライベート導入
スタック全体を自社のクラウドアカウントやデータセンターに置ける。銀行、国有企業、監督官庁の目が届く組織にとってはこれが最低条件だ。データは境界の外に出ず、すでに動かしているモデルに接続できるため、特定ベンダーへの固定もない。導入方式の選択であってチェック項目ではないので、インフラ費用は別枠で見ておく。
メリットとデメリット
メリット
- クライアント不要なので展開費用が抑えられる。新しい端末はブラウザとログインだけで済み、大規模な社内環境でよくある詰まりどころが消える。
- 記録ツールと要素認識は、APIが永遠に付かない古いデスクトップソフトを扱える。ノーコード自動化ツールの多くがここで諦める。
- プライベート導入はデータ所在の要件を満たす。純粋なSaaS型ベンダーはこの時点で選択肢から外れる。
- フローが一元管理されているため、監査証跡とバージョン管理は後付けツールではなくアーキテクチャから出てくる。
デメリット
- 公開価格がない。営業と話さないと費用を估算できず、小規模チームの初期予算組みが難しくなる。
- セルフサービスの範囲が狭い。製品のほとんどがベンダー支援の初期設定を前提にしており、1人で進める担当者はテナント開設で止まる。
- ドキュメントとコミュニティはほぼ中国語だ。海外チームが評価する際の摩擦になる。
- 複雑なフローには今も設計の規律が要る。ノーコードという言い方は、エラー処理を自力でどこまで扱えるかについて話を大きくしている。
よくある質問
画面レベルの作業だ。システムへのログイン、フォーム入力、アプリ間のデータ転記、レポートの組み立てが中心になる。人がWindowsやWebの画面をクリックしてできる作業なら、たいていは代行できる。
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