栃木県産業技術センター

研究報告No.20 (2023)

経常研究

BI ツール・RPA ツール等を活用したデータ収集・可視化及び定型作業自動化の検討
八木澤秀人＊

島田 智＊

Data Collection and Visualization using BI and RPA tools andStudy of Automation of Routine Tasks
YAGISAWA Hideto and SHIMADA Satoshi
近年，活用が進んでいる BI ツール，RPA ツール等を用いて，ローコードベースでデータ収集と可視化を実現する仕組みを構築した。本システムでは，センサデバイスをサーバ化し，RPA ツールからアクセスすることでデータを収集し，そのデータを csv ファイル形式で保存することで直接データを参照できる形とした。
また，そのファイルに対して BI ツール等を用いてデータの結合・整形を自動化することで複数のセンサデータの可視化を実現した。
さらに，これらのツール群を活用した産業技術センター業務の自動化にも取り組み，定型作業の自動化が可能かについても検証を行った。
Keywords: BI ツール，RPA ツール，IoT，可視化，センシング

１

はじめにトに比べて扱う上でのハードルは低いと考えられる。

県内ものづくり企業が IoT 要素技術や AI 技術を活用

そこで本研究では，プログラミングの経験がなくてもし，自社の生産性向上や競争力強化を図ることを支援す

比較的扱いやすい RPA ツールを用いてデータ収集を行るため，産業技術センターでは IoT・AI 関連の研究を実い，BI（Business Intelligence）ツールや一般的なオフ施しノウハウを蓄積するとともに，スマートものづくりィスソフトと連携・可視化を実現することにより，ロー研究会等を通じ，県内ものづくり企業における身の丈コード・ノーコードベースでデータの収集・可視化を行

IoT 活動を支援している。研究会活動を機に，自社の IoTえる仕組みを検討した。加えて，蓄積データに対して RPA化に取り組み始めた企業も出てきている一方で取組がツールや BI ツールを用いて，日次，週次等のデータ集停滞している企業もあり，こうした企業に聞き取りした計処理の自動作成を行うことにより，定型作業の自動化

1)

結果では，Python 等のテキストベースのプログラミンが可能かについて検証を行った。

2)

グ 言 語 や ， デ ー タ の 蓄 積 で 使 わ れ る MySQL 等 の RDB（Relational Database），データベース操作のための２

SQL（Structured Query Language）などに馴染みがなく２．１

ハードルが高いと感じていることが要因として挙げら

２．１．１

れている。

研究の方法

データ収集・可視化システム
システム要件検討

システムを構築するにあたり，以下 3 つの課題を抽出

一方，デジタル技術の進展に伴い，データ可視化や定し，それぞれの対応策を検討した（図１）。

型作業自動化のための各種ソフトウェアも市販されて２．１．２

きており，こうしたサービスを自社の業務改善に活かすツール選定・システム構成検討

次に，２．１．１で検討した要件を満たすためのツー

企 業 も 徐 々 に 増 え て き て い る 。 特 に ， RPA （ Roboticルの選定及びシステム構成の検討を行った。

Process Automation）ツールについては，定型業務の自今回使用するツールは，動化を目的とし，プログラミングに不慣れな人でも扱え・企業が保有する PC 環境でも導入が容易なことるようなユーザインターフェースを備えていることか・企業保有の PC の OS として，Windows OS のシェアら，プログラミング言語やエンジニア向けツール・ソフ＊

栃木県産業技術センターが高いことを 考 慮 し ， RPA ツ ー ル に は Microsoft 社 の Power

機械電子技術部- 67 -

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Automate Desktop 3)，BI ツールには同じく Microsoft 社

２．２4)の Power BI Desktop を 採 用 し た 。 ま た ， 最 近 の

２．２．１

5)

Microsoft Excel では，Power BI Desktop と同様に，ETL（ Extract-Transform-Load）機能を持つ Power Query

定型作業自動化対象業務の選定

自動化の検証を行う業務の選定にあたって，以下の点6）が備わっており，データ整形処理の自動化が可能なことを考慮した。
・決まった手順に沿って実行するルールベースの業から Power BI Desktop，Microsoft Excel 双方で可視化務を実現することとした。

・定期的に発生する業務

シ ス テ ム 構 成 と し て は ， 図 ２ に 示 す と お り ， Power・手作業の場合にヒューマンエラーが発生する可能

Automate Desktop を用いてセンサデバイスからデータ性のある業務取集を行い，デバイスごとのデータを単一ファイルで保

上記 3 点を考慮し，以下の 2 つの業務を選定した。

存する。その後，保存したファイルに対して Power BI①月次報告の集計作業

Desktop，Microsoft Excel 上の ETL 機能を活用するこ②HP 更新作業とでデータの整形・可視化処理を自動化する。

２．２．２

対象業務の現状把握

次に，選定した 2 つの業務についてそれぞれの業務の現状把握を行った。
①月次報告の集計作業
月次報告の集計作業業務では，情報システム上から必要なデータをダウンロードし，ダウンロードした csv 形式のデータを基に，データの集計作業を行い，最終的に報告用ファイルへの入力を行っている（図３）。
②HP 更新作業
HP 更新作業では，当センターHP で定期的に更新を行う必要があるコンテンツに対して，アップロード用ファイルの元データに適宜入力を行い，定期的にそのファイルを pdf 形式ファイルに変換後，センターHP の管理者用ページからデータをアップロードし，一般閲覧用ページから更新の確認を行うフローとなっている（図４）。
図１

システム要件図３

現状の業務フロー（月次報告集計作業）

図４

図２

システム構成- 68 -

現状の業務フロー（HP 更新作業）

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２．２．３

自動化処理の検討

研究報告

No.20 (2023)

ることを確認した。なお，収集したセンサデータについ選定した 2 つの対象業務について，それぞれ自動化をては，期間の関係上，環境データ（温湿度）2 か所と稼適用する箇所の検討を行った。

働データ（クランプ電流）1 か所分に限定した。

①月次報告の集計作業

３．１．２

この業務においては，以下の部分について自動化処理

データ可視化

３．１．１に示したとおり，RPA ツールを使用するこが可能であると考えられる。とで，温湿度センサやクランプセンサごとに csv 形式で・対象データダウンロードの自動化：RPA ツールを用ファイルが保存されるため，そのデータを直接参照する

いて情報システム上から必要なデータを自動的にことでデータの確認は可能となる。

ダウンロードする。

一方で，全体を通してデータを確認したい場合には個・データ集計の自動化：ダウンロードしたデータに別ファイルのままでは不向きのため，BI ツール等を用いETL ツールを適用して自動的に変換・集計する。てデータの結合・整形・可視化を行った。

ただし，情報システム上からのデータの自動ダウンロ

各 セ ン サ デ ー タ の 結 合 処 理 に つ い て は ， Power BIードについては，システム環境の制約から実施が難しい

Desktop 及び Microsoft Excel に備わる Power Query をため対応を見送り，データ変換の自動化についてのみ活用し，下図に示すように，各センサの横持ち形式のデMicrosoft Excel を用いて検証を行うこととした。

ータを縦持ち形式に変換し，一つのテーブルにまとめる②HP 更新作業処理を作成した（図７）。

この業務においては，以下の部分について自動化処理が可能であると考えられる。
・ファイル変換の自動化：アップロード用のファイルを自動的に pdf 形式ファイルに変換することで，手動での変換作業を不要とする。
・ファイルアップロードの自動化：自動的にデータをアップロードすることで，手動でのアップロード作業が不要となる。
こちらについては，RPA ツールを用いて検証を行うこととした。

図５
３３．１

ブラウザでアクセスした場合の応答例

結果及び考察データ収集・可視化システム

３．１．１

データ収集

センサデバイス部については， M5Stack 7）や RaspberryPi 8)を使用し，プログラムについても過去の研究 9)で開発したものを大部分活用することで開発効率の向上を図った。

図６

センサデータの格納イメージ

図７

各センサデータの結合イメージ

RPA ツールでデータ取得を行えるようにするため，RPAを動かす PC をクライアント側，センサデバイスをサーバ側とし，PC 側から HTTP リクエストを行うことでセンサデバイスにアクセスし，最新のセンサデータをレスポンスで返してもらう形とした。レスポンス時のデータ形式については，RPA ツールでパース（構文解析）しやすいように JSON 形式とした（図５）。その後，RPA ツールを用いて，センサから取得した 1 回分の JSON 形式のデータをテーブル形式の 1 レコードの形に変換し，csv フ
ァイルの末尾に挿入するシナリオを作成した（図６）。
これら一連のプロセスをシナリオ化し，1 か月程度動作させ，問題なく複数センサからデータが収集・保存でき- 69 -

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次に，結合したデータを読み込み，Power BI Desktop

４

おわりにと Microsoft Excel それぞれで可視化用のダッシュボー

今回の研究で，以下のことに取り組み，ローコードツドを作成した。ダッシュボード化することで，センサデールによるデータ収集・蓄積・可視化の仕組みを構築し，ータがテーブルに追加された後も，改めてデータを読み実際に動作することを確認した。

込むことでグラフ部分が更新されることを確認した。

（1）既存のセンサデバイスから RPA ツールを使用してなお，開発を進める上で，これらダッシュボードはウ

センサデータの取得，csv ファイルへの保存を行う

ェブアプリと比較し，時系列データの期間範囲の大幅なシナリオを作成し，問題なく動作することを確認変更（日時表示→月次表示）に追従することが難しいこした。とが判明したが，複数シート（日次表示用，月次表示用（2）csv データの読込み・整形・可視化までを自動化さなど）に分けてダッシュボードを作成することで対策はせるダッシュボードを作成した。

可能であると考えられる。
３．２

また，これらのツールを活用することでセンター定型定型作業自動化

３．２．１

業務の自動化についても一部実現できる可能性がある月報集計作業ことを検証できた。

職員が集計用に情報システ ムからダウンロードしたデータについて，Microsoft Excel の Power Query，Power参考文献

Pivot 機能を活用し，集計に必要なデータ整形・結合処

1) Python： "https://www.python.org/ "理の自動化を図った。なお，集計作業において，定型処

2) MySQL： "https://www.mysql.com/jp/ "理が行えない，手動での作業が必要な箇所が一部あった

3) Power Automate Desktop："https://powerautomate.

ため，その部分についてはセンター職員が補完する形とmicrosoft.com/ja-jp/robotic-process-automation

した（図８）。

/ "，Microsoft 社

３．２．２4) Power BI Desktop： "https://powerbi.microsoft.c

HP 更新作業om/ja-jp/desktop/ "，Microsoft 社

職員が入力を行ったアップ ロード用ファイルに対し

5) Microsoft Excel： "https://www.microsoft.com/jaて，Power Automate Desktop を用いて，ファイルの変換-jp/microsoft-365/excel "，Microsoft 社

処理，HP 用管理ページへのアップロード処理を行うシナ

6) Power Query： "https://learn.microsoft.com/ja-j

リオを作成し，自動化を図った（図９）。作業の自動化

p/power-query/ "，Microsoft 社

が行えることを確認した一方で，シナリオがエラー停止する場面もあった。これは，画面遷移の処理において，

7) M5Stack： "https://m5stack.com/ "，M5Stack 社

ある画面から別の画面に切り替わる場合のタイミング

8) Raspberry Pi： "https://www.raspberrypi.org/ "，依存で発生していると考えられる。今後，処理が遷移す

ラズベリーパイ財団
9) 島田智,八木澤秀人： "栃木県産業技術センター研究る際の待機条件を再検討することで改善を図る。

報告 "，No.19，51-56，（2022）

図８

対応後の業務フロー（月次報告集計作業）

図９

対応後の業務フロー（HP 更新作業）- 70 -