1. UiPath Agentic AI 環境構築と初期設定 [0]

1.1. UiPath アカウント作成とトライアル版の選択 [3]

  1. UiPath アカウント作成手順:

    1. uipath.com にアクセスする [3]。
    2. 右上の「try uipath free」をクリックする [4]。
    3. 勤務先メールアドレスとパスワードを入力し、「create account」をクリックする [5]。
    4. 自己紹介情報（国、組織名、役職など）を入力する [7]。
    5. UiPath製品情報に関するメール受信に同意することを推奨する [12]。
    6. 「next」をクリックする [13]。
    7. 組織名（例: anen）を設定し、データ保存地域（例: Europe）を選択する [14]。
    8. 「create the organization」をクリックし、数秒待機する [18]。

  2. UiPath Studio のダウンロードとインストール:

    1. 右上に表示されるインストーラー（download sender）をクリックする [20]。
    2. Community Edition（プライベート利用で永続利用可能）または Enterprise Trial Edition（高度な機能利用のため60日間トライアル）を選択する [22]。
    3. 今回は高度な機能を利用するため「Enterprise Trial Edition」を選択し、「download」をクリックする [25]。
    4. インストーラーが起動したら、「open file」をクリックしてインストールを開始する [31]。
    5. 推奨設定（recommended setup）を選択し、ライセンス契約に同意して「install」をクリックする [35]。
    6. インストール途中で、ブラウザタスク自動化のために Edge 拡張機能のインストールを求められたら「okay」を選択する [39]。
    7. Edge ブラウザプロセスがバックグラウンドで実行中の場合、強制終了してインストールを続行する [42]。
    8. インストール完了後、UiPath Studio を起動するかどうか尋ねられたら、一旦閉じる [44]。

1.2. UiPath Studio の起動とサインイン [47]

  1. UiPath Studio の起動:

    1. デスクトップショートカット、または Windows 11 スタートメニューから「UiPath Studio」を検索して起動する [47]。

  2. サインインと拡張機能の有効化:

    1. 起動後、「sign in」をクリックしてサインインプロセスを開始する [49]。
    2. ブラウザが開き、UiPath ブラウザ拡張機能を有効にするよう求められるため、「turn on extension」をクリックする [51]。
    3. 作成した認証情報（メールアドレスとパスワード）を使用してログインする [55]。
    4. 「open」をクリックすると、UiPath Studio がテナントに接続される [60]。
    5. ブラウザを最小化し、ウェルカム画面が表示されたら、チュートリアルなどは閉じてもよい [62]。
    6. これで UiPath Studio のインストールと初期設定が完了した [66]。

2. デモシステムを用いた最初の Agentic AI 自動化構築 [68]

2.1. デモシステムの準備と新規プロセスの作成 [68]

  1. デモシステムの準備:

    1. ブラウザを開き、説明欄に記載されているデモシステムのURLを入力する [69]。
    2. 初回アクセス時、Cookie ポップアップに同意する必要がある [72]。
    3. システムアクセス用のパスワードを入力する [73]。
    4. 自動化対象のシステムは、ユーザー名とパスワードを入力してログインし、インボイス一覧から最優先（highest priority）のものを特定し、情報を抽出するプロセスである [75]。

  2. 新規UiPathプロジェクトの作成:

    1. UiPath Studio に戻り、「new process」をクリックする [80]。
    2. プロセス名（例: get invoice data）を設定し、「create」をクリックする [82]。
    3. プロジェクトが開いたら、依存関係のロードを待つ [84]。
    4. チュートリアルが表示された場合は「dismiss」でスキップする [87]。

2.2. 開発環境の準備とパッケージの更新 [89]

  1. 開発画面の最大化:

    1. 新しい ScreenPlay アクションを機能させるため、UiPath Studio を最大化する [89]。

  2. パッケージの更新とプレリリース機能の有効化:

    1. 「manage packages」を開く [91]。
    2. UI Automation アクティビティを確認し、「update」をクリックして最新バージョンに更新し、「save」する [92]。
    3. UiPath は頻繁にプレビュー機能を提供しているため、これらを利用可能にする必要がある [96]。
    4. 再度「manage packages」を開き、設定で「include pre-release」を有効にする [98]。
    5. 再度更新を実行し、プレビューバージョンにアップデートすることで、最新のクールな機能を利用可能にする [102]。

  3. UiPath Studio の構成要素の確認:

    1. アクティビティ (Activities): 左側に表示され、定義済みのコードブロックである [106]。
    2. キャンバス (Canvas): 中央に表示され、アクションのシーケンスを構築する場所である [108]。
    3. プロパティ (Properties): 右側に表示され、キャンバス上の要素に関連付けられた設定項目である [110]。

2.3. 最初のステップ：アプリケーションの指定とログインの自動化 [112]

  1. アプリケーションブラウザのアクティビティの追加:

    1. アクティビティパネルで「Use Application/Browser」を検索し、キャンバスにドラッグ＆ドロップする [116]。
    2. 「indicate an application to automate」をクリックし、ブラウザウィンドウを選択する（緑色に変わったらクリック） [119]。
    3. これにより、指定したシステム（ブラウザ）の自動化が開始される [123]。

  2. ScreenPlay を用いたログイン定義:

    1. ページをリフレッシュし、最初のステップであるログイン処理を行う [127]。
    2. 新しい ScreenPlay アクションを検索し、Do セクション内にドラッグ＆ドロップする [129]。
    • ScreenPlay は自然言語でタスクを定義できる機能であり、現在実験的機能（experimental feature）である [130]。
    1. タスクとモデルの定義:
    • タスクとして「log into this site using an is the username as username and UiPath demo as password」と記述する [135]。
      • 注意点として、実運用では資格情報をこのように保存すべきではない [138]。
    • モデルとして、デフォルト設定（Open GPT 4.1 model）のままとする（Entropic, Operator, Google Gemini も選択可能） [140]。

  3. アプリケーションの終了設定:

    1. ScreenPlay 実行後の動作を設定するため、Use Application/Browser の外側（エッジ部分）をクリックする [146]。
    2. 右側のプロパティパネルでオプションを確認し、デフォルト設定（実行後に閉じる）を変更する [149]。
    3. 今回は後続処理のためにブラウザを開いたままにするため、「never」を選択する [152]。

  4. デバッグ実行:

    1. 上部の「debug file」をクリックしてコンパイルと実行を開始する [157]。
    2. ScreenPlay が動作し、数秒後にログイン処理が実行される [160]。
    3. ログインが成功し、ページが閉じられていないことを確認する [169]。

3. データの抽出と変数への格納 [171]

3.1. 優先度の高いインボイス情報の抽出とJSON化 [171]

  1. 2番目の ScreenPlay の追加:

    1. Studio に戻り、エラーがないことを確認する [171]。
    2. 次のステップとして、最優先の保留中のインボイス情報を抽出するタスクを定義する [173]。
    3. アクティビティパネルで再度 ScreenPlay を検索し、直前の処理の後にドラッグ＆ドロップする [175]。
    4. モデルはデフォルト設定のままとする [179]。

  2. 抽出タスクの自然言語定義:

    1. 実行したいタスクを日常的な言葉で記述する [182]。
    2. 「read the information of the pending invoice with the highest priority save to a JSON structure」と記述する [184]。
    • JSON 構造で保存する利点は、データが常に同じ構造になり、システム間でのデータ送信が容易になることである [185]。
    1. JSON のプロパティとして、抽出したい項目を定義する: 「invoice number」「customer」「amount」 [188]。
    2. デフォルト設定のままで進める [191]。

  3. JSON データの変数への保存:

    1. 抽出したデータを変数に保存するため、Ctrl + K を押して新しい変数を作成する [193]。
    2. 変数名を「invoice data」とし、「enter」を押す [198]。
    3. 変数は値のコンテナであり、variables パネルで型が string、スコープが現在のシーケンス（Do）であることを確認する [201]。

  4. 抽出結果の検証（Log Message）:

    1. 抽出が成功したか確認するため、2番目の ScreenPlay の後に Log Message アクティビティを追加する [207]。
    2. メッセージ本文に変数 invoice data を入力する [211]。
    • 入力中にインテリジェンスが表示されない場合は Ctrl + Space を押す [212]。
    1. デバッグ実行（debug file）を行い、プロセスが動作することを確認する [217]。
    • 本番環境ではアテンデッド/アンアテンデッドで実行する予定である [220]。
    1. 実行が完了すると、左下の「output」パネルで結果を確認できる [232]。
    2. 2番目の最終行付近に、指示した通り「invoice number」「customer」「amount」が JSON 構造（波括弧 {} で囲まれ、カンマ区切りのキーバリューペア）で出力されていることを確認する [236]。

3.2. Autopilot を用いた JSON からの変数抽出と型変換 [240]

  1. Autopilot の利用準備:

    1. Log Message の出力結果（JSON 形式の文字列）を右クリックし、「copy」する [241]。
    2. Log Message の後に、値を抽出・変数化するためのアクションを作成するため、右下の Autopilot を開く [244]。
    3. Autopilot は、自然言語で指示することでアクションシーケンスを生成する機能である [247]。

  2. Autopilot によるアクション生成:

    1. 「generate sequence」をクリックする [249]。
    2. 実行したい指示を記述する [251]。
    • 「extract the values of」と入力し、コピーした JSON 文字列を貼り付け（Ctrl+V）、続けて「extract the values of the invoice number we also want the customer and the amount and amount」と記述する [254]。
    1. 「save to variables of the same name」と指示し、さらに「convert the amount to a decimal」と指示する [255]。
    • Decimal は後述する変数型である [257]。
    1. 最良の結果を得るため、JSON の例をプロンプトに含めることを推奨する（今回はデフォルト設定で進める） [258]。
    2. 「generate」をクリックすると、Autopilot がアクションシーケンスを構築する [263]。

  3. 生成されたアクションの確認と適用:

    1. Autopilot は、入力 JSON 文字列の定義、パース（抽出）、そして各値を変数に保存するアクションを生成する [266]。
    2. 生成内容に満足した場合、「confirm」をクリックする [268]。
    3. 必要なパッケージ（例: CSV helper）がインストールされるため、「accept」する [269]。
    4. 生成されたアクションを確認する [276]:
    • invoice data が JSON 文字列として定義される [280]。
    • JSON 文字列をパースし、JSON オブジェクトを出力する [281]。
    • JSON オブジェクトから invoice number、customer、amount を抽出し、それぞれを string 型や decimal 型に変換して変数に保存する [283]。
      • このような VB.NET 式の記述を自力で行うのは初心者には困難であるため、Autopilot が学習曲線を加速させる [284]。
    1. 変数パネルを確認すると、amount string を含む4つの変数が作成されていることがわかる [290]。

  4. 変数値の検証（Message Box）:

    1. 抽出された値が変数に正しく保存されたか確認するため、2番目の ScreenPlay の後に Message Box アクティビティを追加する [305]。
    • Message Box は開発中に結果を素早く確認するために使用される [308]。
    1. VB.NET 言語が使用されるため、テキストは二重引用符で囲み、変数はそのまま記述する [309]。
    2. invoice number（文字列型）と amount（Decimal 型）を結合して表示するデバッグコードを作成する [315]:
    • invoice number は文字列なのでそのまま結合可能 [317]。
    • amount は Decimal 型であるため、結合前に .to\_string メソッドを使用して文字列に変換する必要がある [331]。
    1. 「save」し、「debug file」を実行して Message Box の表示を確認する [335]。
    2. 実行後、Message Box に抽出された値が表示されることを確認し、「okay」をクリックしてプロセスを停止する [345]。

3.3. プロセスのクリーンアップと引数への変換 [349]

  1. 不要なアクティビティと変数の削除:

    1. Message Box はテスト用であったため削除する [350]。
    2. プロセス開発中に不要になったアクティビティや変数名を整理する [352]。
    3. variables パネルで、使用しなくなった amount string 変数を右クリックし、「delete」する [356]。
    4. 今後使用する変数（invoice number、customer、amount）を他のプロセスに渡せるように 引数（Argument）に変換する [361]。

  2. 変数の引数への変換と方向設定:

    1. invoice number を右クリックし、「convert to argument」を選択する [364]。
    2. この値がプロセスから出力される必要があるため、方向（direction）を out に設定する [365]。
    3. 同様に amount と customer も引数に変換し、方向を out に設定する [369]。
    4. 変換後、Do 内のアクションをクリックすると、引数が正しく設定されていることが確認できる [371]。

  3. プロセスの保存と Orchestrator への発行 (Publish):

    1. プロセスを保存し（デバッグ実行時に自動保存される）、Studio を閉じる [377]。
    2. Orchestrator に発行するため、「publish」をクリックする [386]。
    3. パッケージ名（get invoice data）とバージョン（初期値 1.0.0、発行バージョン 1.0.1）を確認し、「publish」する [388]。
    4. 「okay」をクリックして発行を完了する [394]。

4. Orchestrator でのプロセスの確認 [378]

  1. Orchestrator へのアクセス:

    1. ブラウザを開き、cloud.uipath.com にアクセスしてオートメーションクラウドにログインする [396]。
    2. 9つの黒い点（ドット）をクリックし、「orchestrator」を選択して開く [398]。
    3. 現在は「my workspace」内にいることを確認する [400]。

  2. 発行されたプロセスの確認:

    1. Orchestrator で「automations」をクリックすると、発行したプロセス（get invoice data）とバージョンが表示されていることを確認する [402]。

5. ステータス設定とローカルファイルへのロギング構築 [404]

5.1. 2番目のプロセス（Set Invoice Status）の構築 [404]

  1. 新規プロセスの作成:

    1. UiPath Studio を再度開き、「new project process」を作成する [408]。
    2. プロセス名を「set invoice status」として作成する [412]。

  2. デモシステムの再準備とパッケージ更新:

    1. 以前と同じ Web ページを自動化するため、ブラウザを開き、必要であればログインする（パスワードは説明欄参照） [416]。
    2. ログイン後、最優先の保留中のインボイスのドロップダウンを「paid」に変更する処理が必要である [420]。
    3. ページをリフレッシュし、Studio に戻る [423]。
    4. 「manage packages」を開き、UI Automation アクティビティをプレリリースを含めて最新版に更新し、「save」する [426]。

  3. アプリケーション指定と ScreenPlay の追加:

    1. 「Use Application/Browser」アクティビティをドラッグ＆ドロップし、ブラウザを指定する [432]。
    • アクティビティを「favorites」に追加する方法を実演する [437]。
    1. プロパティで、このアプリケーションを決して閉じない設定（never close）を選択する（後続処理で確認するため） [447]。
    2. ScreenPlay を検索し、Do セクションに追加する [452]。
    3. モデルはデフォルトのまま、タスクフィールドに処理内容を記述する [455]。
    • タスク内容: 「log in to this site using anders as username and UiPath demo as password」 [462]。
    • 続けて「set the status of the pending invoice with the highest prior priority to paid」と記述する [463]。

  4. デバッグ実行と結果確認:

    1. 「debug file」を実行する [468]。
    2. ScreenPlay が実行され、ログイン後、最優先インボイスのステータスが自動的に「paid」に変更されることを確認する [469]。

5.2. 処理結果のローカルファイルへのロギング構築 [478]

  1. ロギング用フォルダの準備:

    1. 処理結果をローカルテキストファイルに保存するため、デスクトップにフォルダを作成する [482]。
    2. フォルダ名（例: invoices ready to pay）を決定し、パスをコピーする（Ctrl+C） [487]。

  2. 引数の設定（インプット）:

    1. プロセスが前のプロセスからデータを受け取る必要があるため、引数を作成する [495]。
    2. Invoice Number: 型を string、方向を in に設定し、テスト値として "23 4" を設定する [499]。
    3. Customer: 型を string、方向を in に設定し、テスト値として "Ar Jensen" を設定する [504]。
    4. Amount: 型を decimal に設定する（browse for types から選択） [507]。テスト値として .67 を付加する [512]。

  3. Autopilot によるファイル書き込みアクションの生成:

    1. ScreenPlay の後に Autopilot を使用し、ファイル操作アクションを生成する [513]。
    2. 記述内容: 「check if the folder exists (Ctrl+V) If not, create it. Then create a text document in the folder. It must have the name of the invoice number argument and contain the values of the customer and amount arguments」 [515]。
    3. 「generate」をクリックし、生成を待つ [519]。

  4. 生成されたアクションの検証:

    1. Autopilot は、フォルダ存在チェック、フォルダ作成、ファイルパス構築、内容書き込みのシーケンスを生成した [521]。
    2. フォルダ存在チェックの結果は folder exist という boolean 型の変数に格納される [522]。
    3. ファイルパスは、コピーしたパスと invoice number 変数を結合して構築される [535]。
    • 指摘: 絶対パスの使用は非推奨であり、変数を使用する方がエレガントであると警告されている [532]。
    1. ファイル内容として、customer と amount の値が改行（new line）付きで書き込まれる [539]。

  5. 最終テストと結果確認:

    1. 「debug file」を実行し、プロセスが正常に動作することを確認する [543]。
    2. 実行後、デスクトップのフォルダを確認し、invoice number の値を持つファイルが作成され、その中に customer と amount の情報が正しく保存されていることを確認する [555]。

  6. 2番目のプロセスの Orchestrator への発行:

    1. プロセスを保存し、「publish」をクリックする [558]。
    2. バージョン（1.0.1）を確認し、「publish」する [561]。
    3. Orchestrator にアクセスし、「automations」セクションで、get invoice data のバージョンが 1.0.2 に更新され、set invoice status が追加されていることを確認する [565]。

6. UiPath Maestro によるワークフローの統合と条件分岐 [577]

6.1. Maestro モデルの作成とプロセスの統合 [577]

  1. Maestro へのアクセスとモデルの初期設定:

    1. 9つのドットをクリックし、「maestro」を選択してアクセスする [579]。
    2. 「start modeling」をクリックしてダイアグラムを作成する [580]。
    3. モデル名（aentic process）をプロジェクトエクスプローラーで右クリックし、「invoice flow」に変更する [583]。

  2. プロセスのタスク追加と引数マッピング:

    1. 最初のタスク（Get Invoice Data）の追加:
    • スタートイベントがクリックされた状態で「add a task」をクリックする [593]。
    • タスク名を「get invoice data」とし、アクションを「start and wait for RPA workflow」に設定する [595]。
    • オートメーションとして、発行済みの get invoice data プロセスを選択する [598]。
    • このプロセスから出力された引数（invoice number, customer, amount）が後続処理で利用可能になる [600]。
    1. ゲートウェイ（条件分岐）の追加:
    • get invoice data タスクを選択し、「make a gateway」を追加する [601]。
    • ゲートウェイにタスクを追加し、アクションを「start and wait for RPA workflow」に設定する [605]。
    • オートメーションとして set invoice status を選択する [610]。
    • 引数のマッピング: get invoice data から出力された引数を set invoice status のインプット引数にマッピングする（スマートサジェストを利用） [611]。
    1. 終了イベントの追加:
    • ゲートウェイの分岐先にそれぞれ「end event」を追加する [617]。

  3. 条件分岐（Gateway）の設定:

    1. ゲートウェイ名を「greater than 10,000」に変更する [622]。
    2. 条件付きパスの設定:
    • 1つ目の矢印（amount が 10,000 より大きい場合）を選択し、「add a condition」を設定する [625]。
    • 「expression editor」を開き、amount が less than 10,000 の場合の条件式を作成する [627]。
      • 式: v.amount < 10000 (v. は自動補完で選択) [633]。
    • この条件が成立した場合のパスを「less than 10,000 end」に接続する [635]。
    • 2つ目の矢印をデフォルトパスに設定する（条件が偽の場合、つまり 10,000 以上の場合に進む） [636]。
    1. 10,000 より大きい場合のパスの終端を「greater than 10,000 end」とする [620]。
    2. これにより、Amount が 10,000 未満ならステータスが変更されず、10,000 以上なら set invoice status が実行されるフローが完成する [641]。

6.2. アンアテンデッドロボットの設定とデバッグ実行 [644]

  1. デバッグ実行とライセンスエラーの確認:

    1. Maestro モデルをデバッグ実行する（debug） [646]。
    2. RPA ワークフローの実行にはアンアテンデッドライセンスが必要なため、エラーが発生する [647]。

  2. アンアテンデッドロボットの設定（ライセンスとマシンの準備）:

    1. ライセンスの確認と割り当て:
    • Orchestrator に移動し、「tenant」→「machines」を選択する [659]。
    • 対象マシンを選択し、「edit machine」でランタイム（Runtimes needs）を確認する [664]。
    • ライセンス割り当てのため、「admin」→「licenses」→「robots and services」へ移動する [670]。
    • デフォルトテナントの「edit license allocations」で、少なくとも1つの unattended ライセンスを割り当て、「save」する [673]。
    • 再度マシンの設定に戻り、割り当てられた unattended ライセンスをマシンに追加し、「update」する [675]。
    1. ユーザー認証情報のカスタム設定:
    • テナント設定に戻り、「manage access users」で該当ユーザーを選択し、「edit」する [681]。
    • 「enterprise setup」ドロップダウンで「custom Windows credentials」を選択する [685]。
    • コマンドプロンプト（cmd）で who am i を実行し、ドメインとユーザー名をコピーする [687]。
    • コピーした認証情報をペーストし、パスワードを入力して「update」し、「save edits」で成功を確認する [692]。

  3. Maestro モデルの最終デバッグ実行:

    1. 設定完了後、Maestro モデルに戻り「debug」を再実行する [700]。
    2. 1分程度待つと、フローが開始され、get invoice data が実行され、次にゲートウェイを通過して処理が継続される [701]。
    3. 処理が完了し、UiPath による自動化の開始が確認できる [709]。