## JupyterLabとJupyter Notebookの違い

JupyterLabはJupyter Notebookの後継であるオープンソースのソフトウェアで、プログラムの実行結果を確認しつつ開発ができる対話型のソフトウェアです。これらのツールはPythonなどの言語で、データ分析をする際に非常に役立つツールです。

しかし、これらの具体的な違いについていまいちピンとこないという方も多いでしょう。そこで本記事では、**JupyterLabとJupyter Notebookの違いについての解説と、JupyterLabへの移行方法やVSCodeでの使用方法などを紹介します。**

Pythonを使ってデータ分析をしようとお考えの方は、ぜひ参考にしてください。

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

## Jupyter Notebookより便利になったJupyterLab

JupyterLabはJupyter Notebookの次世代版のソフトウェアとしてリリースされたものです。*そのため、Jupiter notebookより利便性が高くなっているのが大きな特徴でしょう。*ここからは、JupyterLabでアップデートされた内容について、いくつかご紹介します。

【参考】：[Jupiter公式](https://jupyter.org/)
【参考】：[JupyterLab 3.0 is released!](https://blog.jupyter.org/JupyterLab-3-0-is-out-4f58385e25bb)

### 複数画面で同時に開発できるようになった

*JupyterLabでは、画面を同時に開いて作業できる機能が追加されるようになりました。*ちなみにJupyter Notebookでは画面を分割したいときには、ブラウザのタブをその都度切り替えなくてはなりませんでした。

JupyterLabではこの課題が解消され、同時に複数のソースなどを確認することが容易になりました。地味な改善ポイントかもしれませんが、画面切り替えのストレスもなくなり、開発の作業効率の向上が期待できます。

### 目次の拡張機能が同梱されている

*目次の拡張機能などもJupyterLabでは同梱されており、簡単にドキュメントを参照することができるようになりました。*この機能は、ご自身で分析したデータをまとめたいときに活躍します。

下図は目次を表示している画像です。ご覧の通り、JupyterLabではマークダウンを使用しています。そのため、見出しとして認識されるように記述をすれば、目次として認識してくれるので、見出しや箇条書きがより分かりやすくなります。

### ビジュアルデバッガーが同梱されている

*2020年にリリースされたビジュアルデバッガーですが、こちらはJupyterLabの中にデフォルトで同梱されています。*ブレークポイントの設定や、コールスタック、変数の調査などもビジュアルデバッガーがあれば簡単に行うことができます。

【参考】：[Jupyter 用のビジュアル デバッガー](https://blog.jupyter.org/a-visual-debugger-for-jupyter-914e61716559)

### 言語パックが提供され、日本語の表示も簡単になった

*JupyterLabでは言語パックが提供されるようになり、コマンドを使用するだけで日本語にも対応します。*また対応している言語は他にもありますので、使用方法や対応言語を確認したい方はJupyterの公式サイトを参照してください。

このようにJupyterLabは、Jupyter Notebookよりも便利な機能が追加されていますので、こだわりがなければJupyterLabに移行することをおすすめします。

【参考】：[GitHub -JupyterLabの言語パック](https://github.com/JupyterLab/language-packs/tree/main/language-packs)

**Jupyter LabやJupyter Notebookは拡張機能をインストールすれば、VSCode上でも使用可能です。**また、VSCodeで記述したファイルをJupyterLab上ですぐに確認できる機能なども設定できます。

しかし、現時点ではVSCode上でJupyterLabができるのは、実行結果を確認する機能にとどまります。一方でVSCodeでJupyter Notebookを連携して、コードを記述したり実行したりすることは可能です。

そのため、ここからはVSCodeを使用したJupyterLabと、Jupyter Notebookの使用方法をそれぞれご紹介します。

【参考】：[Visual Studio Code公式](https://code.visualstudio.com/)

VSCodeのショートカット一覧！開発作業を効率化する秘訣を解説

### VSCodeでJupyter Notebookを使う方法

*まずは、VSCode上でJupyter Notebookを使う方法を解説します。*難しい手順は特にありませんので、余裕がある方は一緒に手を動かしてみましょう。

まず、VSCodeを起動してください。次に、画面左のアクティビティーバーから拡張機能を選択しましょう。検索窓に、Jupiterと検索すると下図のように結果一覧が表示されます。この中の赤枠で囲っている「Jupyter」を選択し、インストールしましょう。

【図】：Jupyterのインストール画面

この際に、「Pythonの拡張機能が必要です」と表示されてしまった場合には、メッセージダイアログの「はい」ボタンを押します。

【図】：メッセージダイアログが表示されている画面

画面が自動的に遷移しますので、表示されたPythonの拡張機能をインストールしましょう。

拡張機能のインストールができたら、次にJupyter Notebookを使ってみます。まずは、Jupyterを使うためのサーバを起動します。画面上部の「表示」から「コマンドパレット」を選択するか、「Ctrl」+「Shift」+「P」を押してください。

コマンドパレットの候補の中の、「Jupiter：インタープリターを選択してJupiterServerを開始する」を選択しましょう。

【図】：コマンドパレットの画面

次に、サンプル用のファイルを作成します。画面上部メニューバーの「ファイル」から「新規ファイル」を選択します。ファイルの形式の候補がいくつか出てきますので、この中から下図を参考に「JupiterNotebook」を選択しましょう。

【図】：JupiterNotebookのファイルを選択

ファイルが作成されたら、コードを適当に記述してみます。今回は試しに「print(“Hello World”)」と記述しました。コードを記述したら左側のボタンを押しましょう。（①）実行結果が表示されれば完了です。（➁）

【図】：コードの実行結果を表示している画面
【参考】：[Jupyter - Visual Studio Marketplace](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter)

### JupyterLabで実行結果をすぐに確認する方法

次に、JupyterLab上で実行結果を表示する方法をご紹介します。*この設定をしておけば、VSCodeでクリックするだけでJupyterLabを起動できます。*そのため、いちいちコマンドを叩いて起動する必要もありません。便利な機能ですので、余裕があればぜひ本記事の手順を参考に設定を済ませましょう。

こちらも拡張機能を使用しますので、まずはVSCodeを起動して拡張機能のアイコンをクリックします。検索窓で「JupyterLab-Browser」と検索し、下図の拡張機能をインストールしましょう。拡張機能のインストールが完了すると、画面右上にノートブックのアイコンが表示されます。

【図】：拡張機能「JupyterLab-Browser」のインストール画面

こちらのアイコンをクリックすると、JupiterLabが起動してすぐに実行結果を確認できます。このように、VSCodeの拡張機能を活用すれば、より便利にJupyterを活用できます。

ちなみにJupyter関連の拡張機能は他にもたくさんありますので、もし時間があるときにVSCodeのマーケットプレイスや拡張機能の画面からチェックしてみるとよいでしょう。

【参考】：[JupyterLab ブラウザ](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Vikasdubey0551.JupyterLab-browser)

すでにJupyter Notebookを使用している人の中には、Jupyter NotebookからJupyterLabに切り替える方法をお探しの方もいるかもしれません。

このJupyter NotebookからJupyterLabへの切り替え方法は非常に簡単です。**JupyterLabをコマンドでインストールした後に、WebブラウザのURLのリンクを変更するだけで切り替えができます。**

Jupyter NotebookはWebブラウザのURLの末尾が「/tree」となっていると思いますが、下図を参考にして「/lab」に変更しましょう。これだけでJupyter NotebookからJupyterLabへの切り替えが可能ですので、ぜひこちらも上手く活用してみてください。

【図】：JupyterLabの末尾のリンク
【参考】：[JupyterLab URLs — JupyterLab 3.6.1 documentation](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/user/urls.html)

## Jupiterを活用してデータ分析をより快適に進めよう

JupiterLabは、Jupyter Notebookよりもより機能が充実したものだとお分かりいただけたかと思います。**JupiterLabとJupyter Notebookのどちらを使うか迷っている方は、ぜひ次世代版のJupiterLabを活用してみましょう。**

また、VSCodeでデータ分析をする方法も本記事ではご紹介しました。すでにVSCodeを使って普段開発をされている方は、使い慣れたVSCodeを活用してJupiterを使用した方が良いかもしれません。

ご自分の環境にあった方法で、ぜひJupiterLabやJupyter Notebookを活用して開発を快適に進めましょう。

Jupyter NotebookのDockerコンテナ実行は難しい？手順を解説

VS Codeのプラグインとは？導入方法やおすすめの拡張機能も紹介

JupyterLabとJupyter Notebookは、どちらもPythonの開発に適したオープンソースの環境です。しかしこの2つの違いが分からないという方もいるのではないでしょうか。今回は、これらの開発環境の違いを解説しますので、ぜひ参考にしてください。

JupyterLabはJupyter Notebookの次世代版のオープンソースのソフトウェアです

JupyterLabはJupyter Notebookと比べて機能面が充実しています

JupyterLabやJupyter Notebookはブラウザでなく、VSCodeでも使えます

JupyterLabとNotebookの違いは？移行方法も解説！

Gitとは分散型バージョン管理システムのことで、エンジニアを中心に使われているツールです。主にプログラムのファイルを管理するために使われており、Gitを活用することで、プログラムのバージョン管理や社内での共有がスムーズになるメリットがあります。

*ファイルを管理できるツールは多くの種類がありますが、Gitが多くのシェアを占めています。*Gitは無料で使える点や機能が豊富な点が多くの企業に評価されています。

【参考】：[Git](https://git-scm.com/)

Gitの特徴の中で最も大きいのが「分散型」であることです。バージョン管理ツールには、分散型と集中型の2種類があり、従来は集中型が中心でしたが、最近は分散型が人気となっています。

集中型バージョン管理ツールは、ファイルの保管場所を一箇所のみ提供します。利用者はファイルを編集した後、そこに直接反映させて管理します。しかし保管場所が1種類しかないと、複数人数で1つのファイルを同時に修正したとき、メンバーの変更内容が他のメンバーに上書きされてしまう可能性があります。

**一方で分散型バージョン管理ツールは、利用者1人1人に専用の保管場所を提供します。**利用者は基本的に個人の保管場所で作業します。ファイルの修正が一段落したら、チーム全員で共有する保管場所に反映させます。

このようなシステムになっていると、複数人で同じファイルを修正しても変更内容が上書きされてしまう心配がありません。Gitはこのような分散型の仕組みになっているため、高い人気を誇っています。

GitとGitHubを混同している方は多くいますが、厳密には異なるサービスを指します。*GitHubはGitの仕組みを利用したWebサービスです。*GitHubはGitを誰でも使いやすくし、さらに独自の機能を加えています。

実際の業務ではGitよりもGitHubを使う場合が多いため、Gitを学ぶ際はGitHubについても同時に勉強すると良いでしょう。

【参考】：[GitHub Japan | GitHub](https://github.co.jp/)

GitHub Desktop 3.0とは？メジャーアップデートで何が変わったのか、概要を解説！

続いて、Gitでできることについてまとめました。Gitではさまざまなことができるため、エンジニアのみならず幅広い職種の方に利用されています。

*Git内で更新する度にファイルの変更履歴が記録されます。*変更履歴は後で参照することができるため、どのファイルをいつ誰が更新したのかひと目で分かるようになります。たとえばプログラムにバグが発生した際に責任の所在を明らかにするのに有効です。

また、変更タイミングが分かればそれがバグ解決の手がかりになる可能性もあるでしょう。

### 過去の状態にファイルを戻す

Gitを使えば変更前のファイルにすぐに戻すことが可能です。**Gitを使わない場合、ファイルの履歴が残らないためプログラマーは自分でバックアップを取らないといけません。**

しかしバックアップを取るのは手間がかかります。Gitでは変更する度にバックアップが残るため、好きなタイミングにファイルを戻すことができ、開発時のストレス軽減に繋がります。

*Gitはチーム間でのファイル共有にも使うことが可能です。*Gitのリモートリポジトリという場所に保管した瞬間、ファイルがチームに共有されます。ソースコードのレビューを行ってもらう際や、プログラムのドキュメントを共有したい際などにも活用できるでしょう。

Gitで管理できるのはソースコードだけではありません。**テキストやExcelファイル、画像ファイルなど、ファイル形式に関わらず保管できるのがメリットです。**そのため、GitはエンジニアだけでなくWebライターやWebデザイナーにも活用されています。

### ポートフォリオとしての活用

*Gitで自分が過去に作成したシステムのソースコードを公開すれば、Gitに保存したソースコードをポートフォリオとしても活用できます。*転職活動でポートフォリオを企業に提出すれば、自分のスキルレベルが伝わりやすくなり、内定獲得率向上が期待できます。

## Gitを活用するうえで知っておきたい用語

続いて、Gitを活用するうえで知っておきたい用語をまとめました。これらの用語の意味を知ることで、Gitの仕組みが理解しやすくなるでしょう。

*リポジトリとは、Git内でファイルを保存できるスペースのことです*。Gitにはリモートリポジトリとローカルリポジトリの2種類があります。リモートリポジトリはチーム全員で共有するスペースのことで、ローカルリポジトリは個人個人で使うスペースのことです。

ローカルリポジトリで普段は作業を行い、作業が一段落ついたらリモートリポジトリにアップロードするのが基本となります。

コミットとは、変更内容をローカルリポジトリに反映させる作業のことです。Gitでは「commit」というコマンドを使うことでコミットができます。**コミットするとGit内にファイルの変更履歴が蓄積されていきます。**もし変更前の状態に戻した場合、変更履歴からすぐに戻すことが可能です。

インデックスとは、ローカルリポジトリより前にファイルを保存する場所のことです。*Gitではファイルをいきなりローカルリポジトリにコミットするわけではなく、一旦インデックスに登録する必要があります。*インデックスにファイル一式を保存していき、後でまとめてコミットするのが一般的です。

インデックスという仕組みがあるおかげで、プログラミング中はプログラミングに集中できるメリットがあります。また、インデックスなしでいきなりコミットすると、変更履歴が余分に増えてしまい、後で変更前の状態に戻したいときに分かりにくくなってしまいます。

プッシュとはローカルリポジトリに保管したファイルをリモートリポジトリにアップロードすることです。つまりGitでは「インデックスに登録→コミットしてローカルリポジトリに保管→プッシュしてリモートリポジトリに送信」という過程を踏むことになります。

**リモートリポジトリにプッシュすることで初めてチームにファイルが共有されます。**

*ブランチとは、ファイルの変更履歴を2つ以上に分岐させて記録するGitの機能のことです。ブランチを使えば、*たとえば1つのファイルを2人が同時にプッシュした場合でも、リモートリポジトリに2種類のファイルが生成され、それぞれ誰がどの時間にアップしたのかも記録されます。ブランチ機能のおかげで、Gitでは同じファイルを複数人で編集しやすくなっており、余計なコミュニケーションを減らすことが可能です。

GitHubでブランチ作成を行う方法とは？コマンド入力方法を解説

プルとは、リモートリポジトリの内容をローカルリポジトリに反映させることです。**誰かが更新したファイルを確認したい場合や手を加えたい場合はプルを利用します。**

最後に、Gitと併せて使うと便利なGit関連ツールについてまとめました。Gitの仕組みを使ったアプリケーションは多くありますが、そのなかでも代表的なものを3つ解説します。

GitBashはWindowsのGitと併せてインストールされるツールです。*GitBashを使えば、ファイル編集・削除などGitの一部機能を試すことができます。*「Gitを使ってみたいが使いこなせるか不安」という方は、まずはGitBashからGitに慣れていくことをおすすめします。

Git Bashのインストール方法は？Windows環境での手順を解説

SourceTreeはGitをコマンド入力せずに操作できるツールです。**コマンドを覚えなくてもGitが使えるため、いち早くGitを使ってみたい方におすすめです。**日本語にも対応しており、操作画面もどこに何があるのか分かりやすく作られているため初心者でも使いやすいでしょう。

【参考】：[Sourcetree | Free Git GUI for Mac and Windows](https://www.sourcetreeapp.com/)

*TowerはSourceTree同様にコマンド入力不要でGItを利用できるツールです。*さらにTowerにはGitにはない便利な機能が多く備わっています。Towerは有料ツールですが無料トライアル版もあるため、気になる方は無料トライアル版から試してみてください。

【参考】：[The most powerful Git client for Mac and Windows | Tower Git Client](https://www.git-tower.com/)

Gitの将来性は高いと言えます。**Gitは多くの企業で使われている代表的なツールであり、かつGitの替わりとなるツールも出てきていないため、今後も使われ続けると推測されます。**

エンジニアが市場価値を高めるコツは、どの企業でも通用するスキルを身につけることです。Gitは多くの企業で使われているため、Gitを習得することは市場価値を高めることにつながります。

## Gitを使いこなすことでソースコードの管理が楽になる

本記事ではGitとは何かについて解説しました。Gitでできることや基本的な用語の意味、将来性などがお分かりいただけたかと思います。*Gitは多くの企業で導入されているため、Gitを習得することで転職時にアピールできるようになります。*

Gitはコマンドを覚えるのに少し時間はかかりますが、使い方自体はそこまで難しくないので、余裕があれば習得することをおすすめします。

Gitという言葉を知ってはいるものの、具体的に何に使うものなのか分からない方は多いのではないでしょうか。Gitを使うIT企業は多いため、基本的な使い方だけでも理解しておくのがおすすめです。当記事では、Gitとは何か、GitHubとの違いやメリットを解説します。

Gitは分散型バージョン管理システムである

Gitを使うことでチーム間でのファイル共有がしやすくなる

Gitは多くの企業で使われているので事前に習得しておくと良い

Gitとは？GitHubとの違いやメリットをわかりやすく解説！

「定型業務で時間やコストをとられているため自動化したい」という悩みを抱えている方は少なくないでしょう。そこで注目を浴びているのが、業務を自動化する「RPAツール」です。ここでは、RPAの詳細や需要について詳しくご紹介します。

RPAとは「Robotics Process Automation」の略称で、ロボティックスプロセスオートメーションとも呼ばれることもあります。**RPAは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。**アプリなどに搭載されているマクロとは異なり、複数あるサービスの自動化を行うことができます。

例えば、Wordツールで記載した文章をコピーし、Excelツールに貼り付けるという繰り返し作業を自動化することが可能です。*日本でもRPAは2015年頃より導入され始め、市場におけるシェアは拡大しつつあります。*

RPAとは？市場拡大が見込まれる業務自動化のポイントを解説！

**RPAの導入が急速に増加した理由の1つとして、働き方改革が挙げられます。働き方改革では、少子高齢化などが原因で生産労働人口が減少している日本において、労働の生産性を向上させることが目的です。

業務効率化ツールを開発や導入するには、多くの時間やコストが必要です。また、新しいシステムの開発には大きな投資を行わなければならないため、費用対効果に見合わずシステムを導入するプロジェクトが途中で中止となる事例もよくありました。*しかし、RPAでは簡単で安価な費用で導入することができます。*

以上から、RPAの国内における市場は急激に伸びており、2019年に行われたある調査によると、RPAの導入率は大手企業では50％以上、中小企業でもおよそ25％でした。最初は大手企業を中心にRPAの導入が進んでいきましたが、RPAの導入効果が広く認知されたことによって、中小企業でも導入が進んでいます。**したがって、近年のRPAの需要は非常に高いと言えるでしょう。**

市場が拡大しているRPAとは？お勧めの資格を解説！

RPAには3段階の自動化のレベルがあります。ここでは、RPAのそれぞれの段階でどのような処理ができるのかをご紹介します。

**第1段階のRPAでは、データ入力などの定型業務を行うことが可能です。**規則で定められた業務にのみ対応できるため、ルールや業務の修正・変更が必要な場合、その度に更新する作業が生じます。そのため、RPAを導入する際には、事前に対処方法を決めておくことが重要です。

**EPAとは「Enhanced Process Automation」の略称で、AIと連携することで、多量のデータについて取り扱うことが可能です。**また、情報処理したデータやビッグデータなどからクライアントの分析も行うことができます。*さらにイレギュラーに対しても対応ができるため、RPAが不得意であった非定型業務についても実行することが可能です。*

**CAとは「Cognitive Automation」の略称で、高度なAI機能によって、クライアントに関するデータの整理・分析から結果まで自動化して実行することができます。**また、大量のデータから深層学習することにより、自主的に学習して成長する能力をもっているため、人間と近い意思決定やルール作成が可能となるでしょう。

## RPAツールを導入するメリット

ここからは、RPAを導入する企業に対してもたらすメリットについて解説します。

### 人件費を削減することができる

**RPAによって、データ入力や請求書発行業務などの定型業務を自動化させることで、これまで手作業で対応していた工数を大幅に削減することができます。**そのため、人間がすべき業務に集中することが可能となります。*したがって、RPAで置き換えることができる業務を担当していた人員を減らすことが可能となるため、人件費の削減を行うことができるでしょう。*

### 業務効率を向上させることができる

RPAは24時間365日稼働させることも可能です。**また、RPAが行うスピードは手作業の速度よりも速いため、業務効率の向上が期待できます。**RPAの処理は正確性も担保されることから、これまでの誤字脱字のような*単純ミスも減少させることができる*ので、ミスによって発生するクレーム処理の減少も期待できます。 

### 働き方改革を推進することができる

これまでにも説明しましたが、RPAが導入や開発された大きな目的は働き方改革でした。日本は超高齢化社会を迎えており、人口減少や労働力不足が社会問題とされています。また、ワークライフバランスというトレンド用語も最近では流行しており、残業や休日出勤を減少させることも企業の重要な課題と言えるでしょう。**RPAを導入することによって、労働力不足の解消や、残業・休日出勤などの過労動の減少が期待できるため、働き方改革を推進することが可能です。**

導入拡大が進むRPAの事例は？適応効果を合わせて解説！

## RPAツールを導入するデメリット

RPAには多くのメリットがありますが、デメリットもあります。ここでは、RPAのデメリットについて解説します。

**RPAのデメリットとして、第三者による不正利用によって企業の機密情報などが外部へ漏洩してしまうというリスクが挙げられます。**また、複数のシステムを連携している際には、他の連携しているシステムに影響を与えてしまう可能性もあります。*RPAを導入する際には、セキュリティ対策について事前に検討しておくことが非常に重要です。*

### 障害やトラブルの発生による業務停止

**サーバーやPCなどのシステムに障害やトラブルが起きた場合、RPAが稼働しなくなる可能性があります。**そのため、RPAが停止することによって、業務に対しても影響を与えてしまうことも少なくありません。*したがって、RPAが使用できなくった場合の、人間が業務を実施できるようにマニュアルを完備しておくことが大切です。*

**RPAの仕様やパラメータなどを変更した場合、誤作動が発生する可能性もあります。**よって、仕様変更を行うことによって、当初予定していた指示と異なる動きをすることがあるでしょう。誤作動が発生した場合、迅速な対処が求められます。*事前に誤作動が起きた場合の作業について検討しておくことが重要です。*また、誤作動を発生するリスクを回避するための施策を用意しておくことも大切と言えます。

RPAツールを選択する際の基準はどうすべきでしょうか。ここでは、RPAツールの選び方について詳しくご紹介します。

**RPAツールには、主に3つの種類の設置方法が存在します。それぞれの特徴を理解した上で、自社に合う設置方法を選択することが重要です。**

*1.デスクトップ型*
デスクトップ型は、PCに対してRPAをインストールして利用する方法です。サーバー構築が不要であるため、低コストで導入することができます。業務で使用するPCの数が少なく、少人数でRPAを活用したい場合にデスクトップ型は向いていると言えるでしょう。

*2.サーバー型*
サーバー型は、サーバーに対してRPAツールを導入することで、サーバーを経由してそれぞれのPCからRPAを利用することができます。サーバー構築作業が必要になるため、初期費用が多くかかりますが、セキュリティの強化やデータの一元的管理が可能というメリットもあります。

*3.クラウド型*
クラウド型は、サーバーなど自社が保有しているハードウェアに依存することなく、プロバイダーのクラウドサービスを利用してインターネットなどのネットワークを経由することでRPAを利用する方法です。インターネット環境があれば導入することができるため、クラウド型はコスト面からも注目を浴びている方法と言えます。

**RPAツールには汎用型と特化型と呼ばれる分類があります。それぞれ得意とする機能が違うため注意が必要です。**

*1.汎用型*
汎用型は、さまざまな業務に対応できる汎用性の高さが特徴であるRPAツールです。初期設定に時間がかかります。また、仕様を変更する際などにはメンテナンスが必要です。しかし、多様な機能をもっているため、使い勝手が良いのが強みと言えます。

*2.特化型*
特化型のRPAツールは、請求書発行や勤怠管理など、特定の業務に特化しています。汎用型と比較すると多様な機能は搭載していないです。しかし、業務プロセスが始めから完成したものを利用することができるため、細かい設定などが不要で使いやすいパッケージとなっています。

RPAツールを比較する際のポイントと主要なツールを紹介！

## 自社に合ったRPAツールを導入しよう！

これまでに、RPAツールの詳細・メリット・デメリット・選び方について解説しました。RPAとは、定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。*RPAツールを上手く利用することで、人件費の削減や業務効率の向上が期待できます。一方、RPAツールにも「情報漏洩のリスク」「誤作動の可能性」などのデメリットもあるため、注意が必要です。 *

これまでに説明したようにRPAツールの種類は多種多様に存在し、ツールによって特徴が違います。簡単に設定ができるRPAもありますが、自社のシステムと合っていないRPAツールを選択すると導入に失敗する可能性もあります。RPAツールの代表例としてNTTデータ社が提供している「WinActor」があります。

また、多くのRPAツールは無料トライアル期間も実施中です。**RPAツールを導入する前に、導入目的を明確にすることで自社に合ったRPAの導入ができるでしょう。**

RPAエンジニアとは？概要や仕事内容、必要なスキルを解説！

RPAとは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。RPAツールを上手く利用することで、人件費の削減や業務効率の向上が期待できます。RPAツールの種類は多種多様に存在します。当記事では、RPAツールの詳細・メリット・デメリット・選び方を解説します。

RPAは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のこと

RPAツールを導入するメリットとして「人件費の削減」「業務効率の向上」「働き方改革の推進」などが挙げられる

RPAツールを導入するデメリットとして「情報漏洩のリスク」「誤作動の可能性」などが挙げられる

RPAツールとは？その詳細やメリット・デメリット、選び方を紹介！

Ansibleとは、**オープンソースの構成管理ツール**を指します。わかりやすく言うと本来想定していたシステムの状態を決めておくと、*自動的にその状態を維持してくれるツール*です。

AnsibleはAnsible, Inc.によって開発されましたが、Red Hat社に買収されたことで、現在Red Hat社により提供されています。ITシステム自動化のツールとしてシステム構成管理やソフトウェアデプロイメント、ローリングアップデート等の処理を行う*オーケストレーションツール*として利用します。

構成管理ツールは、ITシステムのライフサイクルにおいて機能要件・性能要件等を満たすために必要とされる*構成情報や、バージョン情報*を**収集・管理**するために利用します。

ツールではソフトウェア構成の変更を行う場合に必要とするシステム要件や全体構成への影響を考慮し、設定ファイルに従った*ソフトウェア実行やインストール・デプロイ*を行います。構成管理の一連のタスク自動化のために*オーケストレーション*を活用します。

高品質なシステム開発に欠かせない機能要件と非機能要件とは？

プロジェクトの成否を左右する非機能要件の一覧について詳しく解説！

Ansibleの主要機能としては以下のものが挙げられます。
・**自動化CLIツール**
対話型でも自動実行でもPlaybookが実行できます。Playbookとは構成管理のタスクを定義することです。定義されたタスクはPlaybookで記述した順にしたがい、管理対象ホストをあるべき状態に保全します。

・**YAMLを用いたPlaybook開発言語**
汎用的なYAMLを用いておりメンテナンス性が高いことが特徴です。YAMLを用いたPlaybookの記載方法は後ほど説明します。

・**Ansibleコレクションを用いた機能拡張**
要求に応じた機能拡張やクラウド連携が可能です。
参考：[Ansible Core ドキュメント](https://docs.ansible.com/ansible-core/2.12_ja/index.html)

### 他の構成管理ツールとの比較

他の構成管理ツールとして、*Puppet*や*Chef*が有名です。PuppetやChefでは構成管理を行うにあたり*Rubyの知識が必要*なため、プログラミング知識が求められます。*Ansible*は*YAML*ですので**プログラミング知識は不要**です。

Ansibleの強みは*Agentが不要*ということも挙げられます。つまり、必要な時に起動するだけで構成管理が可能です。PuppetやChefはAgentインストールが必要なため、Ansibleの方が**簡単に構成管理できる**メリットがあり、Agent実行が業務の妨げになるようなことはありません。

*Ansible Tower*とは、**CLIベースの処理を可視化**するツールです。管理対象ホストのジョブの稼働状況や結果、インベントリ―情報を*グラフィカル表示*することができます。ジョブの*リアルタイムモニター*も可能です。

Ansible TowerはさらにPlaybookの*ワークフロー編集*や、*セキュリティログ機能*が搭載されています。リモート管理やセキュリティパッチなどのオペレーションを安全に実施することができ、*スケーリング*機能や*REST APIを使った自動化*に対応します。

Ansible TowerはRed Hat社の商用製品となっており、OSS版のAWXが別途提供されています。

*Ansibleのメリット*は、*YAML形式*で**簡単にタスクを記述できる**ことです。YAML形式はキーバリュー形式なため、一意に処理がマップできるものは記述しやすい特徴があります。逆に言うと、条件に応じた*分岐処理が多段*であったり、その処理を*反復して別の処理を実行*したりする場合は、記述することが容易ではありません。

上記ケースでは、別途*コマンドやツール*を作成したり組み合わせたりする必要があります。また、高度な処理や自動化を行う場合はAnsible単体では難しいです。そのため、商用製品である*Ansible Tower*を利用するかOSS版の*AWX*を併用することをおすすめします。
参考：[AWX と Red Hat Ansible Tower の比較](https://www.redhat.com/ja/resources/awx-and-ansible-tower-datasheet)

ここでは*Ansibleの基本動作*を説明します。Ansibleを実行するためには、*2種類のファイル*を用います。1つは**インベントリファイル**で、管理対象となるホスト情報を記載したファイルです。もう1つは**Playbookファイル**で管理対象ホストのあるべき状態を記載したものです。

管理対象ホストとAnsibleサーバは、*sftp*で通信を行います。Ansibleサーバは管理対象ホストに対し、Playbookファイルから生成した*Pythonコード*を転送し実行します。このPythonコードでは、パッチ適用や設定変更および追加ミドルウェアのインストール・設定、ならびに情報収集を行いホスト環境を維持・保全します。

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*Playbook*ではテキスト可読性を高めた**YAML形式**を採用しています。"\-\-\-"はセパレータで全体を括り、"\- "で始まるリスト形式で記述します。記載方法はキーバリュー形式なため、key: valueの組み合わせで記述していきます。

*hosts:*でホスト名を指定し、*remote_user:*でアカウント名を指定します。続いて、*tasks:*で個々のタスクを指定します。個々のタスクは*name:*で名称を定義し、*service:*で*name:*と*state:*を記述します。Playbookの文法チェックは*ansible-lint*コマンドで行います。構文の確認をする場合は、*ansible-playbook*コマンドで\-\-syntax-checkフラグを指定します。

*Playbookのサンプル*は、*ansible-examples*としてgithubに登録されています。**ベストプラクティス**として活用することができます。
参考：[github ansible / ansible-examples](https://github.com/ansible/ansible-examples)

さらに、*Ansible Galaxy*ではコミュニティで提供している*ロールやPlaybook、モジュール・プラグイン*をダウンロードし活用することができます。
参考：[Ansible GALAXY](https://galaxy.ansible.com/)

### Ansibleのパブリッククラウド利用方法

*Ansible*は*パブリッククラウドでの利用*も進んでいます。Ansibleパブリッククラウドガイドでは、以下のクラウドサービスのの連携方法が記載されています。
・Alibaba Cloud コンピュートサービス
・Amazon Web Services
・CloudStack Cloud
・Google Cloud Platform
・Microsoft Azure
・Online.net
・Oracle Cloud Infrastructure
・Packet.net
・Rackspace Cloud
・Scaleway
・Vultr
参考：[Ansible パブリッククラウドガイド](https://docs.ansible.com/ansible/2.9_ja/scenario_guides/cloud_guides.html)

以下に3大クラウドサービスの連携方法をまとめておきます。
・**Amazon Web Services**
AWS EC2でのインスタンスプロビジョニングと解除に対応しています。Ansible PullやAnsible Towerによる自動スケーリングに対応可能です。
参考：[Ansible Amazon Web Services ガイド](https://docs.ansible.com/ansible/2.9_ja/scenario_guides/guide_aws.html)

・**Microsoft Azure**
Ansible実行ホストに、Azure Resource Manager接続のためのAzure SDKモジュールをインストールします。Active Directoryのユーザー認証後、仮想マシンを作成します。
参考：[Ansible Microsoft Azure ガイド](https://docs.ansible.com/ansible/2.9_ja/scenario_guides/guide_azure.html)

・**Google Cloud Platform**
Google Cloud Platform用Ansibleモジュール開発はAnsibleとGoogle社で共同で進めています。

そのためインスタンス作成、ネットワークアクセス制御、永続ディスク操作、 ロードバランサー管理等の一連のリソース管理がAnsibleでカバーされています。インベントリ―プラグインで Google Compute Engineインスタンスを検出し、Ainsibleインベントリで自動的に利用することができます。
参考：[Ansible Google Cloud Platform ガイド](https://docs.ansible.com/ansible/2.9_ja/scenario_guides/guide_gce.html)

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## AnsibleでPlaybookを用いて構成管理の工数を削減しましょう

Ansibleは、YAML形式で*プログラム知識なし*に管理対象ホストの構成管理を行うことができます。*Ansible TowerやAWX*を使うとさらに*GUIベースでワークフローを作成し、自動実行する*ことができます。AnsibleのPlaybookが理解できたら構成管理やパッチ導入に活用することをおすすめします。

Ansibleは代表的なオープンソースの構成管理ツールです。想定するシステムの状態を定義することで、自動的にその状態を維持します。ITシステムの構成管理により効果的な運用管理が可能です。ここでは構成管理ツールの概要から利用方法まで説明していきます。

Ansibleは代表的なオープンソースの構成管理ツールで、人気があります

YAMLを用いたPlaybookにより、プログラム知識なしに構成定義が可能です

大規模な自動化はAnsible TowerやOSS版AWXを併用して利用します

Ansibleとは？構成管理ツールの概要から効果的利用方法を解説

昨今、AIを利用したツールは非常に人気であり、業務やプライベートで利用している方も多いのではないでしょうか。

Jasper Chatは、人工知能（AI）を利用したチャットボットの1つです。**Jasper Chatは、ChatGPTと同様に自然言語処理技術を使用して、ユーザからの質問やコメントに対して対話形式で応答します。**

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