ワークフローエンジンとは？おすすめツールと選び方を解説

ワークフローエンジンは、業務プロセスを自動化し、効率的に管理するための重要なツールです。ビジネスの規模や用途に応じて適切なエンジンを選ぶことが、成功のカギとなります。

本記事では、選定時のポイントや注意点、さらに導入に迷った際の代替手段としてMicrosoft Power Automateの活用方法について解説します。

ワークフローエンジンとは？

ワークフローエンジンとは、業務プロセスを自動化・効率化するためのソフトウェアです。複雑なタスクの実行やステータス管理が可能になり、手動作業の削減やエラー防止に役立ちます。ワークフローエンジンは、主にビジネスプロセスやITオペレーションの自動化に利用されています。

ワークフローエンジンの基礎知識

ワークフローエンジンは、業務プロセスを定義し、その進行を自動的に管理・実行するためのソフトウェアです。複数のタスクやステップが一連の流れとして組み合わされ、条件に応じた分岐や反復処理が行われます。

この仕組みは、業務の標準化や効率化を図るために非常に有効で、特に繰り返し行われる業務や、複雑な作業の効率化に最適です。例えば、請求書処理、社員の入退社手続き、データのETL（抽出、変換、ロード）プロセスなど、さまざまなビジネスプロセスを自動化できます。

また、ワークフローエンジンはエラー防止にも寄与します。手動での業務進行にはミスや漏れが発生しやすい一方で、エンジンがプロセスを厳密に管理することで、一定の品質が保たれます。

ワークフローシステムとの違い

ワークフローエンジンとワークフローシステムは、どちらも業務プロセスの自動化を目的としていますが、その役割や機能には違いがあります。

ワークフローエンジンはシステムの心臓部としてプロセス自体を駆動する一方、ワークフローシステムはエンジンの機能を前提に、ユーザーが簡単にプロセスを設定したり、ステータスを監視したりするためのツールを提供します。

ワークフローエンジンを導入するメリット

ワークフローエンジンは、業務プロセスを自動化し、効率化を促進します。手動作業を減らし、ミスを防ぐことで、品質と生産性の向上に役立ちます。

業務を効率化できる

ワークフローエンジンを導入することで、業務が自動化され、手動で行う煩雑なタスクを減らすことが可能です。例えば、複数の部門をまたぐ承認プロセスや、定期的なデータ処理業務を自動化することで、手作業の負担を大幅に軽減し、時間短縮を実現できます。

また、リアルタイムで進捗を追跡できるため、プロセスの遅延を把握しやすく、迅速な対応が可能です。結果として、リソースの効率的な活用が促進され、全体的な生産性の向上が見込まれます。

ミスが減らせる

ワークフローエンジンは、業務プロセスを標準化し、自動化することで人為的ミスを大幅に減少させます。特に、繰り返し発生するタスクや、複雑なプロセスにおいては、手動での処理ミスが発生しやすく、これが業務の進行に影響を及ぼすことがあります。

ワークフローエンジンを使用すれば、定められたルールに基づいて処理が進むため、エラーの発生率が低下し、結果として品質の向上につながります。また、問題発生時にはアラート機能で早期発見が可能となり、迅速な修正が行えるのも利点です。

【機能を比較】OSSもあり！ワークフローエンジン5選

業務効率化に不可欠なワークフローエンジン。OSSや商用など、さまざまな選択肢があります。ここでは人気のある5つのエンジンを比較し、最適なエンジン選びをサポートします。

Airflow

Apache Airflowは、データパイプラインやワークフローを自動化・管理するためのオープンソースのワークフローエンジンです。複雑なプロセスをシンプルに管理でき、データ処理やETL（Extract、Transform、Load）など、データエンジニアリング分野で幅広く利用されています。

特徴

大きな特徴は、柔軟性と拡張性です。タスクをDAG（有向非循環グラフ）として定義することで、複雑な依存関係を持つワークフローをシンプルに記述できます。Pythonでの記述が可能なため、エンジニアにとって使いやすく、カスタマイズもしやすいのが魅力です。

また、Airflowはスケーラビリティに優れています。複数のタスクを分散して処理でき、クラウド環境でもオンプレミスでも運用が可能です。

利用の流れ

はじめにDAG（Directed Acyclic Graph）を作成します。DAGは、ワークフローの各タスクを定義し、それぞれの依存関係を設定するための設計図です。PythonコードでDAGを記述し、タスク間の順序や依存関係を設定します。

次に、DAGをスケジュールに基づいて実行します。Airflowでは、定期的に実行するジョブや、特定の条件で実行されるタスクを設定できます。

ワークフローの進行状況はAirflowのWeb UIからリアルタイムで監視可能です。各タスクのステータスやログが確認できるため、エラーが発生した場合でも素早く対処できます。

Digdag

Digdagは、データパイプラインの自動化やタスクのスケジューリングを簡単に行えるオープンソースのワークフローエンジンです。シンプルな構成で扱いやすく、YAMLやJSON形式でワークフローを定義できるため、初心者でも簡単に使い始めることができます。

特にクラウド環境や分散システムでの利用が推奨されており、データ処理のオーケストレーションに優れています。

特徴

特徴は、操作のしやすさと柔軟なワークフロー定義です。Digdagでは、ワークフローの定義を簡素なYAMLやJSONファイルで記述できるため、設定がシンプルで分かりやすいのが利点です。

また、DAGに基づくワークフロー管理が可能で、複雑な依存関係やタスクの順序を明確に設定できます。

利用の流れ

まず、YAMLやJSON形式でワークフローを定義します。この際、各タスクの順序や依存関係を設定し、必要なパラメータや実行条件を明記します。

次に、ワークフローをDigdagのコマンドラインツールを使って実行します。Digdagはローカル環境での実行はもちろん、クラウド環境での利用もサポートしているため、スケールに応じた柔軟な運用が可能です。

実行されたジョブの結果はDigdagサーバーに保存され、過去のジョブ実行結果やパフォーマンスの確認も簡単です。これにより、繰り返し実行するタスクや長期プロジェクトの進行管理もスムーズに行うことができます。

Argo Workflows

Argo Workflowsは、Kubernetes上で動作するオープンソースのワークフローエンジンです。コンテナベースのアーキテクチャを活用し、大規模で複雑なデータ処理やマイクロサービスのオーケストレーションを容易に実現できることが特徴です。

Argoは、Kubernetesの利点を最大限に引き出し、クラウドネイティブ環境での柔軟かつ拡張性の高いワークフローを提供します。

特徴

最大の特徴は、Kubernetesと統合が可能な点です。これにより、コンテナ化されたタスクを効率よく管理・実行でき、リソースの最適な割り当てやスケールを容易に実現します。

コンテナを用いることで、各タスクが独立した環境で実行されるため、異なるプログラミング言語や依存関係を持つタスクも問題なく実行できます。

利用の流れ

ArgoはKubernetesネイティブなツールであるため、事前にKubernetesクラスターが必要です。Kubernetesクラスター上にArgoをデプロイ後、YAMLファイルでワークフローを定義します。

次に、定義したワークフローをKubernetesクラスターにデプロイし、実行します。各タスクはコンテナとして実行され、Kubernetesのスケジューリング機能を利用して最適なタイミングで処理が進行します。

ワークフローの実行状況やログは、ArgoのWeb UIやCLI（コマンドラインインターフェース）を使ってリアルタイムで監視可能です。エラーが発生した場合も、再実行機能やエラー処理が自動で行われ、迅速な対応ができます。

Prefect

Prefectは、データパイプラインやワークフローを簡単に構築・管理できるオープンソースのワークフローエンジンです。Pythonベースで設計されており、データ処理やETL（抽出、変換、ロード）パイプラインの自動化を手軽に実現できます。

特徴

最大の特徴は、"ワークフローのコード化"を重視している点です。ワークフローをPythonで記述できるため、エンジニアにとって非常に直感的で、柔軟な設計が可能です。

タスクの依存関係や並行処理を簡単に定義できるため、複雑なデータパイプラインをスムーズに構築できます。また、動的なタスクの実行制御が可能で、ワークフロー中に条件分岐や再試行を設定できます。

利用の流れ

主にPythonスクリプトを用いてワークフローを定義し、実行する流れです。
Pythonでタスクとフローを定義します。各タスクは個別の処理単位であり、依存関係や条件に基づいて順序を指定できます。

次に、定義したワークフローは、ローカル環境やクラウド環境で簡単に実行できます。ローカルでテストしたワークフローをそのままスケールさせてクラウドにデプロイすることも可能で、ニーズに応じた柔軟な運用が可能です。

PrefectのCloud版では、Webベースのダッシュボードを使ってワークフローを視覚的に監視・管理ができ、アラート機能も備わっているため、プロジェクトの進行を効率的に管理できます。

Metaflow

Metaflowは、Netflixが開発したデータサイエンス向けのオープンソースフレームワークで、大規模なデータ処理や機械学習パイプラインの構築・管理を容易にします。

Pythonベースで記述できるため、データサイエンティストが直感的に使いやすい設計となっています。特に、AWSとの連携が強力で、データサイエンスのプロジェクトをクラウド上で簡単にスケールさせることが可能です。

特徴

最大の特徴は、そのシンプルさと柔軟性です。データサイエンティストが使い慣れているPythonをベースにしているため、既存のワークフローやコードに容易に組み込むことができます。

機械学習モデルのトレーニングやデータ処理パイプラインをスムーズに自動化できる上、スケーラビリティにも優れており、ローカル環境からAWSのクラウド環境にシームレスに移行できます。

利用の流れ

まず、Pythonでワークフローを定義します。Metaflowでは、”Flow”という概念を使って、データ処理のステップや依存関係をコード内でシンプルに定義します。

次に、定義したワークフローをローカル環境でテスト実行します。Metaflowはローカル環境での実行をサポートしているため、小規模なデータセットを使って簡単にワークフローの動作確認が可能です。

ワークフローが完成したら、AWSを活用してクラウド上で実行できます。コマンド1つでEC2やS3、Lambdaと連携させて、スケーラブルなワークフローを運用可能です。この連携により、大規模なデータセットや複雑な計算処理も効率的に処理できます。

ワークフローエンジンの選び方

ワークフローエンジンを選ぶ際の基準として、下記3つのポイントに注目しましょう。

それぞれ詳しく解説します。

必要な機能が備わっているか

ワークフローエンジンを選ぶ際、最も重要な要素の1つが求める機能が備わっているかという点です。

例えば、データパイプラインの自動化がメインの場合、データ処理に特化した機能を持つAirflowやPrefectが適しています。これらのエンジンは、ETL処理やデータの依存関係を効率的に管理でき、複雑なデータフローの自動化に強みがあります。

一方、コンテナ化された環境でのワークフロー管理を重視する場合、Kubernetes上で動作するArgo Workflowが候補に挙がります。コンテナ間の依存関係を柔軟に定義でき、大規模な分散システムでのタスク管理が可能です。

スケーラビリティ

プロジェクトの成長やデータ量の増加に伴い、ワークフローの規模や複雑さも増大します。最初は小規模なシステムでも、将来的に大規模な処理や並行タスクが必要になる場合、スケーラブルなワークフローエンジンを選ぶことで、安定した運用が可能です。

例えば、Apache Airflowは、複数のワーカーノードにタスクを分散させて実行できるため、スケールが容易にできます。大規模なデータパイプラインや並行処理に対応しており、柔軟にスケールできるのが強みです。

Kubernetes上で動作するArgo Workflowは、Kubernetesのネイティブなスケーリング機能を活用することで、コンテナベースのワークフローの大規模な運用が可能です。

コミュニティとサポートの充実度で選ぶ

オープンソースのワークフローエンジンを採用する場合、コミュニティの規模や活発さは、ツールの信頼性や長期的なサポートに大きく影響します。

広範なユーザーコミュニティを持つエンジンでは、利用者からのフィードバックが多く、バグの修正や機能追加が迅速に行われるため、安定性や機能の向上が期待できるでしょう。

例えば、Apache Airflowは、広範な開発者コミュニティを持ち、定期的なアップデートや改善が行われているため、業界標準として広く使われています。公式ドキュメントも充実しており、オンラインフォーラムやSlack、GitHubなどで迅速にサポートを受けることができます。

OSSワークフローエンジンを選ぶときの注意点

OSSワークフローエンジンを選ぶ際は、以下のポイントについて注意しましょう。

それぞれ詳しく解説します。

必要な機能が搭載されていない場合がある

ワークフローエンジンには、多様な業務やタスクに対応するための機能が求められますが、すべてのOSSエンジンがその要件を満たしているわけではありません。

データ処理の自動化がメインなら、データの依存関係を管理できるDAG機能やスケジューリング機能が必須です。また、エラーハンドリングやタスク再試行の機能も欠かせません。多くのOSSワークフローエンジンは基本機能を備えていますが、特定の用途に特化したツールを選ぶことで、プロジェクトの成功につながります。

また、OSSの場合は、必要な機能が不足していることもあります。プラグインや拡張モジュールの導入が可能かどうか、または簡単にカスタマイズできるかを確認することが重要です。

サポート体制が万全ではない可能性がある

OSSは一般的に無料で利用できる反面、商用ソフトウェアと異なり、公式のサポートが必ずしも充実しているとは限りません。そのため、導入後に問題が発生した際に、どのように解決策を見つけるかが重要になります。

まず、コミュニティの活動が活発かどうかを確認しましょう。例えば、GitHubやフォーラム、Slackなどで活発に議論されているOSSは、ユーザー同士のサポートが期待でき、問題に対する解決策も豊富に見つかります。

商用サポートが提供されているかどうかも考慮すべきポイントです。一部のOSSワークフローエンジンは、商用版やクラウドサービスとして専用のサポートプランを提供しており、技術的なトラブルが発生した際に迅速な対応を受けられます。

セキュリティ面で課題あり

OSSはオープンソースであるため、ソースコードが公開されており、多くの人々によって監査され、セキュリティの向上に貢献する一方で、脆弱性が悪意のあるユーザーに悪用されるリスクも存在します。そのため、定期的なセキュリティアップデートやパッチが提供されているかどうかが、OSSの選定において不可欠な要素です。

使用するワークフローエンジンの脆弱性に対する対応が迅速であるかを確認しましょう。信頼性の高いOSSコミュニティでは、脆弱性が発見され次第、素早く修正されるケースが多くありますが、開発が停滞しているプロジェクトではセキュリティホールが放置されることもあります。

最新のアップデートが定期的に提供されていることは、セキュリティリスクを低減するために非常に重要です。

ワークフローエンジンの導入に迷いがあるならPower Automateの活用も

ワークフローエンジンの導入に迷いがある場合、Microsoftの「Power Automate」も有力な選択肢です。Power Automateは、ノーコード・ローコードでワークフローを簡単に自動化でき、技術的な知識が少ないユーザーでも利用しやすいツールです。

既存のアプリケーションやクラウドサービスと容易に連携し、特定のトリガーで自動的にプロセスを実行します。これにより、迅速に業務の自動化を始められ、初期導入コストも抑えられるため、まずは試しに導入したい場合に適しています。

まとめ

ワークフローエンジンは、業務プロセスの自動化や効率化に欠かせないツールです。選定時には、ユースケースやスケーラビリティ、セキュリティ、サポート体制の充実度が重要なポイントとなります。

OSSエンジンを選ぶ際は、必要な機能の有無やセキュリティリスクへの対応を確認しておきましょう。導入に迷った場合、Microsoft Power Automateのようなノーコードツールで手軽に自動化を試すのも検討してはいかがでしょうか。