ロボティック・プロセス・オートメーション技術の進歩は早い。 わずか10年あまりの間に、このビジネス・プロセス・オートメーションは無名から主流になった。 世界中の企業がこの技術を利用し、コストを削減しながら生産性を高めており、その普及は間近に迫っている。
どうやってここまで来たんだろう？ この記事では、RPA技術のルーツについて説明し、RPAが現代のビジネス界をどのように形成しているかを探り、今後の自動化技術に期待することを考察する。
RPA技術へようこそ：過去、現在、未来のレビュー。
ロボットという言葉はいつ生まれたのか？
プロセス・オートメーションが最初に使われたのは？
という言葉がある、
ロボティック・プロセス・オートメーションという言葉が初めて使われたのは2012年のことだ。
しかし、研究論文によると
ロボット・プロセス・オートメーション（RPA）とその未来
(O. Doguc, 2020）という研究論文によると、この言葉が本格的に使われるようになったのは2014年から2015年頃である。
当時、この分野は比較的小規模なものであったが、企業が自動化によって達成したコスト削減と効率化を発表し始めたことで、この分野が注目されるようになった。 2018年までに、KPMGは 人類の台頭 レポート この論文では、銀行や金融機関はこのセクターのコストを75％削減できるとしている。 その後、採用は飛躍的に増加した。
過去のRPA技術
オートメーションという言葉は、1946年にフォード・モーター社のエンジニアリング・マネージャー、D.S.ハーダーによって作られた。
D.S.ハーダー、フォード・モーターのエンジニアリング・マネージャー。
彼の自動車製造工場が機械化された生産ラインに自動装置や制御装置を使い始めたとき、このコンセプトが生まれた。 現在のコンテンツでは、自動化とはシステムを自動的に動作させる技術を指す。 これらのシステムには、機械式、電気式、コンピューター式がある。
しかし、1940年代にはオートメーションという言葉はなかったかもしれないが、オートメーションは何千年もの間、人類の歴史の一部であった。 紀元前1世紀には、ローマ人は穀物を挽くために水車を使っていた。 9世紀には、水車と風車が本格的に稼働していた。 産業革命の頃には、蒸気エンジンは新たなレベルの効率化を実現した。
重要なのは、人類は常に生産性を向上させるテクノロジーを求めてきたということだ。 しかし、ロボティック・プロセス・オートメーション技術のルーツは、厳密には最初のコンピューターが登場した頃に始まる。 初期のコンピューターは、人間から数学の負担を取り除き、それを機械に渡すために使われた。
論文の中で
未来のデジタルワークフォースロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
(S. Madakam, 2019）、著者はRPAのルーツは1943年から1946年にかけて発明されたコンピューター、ENIACにまでさかのぼることを示唆している。 興味深いことに、この完成時期はD.S.ハーダーがオートメーションという言葉を初めて使った時期とほぼ一致している。 著者はまた、”そろばんが最初の計算機であった “と仮定し、技術の出発点がもっと早かったことを示唆している。
初期のコンピューターは扱いにくかった。 使い方が複雑で、部屋全体を収容しなければならないほど巨大だった。 しかし、コンピュータのハードウェアが成熟するにつれて、価格は下がっていった。 1990年代には、先進国中の家庭でパーソナル・コンピューターが見られるようになった。
コンピューター技術が進歩するにつれて、企業はスクリプト言語やマクロを使って定型的なプロセスを自動化するようになった。 これらのツールは一般的に、マイクロソフトのワードやエクセルのようなアプリケーションの中でアクセスされていた。 これらの使い方は、今日では原始的なものに思えるが、ソフトウェアの機械化に向けた初期の重要な一歩である。
2000年代初頭、BluePrismやUIPathといった企業は、組織内のバックオフィスや管理プロセスの自動化を目的としたプラットフォームをリリースし、RPAへの道を切り開いた。 ボット」や「ソフトウェアロボット」と呼ばれるこれらのプラットフォームは、コンピューターシステム内で人間の行動を模倣することができる。 複数のアプリケーションを操作し、データ入力を行い、文書から情報を抽出し、その他さまざまなタスクを実行することができる。
1.RPA技術のルーツ
RPAの初期の経路の1つは、ビジネス・プロセス・アウトソーシング（BPO）という形で登場した。 当時の企業は、手作業をさまざまな組織にアウトソーシングしていた。 これらの仕事をこなすには、しばしば遠く離れた国々での手作業に頼っていた。
この種のビジネスの競争は激しかった。 しかし、雇用コストの上昇により、アウトソーシング企業はこれらの業務をより安価に行う方法を模索するようになった。 さらに、異なる国やタイムゾーンにいる従業員を管理することは、それ自体が複雑な問題をもたらす。 そのため、これらのサービスの多くは、RPAをいち早く採用した企業のひとつである。
スクリーンスクレイピング技術もRPAの先駆けだ。 ティム・バーナー＝リーの初期のワールド・ワイド・ウェブにさかのぼるという説もある。 しかし、他の情報源によれば、この技術は、標準化されていないインターフェイスを持つメインフレーム端末間のデータ交換を可能にする方法として、1960年代か1970年代に登場したとされている。
ジグソーパズルのもうひとつの重要なピースは、ワークフロー自動化ソフトウェアだった。 ワークフロー・マネジメントの概念は、産業革命の黎明期まで遡ることができるが、実は、RPAの直接の前身となる技術を生み出したのは、80年代に登場した初期のワークフロー・ソフトウェアだった。 このソフトウェアは通常、注文処理と在庫管理を自動化し、手作業で行っていた作業を他の作業に振り向けられるようにする。
これらの傾向を総合すると、効率化に対する意欲が高まり、RPA技術は「もし」ではなく「いつ」の問題になっている。
2.初期のRPAユースケース10選
RPAの最も初期のユースケースは、反復的なルールベースのタスクを自動化することである。 RPA技術の当初の目的は、オペレーションとビジネスプロセスの合理化が中心だった。 このような初期のユースケースのいくつかは、当時の技術で何ができるかのベンチマークとして役立つ。
ここでは、RPA技術の初期の10の使用例を紹介する。
- データ入力、移行、抽出、検証
- データのバックアップとアーカイブ
- 自動フォーム入力
- 給与処理
- 口座照合
- 在庫管理
- QAテスト
- 医療費請求
- ローン処理
ご覧の通り、RPA技術の用途は多岐にわたった。 しかし、企業がこうした取引にかかる時間とコストを節約するようになると、RPAの限界を探るようになった。 やがて、現在のRPAツールの姿になった。
RPA技術の現在
RPA技術の現在のストーリーは、ほぼ途切れることのない成功の一つである。 RPAは短期間のうちに、現代のビジネス時代に生産性の新時代を切り開く不可欠なツールとしての地位を確立した。
RPAのルーツについてはすでに説明したが、今度は、企業が収益と成果を上げるために、このテクノロジーが現在どのような役割を果たしているかを見ていこう。
現在のRPA
現在のRPAの能力は、人工知能に負うところが大きい。 RPA単体では効率性と生産性を向上させることができたが、人間の認知を必要とするタスクでは厳しい限界に直面した。 しかし、AIツールとの統合・融合により、RPAプロジェクトの範囲は拡大した。
RPA技術の最も大きな限界の1つは、非構造化データを扱えないことだ。 しかし、コンピュータ・ビジョン技術と自然言語処理（NLP）の使用は、これらの以前の制限を取り払った。 出現しつつあるAI技術に適応することで、RPAは間違いなくこれまで以上に関連性が高まっている。
1.業界に特化したRPAツール
ベンダーが業界に特化したツールをリリースし始めたときほど、市場が成熟している確かな兆候はない。 最近では、医療、金融、人事、物流などの分野で、すぐに使える自動化ソリューションを提供する製品が市場に登場している。 これらのアプリケーションには、プロセス自動化の設計をはるかに容易にするテンプレートが付属している。
2.RPAとコグニティブオートメーション
RPAとコグニティブ・オートメーション（インテリジェント・オートメーションとも呼ばれる）の融合は、近年大きな進歩を遂げている。 AI、ML、RPAを融合させることで、チームはビジネス・プロセスの自動化を加速させることができる。
現在、バックオフィス業務とフロントオフィス業務の両方がRPA技術を大いに活用できるようになり、自動化されたプロセスであらゆる種類の非構造化データを処理し、これまで人間の入力が必要だった意思決定まで行えるようになった。
3.RPAセンター・オブ・エクセレンス（CoE）
RPAの可能性は明らかだが、効率を最大化することは多くの企業にとって懸念事項である。 多くの場合、ボトルネックは技術的な問題ではなく、企業が優位性を発揮するための専門知識を持ち合わせていないために生じている。 企業はRPAを導入している
センター・オブ・エクセレンス（CoE）
を設立し、先見の明と技術への理解を深めて、画期的なプロジェクトを推進できるようにした。
4.クラウド型RPA
クラウドベースのRPAツールは、現代のビジネスにとって優れた選択肢となる。 これらのツールへのリモートアクセスは、従業員が安全で、弾力性があり、拡張性のある自動化ソリューションで、どこからでも仕事ができるようにするのに役立ちます。 しかし、おそらくより重要なのは、クラウド接続によって、企業は、場所を問わず従業員に強大な計算能力を提供することで、MLとデータ分析を最大限に活用できるようになることだ。
5.ノーコードRPA
近年、ノーコードまたはスクリプトレスRPAの人気が高まっている。 UI/UXデザインは、採用に不可欠な要素である。 一部のコーダーだけでなく、誰もが自動化されたプロセスを構築できるようにすることは、技術の民主化に役立ち、より創造的で迅速なコラボレーションにつながる。
6.ワークフロー・オーケストレーション
以前は、RPAは予測可能なルールベースのタスクに最適だった。 しかし、RPAソリューションの拡張性の問題や、管理・メンテナンスのレベルの高さなどの制約があった。 これにITプロセスの複雑化が加われば、解決策を求める悲鳴が聞こえてきそうだ。 ワークフロー・オーケストレーションの登場だ。
ワークフロー・オーケストレーションは、RPAプロセスをより効率的に、正しい順序で機能させる。 規模を拡大し、成長する必要のある企業にとって、こうした進歩は非常に貴重だ。
7.中堅・中小企業の自動化
かつてRPA技術は中小企業には手の届かないものだった。 しかし、他のテクノロジーと同様、年を追うごとに安価になり、より身近なものになっている。 この開発は、破壊的なビジネスを成功させ、さらには現状に対抗するために不可欠である。
8.デジタルトランスフォーメーション
RPAの現在の利用について語るには、この技術が従来のペンと紙を使う業界全体のデジタルトランスフォーメーションをいかに可能にしたかを抜きにしては語れない。 環境への好影響はもちろんのこと、企業はより少ない労力でより多くのことをこなし、肉体労働者の負担を減らすことができるようになった。
現在のRPA活用事例10選
現在のRPAのユースケースと初期の同等のユースケースを比較することは、このエキサイティングなテクノロジーがわずか数年で成し遂げた進歩を測る良い方法である。 ここでは、現在の RPA技術の活用事例を10個紹介する。
- 自動創薬
- 産業インフラのメンテナンス・スケジューリング
- 価格モニタリング
- 在庫と注文の管理
- ヘルスケア予約スケジューリング
- 製造における品質管理
- サプライチェーンの最適化
- チャットボットとパーソナルアシスタント
- 規制遵守
- 不正行為の検出
これらのRPAの現在の使用例は、技術が予測可能なif/then/elseタイプのタスクの処理から、はるかに洗練されたものへと移行したことを正確に示している。 2000年代初頭の視点から見れば、これらの機能の多くはおそらくあり得ないと思われるだろう。 しかし、AIツールのおかげで、RPAが実現できることはより弾力的になった。
しかし、これはハイパーオートメーションへの旅の一歩に過ぎない。
未来のRPA技術
COVID-19を抜きにしてRPAの普及を語ることはできない。 パンデミックは、強固な事業継続計画を持つ企業でさえも、皆を驚かせた。 ビジネス的には、この時代はデジタル変革の時代として記憶されることになるだろう。
RPAは、他の技術的なコミュニケーションツールとともに、この大きな変化の最前線にいた。 2020年の夏までに、RPAへの関心はピークに達した-少なくともグーグルの検索キーワードによれば。
しかし、検索ボリュームだけでソリューションへの関心を定量化しようとするのは愚の骨頂である。 どんなエキサイティングな新技術も、爆発的に大きな関心を集めるが、経営陣や従業員がこれらの新しいツールを理解するにつれて、その関心は薄れていく。 ソフトウェアの有用性を判断する最善の方法は、市場シェアの推移を見ることである。
統計によると、2020年以降、RPAの支出は劇的に増加している。 さらに、予測によれば、市場規模は次のようになる。 2020年には12億3,000万ドル、2030年には133億9,000万ドルとなる。 実際、一部のアナリストによれば、こうした予測はやや保守的かもしれない。 いくつかの研究によると RPAは2032年までに660億ドルの産業になる。
1.RPA ガートナー ハイプ・サイクル
RPAの将来を見るもう1つの良い方法は、ガートナーのハイプ・サイクルのプリズムを通して見ることである。
ガートナーのハイプ・サイクル
この確立された方法論は、エグゼクティブが新技術を理解し、新技術に付随しうるマーケティングの威勢を見抜くのに役立つ。 それは、有望な新境地が現実のものとなるか、それとも問題解決のための解決策となるかを評価することである。
ガートナーのハイプ・サイクルは、新技術が通過する5つの段階から構成されている。 それらは以下の通りだ：
- イノベーションのきっかけ限られた商品で、新しくエキサイティングなアイデア
- 膨らむ期待のピーク： 誰もが可能性について語る時
- 幻滅の谷： ハイテクは大きな期待に応えられない
- 啓蒙の坂道： 確かな製品は、人々が技術を真に「理解」するのを助ける
- 生産性のプラトー： 普及
ガートナー社のRPAのハイプ・サイクルは最終段階にある。 組織はこぞってこの技術を採用し、その可能性はよく知られ、よく理解されている。 しかし、最終段階に達したということは、技術の上限を実現したという印象を持つかもしれないが、それは間違いだ。
RPAの未来は、他のいくつかのエキサイティングなテクノロジーとの融合にある。 別の言い方をすれば、RPAのハイプ・サイクルは続くだろう。
2.RPA技術とハイパーオートメーション
RPAはいわゆるトランザクション処理システム（TPS）である。 要するに、組織内の日々の商取引を処理するコンピュータのことだ。 RPAは、明確に定義され、事前に書かれたルールに依存してタスクを実行する。
これらのシステムは、組織の収益に大きな影響を及ぼしている。 生産性、正確性、コスト削減、そして全体的な作業品質の向上に役立っている。 しかし、これらのツールで達成できることには限界がある。 RPAのワークフローを管理するのは、かなり大変な作業だからだ。 真の自動化には、さらに手をかけないアプローチが必要だ。
RPAツールが今後もインパクトを与え続けるには、ハイパーオートメーションに向けた他のテクノロジーとの統合が必要だ。
コグニティブ・ロボティック・プロセス・オートメーション
RPAやコグニティブ・オートメーション製品はすでに登場している。 この技術の組み合わせは、RPAの困難な限界、すなわち意思決定や非構造化データの処理ができない技術に対するエレガントな解決策を提供する。 機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などのAI技術を活用することで、RPAボットはより複雑な人間のタスクを自動化することができる。
オートマトンの範囲を拡大することが、コグニティブRPAの最大の貢献となるだろう。 私たちは皆、ジェネレーティブAIが新たな地平への扉を開いたことに驚嘆している。 しかし、それはAIの一種に過ぎない。 ロボットとコグニティブ・オートメーションが組み合わされば、超生産性の新時代の頭脳と頭脳となるだろう。
適応学習
適応学習は、ハイパーオートメーション・アプローチのもうひとつの要素である。 MLやデータ分析などのAI技術を組み合わせることで、RPAボットは実行するタスクに関する情報を収集・分析し、その学習結果を改善に役立てる。 この継続的な学習は、データ主導の意思決定や自己修復ボットさえも生み出すだろう。
しかし、可能性はそれだけにとどまらない。 自己修復ボットはRPAツールの稼働時間を向上させるが、自己改善ボットは生産性を向上させ、よりパーソナライズされた支援を提供する。 未来のボットは、ユーザーのワークフローを学習し、必要に応じて機能強化を提供することで、ユーザーに寄り添う。
オートメーションに参加
調査によると
RPA導入の大半は無人化されたオートメーションが占める
. 無人オートメーションはバックオフィスのタスクに最適である。一方、出席型オートメーションはパーソナルアシスタントのようなもので、ステークホルダーが予測可能なタスクの支援を必要とするときに、その都度トリガーされる。
アテンデッド・オートメーションの未来は、よりシームレスな人間とコンピューターの関係を伴うだろう。 自動化システムは、リクエストによって起動されるのではなく、予測的で反応的なものとなる。 文脈に基づいた提案を行い、人間の労働者がかつてないレベルの生産性を達成することを可能にする。
プロセスマイニング
プロセスマイニングは、RPAの将来において重要な役割を果たすだろう。 ハイパーオートメーションとは、可能な限り多くのタスクを機械化することである。プロセスマイニングによって、チームはビジネスプロセスをより包括的に理解できるようになる。
イベントログを分析することで、プロセスマイニングツールは、組織内で時間やコストを節約できる領域を特定することができる。 今回もMLとデータ分析がその一翼を担うだろう。 ビジネス・プロセスを深く分析することで、これまで自動化できるとは思っていなかったプロセスを発見することができる。
使いやすさの向上
RPAの成功の大部分は、自動化を民主化する能力にある。近年、ノーコードRPAツールの普及など、進歩が見られる。 しかし、ジェネレーティブAIとNLPの進歩により、会話は新しいインターフェースになるだろう。
将来的には、プロセス・マイニングと自己学習型RPAボットがステークホルダーと協働して業務を強化・補強し、人間が必要なことを指示し、ロボットが忠実にタスクを遂行するようになるだろう。
さらなる統合
最後に、RPAツールはスタンドアロン・アプリケーションから、組織の中核に位置する業務横断アプリケーションへと移行する。 自動化は、個々の作業員、システム、ツール、データベースを結びつけ、シームレスな体験を生み出す集中システムによって制御される。
3.ハイパーオートメーション：最終段階
ハイパーオートメーションRPAには、次のような分業が含まれるだろう：
- AIは、しばしば人間が知覚できないものを織り込みながら、最適な決定を下すことができるようになる。
- データアナリティクスは、人間の理解の範疇をはるかに超えたパターンや関係性をデータから発見することによって、洞察を提供する。
- AIとアナリティクスに支えられたRPAが取引を実行する
しかし、ハイパーオートメーションは哲学であり、あえて言えば姿勢であることに留意する必要がある。 ビジネス・プロセスに目を向け、可能な限りすべてを自動化することだ。
4.未来のRPAユースケース10選
RPAの未来は明るい。 可能性はほとんど無限だ。 しかし、ここではそう遠くない将来のRPAユースケースを10個紹介する。
- ヘルスケアのモニタリングと診断
- 自律走行車
- 予知保全
- 法的調査
- AIによる意思決定
- 環境モニタリングと保全
- 教育とトレーニング
- エネルギー・グリッド管理
- 小売業および倉庫業のフルフィルメント
- 自動化された空間発見
最終的な感想
短期間のうちに、RPAは企業にとって不可欠な存在となった。 ビジネスプロセス自動化ツールは、基本的なトランザクションから、かつては人間の意思決定が必要であったより複雑なタスクへと移行した。
テクノロジーの未来は、ロボティック・プロセス・オートメーションと人工知能の融合にある。 すでにいくつかのRPA人工知能ツールが市場に出回っているが、それらは実現可能なことの表面をなぞったに過ぎない。
