ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは| IBM

RPA とは何ですか?

ソフトウェアロボティクスとも呼ばれるロボティックプロセスオートメーション (RPA) は、インテリジェントな自動化テクノロジーを使用して、データの抽出、フォームへの入力、ファイルの移動など、人間の労働者が行うオフィスでの反復的なタスクを実行します。

RPA は、API とユーザーインターフェイス (UI) のインタラクションを組み合わせて、エンタープライズアプリケーションと生産性アプリケーション間の反復タスクを統合して実行します。人間のプロセスをエミュレートするスクリプトを展開することにより、RPA ツールは、無関係なソフトウェアシステム間でのさまざまなアクティビティやトランザクションの自律的な実行を完了します。

この形式の自動化では、ルールベースのソフトウェアを使用してビジネスプロセスアクティビティを大量に実行し、人的リソースを解放してより複雑なタスクに優先順位を付けることができます。 RPA により、CIO やその他の意思決定者はデジタル変革の取り組みを加速し、スタッフからより高い投資収益率 (ROI) を生み出すことができます。

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RPA とインテリジェントな自動化

市場におけるRPAツールの競争力を維持するためには、タスクの自動化にとどまらず、インテリジェントオートメーション(IA)を含むように製品を拡大する必要があります。この種の自動化は、機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョンなどの人工知能のサブ分野を組み込むことで、RPAの機能を拡張します。

インテリジェントなプロセス自動化には、単純なルールベースのRPAシステムだけでは不十分です。 RPA は「実行する」タスクと考えることができます。一方、AI と ML には、それぞれ「思考」と " 学習のほうが多く、" が含まれます。ソフトウェアがより迅速かつ効率的にタスクを実行できるように、データを使用してアルゴリズムをトレーニングします。

RPAと人工知能

ロボティックプロセスオートメーションは、人工知能 (AI)とよく間違われますが、この 2 つは明確に異なります。 AIは、コグニティブオートメーション、機械学習(ML)、自然言語処理(NLP)、推論、仮説生成、分析を組み合わせたものです。

決定的な違いは、RPA はプロセス駆動型であるのに対し、AI はデータ駆動型であることです。 RPA ボットはエンドユーザーが定義したプロセスにのみ従うことができますが、AI ボットは機械学習を使用してデータ、特に非構造化データのパターンを認識し、時間をかけて学習します。言い換えれば、AI は人間の知能をシミュレートすることを目的としているのに対し、RPA は人間が指示したタスクを複製することだけを目的としています。人工知能と RPA ツールを使用すると人間の介入の必要性が最小限に抑えられますが、プロセスを自動化する方法は異なります。

とはいえ、RPA と AI は相互補完性も優れています。 AI は、RPA がタスクをより完全に自動化し、より複雑なユースケースを処理できるように支援します。また、RPA を使用すると、手動による実装を待つ代わりに、AI の洞察をより迅速に実行できるようになります。

RPAはどのように機能しますか?

Forresterによると、RPAソフトウェアツールには次のコア機能が含まれている必要があります。

自動化スクリプトを構築するローコード機能
エンタープライズアプリケーションとの統合
構成、監視、セキュリティを含むオーケストレーションと管理

RPAのような自動化テクノロジーは、レガシーシステムを介して情報にアクセスすることもでき、フロントエンド統合を通じて他のアプリケーションとうまく統合できます。これにより、自動化プラットフォームは人間の作業者と同じように動作し、ログインやあるシステムから別のシステムへのコピーアンドペーストなどの日常的なタスクを実行できます。データベースやエンタープライズWebサービスへのバックエンド接続も自動化に役立ちますが、RPAの真の価値は、迅速かつ簡単なフロントエンド統合にあります。

RPAのメリット

RPAには、次のような複数のメリットがあります。

コーディングの削減: RPA は開発者による設定を必ずしも必要としません。ユーザーインターフェイスのドラッグアンドドロップ機能により、技術者以外のスタッフの採用が容易になります。
迅速なコスト削減：RPAはチームの作業負荷を軽減するため、スタッフは人間の入力を必要とする他の優先作業に再配置でき、生産性とROIの向上につながります。
顧客満足度の向上 : ボットとチャットボットは 24 時間稼働できるため、顧客の待ち時間を短縮でき、顧客満足度の向上につながります。
従業員の士気の向上:RPA は、反復的で大量の作業負荷をチームから取り除くことで、人々がより思慮深く戦略的な意思決定に集中できるようにします。この仕事のシフトは、従業員の幸福にプラスの効果をもたらします。
正確性とコンプライアンスの向上： 特定のワークフローやルールに従うようにRPAロボットをプログラムできるため、特に規制基準のような正確性やコンプライアンスが求められる業務において、人的ミスを減らすことができる。また、RPAは監査証跡を提供できるため、進捗状況を容易に監視し、問題をより迅速に解決することができる。
既存システムはそのまま ロボティック・プロセス・オートメーション・ソフトウェアは、ボットが既存のアプリケーションのプレゼンテーションレイヤーで動作するため、基本的なシステムに混乱を引き起こすことはありません。そのため、アプリケーションプログラミングインターフェイス (API) や、深い統合を開発するためのリソースがない状況でも、ボットを実装できます。

RPA ツールをセットアップするためにビジネスユーザーが何を必要とするかについて詳しくは、こちらのブログをお読みください。

RPAの課題

RPA ソフトウェアは企業の成長に役立ちますが、組織文化、技術的な問題、規模の拡大などの障害もあります。

組織文化
RPAは、特定の職務の必要性を減らす一方で、より複雑なタスクに取り組むための新しい役割の成長を促進し、従業員がより高いレベルの戦略と創造的な問題解決に集中できるようにします。組織は、職務における責任の変化に伴い、学習とイノベーションの文化を促進する必要があります。自動化やデジタルトランスフォーメーションのプロジェクトを成功させるには、従業員の適応力が重要になります。スタッフを教育し、トレーニングプログラムに投資することで、優先順位の継続的な変化にチームを準備することができます。

スケーリングの難しさ
RPAは複数のオペレーションを同時に実行できますが、規制の更新や社内の変更により、企業内での拡張が困難な場合があります。Forrester のレポートによると、顧客の 52% が RPA プログラムの拡張に苦労していると回答しています。企業が高度なプログラムとして認定されるには、100 台以上のアクティブな作業ロボットが必要ですが、最初の 10 台のボットを超えて進行する RPA イニシアチブはほとんどありません。

RPA の使用例

RPA テクノロジーを活用して業務を合理化している業界がいくつかあります。 RPA の導入は次の業界で見られます。

銀行・金融サービスフォレスター社のレポート「RPAサービス市場は2023年までに120億米ドルに成長」では、全ユースケースの36％が財務・会計分野であった。現在、ボットの 3 人に 1 人以上が金融業界にいますが、銀行が早期に自動化を導入していることを考えると、これは驚くべきことではありません。現在、多くの大手銀行は RPA 自動化ソリューションを使用して、顧客調査、口座開設、問い合わせ処理、マネーロンダリング対策などのタスクを自動化しています。ある銀行は、手動による大量のデータ入力を自動化するために、何千ものボットを導入しています。これらのプロセスには、自動化によって合理化される、ルールベースの退屈なタスクが大量に含まれます。

保険保険は自動化に適した反復プロセスで溢れている。たとえば、RPA を保険金請求処理業務、法規制遵守、ポリシー管理、引受業務に適用できます。

小売業 eコマースの台頭により、RPAはバックオフィス業務と顧客体験を向上させる現代の小売業界に不可欠な要素となっている。一般的なアプリケーションには、顧客関係管理、倉庫および注文管理、顧客フィードバック処理、不正行為検出などがあります。

医療:医療業界では、正確性とコンプライアンスが最も重要です。世界の大手病院の中には、ロボティック・プロセス・オートメーション・ソフトウェアを使用して、情報管理、処方管理、保険金請求処理、支払いサイクルなどのプロセスを最適化しているところもあります。

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