スマート化するRPA【後編】
RPAとAIを連携させても失敗する、“RPAの潜在的なリスク”に注意
RPAとAIを連携させることにより、インテリジェントに意思決定するシステムを構築できる。自ら学習し、改善するシステムの可能性も開ける。だが、RPAにはあるリスクが内在する。
前編(RPAが人間よりも決定的に優れている理由)では、RPAが人間よりも優れている点に注目した。
後編では、RPAの限界と次世代RPA、そしてRPAの潜在的なリスクについて解説する。
RPAの限界
RPAは効率が良く、効果が高い。だが限界もある。RPAはルールベースの決定論的システムだ。独自に意思決定することはできない。意思決定するにはAIとの連携が必要だ。
RPAのメリットの一つは、データやアプリケーションに依存しないことだ。そのため、人間のオペレーターだけでなくAIツールとも連携できる。
「ロボットがいったん稼働すれば、それは決定論に従って動作する。同じ自動処理を何度も繰り返す」とSAPのシュローテル氏は話す。
RPAは今後、ビジネスプロセスに「もっと広くもっと深く」入り込むだろうと同氏は補足する。これは、インテリジェントな、あるいは自律的なERPなどにつながる可能性がある。「インテリジェントな意思決定ができるモデルを目にするようになるかもしれない。自動車を製造するだけではなく、財務プロセスを実行するロボットへと段階的に進化していくだろう」(シュローテル氏)
RPAは構造化データにも依存するが、AIは非構造化データの解釈を自動化する可能性もある。これはAIとサポート技術の両方の進化を促すだろう。NetAppのジャック・ワッツ氏(AIの責任者)は次のように話す。「業界全体で、もっとインテリジェントになるためにRPAが活用されるようになる。例えば、コンピュータビジョンはもっと優れた方法で利用されるようになるだろう」
「コンピュータビジョンは小切手の文字や数字を認識するために使われていた。現在は請求書全体や発注書、IDでさえERPに取り込まれている」
請求から支払いまでの全てのプロセスが自動化される。コンピュータビジョンの改善によって、医療から法執行までさまざまなフィールドにRPAの利用が広がっている。
学習するシステム
よりスマートなRPAの可能性は、学習して改善していくシステムにある。より端的に言えば、プロセスを自動化するために自身のインテリジェントを利用するシステムだ。
Digital Workforceのユッカ・ビルクネン氏(共同設立者)は次のように話す。「RPAベンダーは、プロセスの効率向上とリエンジニアリングのために検出ツールとプロセスマイニングソリューションを導入している。適切な機能とビジネスサポートプロセスは引き続き自律的に運用され、現状のような管理も必要なくなるだろう」
つまり、次世代のRPAは問題点を発見して解決する。
HCL Technologiesのカリヤン・クマール氏(最高技術責任者)は次のように話す。「RPAはより大規模なインテリジェントオートメーションシステムの一部に統合される。フロントエンドにチャットbotや仮想アシスタント、バックエンドにRPAを配置して、アクティビティーを実行したりオーケストレーションプロセスの一部として実行したりできるようになる。そうすればRPAから価値を引き出せるようになる」
人間がプロセスを把握してルールを作成する必要があるため、RPAはセットアップに時間がかかる場合がある。ここ数年、RPAサプライヤーはローコード/ノーコード環境に移行し、事業部門が独自のRPAを簡単に作れるようにしている。Microsoftの「Power Automate」などのツールがあれば、個人ユーザーがデスクトップでbotを作ることも可能だ。
「ここ10年の間に、RPAはシチズンデベロッパーのスキルを高めている。現在の『自動化構築ツール』はインテリジェントなコンテンツ処理にAIを使って、人間と機械のコラボレーションを向上させている」とKofaxのハフ氏は話す。
だが、“RPAとAIの連携”の潜在能力が発揮されるかどうかは実装方法に左右される。「非効率なプロセスをそのまま自動化してしまうというリスクは常に伴う。不適切なアプリケーションの見直しが必要なのに、そのまま放置してしまう恐れもある。RPAがサポートしているという理由で、レガシーアプリケーションをリプレースする機会を失うかもしれない」とGartnerのトーンボーム氏は語る。
CIOは、古いシステムにRPAでパッチを当てて延命しているだけではないことを確認する必要がある。
RWSのベラ氏が言うように、スモールスタートが最善の方法だ。「最初から大きな問題に対処しようとするプロジェクトは成功しない。問題を細分化して、小さな問題を解決しながら大きな問題を解決する。それがRPAの進むべき方向だ」
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Excel至上主義」の終わらせ方 丸2日の手作業地獄から情シスと現場を救うには
-
2
「Microsoft 365のセキュリティ運用」に関するアンケート
-
3
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
4
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには?
-
5
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は?
-
6
「Salesforceのテスト自動化ツール」に関するアンケート
-
7
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
8
「AI時代の統合基盤・エンタープライズAI管理」に関するアンケート
-
9
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
10
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は? Dellが推奨する鉄則
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは?
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う? いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには? サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは?
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー