Gartnerのシニアマーケットリサーチスペシャリストであるバーシャ・メータ氏によると、RPAソフトウェアのベンダーは従来の単一技術に特化した製品でなく、複数の機能を組み合わせたツール群の提供にシフトしつつある。こうしたツール群は、例えば

• ローコード開発
  • 最小限のソースコード記述で開発する
• プロセスマイニング
  • システムからログを収集して分析することでプロセスを改善する
• タスクマイニング
  • PCの操作データを分析して作業を改善する
• 意思決定モデリング
  • チーム内の最適な意思決定を導く過程をモデル化する
• iPaaS（integration Platform as a Service）
  • サービスとしての統合プラットフォーム。各種のシステムやデータを連携させる

などの機能を含んでいる。その目的は、ビジネス全体の自動化を目指す「ハイパーオートメーション」を実現する仕組みを作ることだ。

　企業はビッグデータの分析に苦労しているが、機械学習などの人工知能（AI）技術のおかげである程度は楽になっている。AI技術が市場のパターンや顧客の習慣、事業の方向性に関する洞察をもたらすのに対して、RPAは「方法」を提供するという違いがある。

　データ分析ツールベンダーTIBCO SoftwareのCTO（最高技術責任者）であるネルソン・ペトラセク氏は、企業が効率化や生産性向上などの目標を達成するためには「機能的でプロセス駆動型のRPA」が非常に重要だと考えている。「自動化という幅広い目標を達成するために必要なのは、さまざまな技術を融合した仕組みだ」とペトラセク氏は話す。

　botが人間のそばで動作したり、人間の代わりをしたりするような使い方だけでなく、より幅広い能力の観点からbotの役割を考える必要があるとペトラセク氏は指摘する。例として、同氏は次のような例に言及する。プロセスマイニングやタスクマイニングにおいて、botはアプリケーションのログや負荷を参照して「内部で何が起きているのか」を観察できる。つまり、従業員がどう働いているか、手抜きやタスクの反復があるかどうかを把握できるのだ。こうして状況を把握することによって、プロセスの改善、効率や生産性の向上につなげることができる。

　生産性の向上、コストの削減、従業員の貴重な時間の確保は、RPAによるプロセス自動化が役立つ代表的な課題だ。コンサルティング会社Deloitte Consultingが2022年6月に公開した、インテリジェントオートメーション（AI技術を用いた高度な業務自動化）に関する調査によると、企業はその重要性を認識しており、回答者の74％が既にRPAを導入している。

　「調査対象のうちインテリジェントオートメーションの試験運用を済ませた企業は、対象とした業務分野で平均32％のコスト削減を達成し、成果は2020年よりも向上した」。Deloitte Consultingのインテリジェントオートメーションチームのパートナー、デビッド・ライト氏はこう説明する。2020年調査時のコスト削減率は24％だった。

　第2回は、これからのRPAが担う「効率化」以上の役割について解説する。