ロボティックプロセスオートメーション（RPA）をソフトウェアおよびデータ管理スタックにどう取り入れるかが、2019年のトレンドの一つだった。（続きはページの末尾にあります）
「RPA」製品によってビジネスプロセスの大部分を自動化すると、どこかで必ず「意思決定の自動化」という難所にぶつかる。「AI」システムはこの壁を突破する鍵になる。ただしその効果を引き出すのは容易ではない。
大阪広域水道企業団は、ノーコードRPAを導入し、工事検査に伴う事務作業を自動化した。専門的なIT知識を持たない現場職員が業務シナリオを内製し、繁忙期に月間288時間相当の削減効果を得た。成果獲得の背景は。
少人数で運営する情報システム部門が生成AIを活用し、問い合わせ対応や障害調査、文書作成などの負荷を減らす方法6つを紹介する。業務を「判断」と「作業」に分け、調査や下書きをAIに任せることがポイントだ。
建設機械レンタルのアクティオは、日本IBMの支援によってAI技術を活用した調達業務の自動化に着手した。年間11万件を超える都度見積もりの処理という過酷な業務負荷と属人化を、どのように解消するのか。
「仕事のための仕事」に追われていないだろうか。属人化やブラックボックスをなくして集中すべき業務に時間を使える仕組みを構築するには。企業の利益と生産性を守る、次世代のワークマネジメント法を紹介する。
AI活用における「処理の待ち時間」「情報漏えいリスク」といった課題を解消できるものとして注目されるAI PC。その導入には高額なコストが伴うが、AI PCを一般社員まで使えるようにすることは決して不可能ではない。
生成AIの導入は実証段階を越え、本番運用が問われる局面に入った。さらに、AI導入の評価軸も変化しつつある。日本や海外の動向は。AI導入を成功に導くに当たってどのような選択肢を選べばいいのか。
AI実装の難所は導入後の「制御」だ。ガバナンス欠如や形骸化した承認はコスト増を招き価値を毀損する。情シスが直面する「AI労働」の管理と責任、組織の壁を突破する具体的な処方箋を解き明かす。
Saritasaの調査によると、レガシーなシステムの移行を見送る米国企業の約半数が「システムがまだ動いているから」を挙げた。システム移行を進める際に押さえておきたい4つの基本ステップを紹介する。
開発現場へのAIツール導入が進む一方で、コードの生成量が増えても利益につながらないケースが後を絶たない。局所的な効率化が、かえって全体のスピードを低下させるのはなぜか。初期の生産性低下の原因を検証する。
Anthropicは、AIアシスタント「Claude」の利用傾向やAIとの役割分担をユーザー自身が振り返る新機能「Reflection」のベータ版を提供開始した。Reflectionの機能で情シスが注意すべきポイントを紹介する。
レガシーシステムの刷新は、新システムの稼働だけでは完了しない。旧システムを安全に停止するに当たって解消しておくべき4つのリスクを紹介する。
「賢いAIツールを導入すれば、人件費を劇的に削減できる」という企業の予測は外れ、AI技術は期待された効率化を達成できていない。企業がAI技術から十分な利益を得るために直面している「見えない壁」とは。
新人スタッフの受け入れ時、人事部門にはさまざまな手作業のプロセスが発生する。中にはRPAで自動化できる工程もある。RPAが活用する5つの利用シーンを紹介する。
RPAによる業務の自動化は、結果として従業員と顧客の両方に良い心理効果を与える可能性がある。それはどういうことなのか。RPAがもたらすメリットを整理する。
OracleがAI Agent Studioを刷新し、ノーコードからプロコードまでを統合した。LLMの不確実性を排除し、企業のワークフローに信頼性と経済性をもたらす。現場と開発者の分断を解消する処方箋に迫る。
New Relicは、AI技術の導入とオブザーバビリティツールのニーズなどをまとめた調査レポートを発表した。企業は、AI技術を備えたオブザーバビリティツールにどのような機能を求めているのか。
「RPA」（ロボティックプロセスオートメーション）は、近い将来に“オワコン”化する運命にある――。こうした見方があるのは、なぜなのか。RPAが宿命的に抱える“限界”とは。
RPAはインテリジェンスを意味する小文字の「i」と組み合わされることもあり、主にユーザーの動作、さらにはコンピュータの動作の記録と構築、実行、モニターにフォーカスしている。
Avanadeの新興技術、製品、エンジニアリング責任者クリス・ロイドジョーンズ氏によると、RPAのフォーカスはITの最適化からビジネス機能の効率化へと切り替わっている。Avanadeから見ると、ビジネス機能は多くの組織で似通っている。会計や人事といった分野はRPAによる効率化が期待できる。
RPAはアプリケーションやデータベース操作に存在するワークフローを通過しながら、観察可能な動作の分類、記録、さらにはモニターを行う。続いてそうした動作を予測可能な方法で自動化する。
この予測可能なプログラミングの要素があるために複雑なスクリプトを必要とせず、APIを使わなくてもワークフローを連携させることができる。よって、RPAはAPIを使うことなくITシステムを統合するノーコード／ローコードの手段と見なすことが可能だ。
RPAの効率性は、人とのやりとりができる会話botやマシン対マシンのインタフェース、データベース対データベースのインタフェースの形で表れている。
Blue Prismの最高顧客責任者、ジョン・テアーコーフ氏は、ビジネスプロセスオートメーションの主な目標を、大規模な価値を長期的にもたらすための手段と位置付ける。自動化を戦略的な目標に関連した明確な展望で下支えして、ビジネスユーザーがそれを促進し、IT部門がサポートし、他の主要ステークホルダーが支持しなければならない。
その後、念入りに計画を立て、モデルを作成し、設計し、再利用のため中央にプールすることをテアーコーフ氏は勧めている。
「自動化の前にプロセスの効率性を高めるか、設計段階で再設計するのが最善だ。そうすれば全社を横断するもっと革新的でインパクトのあるRPAの用途について、プロセスと組織的な構造を再創造できる」とテアーコーフ氏は言う。
同氏によるとこのアプローチは、インサイトによって初期の取り組みをよりインテリジェントかつ戦略的に拡張することによって自動化し、質を高めたプロセスオートメーションをもっと早く、もっと簡単に長期にわたって構築・運用することによって自動化の向上を図ることにつながる。
英仏海峡トンネルやテムズ川の堤防を手掛けたスマートインフラソリューション企業のCostain Groupは、ABBYYとUiPathの技術を組み合わせて調達から決済までの業務を転換させた。会計チームをスキルアップさせることで、請求書から必要なデータを取得し、特定して抽出するプロセスを自動化できた。同システムはRPAを使って請求書をERPに登録する。
ABBYYの主張によると、このシステムのおかげでCostainは仕入れ送り状の処理に必要な人的介入の量を80％削減できた。
RPAは手早く導入して本番環境に展開することができるが、それでも効率的な構築、開発、導入にはコストがかかる。
NICE Systemsの製品ディレクター、アイテイ・ライナー氏が指摘する通り、もしも組織が自動化すべき適切なプロセスの選定に失敗すれば、具体的な投資利益率（ROI）目標の達成に関する限り、そのプロジェクトは失敗して想定通りの成果が出せない公算が高い。
ライナー氏が例に挙げた大手エネルギー会社の場合、通貨為替レートに沿った会計モデルの刷新のために、非常に複雑な形でRPAを利用した。
ライナー氏によると、この複雑なシナリオを自動化することには成功したが、ROIは達成できなかった。その原因は、これが1人の担当者によって月に1回のみ、短時間で行われていた作業だったことによる。プロセスを自動化することはできたが、これが1カ月にたった1日のマンパワーしか必要としない仕事だったことから、自動化する価値はほとんどなかった。
自動化が可能なだけでなくビジネスにとって価値のあるプロセスを見極めることに加えて、RPAは仕事の機能と仕事の役割がどう表現されるかについても再考が求められる。
Enateのキット・コックスCEOは言う。「IT部門を越えて、プロセスについての考え方を変える必要がある。人の能力と技術のリソースプールを横断する中核的なスキルに沿って作業が割り当てられる中で、『仕事』という概念そのものにも変化が求められる」
Computer Weeklyが話を聞いた専門家は、組織のデジタルトランスフォーメーション戦略を支援するツールとしてRPAを位置付けていた。botを利用すれば自動的にデジタルトランスフォーメーションが実現できるわけではない。だが少なくとも顧客を相手にする観点からは、まとまりのある一貫した組織に見せることができる。
「APIによる接続が限られる、あるいは存在しないレガシープラットフォームが幅を利かせる中で、エンタープライズアプリケーションインテグレーション（EAI）の要素としてのRPAの重要性が増している」。Appianの主席ソリューションアーキテクト、サスヤ・スリニバサン氏はそう話す。
レガシープラットフォームを接続するためにRPAを利用できる一例として、ユーザーが医療機関に関する詳細をチェックして医療免許などの情報を入手できる医療記録確認サイトが挙げられる。
「インテグレーションを簡単に成功させることのできるシステム対システムのAPIは存在しない」とスリニバサン氏は言う。「botに人の動作をまねさせて情報を抽出する用例として、これは理想的だ」
Digital Workforceのトレーニング責任者、ニコ・レフトネン氏によると、RPAは古いレガシーITシステムに入れ替わるのではなく、人間の従業員のように動作して、2つの切り離されたITシステムのコミュニケーションを橋渡しできる。「ソフトウェアbotはわずか数日で単純なプロセスを学習できる。従って、組織はすぐにインテグレーションの恩恵を受けることができる」
ただしRPAは、コストがかさむインテグレーションを避けるための必然的な選択肢と見なすことはできない。レフトネン氏の経験では、微妙で複雑なシステムの統合には限界があり、APIの方が適していることもある。
RPAはデジタルトランスフォーメーションと並行して語られることがある。RPAは、シームレスに連携していないアプリケーションのために人があるシステムから別のシステムへと情報を入力し直さなければならない状況を避ける方法を提供する。
Avanadeのロイドジョーンズ氏が指摘する通り、botは一般的に従来人間が行っていた作業の一部を置き換える。時にはアプリケーションが必要とする入力をbotで行うことにより、その作業が自動化されることがある。厳密に言うと、これは必ずしも根本的なビジネスプロセスのデジタルトランスフォーメーションを意味しない。
ロイドジョーンズ氏によると、RPAがデジタル化に即した場面では、RPAが人間の時間を解放して、価値を高める仕事に専念できるようにするためのエンジンとなる。ITの観点からは、RPAを使うことでそのビジネスプロセスが現在どう使われているかを反映した形で記述できるようになる。これは、後日更新できることを意味する。「これでモダナイズに専念できる。まずbotを使ってプロセスを自動化することから始め、それからAPIを使ってbotを呼び出す」
RPAが接続していたレガシーコードは、いずれモダンなアプリケーションとして書き直すことができる。このアプローチの素晴らしい点は、botを呼び出すために使われるAPIは変わらないという点だ。そのアプリケーションがモダナイズされれば、IT部門はレガシーアプリケーションのもっと長期的なモダナイズに取り組みながら、RPAを通じてすぐにもビジネスに価値をもたらすことができる。
RPAは固定されたレベルのロジックしか持つことができない。組織はディープなインテグレーションに踏み込むことなく、RPAを使ってビジネスプロセスを連携させることにより、どの程度のビジネスプロセスが自動化できるかを検討しなければならない。ロイドジョーンズ氏が言う通り、それはデジタルトランスフォーメーションに向けた道のりにおける足掛かりとして役に立つ。
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