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）
AIツールによるコーディング効率化が進む一方、上流の「要件定義」が担当者の暗黙知に依存したままでは結局手戻りが多発する。KDDIは「au PAY」の開発で、この“属人化のわな”をどう抜け出したのか。
AIを導入してもコンタクトセンターの課題が解決しないのは、プロセスの断絶やデータの不備を放置したまま「負の遺産」を高速化しているからだ。真の成果を得るには、AI層の構築前にジャーニーの可視化と部門間のフィードバックループが必要だ。
AIのせいで仕事が減ると言われる時代、評価される人材はAIを使って何をしているのか。その差を分ける“使い方”をAI Mindset創業者でニューヨーク大学の最高AIアーキテクトが紹介する。
エージェンティックAIは、複雑な一連の業務を自律的に遂行する力を秘めている。本稿では、先行して導入を進める5組織のリーダーに、その実務的な勘所を聞いた。
AIエージェントを導入してもPoC（実証実験）でとん挫する企業は後を絶たない。成功の鍵は、AIそのものよりも「業務プロセスの標準化」と「マルチエージェントによる連携」にある。本番環境で成果を出すための勘所を明かす。
システムの不具合は売り上げ減だけではなく、緊急の復旧作業などの重い負担を生む。約7割の企業が、低品質に起因するトラブル収束までに多大な時間と労力を奪われている。目先の費用削減が招く、品質リスクの実態とは。
AIツールの導入が進む中、これまで重宝されていた定型業務を担う人材の需要が減っている。調査によれば、多くの企業が採用ターゲットを根本から見直している。生き残るために必要な、人間ならではのスキルとは。
開発要件に応え切れず外部委託が膨らむ一方、現場では独自のマクロによる「野良ツール」が乱造されてブラックボックス化する。IT部門によくあるジレンマを打破した、SMBC日興証券のローコード開発ツール活用とは。
「AIの倫理？ うちはまだそこまで進んでない」――そう思った情シスこそ危ない。採用ツールのスコアを疑わず不採用理由を説明できない、チャットボットと医療判断に同じガバナンスを適用しているなど、どれか一つでも心当たりがあるなら、本稿の「レッドフラグ・チェックリスト」で自社のAI導入の現在地を確かめてほしい。
「このアプリ、誰が入れたのか」――情シスが把握しきれない野良アプリがエンドポイントに増殖し、セキュリティリスクと運用負荷を押し上げている。SaaSの棚卸しとは異なるデスクトップ固有の落とし穴と、インベントリから監視まで4ステップで散乱を断つ手順を解説する。
経営層からのお達しでAI導入を進める情シス部門やDX推進部門。一方で現場はセキュリティリスクや人材不足など、さまざまな課題に直面している。調査から見えた推進の阻害要因と、解決への道筋を解説する。
SaaSやAIツールの普及により、企業のITコスト構造が変化している。この変化は情報システム部門の役割にも影響している。どのような役割を求められているのか。
承認を経ずに使われる「シャドーAI」は、一律禁止すべきか、それとも許容すべきか。情シスに判断が集中する構造そのものが、AI活用と統制を難しくしている。本稿では「使われる前提」で線を引くための考え方を整理する。
欧州のメディア企業は、2016年に開始した複数媒体向け記事表示基盤の統合を2023年に失敗と認め、事後検証と組織再編を実施した。失敗の内容とポストモーテム実施の中身は。
米運輸企業のCIOは、平日8時から18時勤務、週末は原則オフを徹底している。多忙な業務をどのように管理し、AI導入を推進しているのか。
Windows 11移行やクラウド活用の拡大が進む中、IT部門では属人化や人材不足に起因する“運用崩壊”のリスクが高まっている。2026年、現場が抱える課題と持続可能な運用への現実的な戦略とは。
スケジュール遅延や品質トラブルなど、ITプロジェクトに失敗は付き物だ。調査によると、その原因はエンジニアの技術不足ではなく、開発フェーズ以前に潜む根深い構造的問題にある。炎上を防ぐための条件とは。
年末のID棚卸しで「システム上にはIDが残っているのに人事マスタに名前がない」ユーザーを探す作業に追われていないだろうか。Excelの「XLOOKUP関数」を使えば、人事マスタに存在しないIDだけを素早く抽出できる。
人手は足りない。しかし、せっかく候補者の採用を進めても、非IT人材である上職者を説得できず、採用に至らない。IT部門として候補者のスキルや知識を理解し切れない。このような場面で使える質問例がある。
放置すれば企業にとって問題を生み続ける「技術的負債」には、どう対処法すればよいのか。まず手を付けるべき「負債の診断」と、戦略的に実行すべき削減計画を、具体的な指標と手順を交えて説明する。
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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