エンタープライズグレードのインテリジェントオートメーションとは何か、また従来のRPAと異なる点は何か。

従来のRPA：強力なプラットフォーム

RPAは、私たちの仕事に対する考え方を一変させました。ソフトウェアロボットを業務ワークフローに組み込むことで、RPAは、人的作業を効率化し、各種システム間のデータをルールで管理し、厳格なガバナンスを導入してコンプライアンスを確保します。

この従来のRPAプラットフォームでは、構造化されたデータと明確に定義されたルールに基づいてプロセスを自動化できます。企業は従来のRPAを活用して効率、データ品質、従業員満足度、顧客満足度の大幅な向上を実現することができます。実際、従来のRPAを導入した多くの組織では、コストの削減と30%～200%のROIを実現しています。

ただし、このような驚くべき効率化を実現しても、従来のRPAには限界があるといえます。たとえば、私たちの住む世界は、必ずしも構造化されたデータで構成されているわけではありません。ほとんどの企業はベンダーから紙の請求書を受け取りますが、多くの場合、その形式は標準化されていません。

従来、このような非構造化文書からデータを変換するには、人間が情報を読み取って、データ処理システムで使用できるように構造化された形式で再入力する必要がありました。また、データが構造化されていないことに加えて、アクションの判断の基準となるルールが多くの要素に依存しているため、簡単にルールを定義できないこともあります。このプロセスは、大量のデータがある場合は効率的ではありません。

このため、従来のRPAは、エンタープライズグレードのインテリジェントオートメーションに対応できていません。

インテリジェントオートメーション:RPAをより賢く

インテリジェントオートメーションはRPAの強みを生かし、補完的なテクノロジーを組み合わせて、従来のRPAに存在しない機能を補強します。これらのテクノロジーは大きく分けて以下のカテゴリーに分類されます。

• 知識と知見 - データセットやナレッジベースをスキャンしてデータを抽出し、カスタマイズされた形式にコンパイルする能力

• 視覚認識 - 視覚的な情報をデジタル的に読み取って理解し、その文脈を説明する能力

• 学習 - プロセスパターンの変化に適応し、コンテキストの意味を理解する能力

• 問題解決 - 論理的課題、業務上、システム上の課題を人間の介在なしに解決する能力

• コラボレーション - スタッフ、プロセス、テクノロジー間のシームレスなコミュニケーションとコラボレーションを実現する機能

• プランニングと優先順位付け - ビジネス成果を最適化するワークフローやワークロードを最適化する機会を発見し、活用する能力

AIやMLのようなテクノロジーは、ほぼすべてのカテゴリーに適用できる一方で、光学文字認識（OCR）やインテリジェントドキュメント処理（IDP）のような補完的なテクノロジーは、視覚認識カテゴリーに適用できます。ここでは、請求書や発注書などの非構造化文書を読み取り、そこからデータを抽出してRPAで活用します。

インテリジェントオートメーションにより、1つ以上のカテゴリーのコンポーネントを組み合わせて、実際の業務上の課題に対して複雑かつ興味深いソリューションを開発することができます。この機能により、顧客、ベンダー、および従業員と対話するための新しい方法が開かれるだけでなく、組織の新しい製品やサービスを生み出すこともできます。インテリジェントオートメーションは、これらの補完的なテクノロジーと統合して優れた成果を上げることができますが、エンタープライズレベルでプラットフォームを管理する必要性を検討することができません。インテリジェントオートメーションから真のエンタープライズグレードのインテリジェントオートメーションにアップグレードするために必要なことを考えてみましょう。

エンタープライズグレードのインテリジェントオートメーション：スマートRPAの統制

非構造化データを解釈する技術ソリューションを追加することで、従来のRPA手法によるデータの自動化は可能ですが、テクノロジーだけでは十分ではないことがすぐに明らかになります。テクノロジーを一つひとつ積み重ねることはトランプでタワーを作るようなもので、ハリケーンに耐えることはできません。

エンタープライズグレードにするためには、テクノロジースタック全体で強力なガバナンス構造を遵守し、スタック上に開発するオートメーションを以下の点で実用に耐えられるようにする必要があります。

• セキュリティ

• データ管理

• 統合

• アクセス制御

• ストレス下での柔軟性

• 拡張性

• サポート

• ポリシー管理

インテリジェントオートメーションのソリューションを開発するために利用するテクノロジーの1つがエンタープライズグレードのIT要件に適合しない場合、ソリューション全体がリスクにさらされます。各コンポーネントは、レンガで壁を作るときのように、事業のプレッシャーに耐えられるものでなければなりません。

エンタープライズグレードのインテリジェントオートメーションソリューションの開発には、追加的な作業が求められるかもしれませんが、組織全体で信頼できるソリューションを生み出すという結果を生み出します。

Alexis Veenendaalは、SS&C Blue Prismのアソシエイト・コンテンツライター兼エディターです。彼女は、インテリジェント オートメーションを導入するためのコツと工夫を教えてくれます。彼女は、レスブリッジ大学で英文学を専攻し、卒業してから約10年間、プロのライター兼デザイナーとしてグローバルに活動してきました。趣味は、本の執筆とデジタル地図製作です。