ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは| IBM

RPAとは

ソフトウェア・ロボティクスとも呼ばれるロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、インテリジェントな自動化テクノロジーを使用して、データの抽出、フォームへの入力、ファイルの移動など、業務上手動で行う反復的なタスクを実行します。

RPAは、APIとユーザー・インターフェイス（UI）のインタラクションを組み合わせて、エンタープライズ・アプリケーションと生産性アプリケーション間の反復タスクを統合して実行します。人間の処理をエミュレートするスクリプトを展開することで、RPA ツールは、独立したソフトウェア・システム間でのさまざまなアクティビティやトランザクションの自律的に実行をすませます。

この形式の自動化では、ルールベースのソフトウェアを使用してビジネス・プロセス・アクティビティを大量に実行し、人的リソースを解放してより複雑なタスクを優先的に行えます。RPAにより、CIOなどの意思決定者はデジタル変革の取り組みを加速し、同じスタッフでより高い投資収益率（ROI）を生み出すことができます。

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RPAとインテリジェントな自動化

市場におけるRPAツールの競争力を維持するためには、タスクの自動化にとどまらず、インテリジェントオートメーション（IA）を含むように製品を拡大する必要があります。この種の自動化によって、機械学習、自然言語処理、コンピューター・ビジョンなどの人工知能のサブ分野を組み込み、RPAの機能を拡張します。

単純なルールベースのRPAシステムだけでは、インテリジェントなプロセス自動化は不十分です。RPA は「実行する」タスクだと考えることができます。一方、AIと機械学習はそれぞれ「思考」と「学習」が大きな要素となっています。ソフトウェアがさらに迅速かつ効率的にタスクを実行できるように、データでアルゴリズムをトレーニングするのです。

RPAと人工知能（AI）

ロボティック・プロセス・オートメーションは、人工知能（AI）とよく間違われますが、この2つにははっきりとしてちがいがあります。AIは、コグニティブ・オートメーション、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、推論、仮説生成、分析を組み合わせたものです。

決定的な違いは、RPAはプロセス駆動型であるのに対し、AIはデータ駆動型であることです。RPAボットはエンド・ユーザーが定義したプロセスにのみ従いますが、AIボットは機械学習を使用してデータ、特に非構造化データのパターンを認識し、時間をかけて学習します。言い換えれば、AIは人間の知能をシミュレートすることを目的としているのに対し、RPAは人間が指示したタスクをそのまま行うことだけを目的としています。人工知能とRPAツールを使用すると人間の手を煩わす必要が最小限になりますが、プロセスの自動化方法は違ってきます。

とはいえ、RPAとAIはうまく相互補完します。AIは、RPAのタスク自動化を補助し、より複雑なユースケースを処理できるようにします。また、RPAを使用すると、手動による実装する時間をかけずに、AIの洞察の実行を迅速化できるようになります。

RPAの機能

Forresterによると、RPAソフトウェア・ツールには次のコア機能がひつようです。

自動化スクリプトを構築するローコード機能
エンタープライズ・アプリケーションとの統合
構成、監視、セキュリティーを含むオーケストレーションと管理

RPAのような自動化テクノロジーは、レガシーシステムを介して情報にアクセスすることもでき、フロントエンド統合で他のアプリケーションともうまく統合できます。これにより、自動化プラットフォームは人間の作業者と同じように動作し、ログインやあるシステムから別のシステムへのコピー・アンド・ペーストなどの日常的なタスクを実行できます。データベースやエンタープライズWebサービスへのバックエンド接続も自動化に役立ちますが、RPAの真の価値は、迅速かつ簡単なフロントエンド統合にあります。

RPAのメリット

RPAには、次のような複数のメリットがあります。

コーディングの削減：RPAでは開発者が設定する必要は必ずしもありません。ユーザー・インターフェイスのドラッグ・アンド・ドロップ機能により、技術者以外のスタッフでも容易に使えるようになります。
迅速なコスト削減：RPAはチームの作業負荷を軽減するので、スタッフを人間の入力を必要とする他の優先作業に再配置でき、生産性とROIの向上につながります。
顧客満足度の向上：ボットとチャットボットは24時間稼働できるので、顧客の待ち時間を短縮し、顧客満足度の向上につながります。
従業員の士気の向上：RPAを使うと、反復的で大量の作業負荷をチームが行わなくていいので、人々がより注意深く戦略的な意思決定に集中できるようにします。この仕事のシフトで、従業員の幸福度が向上します。
正確性とコンプライアンスの向上：特定のワークフローやルールに従うようにRPAロボットをプログラムできるため、特に規制基準のような正確性やコンプライアンスが求められる業務において、人的ミスを減らすことができます。また、RPAは監査証跡を提供できるため、進捗状況を容易に監視し、問題をより迅速に解決することができます。
既存システムはそのまま：ロボティック・プロセス・オートメーション・ソフトウェアでは、ボットが既存のアプリケーションのプレゼンテーション層で動作するため、基本的なシステムに混乱を引き起こすことはありません。そのため、アプリケーション・プログラミング・インターフェイス（API）や、深い統合を開発するリソースがない状況でも、ボットを実装できます。

RPAツールをセットアップするため、ビジネス・ユーザーに必要なものについて詳しくは、こちらのブログをお読みください。

RPAの課題

RPAソフトウェアは企業の成長に役立ちますが、組織文化、技術的な問題、拡張といった障害もあります。

組織文化
RPAは、特定の職務の必要性を減らす一方で、より複雑なタスクに取り組むための新しい役割の成長を促進し、従業員がより高いレベルの戦略と創造的な問題解決に集中できるようにします。組織は、職務における責任の変化に伴い、学習とイノベーションの文化を促進する必要があります。自動化やデジタル・トランスフォーメーションのプロジェクトを成功させるには、従業員の適応力が重要になります。スタッフを教育し、トレーニングプログラムに投資することで、優先順位の継続的な変化にチームは備えることができます。

拡張の難しさ
RPAは複数の作業を同時に実行できますが、規制の更新や社内の変更により、企業内での拡張が困難な場合があります。Forresterのレポートによると、顧客の52%がRPAプログラムの拡張に苦労していると回答しています。高度なプログラムとして認定されるには、企業には100台以上のアクティブな作業ロボットが必要ですが、最初の10台のボットを超えて進行するRPAイニシアチブはほとんどありません。

RPAのユースケース

RPAテクノロジーを活用して業務を合理化している業界がいくつかあります。RPAの導入は次の業界で見られます。

銀行・金融サービスフォレスター社のレポート「RPAサービス市場は2023年までに120億米ドルに成長」では、全ユースケースの36％が財務・会計分野であった。現在、ボットの3件に1件以上が金融業界にありますが、銀行が早期に自動化を導入していることを考えると、不思議ではありません。現在、多くの大手銀行はRPA自動化ソリューションを使用して、顧客調査、口座開設、問い合わせ処理、マネー・ロンダリング対策などのタスクを自動化しています。ある銀行は、手動で行っていた大量のデータ入力を自動化するために、何千ものボットを導入しています。これらの処理には、自動化によって合理化される、ルールベースの退屈なタスクが大量に含まれます。

保険：保険には自動化に適した反復プロセスが大量にあります。たとえば、RPAを保険金請求処理業務、法規制遵守、ポリシー管理、引受業務に適用できます。

小売業：eコマースの台頭により、RPAはバックオフィス業務と顧客体験を向上させる、現代の小売業界に不可欠な要素となっています。一般的なアプリケーションには、顧客関係管理、倉庫および注文管理、顧客フィードバック処理、不正行為検出などがあります。

医療：医療業界では正確性とコンプライアンスが最も重要です。世界の大手病院の中には、ロボティック・プロセス・オートメーション・ソフトウェアを使用して、情報管理、処方管理、保険金請求処理、支払いサイクルなどの処理を最適化しているところもあります。

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