エンタープライズ・オートメーションとは

エンタープライズ・オートメーションとは、サイロ化されたITオートメーションやビジネス・プロセス・オートメーションを超え、単にプロセス効率の向上やコスト削減の達成のみを目的としたものではない、オートメーションへの総合的なアプローチのことです。エンタープライズ・オートメーションの目標は、より大きなビジネス価値を実現し、組織がよりアジャイルになることを支援するために、オートメーションに対する集中制御とストラテジーを構築することです。

組織はエンタープライズ・オートメーションを通じて、ワークフローの最適化、生産性の向上、共通の組織目標を中心に据えたサイロ化されたチームの連携、企業全体でのデジタル・トランスフォーメーションの推進などを目指します。エンタープライズ・オートメーションは、データ入力や文書処理などの日常タスクを自動化するための基本的なオートメーション・ツールから、リソースの割り当てやシステム統合などの複雑なプロセス向けに設計されたより高度なソリューションまで、幅広い方法で実現できます。

エンタープライズ・オートメーションには、ワークフローとプロセス効率を促進するさまざまなタイプのオートメーションが含まれます。それには、以下が含まれます。

ルール・ベースの自動化では、タスクを実行するための事前定義されたルールまたはアルゴリズムが作成されます。一連の条件に従ってアクションを決定し、一貫性のある構造化されたタスクを実行できます。

このタイプには、企業内のさまざまなソフトウェア・システム、アプリケーション、またはデータベースの統合が含まれます。アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）、顧客関係管理（CRM）ツール、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）ツールは統合されており、ワークフローを最適化し、システム間のシームレスなデータ・フローを確保することができます。サービスとしての統合プラットフォーム（iPaaS）ソリューションは、多くの場合、多様なソフトウェア・アプリケーション間のシームレスなデータ・フローを促進し、一貫した自動化環境を構築するために不可欠です。

リアルタイムの意思決定には、データ分析、機械学習、その他のAIアルゴリズムを使用して、現在のデータに基づいた迅速かつ情報に基づいた意思決定を行うことが含まれます。インテリジェントな自動化は、AIを活用したテクノロジーを使用して、人間の介入なしに複雑なタスクを実行し、データから学習し、変化するシナリオに適応します。

RPAとは、ソフトウェア・ロボット、つまり「ボット」を使用して、ルール・ベースの反復タスクを自動化することを指します。これらのボットは、デジタル・システムと対話し、タスクを実行し、システム全体でデータを操作することにより、人間の行動を模倣します。

ビジネス・プロセス・オートメーションでは、自動化ツールを使用してビジネス・プロセスを最適化し、人間の介入を最小限に抑えます。BPAツールはエンドツーエンドの自動化ストラテジーを包含し、ビジネス・プロセス内のタスクのシームレスな統合を重視しています。エンタープライズ・オートメーション・プラットフォームは、BPAツールの管理、企業プロセスの最適化、全体的な自動化ストラテジーの実行のための包括的な環境を提供します。

人工知能の力から機械学習の統合、ノーコード／ローコード・プラットフォームの出現まで、多くの最先端のテクノロジーがエンタープライズ・オートメーションとその採用の拡大を後押ししています。

機械学習は、システムがデータから学習し、パターンを識別し、明示的なプログラミングなしで予測や決定を下せるようにすることで、企業の自動化において重要な役割を果たします。予測分析、異常検知、パーソナライズされた推奨を可能にすることで、エンタープライズ・オートメーション・ソリューションを強化します。

自然言語処理 （NLP）やコンピューター・ビジョンなどのテクノロジーを含む 人工知能 は、ワークフローの最適化において重要な役割を果たします。AIを搭載したシステムは、意思決定を自動化し、パターンを認識し、非構造化データの処理を支援することで、プロセスを合理化し、精度を向上させます。

ノーコードおよびローコード・プラットフォームは、エンタープライズ・オートメーションにおける変革ツールとして台頭しています。これらのプラットフォームを使用すると、コーディングの経験がほとんどまたはまったくないユーザーが自動化ソリューションを迅速に開発し、展開できます。カスタム・ワークフローの作成、反復タスクの自動化、および広範なコーディング要件なしでのシステムの統合が容易に行えるようになります。

エンタープライズ・オートメーションは、ビジネス・オペレーションを大きく変革する可能性があります。自動化を使用すると、ワークフローを合理化し、プロセスを標準化し、エラーを最小限に抑えることができます。これらはすべて、組織のアジリティーと適応性を強化する一貫性のある信頼性の高いオペレーションの構築に役立ちます。

反復的で時間のかかるタスクを自動化することで、組織は運用コストを削減し、リソース使用率を最適化できます。これにより、従業員とシステムがより効率的に作業し、企業の生産性と収益性が向上します。自動化によって、従業員は日常的なタスクから解放され、戦略的で価値の高いイニシアチブに従事できるようになるため、チームのモチベーションにもプラスの影響が及びます。

Salesforceが実施した調査によると、職場の自動化により従業員の全体的な満足度が向上したことがわかりました。米国で調査対象となった773人の自動化を利用しているユーザーのうち、89％は仕事の満足度が向上し、84％は会社に対する満足度がより高まったと報告されています。これらの肯定的な感情は、職場における自動化の統合の結果として得られたものです。

現在、多くの組織はサイロ化された仕方で自動化に取り組んでおり、それぞれの事業単位が自動化を活用して内部プロセスの改善に取り組んでいます。しかし、自動化による価値の実現、進化する顧客の要求、自動化テクノロジーの改善にさらに重点が置かれるようになっているため、より包括的なアプローチが必要になります。そこで登場するのが、エンタープライズ・オートメーションです。

エンタープライズ・オートメーションは、共通の組織目標に向けて個別の事業単位の自動化の取り組みを統合する、包括的なエグゼクティブ主導の自動化ストラテジーを中心に構築されています。この変化をうまく乗り越えた組織は、エンタープライズ・オートメーション・アプローチが提供する拡張性の向上、統合分析、一元管理を実現し、最終的にはビジネス価値を獲得し、競争において優位に立つことができます。

エンタープライズ・オートメーションにより、医療からサプライチェーン管理、小売に至るまで、仕事の進め方が定義し直されています。

エンタープライズ・オートメーションには数々のメリットがあるものの、組織は自動化の変革中に取り組むべき特定の考慮事項や課題があります。

自動化の取り組みの多くは、個々のチームにサイロ化され、チームの内部目標とKPIに焦点を当てたものとなっています。この方法は、わずかな効率向上とコスト削減のメリットを実現するには有効ですが、実現できる価値はまだ多く残されています。このように範囲が限定されていると、企業全体の計画と協力を得ていれば回避できたはずの非効率性につながり、組織は自動化がもたらす価値を十分に活用することができなくなる可能性があります。

場合によっては、既存のプロセスのボトルネックを特定し、どこで自動化を最も効果的に実装できるかを判断することが困難な場合があります。組織は、これらの領域を正確に特定し、自動化ストラテジーをビジネス目標に合わせて、レガシー・システムとのシームレスな統合を確保する必要があります。

この他に導入のハードルとなるのは、利害関係者からの変革に対する抵抗、明確なエンタープライズ・オートメーション・ストラテジーの欠如、組織内の文化的障壁などです。

自動化プロセスでは、データ入力の正確性と完全性が非常に重要です。不正確なデータや一貫性のないデータは、自動化されたワークフローでエラーや非効率の原因となる可能性があります。データ品質の問題を特定して修正し、システム全体でデータの整合性を確保し、例外を処理するためのプロトコルを確立することは、重要な考慮事項です。

従来は人間の判断を必要としていた複雑なタスクや非標準タスクに自動化を導入する場合、同じレベルの精度や意思決定を達成することは困難な場合があります。

スケーラビリティーは、特に自動化の取り組みをさまざまな部門に拡大する場合には、エンタープライズ・オートメーションにおける大きな懸念事項です。組織にとって、オートメーション・システムによりパフォーマンスや精度を損なうことなく、増大したデータ、トランザクション、プロセスを処理できるようにすることは重要です。

綿密に計画されたストラテジー、徹底した計画、利害関係者間の強力により、組織はこれらの課題を克服し、エンタープライズ・オートメーションの可能性を最大限に引き出すことができます。