ハイパーオートメーションとは?
デジタルトランスフォーメーションの取り組みにおける新たなアプローチであるハイパーオートメーションについて学びます
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ハイパーオートメーションとは?

ハイパーオートメーションは、組織内の自動化できるものはすべて自動化するという概念です。ハイパーオートメーションを導入する組織は、人工知能 (AI)、ロボット プロセス オートメーション (RPA)、および人間の介入なしで実行されるその他のテクノロジーを使用して、ビジネス全体のプロセスを合理化することを目指しています。

ハイパーオートメーションは自動化への新たなアプローチですが、ガートナーはすでにそれを戦略的テクノロジー トレンドのトップ 10 の 1 つとして挙げています。同社が最近実施した調査によると、参加者の85%が「今後12カ月間に組織のハイパーオートメーションへの投資を増やすか、維持する」と回答しており、56%以上がすでに4つ以上のハイパーオートメーション・イニシアチブを同時進行させています。Gartner によれば、「ハイパーオートメーションはオプションから存続条件へと急速に移行しつつあり」、「時代遅れの作業プロセスが労働力の最大の問題」とランク付けされています。

また、パンデミックが市場内でのハイパーオートメーションの導入と加速に果たした役割により、昨年のデジタル変革と自動化の取り組みの優先順位付けが促進されたことにも留意することが重要です。ビジネス エコシステムが分散型で動作することにより、ハイパーオートメーションにより、反復的なプロセスやレガシー インフラストラクチャが組織とそのリソースに与える負担が軽減されます。ハイパーオートメーションによる組織の変革により、組織はより合理化された方法で運営できるようになり、多くの場合、コストが削減され、競争力が強化されます。

従来のインフラストラクチャとプロセスは組織の速度を低下させ、競争力に影響を与える可能性があります。シンプルなタスクベースの自動化では、ビジネス上の意思決定と結果を促進する機能横断的な結果は得られません。ハイパーオートメーションは、可能な限り多くのプロセスとタスクを自動化することで組織を変革します。

オートメーション vs. ハイパーオートメーション

オートメーションとハイパーオートメーションの違いは、多くの場合、明確ではありません。オートメーションとは、手動介入なしで反復的なタスクを達成することを指します。通常、これは小規模で発生し、個々のタスクに対処するように設計されたソリューションが作成されます。対照的に、ハイパーオートメーションとは、自動化の取り組みを拡張するための機械学習やロボット プロセス オートメーションなどのインテリジェントな自動化を可能にする複数の自動化ツールの使用を指します。

ハイパーオートメーションを使用する

いくつかのステップとコンポーネントは、組織がハイパーオートメーションの取り組みを進めるのに役立ちます。これらの手順は次のとおりです。

  1. プロセス、ワークフロー、環境に関するインサイトを収集しますプロセス マイニングを使用して、既存のプロセスがどのように動作するか、ギャップ、遅延、ボトルネックが存在する場所を調査し、デジタル プロセス オートメーションの機会を特定します。既存のプロセスの明確なビューを生成するために、組織によっては、デジタル ツインとも呼ばれるプロセスの複製モデルを作成します。デジタル ツインはテクノロジーを使用してエコシステムを複製し、プロセス、入力、結果をより適切に視覚化し、改善すべき領域を特定し、効率を高めます。
  2. プロセスを完了するために必要な構造化データと非構造化データ、およびその他の入力を特定します。
  3. 効率と投資収益率(ROI)の観点から成果を予測します。
  4. 既存のツールやアルゴリズムを活用して、ニーズに最適な自動化プラットフォームと自動化テクノロジを決定します。これには、RPA、光学式文字認識 (OCR)、AI、機械学習と他の戦略的テクノロジー ツールを併用して、自動化されたタスクを実行する専用ボットを設計することが含まれる場合があります。
  5. 複雑なビジネスおよびテクノロジーのプロセスとタスクを自動化し、多くの場合、効率を高めたりコストをさらに削減したりするために自動化も行います。
  6. 認知学習、OCR、自然言語処理 (NLP) などのテクノロジーを含む AI ツールを使用して、特定されたタスクを達成します。構成にグラフィカル ユーザー インターフェイスを使用するローコードまたはノーコード テクノロジが組み込まれているため、自動化プロセスが簡素化され、必要な技術的専門知識が少なくなり、導入が迅速化されます。
ハイパーオートメーションの利点と課題

ハイパーオートメーションは、反復的なタスクを排除し、手動のタスクを自動化することでビジネス プロセスを合理化し、ビジネスを変革します。これにはいくつかの重要な利点があります。 これにより、組織は一貫性、正確さ、スピードを持ってタスクを完了できます。これによりコストが削減され、一般に顧客エクスペリエンスが向上します。

ビジネス プロセスやインフラストラクチャに対する新しいアプローチには必ず課題が伴い、ハイパーオートメーションも例外ではありません。多くの企業は、生のデータまたは低品質のデータと、それに対処するための技術スキルを備えたリソースが不足しているため、自動化の取り組みに取り組む準備ができていないと感じています。組織がこれらのニーズに対処し、目標を達成するのに適したアプローチを開発するのに役立つ再トレーニング プログラムが利用可能です。

その他の課題には、成長と進化を続ける製品市場からの選択が含まれます。組織が顧客にどの製品を提供すべきかについての決定は、困難を伴う場合があります。この氾濫した市場を考慮すると、市場は一連の合併・買収により製品の重複を縮小し、顧客が潜在的なベンダーをより効果的に評価できるようになると期待しています。

ハイパーオートメーションのユースケース

医療におけるハイパーオートメーション

医療業界はハイパーオートメーションの恩恵を受け、より良い患者エクスペリエンス、より強力な収益、より正確なデータを提供できます。ハイパーオートメーションは、請求サイクル、顧客とのコミュニケーション、および収集を自動化するために使用されます。また、患者記録の管理、データの収集と照合、より正確な治療計画に役立つ出力の提供にも対応できます。

ハイパーオートメーションは、医療組織の存続と成功にとって重要な規制へのコンプライアンスを確保するためにもよく使用されます。また、医薬品の在庫と調達を管理し、スタッフやその他のリソースをスケジュールするためにも使用できます。医療業界におけるハイパーオートメーションの用途は無限にあり、その利点は組織、パートナー、患者に改善をもたらすことができます。ヘルスケアのケーススタディはこちら

サプライチェーン

パンデミックは資材をタイムリーに受け取る能力に大きな影響を及ぼしており、人員配置レベルの低下によりプロセスに遅れが生じ、せいぜい物流上の課題が生じています。

RPA を使用すると、在庫チェックを 24 時間 365 日行うことができ、在庫レベルと製品の在庫状況の現在のビューに常にアクセスできるようになります。RPAは在庫確認だけでなく、調達、価格設定、請求、見積依頼、フォローアップやデータ入力、システムの保守や修理にも利用できます。ハイパーオートメーションにより、反復的なプロセスに対する手動介入への依存が解消され、速度、効率、精度が向上します。ここでインテル・アドゥアネイラとのサプライチェーンの事例を読んでください

銀行・金融

銀行および金融業界は、コストを削減し、効率を向上させ、より利用しやすく、より個人的な顧客エクスペリエンスを提供するというプレッシャーに常にさらされています。

ハイパーオートメーションにより、スタッフ メンバーはより高いデータ品質を提供できるため、ビジネス プロセス管理 (BPM) をより効果的に使用して、より多くの情報に基づいた意思決定を可能にする情報を顧客に提供できるようになります。ハイパーオートメーションは、オンライン バンキングおよび金融アプリケーションの 24 時間 365 日の可用性と、それに必要な規制やレポート作成をサポートするバックエンドの効率性も提供します。銀行業界と金融業界はどちらも大量のデータを扱うため、管理が面倒になる場合があります。ハイパーオートメーションにより、関連するタスクが合理化され、プロセスがより迅速になり、一貫性が高まり、エラーが発生しにくくなります。ガートナー社(リンク先はIBMの外部サイト)から、より具体的な例をいくつか紹介しよう:

  • Airbus SE は、AI ベースのハイパーオートメーションを使用して経費領収書を読み取り、承認されたベンダーおよび経費と照合して異常を特定し、時間をかけて学習しました。これにより、経費報告書の提出から承認までの平均時間が数週間から数日に短縮され、レビュー担当者の作業負荷が半分以下に軽減されました。
  • Equinix, Inc. は、コンピューター ビジョン テクノロジーを使用して買掛金プロセスを自動化します。チームは AI ベースの光学式文字認識テクノロジーを使用して PDF ベースのベンダー請求書からデータを抽出し、統計的信頼度が低い例外とデータ抽出のみをチームに任せています。これにより、財務チームは年間 14,000 時間を超える時間を確保でき、より価値の高いタスクに集中できるようになります。

銀行業界と金融業界も、多くの規制やコンプライアンス要件の対象となります。ハイパーオートメーションにより、多くの中核プロセスが変革され、より効率的かつ低コストでこれらの要件を満たすことが可能になりました。ガリシア銀行との銀行取引事例はこちら

小売

小売業界にはオートメーションのチャンスが満ちています。電子商取引は、これまで以上に多くの人々がオンラインで注文し、ロイヤルティ プログラムを利用することにより、注文処理において確固たる地位を築いています。AIが支援するハイパーオートメーションは、ソーシャルメディアへの広告掲載やターゲットを絞ったEメールマーケティングを通じたターゲットマーケティング、オンラインでのロイヤルティ認識、顧客が店舗に入店した際の顔認識など、フロントエンドのプロセスを合理化することができる。

ハイパーオートメーションはコストを削減し、調達、請求、サプライヤー管理、在庫、輸送に影響を与えるバックエンドの小売プロセスの効率と精度を向上させることができます。

さらに、ハイパーオートメーションを使用して、競争力のある価格設定や顧客からのフィードバックなどの市場の基準を追跡および分析することで、より迅速かつ正確な意思決定が可能になり、収益と収益性が向上します。

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