ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）はソフトウェア・ロボティクスとも呼ばれ、自動化テクノロジーを使用して、人間の労働者によるバックオフィス・タスク（データの抽出、フォームへの入力、ファイルの移動など）を模倣するものです。これは、APIとユーザー・インターフェース（UI）の相互作用を組み合わせて、企業と生産性アプリケーションの間で反復的なタスクを統合して実行します。人間のプロセスをエミュレートするスクリプトを導入することにより、RPAツールは関係しないソフトウェア・システム間の様々な活動やトランザクションの自律型実行を行います。

この自動化の形式ではルール・ベースのソフトウェアを使用し、ビジネス・プロセス活動を大量に実行することで、人的リソースを解放してより複雑なタスクを優先できるようにします。RPAは、CIOや他の意思決定者がデジタル・トランスフォーメーションの作業を加速し、より高い投資収益率（ROI）をスタッフから得られるようにします。

RPAとインテリジェント・オートメーション

RPAツールの市場での競争力を維持するためには、タスクの自動化に留まらず、インテリジェント・オートメーション（IA）を含めるようオファリングを拡張する必要があります。このタイプの自動化では、機械学習、自然言語処理、およびコンピューター・ビジョンなどの人工知能の下位分野を組み込むことにより、RPA機能を拡張します。

インテリジェント・プロセス・オートメーションでは、RPAのシンプルなルール・ベースのシステムよりも多くのことが要求されます。 RPAはタスクを「実行する」と考えることができますが、AIとMLは、それぞれ「思考する」と「学習する」という要素をより多く含んでいます。データを使用してアルゴリズムをトレーニングして、ソフトウェアがより迅速で効率的な方法でタスクを実行できるようにするのです。

RPAと人工知能

ロボティック・プロセス・オートメーションは、人工知能（AI）と間違えられることがよくありますが、この2つは明らかに異なります。 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、仮説生成と分析を組み合わせています。

重要な違いは、RPAが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ということです。 RPAボットはエンド・ユーザーにより定義されたプロセスに従うことしかできませんが、一方で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て、時間と共に学習します。言い換えると、AIは人間のインテリジェンスをシミュレートするように意図されているのに対し、RPAは単に人間が指示したタスクを反復することが目的であるということです。人工知能やRPAツールの使用で人間が介入する必要性は最小化しますが、プロセスを自動化する方法が異なっているのです。

とは言え、RPAとAIは互いにうまく補い合ってもいます。 AIは、RPAがタスクをより完全に自動化してさらに複雑なユースケースを処理できるようサポートできます。 RPAもまた、手動で実装されるのを待たずに、AIの洞察をより迅速に行動に移すことができます。

RPAの仕組み

Forrester社によると、RPAソフトウェア・ツールには以下の中核機能が含まれている必要があります。

自動化スクリプトを構築するためのローコード機能
エンタープライズ・アプリケーションとの統合
構成、モニター、セキュリティーを含めた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、既存のシステムをとおして情報にアクセスすることもでき、フロントエンドの統合により他のアプリケーションとうまく統合します。これにより、自動化プラットフォームは人間の労働者と同様に振る舞って、ログインや、あるシステムから別のシステムへのコピーと貼り付けなどのルーチン・タスクを実行することができます。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のアシストとなりますが、RPAの本当の価値は迅速かつシンプルなフロントエンドの統合にあります。

RPAのメリット

RPAには、次のような多数のメリットがあります。

少ないコーディング：RPAを構成するために、開発者は必ずしも必要ではありません。ユーザー・インターフェースのドラッグ・アンド・ドロップ機能により、非技術スタッフのオンボードが容易になります。
迅速なコスト削減： RPAはチームのワークロードを削減するので、人間による入力が必要な別の優先作業にスタッフを再割り当てすることができ、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時間稼働することができるので、顧客の待ち時間を短縮でき、顧客満足度の向上につながります。
従業員の意欲の向上： RPAによってチームの反復的なワークロードが大幅に軽減されることで、人々は熟考をさらに重ねてより戦略的に意思決定を行うことに集中できるようになります。この変化は、従業員の幸福度にプラスの影響を与えます。
正確性とコンプライアンスの向上： 特定のワークフローとルールに従うようにRPAロボットをプログラムすることができるので、規制基準など、正確性とコンプライアンスが必要な作業において特に、人的エラーを削減できます。 RPAは監査証跡も提供できるので、進捗のモニターや問題のより迅速な解決が容易になります。
既存の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・ソフトウェアは、基盤となるシステムを中断させることがありません。ボットは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です。そのため、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）や、緊密な統合を開発するためのリソースがない状況でも、ボットを実装することができます。

RPAツールをセットアップするために、ビジネス・ユーザーに必要なことについての詳細は、このブログをお読みください。

RPAの課題

RPAソフトウェアは、企業の成長に役立つ一方で、組織の文化、技術的問題、拡大など、いくつかの障害があります。

組織の文化
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新しい職務の成長を促進します。それによって従業員は、より高レベルの戦略や創造的な問題解決に焦点を当てられるようになります。組織は、学習と革新の文化を、職務の移行時における責務として推進する必要があります。自動化とデジタル・トランスフォーメーションのプロジェクトで成果を上げるためには、労働力の適応性が重要です。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、優先職務への継続的な移行に対してチームを準備させることができます。

拡大の難しさ
RPAは複数の運用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大が難しいことがわかる場合があります。 Forrester社のレポートによると、顧客の52％がRPAプログラムの拡大に苦労していると主張しています。高機能プログラムとして適格であるためには、企業は100台以上のアクティブに動作しているロボットを持つ必要がありますが、最初の10個のボットからさらに進む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ビジネス運用を合理化している業界が複数あります。以下の業界でRPAの実装を見ることができます。

銀行および金融サービス：Forrester社のレポート「RPAサービス市場は成長して2023年までに120億ドルに達する」では、すべてのユースケースのうち36％が財務および会計分野でした。現在ボットの3分の1以上が金融業界で使用されていますが、銀行が自動化を早期に採用したことを考えると、これは驚くことではありません。今日では多くの大手銀行がRPA自動化ソリューションを使用して、顧客調査、口座開設、照会処理、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。銀行は、何千ものボットを実装して、手動での大量のデータ入力を自動化しています。これらのプロセスには、自動化により合理化される、非常に退屈なルール・ベースのタスクが含まれています。

保険： 保険業界には、自動化に非常に適した反復プロセスが多数あります。たとえば、請求処理操作、法規制への適合、ポリシー管理、証券引受タスクにRPAを適用することができます。

小売： RPAはeコマースの隆盛によって、バックオフィスの運用と顧客体験を向上する、最新の小売業界の不可欠な構成要素となりました。よく利用されるアプリケーションには、カスタマー・リレーションシップ・マネジメント、ウェアハウスおよび注文管理、顧客フィードバック処理、不正検知などがあります。

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。世界最大規模の病院のいくつかはロボティック・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、処方箋管理、保険請求処理、支払サイクル、その他のプロセスを最適化しています。

評価版で、自動化のジャーニーを今すぐ始めましょう。