インテリジェントオートメーション: ロボティックプロセスオートメーションの未来

RPA は、データ入力やその他の単純作業を効率化することで、さまざまな業界の組織のビジネス プロセスを変革しています。現在、このテクノロジーにより、人間が行う作業の一部を、ほんのわずかな時間で完了できるようになりました。

機械学習と人工知能の進歩により、シナリオに基づいてビジネスプロセス全体を実行できる RPA のよりスマートなテクノロジーであるインテリジェントオートメーション (IA) の応用への道が開かれました。

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「RPA には、膨大な計算能力、膨大なデータセット、そして膨大な想像力があります」と、RPA プロバイダーの Automation Anywhere の CIO である Yousuf Khan 氏は述べています。「RPA の未来は、インテリジェントな自動化です。」

調査会社フォレスター社のアナリスト、クレイグ・ル・クレア氏は、記事「夜間の目に見えないロボット：人工知能と自動化が労働力をどのように再構築するか」の中で、インテリジェントオートメーション（IA）は、例外処理、意思決定の調整、さらにはチャットボットでの会話のループなどのタスクを実行できるアルゴリズムを統合していると指摘した。

インテリジェントオートメーション（IA）の約束

Forrester によると、2022 年までにインテリジェント オートメーション (IA) により、企業は従業員、スキル、投資をテクノロジーの革新、顧客エクスペリエンスの向上、運用効率などの主要機能に移行できるようになり、1,340 億ドルの価値が創出されることになります。総合的なインテリジェント オートメーション (IA) は、ビジネス プロセス全体にわたって数百または数千のイベントを調整します。 UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism、Kryon、AntWorksなど数十のスタートアップ企業がこの目標を追求しています。

テクノロジーを活用してビジネス プロセスを効率化することに熱意を持つカーン氏は、総合的なインテリジェント オートメーション (IA) への期待から、今年 1 月にオートメーション・エニウェアに入社しました。カーンの IT 部門は、同社の製品が幅広い消費に適しているかどうかを確認するためにテストを行っています。今日では、複雑なアルゴリズムを使用して企業のビジネスプロセスを最初から最後まで管理する「ロボット」を製造するメーカーが増えています。

同社はこれまでに顧客向けに 200 万以上のボットを導入しており、現在は、機械学習と AI を使用してユーザー アクションをキャプチャして分析し、従業員がビジネス アプリケーションを切り替える際に実行する反復的な手順を特定する総合的なインテリジェント オートメーション (IA) ソリューションである Discovery Bot を提供しています。 RPA だけでもこれらのタスクを自動化できますが、Discovery Robotics はビジネスへの潜在的な価値に基づいてタスクに優先順位を付け、RPA ロボットを導入してタスクを実行します。

RPA を実装する多くの企業にとって、自動化バックログの優先順位付けが重要です。したがって、ロボット工学を探求する市場機会は非常に大きく、自動化できる反復タスクの最大 80% はまだ発見されていません。 「総合的なインテリジェントオートメーション（IA）の実装が開始されると、仕事のやり方や企業の運営スピードに飛躍的な影響がもたらされるだろう」とカーン氏は述べた。

コンピュータビジョンはインテリジェントオートメーション（IA）の「見る」と「読む」をより良くします

UiPath は、機械学習を使用して、RPA における 2 つの難しいタスク、つまりロボットがコンピューター画面上の内容を視覚化する方法と、処理のためにドキュメントを解析する方法を改善しています。

RPA は、ロボットが Web ページまたはユーザー インターフェイス上の要素を認識する能力に依存します。ただし、仮想デスクトップ インターフェイス (VDI) には従来のユーザー インターフェイス (UI) がなく、代わりにリモート デスクトップのイメージがストリーミングされるため、ロボットは要素を認識できません。これに対処するため、UiPathはロボットのコンピュータービジョンに機械学習、光学式文字認識、ファジーマッチング機能を組み込み、「ハイパーオートメーション」機能でアプリケーション内の要素を自動的に識別し、タスクを実行するとUiPathの最高製品責任者、パラム・カロン氏は述べた。

UiPath は機械学習テクノロジーも適用し、ロボットがよりインテリジェントに文書を読めるようにしています。たとえば、ビジネスパーソンは、ベンダー、製品、有効期限、注文番号などのフィールドをすばやくスキャンして請求書を分類する方法を知っていますが、ほとんどのボットは、構造化データに依存してこれらのプロセスを読み取って自動化する「ルールベースの抽出」アプローチに限定されています。カロン氏によると、UiPath のロボットは、ルールベースおよびロボット モデルベースの抽出を使用して、構造化、非構造化、半構造化データ要素を識別し、人間がタスクを完了するのと同様にドキュメントを処理できるという。

インテリジェントオートメーション（IA）の未来

しかし、RPA の前身と同様に、インテリジェント オートメーション (IA) は倫理的な懸念など、導入の障壁に直面しています。

現在、ロボットは一般的に 2 つの方法で使用されています。人間の仕事を置き換えるように設計されたデジタル従業員として、そして人間が行う作業を補強し、人間を単純作業から解放して、より高いビジネス価値をもたらす作業に集中できるように設計されたエージェントとしてです。

フォレスター社のル・クレア氏は、ロボットや機械がこれまで人間が行っていた作業を引き継ぐことで自動化が進み、企業はそれらの労働者をより価値の高い仕事に活用できるようになると指摘した。したがって、理想的には、インテリジェント オートメーション (IA) の開発はこれによってあまり妨げられないはずです。

はっきりしないのは、特定したり説明したりするのが困難なアルゴリズムによって駆動される RPA をほとんどの企業が受け入れるかどうかだ。

それでも、一部のテクノロジーリーダーは、インテリジェント オートメーション (IA) の可能性に期待を寄せています。アメリカン・エキスプレス（AMEX-GBT）のグローバルビジネストラベル事業では、インテリジェントオートメーション（IA）を使用して複数のシステムから情報を引き出し、顧客登録プロセスを効率化していると、同社のソリューションアーキテクチャおよびエンジニアリング担当副社長、ディリップ・カランディカー氏は述べた。カランディカー氏は、同社が最終的にはエンドツーエンドのサービス自動化を導入すると予想している。

「ハイパーオートメーションは未来であり、その使用はますます一般的になるだろう」とカランディカー氏は語った。