UIからAIへ：自動化の旅

編集者のメモ ：これは2017年に公開されました。 ロボットプロセス自動化と人工知能のページにアクセス 最新情報を入手してください。

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近年、ソフトウェアソリューションとしてのRobotic Process Automation（RPA）の実装は、世界規模で劇的に増加しています。調査会社エベレストグループによる最近の市場レポートによると、2016年のRPAベンダー市場は2億ドル以上と推定されており、1年間で64％以上の成長を示しています。しかし、RPAの影響の別の測定は、自動化テクノロジーと機能の開発と進化に由来します。ロボットプロセス自動化という用語は2000年代初頭に最初に使用され、テクノロジーの初期の形式はRPAの前身であるデータスクレイピングおよびワークフロー自動化ツールの拡張でした。それでも、データスクレイピングとワークフロー自動化の機能を超えたRPAは、20年前の運用自動化の進歩において、大きな進歩を遂げました。ごく最近、RPAは、単にユーザーインターフェイス（UI）を自動化することから、新しい分野である人工知能（AI）の機能を組み込むことへと移行しています。

RPAテクノロジーの初期段階でUIオートメーションの合理化に重点的に取り組んできた企業や企業は、認知アシスタントとして機能し、人間と対話してビジネスニーズに対応できる、本格的なデジタル労働力を実現するために移行しています。非構造化データを処理します。これは、昨日の自動化プロセスと、今日と明日の自動化の可能性における根本的な変化のようなものです。

振り返り：RPAの基礎

もともとは2000年代初頭にテクノロジーシーンに参入しましたが、UIオートメーションはずっと長い間存在していましたが、RPAテクノロジーとその祖先はUIと深い歴史的関係を持っています。今日の新しい自動化プラットフォームは、データスクレイピングツールとワークフロー管理ツールという2つの形式のUI自動化の進化した製品です。データスクレイピングソフトウェアは、Webからデータを抽出し、古いレガシーシステムからそれらの代替システムにデータを転送するためにプレゼンテーション層で機能し、ワークフロー管理ツールはビジネス関連のプロセスを自動化するためにUIと対話します。

2人の祖先と同様に、RPAソフトウェアロボットは、UIの自動化を確立するために、人間と同じレベルで動作します。ただし、RPAを際立たせているのは、単なる画面スクレイピングツールではないということです。 RPAのテクノロジーは、UIの下のアーキテクチャデータレイヤー内の通信形式に依存する多くの基本的な自動化ツールに比べて、大きな利点を提供し続けています。これらの古い形式の自動化の重要な技術的進化であるRPAは、コードフリーで無停止です。

つまり、RPAソフトウェアロボットは、コーディングの知識がなくても、IT投資がほとんど、またはまったくなくても、ビジネスユーザーが簡単にトレーニングできます。 RPAは、UIでの相互作用を通じて、既存のセットアップを再構築することなく、さまざまなシステムやアプリケーションをブリッジすることができます。以前のバージョンとは異なり、このテクノロジは、任意のブラウザバージョン、画面位置、またはウィンドウサイズと互換性があります。特に、RPAとUIの相互作用により、エンタープライズレベルでも、プラットフォームを柔軟、スケーラブル、効率的にすることができます。

インテリジェンスへの競争

RPAの開発者やビジネスユーザーに聞いてみてください。テクノロジーの成功には、UIの自動化に重点を置くことが重要であることは明らかです。ただし、最近の技術の進歩は、インテリジェントなプロセス自動化の機能の向上に焦点を合わせています。これは、AIを既存のプロセス自動化テクノロジーに組み込むことで、RPAが当初の範囲をはるかに超えて拡張できることを意味します。

特に、インテリジェントプロセス自動化とは、AIおよび関連テクノロジー（機械学習、コンピュータービジョン、自然言語処理、認知自動化など）をRPAに適用することを指します。 RPAにAIを追加することで、ルールベースの自動化は知識ベースの自動化によって徐々に補完され、より多くのタスク、特により複雑なタスクが自動化により広く適したものになります。

コンサルティンググループMcKinsey＆Companyによる2017年3月のレポートは、これらの進歩により、企業が自動化をうまく活用できるようになっていることを示唆しています。

より広い範囲の複雑な自動化

RPAテクノロジーは現在、反復的なルールベースのビジネス責任を自動化できますが、従業員は依然として創造性と判断を必要とするタスクに主に責任を負っています。 AIは変動性に対処するのに特に適しており、大量の非構造化入力とデータに依存するタスクを実行できます。これは、不正検出やビジネス予測などのより複雑で未定義のタスクを、AIを使用して精度と精度を高めて管理できることを意味します。

デジタル労働の進歩

デジタル労働力として、RPAソフトウェアロボットはすでに世界中の事業運営を合理化しています。 AIの助けを借りて、RPAはさらに自律的な労働力に発展します。インテリジェントな自動化システムは、時間の経過とともに新しい状況を学習して適応するため、人間のトレーニングや介入を必要とせずに複雑なプロセスを自動化できます。 AI主導の労働力は、データから自律的に学習し、パターン認識に基づいて意思決定を行うことができます。

AIの民主化

私たちは、RPAとAIがスポーツからどのように共存するかを説明するために、私たちのお気に入りの比喩の1つを描きます。あなたがティーの上に立っているゴルファーであり、ボールをフェアウェイからバンカーを越えてグリーンに、そしてホールに400ヤード下ろす必要があると想像してください。

パター、つまりAIツールだけを持ってそこに立っている場合、続行することは不可能ではないにしても、非常に難しいことに気付くでしょう。また、その小さな白いボールを穴に入れるには、ドライバーとアイアンの組み合わせが必要になります。 RPAツールが必要になり、ABBYYやCelatonなどのコグニティブツールが必要になります。最終的には、IBMWatsonやGoogleTensorFlowなどのAIツールが必要になります。

これがトリックです。 AIツールを開発しているのは中小企業ではありません。それはマイクロソフト、グーグル、またはIBMのような巨大なものです。そして、彼らはこれらのツールをオープンソーシングし、取り込みを民主化しています。これは、これらのエキスパート機能の多くが今後数年間でRPAプラットフォームに組み込まれ、人間中心の自動化とロボット中心の自動化の両方に新しい可能性を生み出すことを意味します。

将来への期待を管理する

インテリジェントな自動化は自動化テクノロジーの中で最も最近の開発ですが、AIの機能の始まりはまだ始まったばかりです。 FacebookのリサーチディレクターであるYannLeCunは、AIにはまだ長い道のりがあると示唆しています。

それでも、専門サービス会社のKPMGは、RP​​AとAIの統合により、すでに次のことがわかり始めていると示唆しています。

現在も高度な訓練を受けた専門家のスキルを必要とする活動は、毎年ますます自動化が進んでおり、将来のRPA-AIハイブリッドにより、企業はこれまで以上に自律的、正確、かつ機敏な自動化を活用できるようになります。