2017年（およびそれ以降）の自動化の4つの予測

編集者注： この記事は2017年に公開されました。自動化の予測に関する最新の記事については、をご覧ください。 2021年のRPA、AI、自動化に関する6つの予測 。

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ロボットプロセス自動化研究所によって「ロボットの年」と呼ばれる2016年は、ロボットプロセス自動化（RPA）などの自動化技術の開発と採用を進めるための大きな年でした。 RPAは世界中の企業によって実装されましたが、かなりの数がBPOであり、製造、保険、および金融サービスに由来していました。このテクノロジーは、EMEA（ヨーロッパ、中東、アフリカ）地域と北米でも力強い成長を遂げました。

調査およびアドバイザリー会社のGartnerによる2016年の数値によると、「RPAツールの需要は急速に伸びており、四半期ごとに約20％から30％です」。そして、この成長は2017年を通して続くと予想されています。実際、自動化は今年のテクノロジーのトップトレンドの1つになると予想されています。

新年のいくつかの予測では、すべての仕事が自動化の影響を受け、より多くのプロセスが完全に自動化され、人工知能のパーソナルアシスタントの人気が高まることがすでに示唆されています。これらの予測はさておき、来年の自動化の方向性を理解するために、2017年の自動化の上位予測の背後にある事実、意見、真実を検討しましょう。

予測＃1：RPAなどの自動化テクノロジーの採用は、来年、幅広い業界で大幅に増加します。

自動化の実装は完全に新しいものではありませんが、2017年には採用パターンを変える能力があります。現在、自動化テクノロジーの採用は、アーリーアダプター企業による日和見的な行為です。ただし、この傾向は、まもなく、より広範囲にわたる体系的な採用につながります。すでにRPAの恩恵を受けている業界では採用が増えており、初めてRPAを採用する業界が増えています。たとえば、この予測は、製造業とサプライチェーンの企業に当てはまると言われています。

ロボット工学と自動化を含む8つの新技術の採用を調査した2016年のレポートで、専門サービス会社のデロイトは、より多くの企業が「これらの技術への投資を増やしている」と示唆しています。 100万ドルを超える新技術への投資が増加しました…[そして一部の企業は]今後2年間で少なくとも1億ドルを新技術に費やす予定です。」

企業が業務を合理化するための手段であるだけでなく、RPAやその他の自動化プラットフォームは避けられなくなりつつあります。競争力を維持し、業界のリーダーの間で関連性を維持するために、ますます多くの企業がワークスペースでRPAを使用することを余儀なくされます。

予測＃2：自動化テクノロジーはビッグデータとモノのインターネットの成長にさらに貢献します。

モノのインターネットは、携帯電話やタブレット、産業機器、ウェアラブルデバイスなど、さまざまな接続デバイスで構成されており、ビッグデータとも呼ばれる非構造化データの生成を増やすことができます。 Forbesは、次のように予測しています。「消費者市場とB2B市場の両方で、特に北米では、データ、モノ、プロセス、および人々をつなぐInternetofEverythingが今後も増え続けるでしょう。インテリジェントシステムは2017年に急速に成長します。」

モノのインターネットの一部として、自動化テクノロジーはこのビッグデータの出現の重要な触媒となっています。 RPAソフトウェアロボットは、自動化されたワークフローを実行するときに独自のステップを記録および監視するため、顧客および事業運営に関する大量のデータを生成します。

ただし、さらに重要なことに、RPAはこのビッグデータの分析に貢献し、貴重なビジネスの洞察と傾向を明らかにすることができます。たとえば、RPAを使用すると、トランザクションプロセスの時間や、処理されてまだ未処理の自動化アクティビティの数を明らかにできます。この情報から、RPAは財務予測と予算を通知し、事業運営のボトルネックを明らかにすることができます。 2017年にモノのインターネット、ビッグデータ、RPAが普及するにつれ、これらのテクノロジーは、データ管理の改善、社内作業の合理化、積極的な事業運営を推進する能力を備えています。

予測＃3：自動化により、職場でのより多くの責任が置き換えられますが、必ずしも職位とは限りません。

自動化の出現は、最近、これらのテクノロジーが職場での人間の従業員の必要性に取って代わる可能性について、ある程度のパニックを引き起こしました。しかし、これらの心配はほとんど根拠がありません。自動化には確かに特定のタスク、特に退屈で反復的で時間のかかるタスクを配置する機能があります。実際、それが意図されていることです。ただし、これは、労働力全体がロボットに置き換えられることを意味するものではありません。

マッキンゼーグローバルインスティテュートによる2017年の出版物は、代わりに「自動化の潜在的な影響を分析するための適切な詳細レベルは、個々の活動のレベルであると示唆しています。 職業全体ではなく...現在実証されているテクノロジーを考えると、完全自動化の候補となる職業はごくわずか（5％未満）です。ただし、ほとんどすべての職業には部分的な自動化の可能性があります。」

この種の自動化は、人間と自動化が連携して機能する未来への希望に満ちた絵を描きます。将来的には、人間の従業員は意味のある興味深い高レベルのタスクに集中できるようになり、残りは自動化テクノロジーが処理できるようになります。

予測＃4：RPAの助けを借りて、人工知能と機械学習テクノロジーをより迅速に進歩させることができます。

人工知能、コグニティブコンピューティング、機械学習などのインテリジェントテクノロジーが、今後数年から数十年の間にどのように発展すると予想されるかについては、長い間議論されてきました。 Actifioの創設者兼CEOであるAshAshutoshは、Forbesとの話し合いの中で、次のように予測しています。データの理解と分析の新時代。」ただし、あまり考慮されていないのは、RPAソリューションをインテリジェントテクノロジーと組み合わせて、さらに優れた自動化の可能性を実現する方法です。

インテリジェントテクノロジーは、最初のプログラミングを超えて学習し、意思決定を行うことができます。これは、彼らが以前の行動から学び、ビジネスプロセスで予期しない例外に対処できることを意味します。 RPAはデータを迅速に生成および収集できるため、RPAとインテリジェントテクノロジーを組み合わせることで、「学習」プロセスを高速で実行できます。これら2つのテクノロジーは一緒に使用され始めたばかりですが、それらが生み出すことができるスマートな自動化は、企業が将来的に生産性と創造性の両方を向上させることができることを意味します。

2017年のRPA：事実か虚構か？

今後数か月はもちろん、今後数年間で自動化テクノロジーの分野で正確に何が起こるかを確実に知ることはできません。時間だけが教えてくれます。それでも、これらの予測は、自動化テクノロジーの将来に何が可能かを明らかにするのに役立ちます—現在2017年以降。これらの予測の展開は自動化の開発全体で障害に直面する可能性がありますが、自動化テクノロジーは世界中のワークスペースに大きな影響を与えるように位置付けられており、最終的には最小の企業でも現実のものになります。

今のところ、これらのテクノロジーの完全なメリットを十分に活用しているのは、最も先駆的でトレンドを設定している企業だけです。ただし、自動化が普及するにつれて、実装の課題は収まり、メリットは増加し、多様化するでしょう。これは、2017年にすでに開始されていることがわかります。