インテリジェント・オートメーション対RPA：主な違いとビジネス・インパクト

著者：Priya Jain

テック界は、二文字や三文字の頭字語を何よりも愛しています。

なぜか？

インテリジェント・オートメーション（IA）やロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）のようなテクノロジーは、従業員の単調で反復的なタスクを削減し、クリエイティブで革新的な課題に集中できるようにします。

これらのプロセスがどう異なるかを理解する前に、それぞれの用語の意味とビジネスへのインパクトを探ってみましょう。

インテリジェント・オートメーション（IA）とは

インテリジェント・オートメーションは、ビジネス・プロセス・マネジメント（BPM）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、人工知能（AI）などのオートメーション・テクノロジーを使用して、企業のプロセスを自動化し、意思決定プロセスを合理化することです。

分析と人工知能のビジネス活用を考慮します。

IAプロセスは、企業のリソースを解放し、運用効率を改善します。他のオートメーション・テクノロジーとは異なり、IAは「考える」と「実行する」の側面を結びつけます。その結果、IAは多くの産業とセクターで広く使用されています。

例えば、自動車メーカーはIAを使用して製造段階の手作業ミスを減らし、車両生産速度を向上させられます。クレジット・カード・サービス会社はベンダー請求書処理の精度を高められます。保険プロバイダーはIAを使用して請求処理を高速化できます。

IAがもたらすビジネス・メリットに限界はありません。IAはビジネス効率改善と生産コスト削減の実証済み戦略的レバーだからです。

適用範囲の広さから、世界中の企業がレジリエンス向上と顧客要件対応という差し迫った課題の管理のためにIAを活用しようとしています。

IAの主なメリット

• 従業員拡張と生産性向上によるコスト削減：IAにより、企業はリスク増大、品質妥協、従業員への負担なしにプロセスを迅速にスケールできます。結果としてROI改善と高効率を実現。
• 顧客体験の向上：高品質製品の市場投入と顧客問い合わせへの即時回答により、ポジティブな顧客体験を創出。
• プロセス精度の改善：AIによる重要意思決定の推進がIAの利点の一つ。反復タスクの自動化に一貫したアプローチを使用。
• コンプライアンス問題への対応：IAにより、タスク自動化機能を活用して、ビジネスが規制・法的ポリシーを遵守できるように支援。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とは

RPAは、非侵襲的な統合テクノロジーであり、あらゆるシステムのユーザー・インターフェースを通じて人間のアクションを模倣するロボットやボットの作成と管理を容易にします。

AIではシステムがイテレーションごとに新しいことを学習しますが、RPAロボットは毎回同じように実行します。プログラムされたタスクを即興で改善したり、より良い方法を開発したりすることはできません。

これらのRPAボットはあなたのバーチャル・アシスタントのように働き、骨の折れるわけではないが貴重な従業員時間を消費する反復タスクを自動化します。

興味深いことに、これらのロボットは画面上の内容を理解し、データを特定し、通常人間が必要とする幅広いアクションを実行できます。

RPA使用のメリット

• 生産性向上：RPAがシステム間のコピー&ペーストなどの単調なタスクを自動化することで、従業員が他の重要なことに時間を割けるようになり、職場生産性が向上。
• データ・セキュリティ改善：RPA使用により、個人情報処理に必要な人間のタッチ・ポイントが減り、自動的にデータ・セキュリティが向上。
• より良いカスタマー・サービス体験：定型事務タスクに時間を費やす代わりに、従業員が顧客体験に集中できるため、解決時間改善と顧客満足度向上につながる。

インテリジェント・オートメーション対RPA：どう違うか

上記セクションから明らかなように、IAはRPAとは異なります。この二つのテック・バズワードには大きな違いがあります。

基本的な違い

RPAは、変化のないルールに従う作業を自動化します。例えば、銀行口座にログインする際、ユーザー名またはログインIDとパスワードを入力します。オンライン・バンキングを何回使ってもこのプロセスに変化はありません。

RPAはこのようなプロセスに最適なツールです。その結果、プロセス変化が発生するとRPAは対応できず、スケーラビリティの問題に直面しやすくなります。

それがIAの台頭を招きました。IAはRPAの高度な形態で、RPAのすべての特性を統合し、リアルタイムで学習し変化に適応できるボットを導入することで、追加の能力レイヤーを加えます。

IAは機械学習や自然言語処理（NLP）などのAIテクノロジーを取り入れ、例外処理とデータ・パターンからの継続的学習を行います。

扱えるデータ・タイプの違い

RPAは変化のあるタスクの実行に非効率的です。構造化データのみを扱えます。一方、IAは構造化データと非構造化データの両方を扱えます。

この理由で、IAは短期間でコスト削減と生産性改善に驚異的な効果を発揮できます。

IAを使用すれば、能力を拡張し、企業全体のプロセス改善への洞察を提供できます。これは働き方を変革し、長期的成功をもたらします。

両者の限界

RPAは長期的には問題になり得ます。与えられたルール・セットを厳密に遵守するシステムを設計するためです。例えば、顧客が誤ったデータを入力した場合、RPAはタスクを完了するほど賢くありません。

そこがIAの出番です。RPAが意図した結果を出せなくなったとき、企業はIAを統合できます。これにより、意思決定技術とAI推論を用いてタスク全体を完了できます。

機能の優位性と無限制性により、RPAは本格的なIA統合へのつなぎ（ストップギャップ）です。

基本的な用途の違い

RPAは、メール自動化、請求書を特定フォルダにダウンロード、会計ソフトでの請求書作成などに最適です。一方、IAは請求書をインテリジェントに読み取り、請求書番号、製品説明、支払期日、金額などの項目を抽出するように処理されます。

アプリケーションベースの違い

RPAとIAのアプリケーションベースの違いは：

小売

小売企業は独自の思考能力を持つボットを広く使用します。これらのボットは、顧客注文のフルフィルメントによる効率改善に役立ちます。これらのボットは、サプライチェーンで他のトラフィックと衝突せずに倉庫内を移動できます。小売セクターでRPAを使用する場合、主に出荷ステータスと顧客注文を処理します。RPAは製品選択時に顧客に推定配送日を提供します。

銀行・金融

銀行と金融機関は、顧客情報取得とアポイントメント設定にRPAを使用します。このテクノロジーは、顧客がニーズに基づいて適切な金融商品を選択するのを助けます。興味深いことに、RPAボットは保険契約の更新もできます。

一方、銀行は入出金取引処理にIAを広く使用します。IAは支払い問題の調査を支援し、従業員への依存を減らします。また、取引に関わる潜在的リスクの特定を支援することでリスク管理に貢献します。

ヘルスケア

病院と医療センターは、健康記録と保険請求の準備・取り込みにRPAを使用できます。また、アポイントメントのスケジューリング、キャンセル、変更にもRPAを使用します。

IAは、手作業プロセス削減と請求関連事務プロセスの合理化、臨床ワークフローの自動化に優れた戦術です。

両者は共存できるか？

IAがオペレーションの「脳」なら、RPAはその「手」です。RPAは単調なルールベース・タスクの自動化や人間アクションの模倣に最適です。データ入力、読み取り、抽出などのタスクはRPAプロセスに最適です。しかし、IAはプロセスをエンド・ツー・エンドで合理化するのに最適です。

この相反する性質により、RPAとIAは共存できます。IAは構造化・反復・単調なタスクにRPAを使用しながらプロセスを最適化できます。

同じビジネス・プロセスでIAとRPAを使用することで、戦術的およびプロセス的観点からビジネスを自動化・最適化できます。

IA + RPA：エンド・ツー・エンド自動化ソリューションの提供

RPAとIAは、オートメーション・テクノロジーの進歩とともに進化し続けます。

自動化の開始は様々な理由で困難かもしれませんが、時間の経過とともに得られる配当は、組織の成長を助ける可能性があります。

自動化のレイヤーを構築するには、他者より競争優位を得るための適切なマインドセットが必要です。

RPAとIAの構築・実装の選択は、特定のユースケースとビジネス要件に依存します。自動化プロセスを選択する前に、目的への適合性を確認してください。

自動化が目的に適合するかを理解する理想的な方法は、ボトムアップ・アプローチを使用することです。

エラーが発生しやい反復プロセスにRPAソリューションを採用することから始めます。顧客と従業員のフィードバックに基づき、改善領域を優先し、IAのような洗練されたソリューションへ移行します。

IAとRPAで、組織を変革し、従業員、顧客、ステークホルダーにより良く貢献できます。

それはあなたのビジネスが常に待っていた革命かもしれません！

著者について：Priya Jain氏は8年の経験を持つプロフェッショナル・コピーライター。MBAと工学学位を保有。執筆していない時は数学を教え、幼児の世話をし、新しいレシピを試しています。LinkedInでフォローできます。