自動化がビジネスインテリジェンスを増幅する：実証済みの5つの戦略

Harvard Business Review（HBR）のレポートが729人のHBR読者を調査し、組織がアジャイル、革新的、データドリブン、真に競争力のある組織になる際に直面する課題を理解しようとしました。レポートによると、回答者の86％が「企業データから新たな価値と洞察を引き出すことは『非常に重要』」と答え、75％が「実行可能なインテリジェンスを全社員に提供することは『不可欠』」と答えています。

データからより多くの価値を引き出し、より良い意思決定をし、それらをより速く実行することは、ほとんどの組織にとってミッションクリティカルです。

すでに完全なデータドリブン組織への道を進んでいる場合でも、旅の初期段階にある場合でも、自動化が分析とビジネスインテリジェンス（BI）の潜在能力を最大限に引き出す5つの方法を特定しました：

1. データ品質の改善
2. あらゆるシステムからのデータ分析
3. 意思決定の瞬間と場所でアクションを実行
4. 複雑なビジネス・ITプロセス自動化でBIデータを活用
5. 自動レポートでBIを民主化

1. データ品質の改善

予測モデルと分析に悪いデータを使用すると、BI利用者からの信頼を失い、ビジネスに大きな財務的インパクトを与える可能性があります。Smarter with Gartnerの記事によると、データ品質不良が組織に与える平均的な財務的インパクトは年間約1,500万ドルと推定されています。

データ準備は、分析に先立ってデータ品質の問題を特定し、データ修復を支援する重要なステップです。Forbesによると、「データサイエンティストは分析のためのデータ準備と管理に約80％の時間を費やしており」、分析に割けるのはわずか20％です。

データ収集、クレンジング、データ修復を自動化することで、アナリストがデータ準備に費やす時間を大幅に削減できます。Tableau Prepのような専用製品は、データ収集、クレンジング、ラベリングなどのタスクを自動化するために目的別に構築されています。

ロボティックプロセスオートメーション（RPA）は、複数のシステムからデータを抽出し、初期品質チェックを実行し、データを単一のファイルやレポートにまとめ、準備と分析の準備を整える、高速で信頼性の高い方法を提供します。

例えば、スペインの視覚障害者支援団体ONCEは、RPAを使って28の配送センターに配布される宝くじチケットの在庫を追跡しています。UiPathソフトウェアロボットを使ってシステムにログインし、必要なデータを取り出し、マスターレポートに入力することで、ONCEはこの作業を以前のわずかな時間で実行できるようになりました。人的関与は最終チェックと監督のみに最小限に抑えられ、レポート生成は月次から週次へと頻度が上がり、従業員はより高付加価値なタスクに時間を割けるようになりました。

データ抽出と準備を超えて、自動化は手動データ入力によるエラーを防ぐことで、根本的なデータ品質の向上にも同様に重要な役割を果たします。

RPAは、データのデジタル化と収集のような高度なプロセスを自動化しながら、データ品質を高く保つためのあらゆる反復タスクをサポートします。ドキュメントからのデータ抽出とデータ同期は、データ管理を自動化する2つの一般的な方法です。

イギリス（UK）のBrent Councilは、以前は多くの手作業に頼っていた家賃変更プロセスをRPAで自動化しました。従業員は手作業プロセスを「気が遠くなるような」ものと表現し、必然的にデータエラーを招いていました。UiPathでプロセスを自動化し、6週間で展開。手作業で4分以上かかっていた単一の家賃変更が、今では40秒未満で処理されます。

このプロジェクトは大成功を収め、Brent Councilの他の多くのチームがデータクリーニング活動へのRPA導入を要請しており、基幹ビジネスシステムでの最新かつ正確な情報を確保しています。Brent Councilが自動化を多様に活用する全容を読む。

2. あらゆるシステムからのデータ分析

世界中の組織は、APIを持たないレガシーシステムやミッションクリティカルなビジネスアプリケーション（メインフレームなど）に依存し続けています。実際、グローバルメインフレーム市場レポートによると、「銀行企業データの70％が依然としてメインフレームに存在する」とされ、グローバルメインフレーム市場は成長し続けています。しかし、そのデータを分析のために抽出するのは非常に困難で、しばしば手作業を必要とします。

RPAを使えば、BIと分析ツールのデータ到達範囲を、レガシーシステム、仮想化環境、APIを持たないシステムに拡張できます。コアバンキング情報の抽出と分析、ウェブサイトからの為替レートデータの収集と分析ツールが理解できる形式への変換など、自動化が役立ちます。

Brent Councilも、レガシーシステムから新しいデジタルシステムへデータを流すためにRPAを活用しています：

さらに、人工知能（AI）を搭載したRPAは、メール、PDF、画像、手書き文字、スキャンドキュメントなどの非構造化データを分析のために扱えます。非構造化データは、業務システム、スプレッドシート、データベースなどの単一データソースに統合され、即座に分析可能になります。

南アフリカの保険会社The Hollard Groupは、まさにこれを実現しました。同社は保険ブローカーから年間150万通のメールを受け取り、個々のメールと添付ファイルを手作業で処理して文脈を特定し、内容を分類していました。このプロセスには高い精度が求められ、サービスレベル合意（SLA）と法令・規制への厳格なコンプライアンス維持が必須でした。

同社は、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、インテリジェント光学文字認識（OCR）、分析機能を単一ユーザーインターフェースに統合したエンドツーエンド自動化ソリューションを導入しました。

The Hollard Groupは週2,000時間の工数を削減し、トランザクションあたりのコストを91％削減。処理はリアルタイムで行われ、98％のケースがロボットによって自律的に処理され、処理速度は以前の600倍になりました。

3. 意思決定の瞬間と場所でアクションを実行

意思決定を行動に移すことは、分析パイプラインの「ラストマイル」です。そこでは、ナレッジワーカーがBIプラットフォームによる分析結果に基づいて行動します。

最近のForbes記事が見事に表現しています。「ビジネスインテリジェンスを、最も啓発的なときと場所で提供するという考え方は非常に魅力的だ。しかし、ユーザーがこれらの洞察に即座に行動できるようにする見通しは、さらに強力だ。」

主要な分析プラットフォームは、関連する分析ダッシュボードとともにワンクリックでのアクション呼び出しを含め、BIツールからの情報を活用して下流のビジネスプロセスをトリガーし始めています。

例えば、サプライチェーンアナリストがTableauダッシュボードで在庫データをレビューしているとします。特定のアイテムの在庫レベルが低すぎるとフラグが立っています。アナリストは、Tableauダッシュボードから直接、補充が必要な在庫アイテムの発注リクエストをトリガーできます。同様に、ITシステム管理者はITサービス管理ダッシュボードから離れることなく、インシデント調査のためのソフトウェアロボットを起動できます。

高度に構造化された低リスクのユースケースでは、自動化が分析プラットフォームから直接下流のビジネスプロセスを開始できます。例えば、定期的な分析プロセスで特定された顧客リストへのマーケティングメール日次送信タスクを自動化するのは容易になります。

これらのユースケースを超えて、組織への適用範囲は広大です。サプライチェーン管理だけでも、在庫管理者、物流チーム、サプライヤー、財務・経理チームメンバーなど、すべてが恩恵を受けられます。

4. 複雑なビジネス・ITプロセス自動化でBIデータを活用

組織は分析とデータサイエンスを取り入れ、ビジネスへの洞察を得て、より情報に基づいた意思決定を行っています。BIデータは、高度なビジネスワークフローの一部として、より良い意思決定を促進することもできます。

BIシステムからデータを抽出するには（ほとんどの場合）、手動抽出または新しいコードが必要です。しかしRPAを使えば、BIデータ抽出を迅速に自動化できます。

例えば、財務部門は最大支払期限に達した請求書支払いについてレポートし、対応できます。自動的にダウンロードされたBIレポートの情報を使って、RPAロボットがリマインダーとエスカレーションを自動化し、支払いが支払期限内に行われるよう確保します。

資産所有者と利用統計など、レポートで追跡されるIT資産に関する情報は、UiPathロボットによって容易に抽出され、ITメンテナンスと資産管理に活用できます。UiPathによるIT自動化は、リアルタイム需要分析に基づくクリティカルサーバのパッチ適用やITリソースの増減といった困難なタスクを効率化します。

これらのコアIT管理プロセスは、UiPathのアウトオブザボックスアクティビティによってさらに最適化され、開発を高速化し、ワークフロー自動化のメンテナンス工数を削減します。

BIデータ抽出を自動化し、そのデータを複雑なビジネスプロセスで活用することで、組織はより速く、より良い意思決定が可能になります。

5. 自動レポートでBIを民主化

自動化は、ビジネスインテリジェンスの民主化を支援し、ビジネスに関する洞察の全社的な共有と消費を効率化します。情報が「住んでいる」かもしれないさまざまな場所からのレポートとデータ可視化を組み合わせたサマリーで一日を始められることを想像してください。これらの洞察は、顧客行動、人口統計、コンバージョン率の予期せぬ変化をカバーします。そして、KPI（重要業績評価指標）を改善するための行動を取る力を得られます。

RPAを使えば、貴社は時間を節約し、生産性を向上させ、精度を高めながら、日次レポートを実現できます：

• データエクスポートの自動化
• BIダッシュボードやレポートを、PDFやMicrosoft PowerPointなどの利用しやすい形式にアセンブル
• メール、Slack、Microsoft Teamsなどのチャネルで配信

自動レポートは、毎週月曜日などの定期的で予測可能な頻度で生成でき、また、解決しなければならないクリティカルレベルに達した物流バックログなど、特定のイベントによってトリガーされることもあります。

例えば、ある企業はRPAを活用して損益（P&L）レポートの効率化と精度向上を図っています。毎日、UiPathロボットがトリガーされ、必要なデータを収集、検証し、最終レポートを生成。ロボットがこれらのレポートをフロントオフィスチームにメールで送信し、レビュー後に本社Webアプリケーションにアップロードされます。

自動化によるBIの民主化で、ビジネスアナリストと経営幹部を、データの探索と精査に費やす時間から解放できます。代わりに、データが伝えていることに基づき、ビジネスのための正しい意思決定に集中できます。

データからより多くの価値を引き出し、より速く行動し、より良い意思決定を

この記事で議論した5つの方法で自動化をBIデータに適用することで、あなたの人々はより良い意思決定に集中し、データ駆動の洞察に基づいてより速く行動し、ビジネスを高コストなミスから守ることができます。

UiPathロボットがTableauダッシュボードなどの分析プラットフォームから直接、データ駆動の洞察に基づいて行動し、意思決定を加速する方法について詳しく読む（ネイティブ統合により）。

分析が自動化プロジェクトをどう支援し、ビジネス成果とのより良いアライメントを実現するかを確認してください。