完全自動化エンタープライズの4つの柱：成功へのブループリント

私は、お客様の取締役会で行われる最高レベルのオートメーション議論の最前線に立ち会える幸運に恵まれています。お客様と話せば話すほど、繰り返し聞かれる質問があります：「オートメーションイニシアチブで、私たちはどのビジョンを目指すべきでしょうか？」 それに対する答えを用意してきました。

ここで追求しているのは、オートメーションによって可能になった世界でビジネスを運営することの意味、企業が最適な量のオートメーションに到達することの意味です。私たちが追い求めているのは、完全自動化エンタープライズ™です。完全自動化エンタープライズは、お客様が取り組んできた全ての概念の究極の形です。

長年にわたり、完全自動化エンタープライズの特定要素を処理するための多くのフレームワークを開発し、お客様と市場を支援してきました：『一人に一台のロボット』、RPAの民主化、オートメーションフライホイール。テクノロジーが進化し、お客様が進化するにつれ、ビジョンも進化しました。一歩前進するごとに、その後に続く、あるいは指数関数的な、我々が想像する可能性の拡大がありました。

完全自動化エンタープライズは、可能性が現実と出会い、野心的な企業が未来に手を伸ばし、オートメーションソリューションを最も差を生む場所に適用して未来を掴み取るときに起こります。バックオフィス業務が不可視化され、全従業員がロボットにアクセスでき、人工知能（AI）が全プロセスに浸透し改善するときです。

この記事では、完全自動化エンタープライズを機能させる要素を分解します。完全自動化エンタープライズとしての潜在能力を実現するために使える4つの柱があります。

完全自動化エンタープライズ：是什么となぜ

完全自動化エンタープライズとは、オートメーションを最大限に活用している企業です。これらはデジタルトランスフォーメーションの必要性を受け入れ、それを活用して、より低コストで、より幸せな従業員から、より良いサービスを提供する企業です。

完全自動化エンタープライズとは？

完全自動化エンタープライズと従来型企業の主な違いは、オートメーションへのアプローチです。完全自動化エンタープライズはオートメーションに対してプロアクティブなアプローチを取り、従来型企業はリアクティブです。完全自動化エンタープライズは「オートメーションファースト」で考え、最も意味があり、最大のインパクトを与えられる場所にオートメーションを適用します。完全自動化エンタープライズは、ソフトウェアロボットがすることと、人間が解放されて集中できることの適切なバランスを見つけます。

完全自動化エンタープライズがすることを4つの柱でまとめます：

1. 全ての自動化可能な作業をソフトウェアロボットに割り当て、バックオフィス業務を不可視化する

2. 会社の全ての人にロボットを提供する

3. 開発を民主化し、パワーユーザーが新しいオートメーションとアプリケーションを迅速に構築できるようにする

4. 仕事のあらゆる側面にAIを適用し、認知プロセスへのオートメーションの足跡を拡大して更なる自動化を実現する

詳細に入る前に、最も重要な「なぜ？」から始めましょう。

なぜ貴社は完全自動化エンタープライズになるべきか？

完全自動化の理由は多岐にわたりますが、データに基づく3つのカテゴリーに集約しました：パフォーマンス、ROI、競争力。

完全自動化エンタープライズは他社を凌駕します。 Capgeminiのレポートによれば、調査対象企業の上位20%（オートメーションについて）は、下位20%より「かなり多くの」ビジネスリターンを得ています。以下のグラフ（緑は「ファストムーバー」、青は「フォロワー」）の通り、これらトップ企業はオートメーションによって以下を報告しています：

• 収益増加（75%）

• 全体的な収益性向上（76%）

• 顧客体験の改善（86%）

• アジリティの向上（84%）

完全自動化エンタープライズは多大なROIを得ます。 簡単に言えば、オートメーションに投じたドルが、より多くのドルとなって戻ってきます。例えば、日本を代表する金融機関の一つであるSMBCは、オートメーション投資から4.5億ドルのROIを達成しています。

完全自動化エンタープライズはより良いパフォーマンスを発揮します。 多くの組織が個々のオートメーションテクノロジーの価値を認識する中、完全自動化エンタープライズはそれらを組み合わせることで複利的なメリットを享受しています。Harvard Business Reviewによれば、RPAとAIを組み合わせた企業は平均9%の収益増加を達成したのに対し、組み合わせなかった企業はわずか3%でした。

さらに、レポート「A Robot for Every Worker」（本日Reboot Work Festivalで議論された）では、IDCがRPAを使用した組織について以下を発見しています：

• レスポンス速度の向上、より短いTime-to-Value、全体的なプロセス効率の改善（79%）

• エラーやミスの削減、手戻り時間の短縮（79%）

• ヘッドカウント増なしで業務量増加（74%）

従来型企業は完全自動化エンタープライズほどのパフォーマンスを発揮できず、オートメーションが進化するにつれ、両者のギャップはさらに広がるだけです。

完全自動化エンタープライズの4つの柱

これらの柱は、業界で観察される現実的で物質的な成果への応答です。全ての構成要素は、お客様との会話とその中で気づいたトレンドから来ています。これらの柱はマーケティング的な理想ではなく、お客様が語った成果を我々がビジョンとして組み立てたものです。

このビジョンをより首尾一貫かつ堅固にすればするほど、Cスイートの賛同と全社的な熱狂をより多く得られます。

1. 自動化可能な作業をロボットに割り当てる

完全自動化エンタープライズでは、人間の従業員は自分がやりたい仕事に集中でき、ロボットがより良くできることは決してする必要がありません。

過去50年間でナレッジワークを支配してきた反復タスク、つまりデータ入力、データ統合、データ処理について話しています。数十年間、企業はこの種の仕事をバックオフィスに押し込め、情報をあるシステムから別のシステムに移す、魅力に欠けエラーの起きやすい仕事を人間に任せてきました。

想像以上に多くの仕事が自動化の対象です。McKinseyの調査には驚くべき2つの統計があります：

• 米国（U.S.）だけで、年間約2.6兆時間の仕事が自動化可能です。

• ほぼ3分の2の仕事において、活動の30%が自動化可能です。

完全自動化エンタープライズは、既存のバックオフィス業務を引き継ぐロボットを導入します。McKinseyが指摘する自動化可能な30%の活動が自動化され、人間は人間にふさわしい仕事——創造的で、やりがいがあり、価値のある仕事——に取り組めます。

例を考えてみましょう。住宅ローン会社の運営では通常、ローンオフィサーに書類収集を依頼し、情報を抽出してデータをあるシステムから別のシステムに移動させます。ローンオフィサーは、データの検証と入力に何時間も費やし、見込み客開拓や顧客対応ができません。

完全自動化エンタープライズは、この収集、抽出、検証作業を自動化します。結果としてオートメーションはより速く、エラーがなく、従業員をより価値ある仕事に解放します。

2. 会社の全ての人にロボットを提供する

完全自動化エンタープライズは、全従業員にロボットを提供します。手元にロボットアシスタントがあれば、従業員はより多くのことを成し遂げながら、最も価値ある仕事のみに集中できます。

従業員はオートメーションを恐れていません。IDCレポート「A Robot for Every Worker」によれば、71%の従業員がオートメーションが日常業務に与える影響について楽観的だと報告しています。さらに、オートメーションを採用した意思決定者の80%が、従業員に仕事を自動化するツールを提供しており、おそらくその楽観主義を後押ししています。

完全自動化エンタープライズは、従業員のオートメーションへの欲求を認識し、デスクトップからロボットアシスタントの能力を活用できるようにします。ツールを単に提供するだけでなく、実際にそれらを使いやすくします。従業員はテクノロジーと格闘する代わりに、自分の仕事に集中できます。

ここでオートメーションフライホイールが効いてきます。オートメーションフライホイールは、企業がトランスフォーメーションを加速する仕組みを表します。目標は、オートメーションをより速く現実のものにすることです。

従業員にオートメーションアイデアを提出してもらい、CoE（センターオブエクセレンス）がそれらを構築するよう促すことで、企業はオートメーションの旅を加速し、最終的にブレークスルーモーメントに導けます。この完全自動化エンタープライズの柱は、オートメーションフライホイールをキックスタートすることです。

詳細は私の動画をご覧ください：

CoEが提供するロボットは、常に従業員パートナーの仕事を支援し増幅します。この仕事の多くは、再び、人間には不向きな仕事です。人間はデータを活用するのが一番得意かもしれませんが、ロボットはデータを適切な場所に適切なタイミングで置くのが一番得意です。

ロボットと直接インターフェースしない従業員でさえ、会社の既存テクノロジースタックの上にシームレスに乗る、ロボット駆動のアプリケーションを少なくとも使うことになります。

関連記事： なぜRPAがレガシーシステム統合に最適なテクノロジーなのか

コンタクトセンターはこの柱の実践例として完璧です。完全自動化エンタープライズのコンタクトセンターには、エージェントが顧客と話している間、情報を検索しデータ入力を管理するロボットがあります。電話と複数の異種システムをジャグリングする必要から解放され、エージェントは顧客サービスと関係構築に集中できます。その結果、顧客を保留にすることなく、より多くの情報をより速く手元に持つエージェントが誕生します。

3. 開発を民主化する

従来型企業はトップダウンでオートメーションを開発し配布します。完全自動化エンタープライズは、ローコードツールを提供し、全てのワーカーが新しいアプリケーションアイデアをボトムアップで迅速に実現できるようにします。これは、前述のオートメーションフライホイールのブレークスルーモーメントにつながります：従業員がシチズンデベロッパーとなり、自分のアイデアを構築できるようになります。これによりフライホイールがさらに加速します。だからこそUiPathは、開発の民主化とシチズンデベロッパーの台頭に賭けています。

従来型企業は従業員の潜在能力を過小評価しがちです。例えば、従業員にロボット操作の能力や関心があるか疑うかもしれません。完全自動化エンタープライズはデータを見ます。

• 自社調査では、米国労働者の30%がRPAを学びたいと回答しています。

• McKinseyの調査では、成功している組織ほど、オートメーション推進の責任を機能部門やビジネスユニットに委ねていました。成功していない組織は、中央チームにオートメーション配信の全責任を負わせる傾向が「2倍以上」高かったです。

要約すると、従業員は学びたがっており、従業員にオートメーション責任を与える企業が成功します。

民主化の潜在的なペイオフは巨大です。最高のRPAチームでも特定、優先順位付け、処理が不可能な量の「ロングテール」のオートメーション機会があります。

完全自動化エンタープライズは、CoEに全てを任せることの不可能性を認識し、代わりにユーザーにユースケース発見とソリューション実装の能力を与えます。

ロングテールは、CoEが認識できなかったユースケースをシチズンデベロッパーが発見する場所です。シチズンデベロッパーが輝く場所であり、これらの機会が総体として、完全自動化エンタープライズが他社より速く、深く、良く自動化できる理由です。

フロントラインの医療従事者を見てみましょう。パンデミック初期、Cleveland Clinicのフロントライン医療従事者と協働するシチズンデベロッパーが、患者検査データを複数システムで迅速に処理し、ドライブスルー検査を加速するオートメーションを構築しました。最も必要とされたときに、これらの革新的なワーカーが全く新しい、ミッションクリティカルなワークフローを創り出したのです。

4. 仕事のあらゆる側面にAIを解き放つ

完全自動化エンタープライズは、より賢いロボットを構築し、AIを使って自動化すべき最適なプロセスを見つけます。

AIには莫大な未開発の潜在能力があります。McKinseyの調査では、例えば、AIを認識していた企業のうち、実際に1つ以上のAIテクノロジーを「コアビジネスプロセスまたはスケールで」活用できていたのはわずか20%でした。

しかし完全自動化エンタープライズにとって、この苦闘は脅威ではなく機会です。より多くのキャパシティを得ながら、AIを活用して仕事の進め方をリブートする方法を模索する機会なのです。

では、完全自動化エンタープライズにおけるAIは実際どのようなものでしょうか？ 完全自動化エンタープライズの駆動哲学は、職場のあらゆる側面にAIを2つの方法で配布することです：

1. AIが組織に「何を自動化すべきか」を理解させます。プロセスマイニングにより、AIは人間が見逃しがちなオートメーション機会を実際に発見し、継続的な観察とアイデア創出のシステムを支援します。

2. AIが、通常のロボットでは提供できない判断を必要とする認知オートメーションを追加します。ロボットが機械学習モデルやスキルをリアルタイムで使用し、ますます高度なプロセスを自動化し、オートメーションの世界を拡張します。

その結果、完全自動化エンタープライズは、AI投資の価値を、AIを本番環境にデリバリーするビークルを提供することで解き放ちます。データサイエンティスト——新しいAIと機械学習モデルを開発するのに最も適した人々——は、長らく本番ワークフローへのアクセスに苦労してきました。完全自動化エンタープライズでは、データサイエンティストが実データでモデルを改善し、従来型企業より速くモデルをデプロイできます。

前の住宅ローン会社の例に戻りましょう。完全自動化エンタープライズの第4の柱は、ローンオフィサーが見込み客を優先順位付けできるよう支援する方向に努力を向けます。機械学習モデルが過去データを使って債務不履行の可能性を予測し、自動的にローンオフィサーに最重要見込み客からアプローチできる能力を与えます。

完全自動化エンタープライズが実際にどう見えるか、更なる例を知りたい方は、私や他の業界エキスパートと共に、UiPath Live: The Fully Automated Enterprise™イベントにご参加ください。

あなたの完全自動化された未来は地平線上に

オートメーションの可能性はほぼ無限です。適切なフレームワークなしでは、オートメーションの未来が具体的にどう見えるかを定義するのは難しいです。お客様と共にこの4つの柱を開発し、あなたの未来のビジョンに形を与えました。

4つの具体的な成果を念頭に置けば、あなたは意図的かつ着実に、完全自動化エンタープライズとしての未来に向かって進めます。

Reboot Work Festivalは、仕事を新しい光で見ることです。プレゼンテーションごとに、記事ごとに、野心に飢えた企業のために可能性の世界があることを示しています。あなたがそのような企業なら、何も見逃さないよう確実にしましょう。

完全自動化エンタープライズは、フェスティバルで詳細に扱われています。今日、UiPath CMOのBobby Patrickが基調講演で完全自動化エンタープライズについて詳細に語りました。録画はこちらから（Reboot Work Festivalに登録後、視聴可能）。

更新：この完全自動化エンタープライズに関するブログシリーズのパート2が公開されました！「完全自動化エンタープライズはここにある（そしてその姿はこうだ）」をお読みください。