適切な自動化ツールの選び方：リーダーのための「仕事の未来」形成ガイド

F1レースにセダンで出場しないのと同じように、買い物にF1マシンで行くのはやりすぎです。どちらも優れた移動手段ですが、それぞれ全く異なる走行カテゴリーに最適です。

自動化テクノロジーもこれと同じです。

※自動化テクノロジーが初めての方は、まず『Cスイート向けRPA概要：始めるためのクイックガイド』をお読みになることをお勧めします。

今日の自動化ランドスケープには、RPA（ロボティックプロセスオートメーション）からML（機械学習）、AI（人工知能）まで、幅広く異なるが補完し合うテクノロジーと機能が揃っています。これらを組み合わせることで、エンドツーエンドの自動化エコシステムが生まれ、デジタルトランスフォーメーションを加速しながら、コスト削減と生産性向上を実現します。

これらの革新的エコシステムの構築、ひいては大規模な仕事の未来において重要なのは、これらのテクノロジーをどう組み合わせて自社の目標を達成するかを理解することです。F1マシンで買い物もできますが、単純なタスクに対して非効率で過剰に複雑なやり方と見なされるでしょう。

同様に、自動化ツールのレベルをミスマッチすると非効率が生じます。基本的なタスク自動化に高度すぎるツールを選べば、オーバーエンジニアリング（そしておそらく過剰な支出）を招きます。複雑な仕事に基礎的すぎるツールを選べば、KPI（重要業績評価指標）を達成できないリスクがあります。

どの自動化エコシステムのどの部分をどのタスクに使うかを理解するため、Forrester Researchは「仕事の独自性のスペクトラム」というモデルを提唱しています。複雑に聞こえますが、利用可能な自動化ツールの多様性を理解し、自動化を始める際により高いROI（投資対効果）を実現する非常にシンプルな方法です。

「独自の仕事のスペクトラム」で知っておくべきこと

人生の多くの事柄と同様、私たちが行う仕事の複雑さもスペクトラム上に存在します。最近のUiPathウェビナーで、Forrester Researchのメンバーが「仕事の独自性」の3カテゴリー、つまりソフトウェアロボットが人間のタスクを複製するのがどれだけ容易か、を説明しました：

• 反復的な仕事（Repetitive work） - ルールベースのタスクや繰り返しプロセスに依存し、ソフトウェアロボットが最も取り組みやすい。

• 管理的な仕事（Administrative work） - 物流やその他のバックオフィス管理など、より複雑なプロセスを含み、反復的な仕事よりやや高度な自動化技術を必要とする。

• 専門的な仕事（Expert work） - 高度な意思決定、戦略的・創造的思考を必要とし、それに見合った自動化技術を必要とする。

これらのカテゴリーは積み重なり、現代ビジネスにおけるますます複雑な仕事のスペクトラムを示します。これら3レベルがいかに連携してオペレーションを支えているかを理解することで、リーダーは手元の問題に最適な自動化テクノロジーを理解し、適用するためのフレームワークを得られます。

スペクトラム上の従業員像

先に進む前に、どの従業員役割について語っているかを整理しましょう。最近のウェビナーで、独自性スペクトラム上の具体的な職務内容、タスク、プロセスをCスイートのリーダーがイメージしやすいよう、5つのユニークなペルソナが定義されました：

• 事務職（Cubicle worker） - バックオフィスやフロントオフィスで、反復的、構造化された、しばしば低付加価値のタスクを実行。

• コーディネーター（Coordinator） - 情報、資金、タスクを上司、同僚、部下の間で調整・管理することに業務時間を費やす。

• 機能別ナレッジワーカー（Function-specific knowledge worker） - 情報の収集、分類、計算、監査、検証など、構造化・半構造化タスクに時間を費やす。

• 単一ドメインのナレッジワーカー（Single-domain knowledge worker） - 放射線科、システム管理、ソーシャルメディア管理など、専門分野での経験・教育・スキルを提供。

• クロスドメインのナレッジワーカー（Cross-domain knowledge worker） - コンサルタント、経営幹部、クリエイティブなど、様々な専門分野の経験と知識を活かし戦略的意思決定を推進する高度なスキルを持つクロスファンクショナルなワーカー。

あなたの組織でこれらの職務に当てはまる人を思い浮かべてみてください。おそらくほとんど、あるいはすべてのタイプがいるはずです。各仕事タイプに最適な自動化テクノロジー（とその組み合わせ）について議論する際、これらの例を念頭に置いてください。

反復的な仕事：RPAで従業員の時間を解放

反復的な仕事は最も独自性が低く、いわば「雑務」です。事務職のようなポジションの人が大半の時間を費やす仕事です。反復的な仕事は自動化投資への迅速なリターンをもたらし、従業員を高付加価値タスクに解放するのに最も効果的です。だからこそ、自動化ジャーニーの理想的な出発点となります。特に2つの自動化テクノロジーが、反復的な仕事とそのビジネスにおける役割を変革しています。

RPAで反復タスクを自動化

RPAは自動化の中心です。簡単に言えば、人間の行動を模倣して手動のルールベースのタスクを実行します。RPAはローコードソリューションであり、高度な技術知識を必要としません。高いROIを提供し、デジタルトランスフォーメーションの理想的なエントリーポイントとなります。

一例として、ITディストリビューターのTarsus DistributionはRPAを活用し、従業員のデータ入力作業を5日分削減しながら、データ取得精度100%を達成しました。

Tarsus Distributionの全文事例を読む。

会話理解でコンタクトセンター対応を改善

コンタクトセンターも反復的な仕事の主要分野です。多くのカスタマーサービス現場では、作業員がスクリプトに頼り、同じ質問に1日何十回も答えています。会話理解がこれを変えます。この自動化テクノロジーはRPAと連携し、自然言語でクエリを処理・応答するチャットボットを作ります。

AIによる会話理解でコンタクトセンター業務を自動化すれば、人間の判断が必要なケースをエージェントにエスカレートでき、エージェントはより多くの時間とエネルギーを、より良い、よりハンズオンな顧客体験に注げます。

詳細はオンデマンドウェビナー『フロントからバックまでの自動化でコンタクトセンターを強化』をご覧ください。

自社へのインパクト

反復的な仕事を自動化することで、従業員の数千時間分の作業を削減し、精度を向上できます。この効率化は、社内処理や技術サポートの待ち時間がなくなることで顧客との関係改善にもつながります。勝者は顧客とステークホルダーだけではありません。反復作業の自動化は、従業員をより幸せに、より生産的にし、彼らの時間とエネルギーを高付加価値タスクに再投資できるようにします。

管理的な仕事：プロセスマイニングで効率化を自動化

管理的な仕事は避けられない仕事のように見えます。物流、会計、その他のバックオフィス管理を支えるタスクが含まれます。コーディネーターと機能別ナレッジワーカーのペルソナが、このカテゴリーに該当する2つの異なる役割です。自動化は、必要な人間の労力を減らし、より速く、より効率的にすることで、管理的な仕事を再定義しています。

テキスト分析テクノロジーでドキュメントと請求書管理を効率化

書類処理は多くの管理職の中心です。HRでの従業員書類処理、経理での請求書処理、税務書類の仕分けなど、管理的な仕事は時間のかかる書類仕事（デジタルも物理も）に溢れています。

OCR（光学文字認識）技術により、書類処理を自動化できます。OCRはPDF、画像、紙文書の文字や記号を認識します。これによりRPAロボットが書類を処理・ファイリングでき、貴重な従業員時間を食う請求書、文書、メール処理タスクを自動化可能になります。

Clariantはその一例です。UiPathで請求書処理の約60%を自動化し、全体生産性を10%向上させました。

Clariantの全文事例を読む。

プロセスマイニングで管理レベルのプロセス効率を自動改善

管理的な仕事の自動化が難しいのは、それがしばしば見えにくく、ケースバイケースの例外に満ちているからです。管理プロセスは組織全体の重要な仕事を支えますが、独自のワークフローがあるため効率化が困難です。

プロセスマイニングは、AIとMLの力を活用して、社内の最適な自動化機会を発見します。高ROIをもたらすプロセスを特定することで、追加の管理層や手動分析なしに、自動化の最適化と拡大を支援します。

関連記事：プロセスマイニングとは？

自社へのインパクト

新入社員が自動的にシステムに登録され適切な権限が付与される世界、会計士のミスによるコンプライアンスや税務の心配がない世界を想像してみてください。その世界は自動化で実現します。

事例：英国最大の政府機関労働年金省（DWP）は、年金請求に高度に手動のプロセスを用いており、3万件以上のバックログが溜まっていました。追いつくには数千時間かかると見積もられていましたが、自動化によりわずか2週間でバックログを解消し、従業員も市民も大満足の結果となりました。

労働年金省の自動化事例全文を読む。

専門的な仕事：RPAとAIで意思決定を改善

専門的な仕事は、スペクトラム上のどの仕事タイプよりも多くの意思決定、戦略的・創造的思考を必要とします。シンプルに言えば、コンピューターにはできないタスクです。ここでは単一ドメインのナレッジワーカーとクロスドメインのナレッジワーカーが輝きます。ここでは自動化が従業員と並走し、雑務を処理することで、イノベーションの核心である専門的な仕事に集中できるよう人間をサポートします。

人工知能で意思決定を改善

AIは、ロボットが溢れる未来を想像したとき真っ先に思い浮かぶ自動化テクノロジーです。多くの分野で用途がありますが、そのコアコンピタンスの1つはビジネス意思決定のサポートです。専門家はこれまで以上に意思決定のためのデータを手元に持っていますが、データが多いだけでは良いデータとは言えず、それに基づいてアクションを起こせなければ意味がありません。

このメリットを享受したのがHeritage Bankです。UiPath AI Fabricを活用し、財務専門家を支援。RPA、AI、MLを組み合わせて、生活費レポート生成時のデータマイニングトランザクションの約90%を自動化しました。この自動化により、Heritage Bankのエージェントは重要な融資判断をより速く下せるようになり、顧客中心・ビジネス中心のタスクに集中できるようになりました。

Heritage BankがRPAとAIでイノベーションを起こす全文事例を読む。

専門家の時間とエネルギーを戦略的タスクから奪う仕事を自動化

専門家カテゴリーのワーカーが直面する最大の課題の1つは、専門分野に専念する時間が不足していることです。自動化の全体的な目標は、面倒なプロセスを自動化し、ワーカーが高付加価値タスクにエネルギーを注げるようにすることで、ワーカーを拡張（オーグメント）することです。

法律業界は好例です。コンプライアンスや規制対応だけで、より重要（かつ請求可能）なタスクから多くの生産的時間が奪われます。このタイムシンクを自社法務部門で解消するため、UiPathはロボットアシスタントを部門分提供し、専門家をサポートして高付加価値タスクに集中できるようにしました。

自社へのインパクト

UiPathの委託でForrester Consultingが実施した調査によると、自動化は従業員がより意義のあるタスクに集中できるようにし、より速く、より賢い戦略的意思決定を可能にします。これは特に専門的スキルを持つエキスパートワーカーで顕著です。ワーカーをより幸せに、より生産的にすることは、顧客にも利益をもたらします。

Trelleborg市福祉局が福祉申請を手動処理していた頃、決定まで最大20日かかっていました。RPA導入後、これがわずか24時間に短縮され、Trelleborg市民により速い決定とより質の高いサービスを提供できるようになりました。

Trelleborg市福祉局の全文事例を読む。

次のステップ：自動化ジャーニーの準備

あなたの労働力が独自の仕事スペクトラムのどこに位置していようと、自動化はあなたの会社、顧客、従業員が日々行う仕事をサポートできます。今すぐ自動化ジャーニーを始めることで、競争優位を掴み、コスト効率を高め、あなたのビジネスに依存するすべての人の体験を改善できます。

独自の仕事スペクトラムは、組織内の既存自動化機会を評価・理解するための有用なツールですが、自動化ジャーニーの最初の一歩に過ぎません。

最初の一歩を踏み出す準備はできましたか？成功する自動化ジャーニーへのステップバイステップガイドをご覧ください。