RPA成功の発見：ロボットが従来ソリューションを上回る3つの実証済み方法

ますます競争の激しい市場において、適応することだけがビジネスが先を行く唯一の道です。適応するには、組織が迅速かつ効率的に動ける必要があります。

技術的破壊が特徴の世界で、効率性が中心舞台に立っています。

最近まで、ビジネス・リーダーには効率性問題を処理するための選択肢がわずかで高価なものしかありませんでした：人を増やす、サードパーティ・ソリューションを購入する、エンタープライズ・リソース・プラニング（ERP）システムをカスタマイズする。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、非効率を生むプロセスを変革する機会を提供します。

RPAにより、企業はソフトウェア・ロボットを使って、より短い開発サイクルと高い堅牢性を、より小さな価格タグで実現できます。

今日のリーダーたちは、人とロボットの間で仕事を分担し、それぞれの強みを活かしてビジネス成果を達成する方法を学んでいます。例えば、多くのプロセスには反復的で面倒なタスクと、高度で訓練された認知が関わっています。組織がロボットと人間にタスクを適切に分配すると、結果は驚異的になります。

この記事は2部構成シリーズのパート1で、組織が裏でプロセスを実行し、人間の介入を最小限からゼロにする3つのアテンドなし型自動化シナリオに焦点を当てます。この動画で、アテンドなし型とアテンド型自動化の違いを簡単におさらいしましょう：

パート2では、従業員がローカルPCでロボットとリアルタイムに協業するアテンド型自動化のRPAユースケースに焦点を当てます。

ここでは、ロボットが独立してプロセスを開始し完了する3つのアテンドなし型自動化シナリオを紹介します。

1. 完全自律処理：例外ベース

大量データの処理必要性は、RPAの最も明確なユースケースの一つです。ここでは、大量の請求とインボイスを処理する健康保険会社に焦点を当てます。

データはレガシーとモダンの複数システムに分散しており、従業員がシステム間で情報を移動し、更新と検証を繰り返す必要があります。多くのシステムに簡単な統合を可能にするAPIがないため、自動化は困難です。

RPAにより、健康保険組織や同様の問題を抱える企業は、人間の入力を一切必要とせずにこれらのプロセスを自動化できます。

通常、1台以上のロボットが仮想マシンやバックオフィス・コンピューターに配置され、アテンドなし型自動化を実行します。管理者はRPAプラットフォームでスケジュールを設定し、請求とインボイスを処理し、ビジネスのサービス・レベル合意（SLA）を満たす最適なロボット数を割り当てます。これはUiPath Orchestratorで簡単に行えます。人間は関与せず、Orchestratorが指定ユーザーに稀な例外をエスカレーションする場合のみ例外です。

人間が不在でも、データ・アクセスをロボットに制限できるため、アテンドなし型自動化は通常、手動プロセスより安全です。

一方、ベスト・プラクティスのコーディング原則により、コンプライアンスのための完全で正確な監査証跡が提供されます。

ロボットが継続的に働くことで、人間はより高度な活動に解放されます。以前はデータの移動と検証に時間を費やしていた人間が、契約者からの変化するニーズに速く対応するなど、より深い思考を要するイニシアチブに集中できるようになります。顧客との会話に時間と余裕が生まれ、従業員はより良い顧客体験の創造に集中できます。

2. 人間準備型処理：セットして忘れる

一部のプロセスは開始に人間の入力を必要としますが、完了には遅い手作業を要します。RPAでは、人間を必要なときのみ関与させられます。

人間がプロセスを開始し、完了をロボットに託すことで、人間の創造性とソフトウェアの効率性の両方の長所を得られます。

人間は高度な思考に集中でき、ロボットがベスト・イン・クラスの文書化と通知で確実に完遂することを知っています。

住宅ローン会社がこのタイプの自動化をどう活用しているか、例を示します：

米国では、典型的な住宅購入プロセスで、貸し手は各住宅の公正な価値を推定する住宅ローン査定を定期的に発注する必要があります。重要にもかかわらず、査定発注は反復的でミスを招きやすいです。

さらに悪いことに、住宅ローン査定の発注が遅れると、ローン・プロセス全体が遅延し、消費者金融保護局や他の政府機関からの報復リスクさえ生じます。

査定の問題は、人間労働の固有の限界に帰着します。

プロセス開始には人間の論理が必要ですが、完了には反復的な手順が必要です。RPAでは、人間が査定をいつ発注すべきかを正確に指定し、適切なオプションを指定し、査定会社を選ぶことでプロセスを開始できます。

住宅ローン査定自体はわずか10分で完了するかもしれませんが、貸し手にとっての真の価値は、遅延査定によるエスカレーションが必要なローンを減らすことで、数十万ドルを節約できることです。同時に、従業員は発注をより速く完了し、住宅購入者とより密に連携し、顧客が必要な答えを得られるようにできます。

上記例の詳細（上記）：完全自動化エンタープライズがここにある（そしてこれがその姿だ）

3. ループ内の人間：検証

多くの非効率プロセスは、間欠的だが必要な人間の判断を要するため、明確なRPAユースケースを提示しません。

しかし、適切なRPAプラットフォームなら、問題発生時に動的に人間の入力を促す自動化を構築でき、人間が必要なときのみ介入することを保証できます。

買掛金（AP）部門を例に取ります。AP部門は、インボイスを繰り返し処理し、データの選択をSAPのようなERPにアップロードすることに囚われがちです。AP部門が処理するインボイスの大半は非標準で、紙文書、ファックス、PDFなど、さまざまな形式の非構造化データで満たされています。

手作業は人間にとって負担が大きく遅く、複雑さが従来の自動化ツールにとってインボイス処理を困難にします。

光学文字認識（OCR）と機械学習（ML）モデルを使用して、RPAはこれらのインボイスを解釈し、処理のためのキー情報を抽出できます。時折、ロボットが特定のデータを既知のデータ・タイプ（インボイス金額など）と照合できないことがあります。プロセス全体を失敗させてユーザーにインボイス全体を見直させる代わりに、アテンドなし型ロボットが人間に入力が必要だと通知できます。この人間イン・ザ・ループ（時に「人間イン・ザ・ミドル」と呼ばれる）シナリオでは、人間がレビューしてタスクを完了し、ロボットに戻せます。

このユースケースを念頭に、AP部門は人間フェイル・セーフ付きの自動化されたアテンドなし型ロボットを実装できます。アテンドなし型ロボットはOCRでインボイスを処理し、データをSAPにアップロードしますが、OCRがフィールドを明確に読み取れない場合、プロセスに検証が必要だとユーザーにメールで通知します。AP担当者は必要なときのみ介入すればよく、予算立案や計画などより重要なタスクに時間を費やせます。

人間がプロセス中に例外を明確化すると、それらの変更がMLモデルにフィード・バックされ、人間の活動から学習します。モデルが再訓練されれば、次回同じシナリオに遭遇したとき、人間の介入なしで処理できるようになります。

以前は自動化が不可能に見えたプロセスが、実際には説得力のあるRPAユースケースを提示します。人間イン・ザ・ループにより、人間の関与を検証に削減し、さらにMLがそれを削減できます。

未来のワークフォースを創る

自動化を最大限活用するには、組織がプロセスと完遂に必要な労働についての考え方を再構築する必要があります。「自動化ファースト」で考えれば、デジタル変革は単なる願望ではなく、達成可能な目標になります。

未来のワークフォースは、人間とロボットの労働のハイブリッドになるでしょう。最も効果的な組織は、各問題に対し、まず自動化の度合いを検討するアプローチを取ります。組織は人々のおかげで優れています。組織が人間のワークフォースを創造的な仕事に解放すればするほど、成功します。ハイブリッドなデジタル・ワークフォースにより、人間はこれまで以上に人間らしく、より成功できます。

パート2をお楽しみに。アテンド型ロボットが人間と並行して働き、最も動的なプロセスでも自動化を可能にする方法を学びます。

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