自動化の未来：2017年以降の4つの主要予測

編集部注：この記事は 2017 年に公開されました。自動化予測に関するより最近の記事は、「2021 年の RPA、AI、自動化に関する 6 つの予測」をご覧ください。

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Institute for Robotic Process Automation が「ロボットの年」と呼んだ 2016 年は、RPA のような自動化技術の開発と導入が大きく進んだ年でした。RPA は世界中の企業で導入され、特に BPO、製造、保険、金融サービスから多くが始まりました。EMEA（欧州、中東、アフリカ）地域と北米でも堅調な成長を見せました。

調査・アドバイザリ企業 Gartner の 2016 年のデータによると、「RPA ツールの需要は四半期ごとに約 20%～30% のペースで急成長している」とのこと。この成長は 2017 年を通じて継続すると予想されます。実際、自動化は今年トップテクノロジートレンドの一つになると予想されています。

すでにいくつかの予測では、すべての仕事が自動化の影響を受け、より多くのプロセスが完全自動化され、AI パーソナルアシスタントの人気が高まるとされています。これらの予測はさておき、2017 年の自動化に関するトップ予測の背後にある事実、意見、真実を検証し、自動化が来年どこへ向かうかを理解しましょう。

予測 #1：RPA のような自動化技術の導入が、来年にかけて幅広い業界で大幅に増加する

自動化の導入は決して新しいことではありませんが、2017 年は導入パターンを変える可能性があります。現在、自動化技術の導入はまだ、早期導入企業による機会主導的な行為です。しかしこの傾向は、より広範で体系的な導入へと向かいます。すでに RPA のメリットを実感している業界で導入が増え、より多くの業界が初めて RPA を導入します。この予測は、例えば製造とサプライチェーン企業で当てはまると指摘されています。

ロボティクスと自動化を含む 8 つの新技術導入を調査した 2016 年のレポートで、プロフェッショナルサービス企業 Deloitte は、より多くの企業が「これらの技術への投資を増やしている。100 万ドル以上の新技術投資が増加し…一部の企業は今後 2 年で少なくとも 1 億ドルを新技術に費やす計画だ」と示唆しています。

単にビジネス運営を効率化する手段ではなく、RPA や他の自動化プラットフォームは不可避なものになりつつあります。競争優位を保ち、業界リーダーの中で生き残るため、より多くの企業が職場で RPA を活用せざるを得なくなるでしょう。

予測 #2：自動化技術がビッグデータと IoT の成長にさらに貢献する

モノのインターネット (IoT) は、モバイルフォンとタブレット、産業機器、ウェアラブルデバイスなどさまざまな接続デバイスで構成され、非構造化データ、いわゆるビッグデータの生成増加を可能にします。Forbes は「消費者と B2B の両市場でモノのインターネットが上昇し続け、特に北米でデータ、モノ、プロセス、人をつなぐ。インテリジェントシステムが 2017 年に急成長する」と予測しています。

IoT の一部として、自動化技術はこのビッグデータの出現に重要な触媒となっています。RPA ソフトウェアロボットは、自動化ワークフローを実行する際に自らのステップを記録・監視するため、顧客とビジネス運営に関する大量のデータを生成します。

より重要なのは、RPA がこのビッグデータの分析に貢献し、貴重なビジネスインサイトとトレンドを発見できることです。RPA は例えば、トランザクション処理時間、処理済みおよび未処理の自動化アクティビティ数を明らかにできます。この情報から、財務予測と予算を策定し、ビジネス運営のボトルネックを特定できます。IoT、ビッグデータ、RPA が 2017 年にさらに普及するにつれ、これらの技術はデータ管理の改善、内部業務の効率化、前向きなビジネス運営を推進する能力を持ちます。

予測 #3：自動化がより多くの責任を置き換えるが、必ずしも職位を置き換えるわけではない

自動化の出現により、これらの技術が職場で人間の従業員の必要性を置き換える可能性へのパニックが生じました。しかし、これらの懸念はほぼ根拠がありません。自動化は確かに、特に退屈で反復的、時間のかかる特定のタスクを置き換える能力があります。実際、それが目的です。しかし、労働力全体がロボットに置き換わることを意味しません。

McKinsey Global Institute の 2017 年出版物は、代わりに「自動化の潜在的影響を分析する適切な詳細レベルは、職業全体ではなく個々の活動である…現在実証されている技術では、ごく少数の職業（5% 未満）が完全自動化の候補だ。しかし、ほぼすべての職業に部分的自動化の可能性がある」と示唆しています。

これは未来への希望に満ちた絵を描きます。人間と自動化が共に働く世界です。今後、人間の従業員は意味があり興味深い上位レベルのタスクに集中でき、自動化技術が残りを処理します。

予測 #4：RPA の助けにより、AI と機械学習技術がより急速に進化する

AI、認知コンピューティング、機械学習などのインテリジェント技術が今後数年、数十年でどう発展するかは長く議論されてきました。Forbes との対談で Actifio の創業者兼 CEO アシュ・アシュトシュ氏は「ほとんどの企業がクラウド機能と特徴を取り入れて進化したように、2017 年は機械学習を IT のほぼすべての側面にもたらす…これらの技術がデータ理解と分析の新時代を切り開く」と予測しています。あまり考慮されていないのは、RPA ソリューションがインテリジェント技術と結合して、さらに大きな自動化ポテンシャルを生み出す方法です。

インテリジェント技術は初期プログラミングを超えて学習し、意思決定できます。過去のアクションから学び、ビジネスプロセスの予期せぬ例外に対処できます。RPA がデータを迅速に生成・収集できるため、RPA とインテリジェント技術を組み合わせると「学習」プロセスが加速されます。これら二つの技術はまだ組み合わせ始めたばかりですが、生み出されるスマート オートメーションにより、企業は今後、生産性と創造性の両方を向上させられるでしょう。

2017 年の RPA：事実かフィクションか？

今後数年、いや数ヶ月で自動化技術の領域で 정확히 何が起こるか確実に知ることはできません。時間だけが教えてくれます。それでも、これらの予測は、自動化技術の未来に何が可能かを明らかにします—今 2017 年、そしてその先へ。これらの予測の展開は自動化の発展を通じて障害に直面するかもしれませんが、自動化技術は世界中のワークスペースに大きな影響を与える位置にあり、最終的には最小の企業でも現実になるでしょう。

現時点では、最も先駆的でトレンドセッターな企業のみがこれらの技術の完全なメリットを活用しています。しかし、自動化がより広く普及するにつれ、導入課題は収まり、メリットは増大し多様化し、その始まりをすでに 2017 年に見ることができるでしょう。