完全自動化エンタープライズへの道のりをマスターする

完全自動化を達成するには、歩むべき道のりがあります。

自動化の時代が到来しました。世界中の企業が、報われないルールベースのタスクを、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と呼ばれる技術で構築されたソフトウェア・ロボットに任せています。これは効率を改善し、従業員が真に重要な付加価値の高い業務に集中できるようにしています。しかし、多くの組織はまだ道のりの入り口にあり、RPAの論理的な結論である「完全自動化」の潜在能力を解き放べていません。この目的地に到達すれば、企業はRPAソフトウェア・ロボットが従業員に代わって達成できることと、従業員が最も得意とすることの最適なバランスを実現できます。自動化可能なすべての仕事が自動化され、その結果、作業員はプロセス駆動型タスクから完全に解放されます。

完全自動化は最終目標であり、そこに至る道筋はビジネスニーズによって様々です。理想的なシナリオも、「万人に合うワン・サイズ・フィッツ・オール」のアプローチもありません。

道のりを形作るいくつかの重要な特性があります：関わる作業員、ビジネスの目的、オートメーションの統合。最終目標は、「一人に一台のロボット」と、すべての従業員をデータ集約型タスクから解放するために連携するオートメーションのエコシステムです。

自動化の第一歩

自動化に初めて取り組む際、多くの企業は選択肢をオープンにし、利用可能な時間で自動化がチームとビジネスに何をもたらせるかを探りたいと感じます。完全自動化への道のりの第一歩は、多くの場合、ROI（投資収益率）を証明し、その結果C-suite、部門長、ITを納得させるテストフェーズです。

次に、自動化がアジェンダに上がったら、一元的なビューとガバナンスを提供するために、組織はRPAのCoE（Center of Excellence）を作り、技術の推進と普及を図るべきです。この段階では、多くの場合、高い潜在力がありながら低価値で、迅速に自動化でき、生産性や顧客満足度の面で即効性のあるリターンを示せるプロセスが、孤立して選ばれます。RPAエキスパートによって実装されるこのトップダウン、プロセス・バイ・プロセスのアプローチが、オートメーション・プログラムの立ち上げを支援します。

例えば、NHS Shared Business Service（SBS）は、高度に労働集約的なキャッシュフロー・ファイルの維持管理を、最初の大規模自動化タスクとして選びました。当初は20人の従業員が1人あたり2時間かけて毎日完了していたタスクです。ソフトウェア・ロボットなら5時間未満で達成できます。この結果がステークホルダーの注目を集め、それ以来NHS SBSは250以上のプロセスを処理するロボットのエコシステム全体を構築しました。

エンタープライズ全体への自動化プロジェクトのスケールアップ

RPAエキスパート主導の初期のプロセス・バイ・プロセス・アプローチは、サブジェクト・マター・エキスパート（専門家）によって支えられるべきです。彼らは長年のタスクやプロセス遂行で培った専門知識を持ち、それをどう改善できるかを最もよく知っているからです。CoEのみに頼って自動化の特定、作成、展開を行う企業は、すべての自動化可能性のわずか3〜7%にしか触れられない可能性があります。

RPA開発者には個別のニーズを理解するための根本的な内部知識が欠けており、したがって自動化ポテンシャルの全容を把握できません。したがって、オートメーションの民主化が始まる必要があります。これには、従業員への技術仕組みの教育と、全社的な専門家による貢献の奨励が含まれます。

部門プロセスのより完全な把握により、RPAトレーニングを修了した従業員や「シチズン・デベロッパー」が、自動化のより広範な可能性を解き放ち、ボトムラインへの効果を高められます。スペインのモバイルネットワーク事業者Orange Spainは、2017年に様々なビジネスユニットから13人をトレーニングすることでこのプロセスを開始しました。今では全ての部門にRPAアンバサダーがおり、新たな自動化機会を発掘できています。同社はこれまでに400台のロボットを全社に展開しています。

このフェーズを成長させるために必要な規模を達成するには、従業員が少なくとも技術の基本的な理解を持つ必要があります。ある航空会社は、テクノロジー専門家からチケット係、手荷物係まで全従業員を対象とした全社的なトレーニング制度を導入しました。これには無料ソフトウェア、専門家、さらには「Build-a-Bot」セッションへのアクセス提供が含まれていました。

より多くの従業員が関わり、一般的な理解であれ、実際にボットを構築することであれ、企業の自動化の旅を支援するようになると、RPAは組織の全体文化の統合された一部に変わります。 自動化は、スタンドアロンのタスクから、部門横断的、さらにはクロス部門的なプロセスへと変貌します。

より多くの従業員を自動化の旅に巻き込むことで、企業は取り組みをスケールアップし、最終的に完全自動化を達成できます。

エンドゲーム：完全自動化

完全自動化されたエンタープライズでは、ロボットがバックオフィスを統括し、人間の従業員がフロントで価値を創出します。すべての仕事には、何らかの繰り返しまたはルールベースの要素があり。これは、数千枚の請求書を処理する財務チームのような大規模なケースから、週に1通特定のメールを送るような、それほど集約的ではないが繰り返しのタスクまで、両方で見られます。

ダブリンのMater Hospitalでは、パンデミック開始時に「看護師一人に一台のロボット」アプローチを採用しました。部門の各看護師にソフトウェア・ロボットへのアクセスを提供することで、感染予防・管理部門は1日3時間、週18時間、年936時間の事務作業時間を節約しています。これにより、看護師の貴重な時間がCOVID-19のプレッシャーへの対応と、患者ケアにより多くの時間を割くことに解放されています。

しかし、ITチームにこれらすべての自動化構築を期待することはできません。それでは効果を発揮するまでに時間がかかりすぎます。ローコード/ノーコード・プラットフォームにより、従業員がITとの共同生産者となり、ロボットを迅速かつリアクティブに構築・展開できるようになります。

すべてのプロセスを自動化するには、自動化もインテリジェントでなければなりません。AIを導入することで、判断を要する認知的自動化が可能になります。例えば、ソフトウェア・ロボットは構造化ソースからデータをスキャン、抽出、処理できますが、AI搭載のソフトウェア・ロボットは、手書きメモのような非構造化ソースからもデータを読み取り、理解し、必要に応じて処理できます。
より多くのプロセスが自動化されるにつれ、システムは統合されます。部門単位のプロジェクトベースではなく、すべての機能と分野にまたがる社内全体のイニシアチブとして、すべての自動化プロジェクトを結びつけるエンドツーエンドのワークフローに焦点を当てられるようになります。

自動化の旅の初期段階にある企業にとって、完全自動化は遠い目標に見えるかもしれません。確かに、一夜にして達成できるものではありません。しかし、一度に一つの自動化に取り組み、ますます多くの従業員と追加のワークフローを巻き込むことで、企業は将来的に完全自動化エンタープライズを達成するための基盤を築けます。