2021年を形作るトップ4 インテリジェント・オートメーション・トレンド：洞察と機会

このテクノロジーを活用する新たな方法が可能になります。

パンデミックによるRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とインテリジェント・オートメーション・ツールへの需要が2021年に指数関数的に増加する見込みの中、ベンダーはそれに応じて動いています。150を超えるRPAとインテリジェント・オートメーション・ツールが利用可能で、すべてが大きな主張をしていますが、設計品質、技術的能力、提供アプローチにおいて大きく異なり、組織は間違った選択をするリスクに直面しています。

問題は、ベンダー間の技術的能力の大きな差異が、多大な努力とリスクを伴う短期的な戦術的メリットを達成するか、より少ない労力と最小限のリスクでエンタープライズ・スケールでの戦略的な仕事の変革を達成するかの分かれ目になることです。より高度なベンダー差別化の洞察と、これらの重要な技術的ニュアンスのより明確な境界線が、今年は出現し始めることを期待します。ここでは注目すべきポイントを紹介します。

1. より洗練された選定基準

2021年、組織がRPAとインテリジェント・オートメーション技術をどう選ぶかという、遅きに失した再考が見られます。パフォーマンス、セキュリティ、柔軟性、レジリエンス、ユーザビリティ、ガバナンスが求められる、大規模で要求の厳しい、フロント・ツー・バックオフィスのエンタープライズ環境で、これらの技術がいかに成功裏に運用・スケールできるかという、より情報に基づいた評価を促す、より厳格な選定基準が見られるでしょう。これは、RPAとインテリジェント・オートメーション・ベンダーの選定基準が、意味のある実世界の洞察を考慮し、以下の実証を要求しなければならないことを意味します：

• ロボットの作成とトレーニングに必要な全体的なコーディング・レベル：ゼロ〜高労力まで。ビジネス・ユーザーが市場要求に迅速に対応するには、コーディングに時間とリソースを浪費し、関連リスクを導入したくないためです。
• 「概念実証の後」の価値実証。 オートメーション・プログラムがスケールアップし始めるのは概念実証の後であり、そこではじめて深刻な技術的制限が現れ始めます。
• 一元化された自動化資産の共有と再利用のためのコラボレーション機能。 大規模な仕事の変革は共同の努力によってのみ達成されるためです。
• ロボットの組み込み能力。 パフォーマンス、生産性、運用レジリエンス、システム相互運用性を測定します。
• プロセス・オートメーションの全体的な透明性、セキュリティ、監査可能性。 あらゆるエンタープライズ環境において、これらの能力は鍵であり、なければシャドーITとデジタル・カオスが導入されます。
• プログラム成功のポテンシャル。 達成された結果が、直接的・間接的にアニュアル・レポートで注目に値するものになるかを問います。

これらの洞察は、組織が市場のハイプを見抜き、選定リスクを軽減し、プログラム失敗、デジタル・カオス、技術的負債といった長期的問題を回避するために、これまで以上に重要になります。

2. 価値のより良い測定

RPAやインテリジェント・オートメーション・プログラムを真に成功させるには、戦略と目的が必要です。これはデータ品質、運用効率、プロセス品質、従業員エンパワーメントの改善、またはより迅速で正確な回答によりステークホルダー体験を向上させることかもしれません。成熟した自動化プログラムを持つ組織の経験と実証された成果を調べることで、RPAとインテリジェント・オートメーションの影響を測るより意味のある方法が見えてきます。これらには以下が含まれます：

• 新しいサービスと製品の提供 — 人間のみでは不可能、または安全・コンプライアンスの観点から不可能な、現在提供されている活動。
• 生産性の向上 — ビジネスに戻ってくる時間とリソースの量。
• 顧客体験の向上 — より速く、エラー・フリーで、長いレスポンス・タイムに伴うリスク低減で提供されるサービス。
• 従業員体験の向上 — より知的に挑戦的で、充実し、価値を生む仕事で新しい役割を担う人が何人いるか。
• プロセス・データのマイニング — 自動化されたプロセス・トランザクション・データからの洞察が、ステークホルダーの体験を向上させ、長期的価値を創造するワークフローの最適化や再発明にどう使われているか。

3. デジタル・トランスフォーメーションのイネーブラー

今年、どのベンダーのソフトウェア・ロボットが真に「ザ・触媒」たり得る能力を持つかについて、より深い理解が得られるでしょう。これらのロボットは通常、事前構築済みで、スマート、高生産性、自己組織化された処理リソースであり、複雑で分断され、修正が難しいレガシー・システムと手作業ワークフローという、複数の運用環境をまたいで、連携したデータ駆動型の仕事を遂行します。

これらのロボットはまた、人間と同じようにアプリケーションの画面を読み取り理解することで、システム相互運用性という古くからの問題を独自に解決します。決定的に、基盤となるシステム・プログラミング・ロジックに触れることなく。この「ユニバーサル・コネクティビティ」能力により、APIやあらゆる形のシステム統合なしで、すべての現在および将来のテクノロジーをロボットが使用できます。レガシー・システムをリップ・アンド・リプレースする必要も、大規模なプロセス変更や大量データ移行も不要です。

これらのロボットが、あらゆる時代のテクノロジーのテストと展開の好ましいルートになるのを見るでしょう。最新のクラウド、AI、機械学習、認知能力が新しく設計されたワーク・プロセス・フローに単純に「ドラッグ・アンド・ドロップ」で継続的に拡張できるからです。究極的には、従来ならコストとリソースの面で禁止的だったデジタル・トランスフォーメーションが、突然達成可能になります。実際、今なら数カ月で達成できる仕事が、ITプログラムと大規模なチームなら数年かかっていたでしょう。

4. プログラム提供へのより戦略的なアプローチ

パンデミックが魔法のように自動化プログラムをスケールさせたわけではありませんが、エンタープライズの優先順位を明確化し、自動化によるデジタル進歩の広範な認識を可能にする主要な変化エージェントです。究極的には、仕事の変革が大きな価値をもたらすためには、組織はインテリジェント・オートメーションをどう適用するかについて、戦術的ではなく戦略的に考えなければなりません。

したがって、Robotic Operating Model（ROM）のより多くの活用が見られるでしょう。これは、完璧にコレオグラフされたステップ・バイ・ステップの実装専門知識を提供する、業界のゴールド・スタンダード納入方法論です。何年も前に作成されたROMは今も進化し続けており、世界トップクラスのインテリジェント・オートメーション導入から得られた洞察で継続的に豊かにされ、他者がデジタル強化された仕事をより良く立ち上げ、維持、スケール、持続できるよう支援します。

テクノロジーと並んで、ROMはおそらく自動化プログラムの成否を分ける単一最大の決定要因です。プロセスをどう特定し、どう設計し、どうテストし、どう自動化するかという構造を与えます。長年にわたり、ROMを用いることで、組織はロールアウトの面から最大8倍の成功を達成できることがわかっています。

最終考察

今年、組織にとっての大きな課題は、グローバルな不確実性、絶え間ない変化、常に進化するステークホルダー要求の気候の中で、ますます制約され、断絶したリソースの中でどう成長するかです。一つの解決策は、C-suiteの先進的思考者たちが、最も先進的で信頼できるインテリジェント・オートメーション能力をフロント、ミドル、バックオフィスの運営に適用し、新しい働き方を再設計できるようにすることです。

「デジタル強化された」仕事が、制限なく、より速く、よりスマートに、より効率的かつ安全に遂行される新時代を目撃するでしょう。この可能性を適切に受け入れる組織が、先頭を切って前進する存在となります。