インテリジェント・ワークロード・バランシングがRPAパフォーマンスを向上させる仕組み

インテリジェント・ワークロード・バランシングは、RPA運用において比較的新しい概念ですが、タスクが人間の従業員に適しているか、それともデジタルワーカー（ボット）に適しているかを判断する上で極めて重要です。

この観点から、5人の業界エキスパートが、この分野における具体的な適用方法を解説します。

ルールとトランザクションの管理

まず、インテリジェント・ワークロード・バランシングを活用して、ボットが企業側で設定したルールを遵守できるかどうかを確認できます。

「アクティビティが人間の介入を必要とするか、ボットで実行可能かを自動的に判断する機能を一般に『インテリジェント・ワークロード・バランシング』と呼びます」と、アッピアンのソリューション・コンサルティング担当バイスプレジデント（パートナーズ）であるサティア・スリニバサン氏は説明します。「知能の源泉は、誰がその作業を完了するのに最適か（人間かボットか）を決定するビジネスルールにあります。人間の場合は、どの部門、グループ、経験レベル、管理職がそのケースを処理するのに最適か。ボットの場合は、ボットを導入するために何が必要か、さまざまな種類のリクエストにどれだけ柔軟に対応できるかがポイントです。

「真に効果的であるためには、ボットは幅広いパラメータで動作できる必要があります。例えば、『100ドル未満の返品商品はボットが処理する』というルールがあるとします。しかし、返品が集中する繁忙期には、この閾値を動的に引き上げる必要が出てきます。ボットは、承認額が変わっても、再設定なしで必要なすべてのステップを実行できなければなりません。」

コグニザントのインテリジェント・オートメーション＆テクノロジー担当シニア・ディレクター、ゴパル・ラマスブラマニアン氏は付け加えます。「10万件のトランザクションを処理する場合、各ロボットに手動で割り振る代わりに、RPAプラットフォームのインテリジェント・ワークロード・バランシング機能が、10万件を複数のロボットに自動的に分配し、可能な限り迅速に完了させます。

「サービスレベル合意（SLA）がトランザクション完了に紐づいており、既存のロボットではSLAを守れない場合、インテリジェント・ワークロード・バランシングは追加のロボットをオンデマンドで起動し、ワークロードを分散して、タスクを期限内に完了させます。」

プロセス・インテリジェンス・ソリューション

ABBYYのグローバル・バイスプレジデント、ニール・マーフィー氏は、どの領域を最適化すべきかを把握するために、プロセス・インテリジェンス・ソリューションを取り入れる方法を解説します。

「RPAにおいて、大量のプロセスを繰り返し実行するのは、プロセスが壊れていたり、十分に理解されていなかったりすると困難です。頻繁な人間の介入を招くからです」とマーフィー氏。「だからこそ、RPAにインテリジェント・ワークロード・バランシングを適用する意義があります。

「この背景で、プロセス・インテリジェンス・ソリューションが台頭しています。これにより、企業はRPAに最適なプロセスを特定し、ボトルネックを検出してプロセスを完全に理解できるようになります。エラーの原因やリードタイム増大の要因を特定できるのです。

「プロセス・インテリジェンスは、最も頻繁な実行パスを明らかにし、壊れたプロセスのバリエーションを露見させ、組織のプロセスに潜む非効率を発掘します。単なる手作業の自動化ではなく、真のデジタル変革を目指す組織では、プロセス・インテリジェンスとRPAを組み合わせる実践が広がっています。これが最高の成果をもたらします。」

ボット・ライセンスの最適化

ネックスボティックスのCEO、クリス・ポーター氏は、ボット・ライセンスを考慮したインテリジェント・ワークロード・バランシングによる運用最適化について語ります。

「従来のRPAベンダーは、ボット・ライセンス、つまりボット単位でのライセンス販売に注力してきました」とポーター氏。「各ボットは固定リソースであり、処理能力に限りがあります。上限に達すれば、新たなボットを購入する必要がありました。また、ボットは実質的に手動でスケジューリングされており、誰かが常に作業を割り当て、ライセンス・プールを管理するという大きなオーバーヘッドが発生します。あらゆる組織は、コストを最小限に抑え、自動化を最大化すべきです。

「インテリジェント・ワークロード・バランシングは、利用可能なリソースを見て、動的に作業を割り当てます。これにより、作業の種類に応じて、異なるボットやサーバーに自動的に作業を振り分け、リソース利用率を最大化します。対象はRPAだけでなく、機械学習やOCRなども含まれ、それらのタスクを自動的に分配します。

「これが特に威力を発揮するのは、ワークロードが急増したり、季節変動がある場合です。例えば、保険業界では1月、更新手続きの増加でプロセスがスパイクします。

「従来のRPAでは、ピーク時に備えてライセンスを購入する必要がありました。つまり、ピーク時以外はライセンスが遊んでいる状態で、それでも従来のライセンス・モデルでは費用を払い続けなければなりません。」

デジタルワーカー

RPAにおけるインテリジェント・ワークロード管理の最後の例は、デジタルワーカーにおけるものです。

ブルー・プリズムのEMEA担当CTO、ピーター・ウォーカー氏はこう説明します。「他のロボットとは異なり、デジタルワーカーはAI機能を織り交ぜながら、常に変化するデジタル環境において、失敗することなくシームレスに相互運用します。デジタルワーカーは、ワークフローとワークロードの実行を最適に計画し、最高の成果をもたらすため、瞬時にインテリジェントにワークロードを管理し、ビジネス状況に応じて他のデジタルワーカーを自動的にスケールアウトし、自動プロセス・マイニングでビジネス・プロセスを分析します。

「デジタルワーカーは、ロジック、ビジネス、システムの問題を介入なしで解決し、自動問題検出を活用して最高レベルのサービスを確保し、すべてのプロセス自動化における生産性を向上させます。顧客へのサービス時間を短縮し、全体的な品質を改善するため、デジタルワーカーは人間、システム、他のデジタルワーカーと通信し、タスクを完遂します。

「例えば、チャットボットをデジタルワーカーと連携させて顧客対応を自律的に行い、必要に応じて人間にエスカレーションするといった運用が可能です。」