ブルー・プリズム会長ジェイソン・キングドンが語るRPA急成長の軌跡

RPAは増大する採用率で導入されています。

ジェイソン・キングドン氏がブルー・プリズムに関わったのは2007年。13年後、数回の離脱を経て、RPAブームの幕開けとともにエグゼクティブ・チェアマンとして復帰しました。

8年前にはRPAという用語さえ存在せず、企業はロボティック・プロセス・オートメーションのアイデアを買いませんでした。今は違います。ブルー・プリズム、UiPath、オートメーション・エニウェア、アントワークスは、成長するRPA市場のわずか4メンバーに過ぎません。

ブルー・プリズムの場合、2016年のIPO後、従業員60人から1,000人超へ成長しました。「170カ国に顧客を持ち、フォーチュン2000社の20%と協働し、70以上の商業セクターが製品を採用しています」とキングドン氏。

RPAの爆発的普及

RPAと自動化全体への関心が爆発的に高まったことは間違いありません。過去の時間のかかる手作業プロセスを従業員の手から解放するという考え方です。

「我々（RPA市場リーダー）の間で、自動化の可能性と、様々なビジネス・プロセスと機能への適用を世界に紹介してきました」と同氏は続けます。

キングドン氏の言葉は間違っていません。ガートナーによると、RPAソフトウェア収益は2018年に63.1%成長し、8.46億ドルに達し、グローバル・エンタープライズ・ソフトウェア市場で最も成長が速いセグメントとなりました。

ソフトウェアの驚異的な成長にもかかわらず、RPAはその適用と採用の非常に初期段階にあります。

キングドン氏が重要な成長領域と見なす2つの分野があります：

「これらは互いに重なり合う2つの市場ですが、RPA市場に属します。

「前者はアレクサ型モデルに似ており、自動化が職場でのユーザー・ショートカットを作り、後者はERP型モデルに似ており、自動化がビジネスとそのプロセスの整理を支援します」と同氏は説明します。

良い比喩は、ロボティクスが製造業に導入されたときです。これは大規模にこのセクターを完全に変革しました。

「RPAでは、同じ能力がサービス業界で達成可能です」とキングドン氏は続けます。「繰り返し可能で成果を生むすべてのビジネス・プロセスを自動化できます。」

RPAの初期段階では、クライアントはブルー・プリズムのようなプロバイダーに多くの質問をします。この技術をどう使うか？組織内でどうスケールさせるか？どう組織の重要な一部にするか？これとITの違いは何か？

ITはコア・インフラストラクチャ、大量データ処理、データ保存、HR、給与、物流のような部門での大規模自動化タスクを包むパッケージングを提供します。このコアITの上でプロセスが実行され、これらが自動化できるものです。

これらのソフトウェア・ロボットは、あらゆるシステムやプロセスと相互運用し、あたかも人間であるかのように働くデジタルワーカーになることを目指します。

組織はRPA投資のROIを測定できます。そして、技術が提示した具体的な成果は、結果がより曖昧な他の技術のハイプを超えていることを示唆しています。

2015年、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスは、テレフォニカO2のケース・スタディに基づき、RPAが3年間で800%のROIをもたらすことを発見しました。

この変革的インパクトにより、組織はこの技術を殺到するように採用しました。それは、組織内で何ができるかという基本ルールを変えるからです。合理化、イノベーション、破壊の回避。

「これがRPAがオフショアリングへの挑戦を意味する理由です。組織がインフラストラクチャを全く異なる視点で見られ、ビジネス・プロセスの実行方法を変えられるからです」とキングドン氏は付け加えます。

RPAでは、すべてのシステムが他のすべてのシステムと相互運用可能です。これらのデジタルワーカーは、人間が互いにインタラクトするように、他のデジタルワーカーと働ける必要があります。

「タスクの割り当ては、人間同士のインタラクションのダイナミクスに似ています。タスクが遅れている場合、デジタルワーカーはそのタスクにスワーム（群れをなして取り組み）、作業し、期限に間に合わせます。

「来年、全く新しいアプリケーションが生まれた場合、ビジネス・ユーザーは、人間をトレーニングするのと同じように、これらのデジタルワーカーにその新しいアプリケーションの使い方を教えられます。

「これは、歴史的に組織に利用可能ではなかったシステム相互運用性の面から、大規模なステップ・チェンジをもたらしました」とキングドン氏。

デジタルワーカーをトレーニングできるこの能力により、組織は他の技術を、かつて存在したような技術的障壁なしで、はるかに速い速度で成功裏に採用できるようになります。

実践例として、キングドン氏はブルー・プリズムが協働したBigMedilyticsを挙げます。同社はディープ・ニューラル・ネットを用いて網膜画像をスキャンし、糖尿病の兆候を探します。

同氏は言います。「同社は医師と視覚処理PhDで構成され、この能力をNHSに売り込みたかった。

「問題は、NHSに265以上の異なる患者管理システムがあり、それらが互いに連携していないことです。

「BigMedilyticsは、様々なNHSトラスト内のこれら様々なシステムへのインターフェース構築に残りの人生を費やす可能性がありました。代わりにRPAを用いて、自社技術をNHS内のさまざまなシステムのエコシステム全体に開放しました。同社の技術が瞬時に利用可能になりました。」

この例では、専門的AI能力のための非構造化画像やテキスト分析を考えると、RPAがBigMedilyticsの技術をプロセスに組み込み、そのプロセスをNHS全体に配布したことになります。

RPAは究極的に、かつて存在したような技術的障壁なしで、他の技術の採用を加速させる支援ができます。

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