インテリジェント・オートメーションのスケーリング：プロセス、テクノロジー、人の3つの柱

Chris Huff氏によれば、インテリジェント・オートメーションのスケーリングは予想より困難であり、プロセス、テクノロジー、人の3つの柱が鍵となります。

Deloitteの最近の調査によると、2020年までに70%以上の企業がロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を導入すると予測されています。これらの組織は、労働力の負担軽減と、コンプライアンス向上、生産性向上、コスト削減などのメリットを得るため、自動化技術を採用しています。しかし、熱意にもかかわらず、RPAやインテリジェント・オートメーションのスケーリングは予想より困難です。実際、Deloitteは、RPAデジタルワーカーをスケールさせたと答えた組織はわずか3%だと発見しました。

組織は、実行可能なRPAの概念実証（PoC）から、全社的なインテリジェント・オートメーション・プログラムへ、いかにシームレスに移行できるでしょうか？ まず、プロセス、テクノロジー、人の3つの柱で構成される構造化フレームワークでスケーリングを考えるのが有用です。各柱の詳細を検討することで、スケーリングに関する大きな疑問に答え、RPAでの初期成功を再現するための実行可能な戦略を策定できます。

柱1：明確に定義されたプロセス

すべてのプロジェクトの核心は計画であり、インテリジェント・オートメーションのスケーリングも例外ではありません。以下のステップで要件を定義し、障害や問題を早期に発見できます。

• ステップ1： 成熟度モデル評価を実施する。技術とプロセスの観点から、組織の自動化への準備度を評価する。ITチームを最初から巻き込むことが極めて重要です。彼らは、自動化技術がエンタープライズITスタックにどう適合するか、セキュリティプロトコルへの準拠をどう確保するかを助言します。導入後、ITチームがソフトウェア管理を担う——これも早期に連携すべき理由です。ベストプラクティスは、自動化を適用しようとするビジネス領域を評価し、自動化前に運用プロセスを最適化することです。
• ステップ2： 導入ジャーニーマップを作成する。ブループリントが変革プロセスを定義します。このステップで、自動化に適したビジネス領域を特定します。「クイックウィン」から始めて、経営陣と幅広い労働力の賛同を得ます。並行して、エンタープライズ・オートメーション・プログラムオフィスと、プログラムをスケールで支える運用モデルの設計を開始します。
• ステップ3： スケールとイノベート。オートメーション・プログラムのスケーリングには、集中型、分散型、連合型モデルの慎重な検討と計画が必要です。ほとんどのプログラムは、ポリシーとガバナンスを確立するために集中型で始まり、ポリシーが整い、ビジネスユニットがある程度の習熟度を得て自ら自動化を設計・構築できるようになると、連合型モデルへ成熟します。スケールする際はイノベーションにも目を配り、ビジネスニーズに理想的な新興技術の採用機会を逃さないようにします。

柱2：強力なテクノロジーを備えたスケーラブルなインテリジェント・オートメーション（IA）プラットフォーム

スケールするには、様々なユースケースに自動化を適用するテクノロジースイートが必要です。ここで典型的なRPAオンリーのソリューションが不足します。ほとんどの組織はフロントとバックオフィスにわたる複雑な運用を持ち、ドキュメントやメールの非構造化データが、RPAで処理する前に構造化データへ変換される必要があります。この機能は一般に「コグニティブ・キャプチャ」と呼ばれ、インテリジェントOCRと機械学習を用いる技術が関わります。

これは、ビジネスが自動化を達成するには複数の技術を組み合わせる必要があることを意味します（Everest Groupによる）。しかし、複数ベンダーのソリューション統合は煩雑なため、インテリジェント・オートメーション・プラットフォーム・アプローチが推奨され、複数の調達、ベンダー管理、技術の継ぎ合わせを最小化できます。したがって、ベンダーをその完全なテクノロジーポートフォリオの観点から評価することが重要です。統合された統一プラットフォームで、技術の完全なミックスを備え、ドキュメントをインテリジェントに処理しながら下流アクティビティを自動化できることが求められます。さらに、組織はIAプラットフォームについて以下の機能を評価すべきです：

• アプリケーション・エミュレーション：デスクトップマシンなしで、Webアプリケーション、Excelファイル、PDFなどでのタスクを管理。
• 最小限のデスクトップフットプリント：別インストールなしでランタイムに自動化をデプロイ。
• 柔軟なアーキテクチャ：クラウド、オンプレミス、ハイブリッド展開のサポート、サードパーティアプリケーションとのシンプルな統合。
• ベンダーに依存しないプラットフォーム分析：自動化の結果を分析・測定し、効率、コンプライアンス、リスク曝露を特定。
• モバイルサポート：あらゆる場所から自動化を監視・管理。

柱3：インテリジェント・オートメーションのスケーリングを主導する適切な人材

デジタルワーカーの核心には従業員がいます。6つのコンピテンシー・モデルは、組織が自動化プログラムを支える適切な人材をエンパワーするためのベストプラクティスです。リソースレベルはIAプログラムの規模によりますが、以下の各領域を管理する専任の担当を検討すべきです：

ガバナンス：このチームは全体の自動化プログラムを監督し、スケーリングに伴う今後の変更を従業員が認識できるよう確保します。

テクノロジー：このチームのメンバーは、自動化ベンダーとの外部関係管理、サーバーとインフラ要件など内部技術検討を担当します。

ツールとトレーニング：トレーニングと導入のためのツールとドキュメント作成にリソースを割り当てます。

• チェンジマネジメント： ポジティブな変化であっても従業員にとっては不安です。組織はチェンジマネジメントに専任リソースを置く必要があります。このグループは、自動化が労働力にどう影響するかを特定し、移行中に従業員をエンパワーし続ける方法を見つけます。
• レポーティング： 実証された成功記録が拡大を推進します。パフォーマンス目標を最初から明確に定義し、追跡・測定・共有できるようにします。特に、自動化イニシアチブの意思決定権を持つ経営陣と共有します。
• ナレッジ共有： IAが導入されるすべてのユースケースには学ぶべき教訓があります。専任の個人グループがこれを取得、文書化、共有し、次の導入やイテレーションの改善に活かせるようにします。

PoCの成果を再現することはあらゆる組織にとって挑戦的ですが、明確に定義されたプロセス、強力なテクノロジー、適切な役割でエンパワーされた人々という方法論的アプローチが、変革を促進しスケールを達成するための適切な構造を提供します。

Chris Huff氏はKofaxのチーフ・ストラテジー・オフィサーです。インテリジェント・オートメーション（IA）および次世代ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）のプロバイダーとして、同社の戦略的イニシアチブを開発・推進しています。