ビジネス自動化の迷信、あなたの願いはロボットの命令？ どのCIOも、ソフトウェアが棚ざらし（シェルフウェア）になるのを見たくありません——時間と金を無駄にするだけです。新技術導入の計画は簡単な仕事ではなく、それがすべて無駄になるのを見るのは苦痛です。柔軟でユーザーフレンドリーなツールを選ぶのは難しくありませんが、不可能でもありません。選択肢を検討する際、迷信や片寄った見方が意思決定プロセスを狂わせ、機会損失を招きます。ビジネスプロセス自動化のような価値あるテクノロジーツールを徹底的に調査することは、計算されたデジタル戦略に不可欠です。少し時間を取って読み進め、自動化を取り巻く一般的な誤った印

カスタマーサービスとデジタルトランスフォーメーション——今日、どの企業も無視できない二つの用語。ビジネス運営の全ては顧客を中心に回っています。そして、適切な現代技術の活用により収益性達成は可能です。この二つを切り離すことは不可能です。実は、これらを融合させれば驚異的な効果が生まれます。 ロボティック・プロセス・オートメーションとは？ この記事で取り上げる、非常に求められている技術の一つがロボティック・プロセス・オートメーション、略してRPAです。IEEEワーキンググループはRPAを以下のように定義しています。「ビジネスルールと定義済みのアクティビティ振り付けを使用し、一つ以上の無関係なソフト

RPAのメリット ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、ルールベースの手順とタスクの自動化において、人々を通知・拡張・支援・補助する、ますます知能化したソフトウェアロボットの「デジタルワークフォース」を容易に制御できるソフトウェアカテゴリです。1000社以上の先進的なグローバル組織が、人間とデジタルワーカーの協働により職場オペレーションを積極的に変革し、既存および新規アプリケーションとシームレスに連携・オーケストレーションしています。RPAのメリットは多岐にわたります。 RPAのメリット——導入の主要ドライバー これは素晴らしいように聞こえますが、RPAのような変革的で急速に

買掛金の自動化は、会計士に不正リスクへの安心を与え、購買決定から請求書承認、電子決済までのプロセス全体を効率化します。 「会計」という言葉を口にすれば、部屋を一瞬で空っぽにしたり、聞く耳を持たない聴衆を残したりできます。ほぼあらゆる企業に支払いと請求書が存在するにもかかわらず、会計プロセスはしばしば関心とイノベーションの薄い対象とされてきました。自動化と技術変革が財務ソフトウェアとオンラインツールを刷新したにもかかわらず、買掛金のような標準的な会計手順は依然として苦痛になるほど面倒で手作業です。不正支払いの増加——2018年には63%の企業がこれまで以上に不正と損失を経験——により、買掛金自

過去10年間で自然言語処理に起きた最大の変化は、単語の従来型パターン認識から離れ、機械学習とディープラーニングのアプローチへ移行したことです。 自然言語処理（NLP）により、コンピュータはテキストを読み、音声を聞き、解釈し、感情を測定し、どの部分が重要かを判断できます。今日の機械は、人間よりも多くの言語ベースのデータを、疲れることなく、一貫した、偏りのない方法で分析できます。 「NLPは言語の曖昧さを解消し、音声認識やテキスト分析など多くの下流アプリケーションに有用な数値構造をデータに加えるため重要です」と、SAS UK & Irelandのアナリティクスコンサルタント、ケイン・パットマン氏

デジタル同僚は、良い時も悪い時もあなたの味方です。 最初のチャットボットは1966年にMITで構築され、豊かな歴史があります。詳細は『チャットボットの歴史：どこから来て、どこへ行くのか』をご覧ください。しかし過去10年間で、顧客にも組織内部にもますます目立つ存在になってきました。 チャットボットは人工知能（AI）と自動化の傘下にあります。しかし、真にユーザー体験（UX）を向上させ、インテリジェントなワークフローを構築するには、IPsoftのトランスフォーメーション担当エグゼクティブディレクター、ヨハン・トール氏によれば、企業は強力な認知エージェント（デジタル同僚）の力を活用する必要があるとい

企業はRPAを効果的に展開するために必要なプロトコルを遵守していません。 未来を見据え、企業はRPAやその他のインテリジェントオートメーションを指数関数的なペースで導入しています。しかし、生産性向上、非効率削減、コスト削減への期待に駆られ、木を見て森を見ずになっていないでしょうか？ 多くのベンダーやサービスプロバイダーがRPAソリューションをローコードで導入しやすいと謳っていますが、実際はそう簡単ではありません。 KPMGとHFS Researchのレポートによれば、RPA領域では期待と現実の間に大きなギャップがあります。企業はRPAのメリットを理解していますが、多くがまだ効果的に実装する準

RPAという略語のRやPを変えるべきか？ 也许略語そのもの、RPAという用語が混乱を招いているのかもしれません。 ITリーダーの優先事項は通常、イノベーションによる組織改善、効率化、テクノロジーによる価値提供です。しかしあらゆる企業で、新技術の導入によって自分の役割が脅かされるのではないかと従業員が懸念する波が常にあります。数年前はクラウドコンピューティングがその恐怖をもたらし、今は人工知能（AI）です。 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は人間の行動を模倣するソフトウェアロボットであり、一方AIは機械による人間の知能のシミュレーションです。しかし、この二つはしばしば混同され

自動チャットボット——それらは何なのか？ 私たちは自動チャットボットと愛憎の関係にあります。それらで遊ぶのは好きですが、質問に答えられなかったり、要望を叶えられなかったりするとイライラします。チャットボットを作る人々は、できるだけ人間らしくする挑戦を楽しみますが、それを達成するために数千もの条件分岐を書くのは非常に骨が折れます。 自動チャットボットとのやり取りを人間らしくしたいというこの相互の願望が、自然言語処理（NLP）によるボットの強化を推し進めてきました。チャットボットの裏にある機械学習と、そこから学習する仕組みは、意思決定ツリーのロジックに基づき、所定の入力と出力のシーケンスの交換で

従来のソフトウェア開発は遅すぎます。抜本的な再考が必要です。 約3年前、マイクロソフトのサティア・ナデラ氏が「すべてのビジネスはソフトウェアビジネスになる」と有名な発言をしました。今日、5000億ドルのグローバルソフトウェア市場は、2030年までに1兆ドルへ倍増すると予測されています。 J.P.モルガンは、最新の報告書で4万人のソフトウェアエンジニアを抱えていると記録しています（アルファベット社より多い）。すべての大手企業がエンジニア採用競争を繰り広げ、競合を出し抜こうとしています。大きな問題は、従来のソフトウェア開発が遅く、断片的で、無駄が多いことです。 例えば、平均的なソフトウェアエンジ

「業界を問わず、企業がNLPのようなディープラーニング技術を用いて隠れたインサイトを抽出し、自社固有のビジネス経験・専門知識と組み合わせてイノベーションを起こし、差別化を図るのは時間の問題です。」 自然言語処理の裏にあるテクノロジーとは？ 簡単に言えば、NLP（自然言語処理）とは、現実世界のデータをコンピュータが理解し、処理できるようにする技術です。 その始まりは1950年代、アラン・チューリングの論文「計算機械と知性」にあります。彼は「機械は考えられるか？」と問いかけました。つまり、機械が人間のように考え、人間の現実から事実やデータを理解できるかということです。 NLPは人工知能の一形態で

データを資産へと転換することは、ビジネスの最優先事項であるべきです。 「データを見せてくれ！」 一般的に組織は膨大な量のデータにアクセスできます。そして「新しい石油」を入手すること自体は必ずしも問題ではありません。難しいのは、そのデータをいかに活用するかです。ダイレクトな顧客データであれ、IoTデバイスのデータであれ、この貴重な資産を最善の形で活用し、実働させるにはどうすればよいのか？ あらゆる組織がなすべき最も重要なことは、効果的で包括的なデータ管理戦略を策定し、それを最優先することです。 まず、自社がどのようなデータを保有しているかを理解すること。次に、そのデータを分析できるようにするこ

RPA市場について教えてください RPAは今日のテクノロジーで最もエキサイティングな成長領域の一つだ。Global 2000企業のRPA採用は拡大しており、この成長は多くの業界と機能領域で燃料されている。Forresterは最近、「全企業の85%がロボットをデジタルワーカーとして組織にとって良いと信じている」と記録している。政府セクターでもRPAは高く採用されており、UiPathの導入が23以上の政府機関で最多だ。 TAM（総対象市場）のRPA推定値は50億ドルレンジ（レポートによる）だが、私の意見ではかなり保守的だ。RPA市場は、1.3兆ドルのBPO、ITサービス、アプリケーションソフトウ

新しいRPAセンター・オブ・エクセレンスにより、財務、HR、調達、情報などの分野で大量の反復タスクを自動化しスタッフを支援することで、バックオフィス活動の効率と生産性向上を目指す。 RPAのメリットがより広く証明されるにつれ、このテクノロジーは資金難とリスク回避的な公共セクターにとって魅力的なツールになりつつある。こうした中、チェルシー・アンド・ウェストミンスター病院NHSファウンデーショントラストは、全国のトラストのRPAベストプラクティスモデルになるべく、計画を発表したばかりだ。 Automation Anywhereが、反復的で時間のかかるタスクを自動化し、スタッフが重要なタスクで協働

データサイエンティストはデータサイエンスプロジェクトの成功に不可欠だ。だが、彼らは単独ではできない。他のスキルセットと自動化ソリューションからの支援が必要だ。 データ——現代機械の歯車を潤すオイル。だが問題がある。組織はこの新たな力からビジネスインサイトを得るのに苦労している。 慢性的な不足 市場では、多くのエンタープライズ顧客が非常に大きなデータサイエンスチームを構築しようとしている。中には、顧客入力からIoTデバイスまで——これがメインチャネルになる——データ爆発に対処するため、数百人を採用しようとするところもある。 だが容易ではない。データサイエンティストは大幅に不足している。 Gar

初期のオーケストレーションとチューニングに加え、自動化ルールは「一度書けばどこでも展開」モデルに従い、適応性の余地をほとんど残さない。新しいエンタープライズアプリが追加されたり、ワークロードがクラウド間で移動したり、会社の全体的戦略計画が変更されたりするたびに、ルールも変更しなければならない。 1947年、General Motorsが最初のモダン自動化部門を設立した。目的は、機械、油圧、コンピュータテクノロジーの配列を組み合わせ、通常時給制従業員が扱う時間とリソースを消費するタスクを置き換えることで、自動車生産を合理化することだった。 70年後、自動化現象はあらゆる業界と市場に広がり、特に

インテリジェントオートメーションは変革的だ……組織がテクノロジーを採用すればの話だが。 Appianの「Future of Work」調査の第3部では、「インテリジェントオートメーション」に焦点を当てる。これは、新興の認知的・ロボティックコンピューティングテクノロジーを人間主導のビジネスプロセスと顧客インタラクションに統合することと定義される。 これらのテクノロジーには、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）が含まれる。 データは、インテリジェントオートメーションの期待されるビジネスメリットと、典型的な組織がそれらのメリットを実現する能力の間に

RPAメリットの計画と実現はそれ自体がプロセスだ——途中で考慮すべき3つのことがある。 RPAソリューションから最大の成果を得るには、どのプロセスを自動化するかに多くの思考を費やす必要がある。どの自動化機会が最大の価値を提示するかを特定し、メリットを測定する必要がある。 Jaguar Land Roverでコンサルティングの立場で働いてきたが、同社内には自動化機会の継続的なバックログがあるのを見てきた。人々がやってきてプロセス自動化を依頼する——だがイエスと言う前に、Jaguarにとってのメリットが何かを判断する必要がある。 RPAメリットの計画と実現はそれ自体がプロセスだ——途中で考慮すべ

しかし、ビジネスリーダーは労働力へのRPAの心理的影響を克服しなければならない。 大多数の組織が、RPAにより従業員がより多くの人間的インタラクションを経験できると信じており、一部ではよりクリエイティブなタスクに集中できるよう支援することで、仕事をより楽しめるようになっていると述べている。これはForrester Consultingによる研究、UiPath委託によるものだ。 研究「RPAが従業員体験に与える影響」によると、92%が効率向上の結果を実感し、86%がRPAで効率が向上したと信じ、66%がRPAにより既存業務が再構築され、従業員がより多くの人間的インタラクションを持てるようになっ

あなたと私には共通の「条件」がある：人間の条件だ。我々はミスをする。我々が生成を助けるデータはエラーを孕んでいる。そこへRPAが登場する。多くの組織がこのテクノロジーを適用し、幻滅を経験してきた。ロボットが比喩的な食器棚に埃を被って放置され、「RPAはハイプだ」との声につながる。だがEverest Groupのエグゼクティブバイスプレジデント兼ディスティングイッシュトアナリスト、Sarah Burnett氏は異なる見解を持つ。 問題の一部は膨らんだ期待にある。地球を約束して月しか届けなければ、失望感が生まれる。「簡単だ」と言えば、技術責任者（CTOなど）がシニカルになり、「RPAはハイプだ」