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ロボットによる業務自動化(RPA)に精通しよう(RPA海外動向コラム)

こんにちは-。野田貴子です。今回から連載を始めました、このコラムはRPAに関する海外動向で面白そうなコラムを意訳してお届けします。興味がある方はご覧ください。今回もRPAで知られるABBYYのお話です。

さて、このところよく脚光をあびている人工知能(AI)は、経営会議にもよく話題に上がっていると思います。経営幹部層にとっては、ロボットによる業務自動化(RPA)がデジタル化ツールの中で最もエキサイティングなものとしてみえているのではないでしょうか?新しいコンプライアンス規制が大規模になるに従い、組織はRPAを必要としています。大量のデータを制御し業務改善のために継続的な努力を続けている高度に規制された企業にRPAはふさわしく、RPAによる自動化から企業は最大の利益を得ているような成功例も多くなってきました。

RPAとは何か

RPAは、トランザクション処理、データ処理、レスポンスのトリガー、他のデジタルシステムとの通信といった、既存のアプリケーションで従業員が行っていた特定のタスクを、ソフトウェアロボットを使用して実行するアプリケーションです。その使いやすさと早期に実現可能なROIによってRPAの価値は向上しました。ビジネスユーザーやテクニカルユーザーはコストと時間のかかるコーディングを必要とせずに、「ロボット」を構築できます。ほとんどの技術にはさまざまなニーズに対応するために利用できるさまざまなレベルの機能が用意されていますが、RPAには、基本、強化、認知の3つのレベルがあり、そのサイクルによって成長していきます。

基本レベルのRPAは、シンプルで反復可能なルール駆動型プロセスの自動化に焦点を当て、アプリケーション画面からのデータ抽出、ワークフロー自動化、Visioタイプのビルディングブロック、再利用可能なコンポーネントといったユーザーの作業をキャプチャして模倣するためのレコーダーを提供します。これらのプロセスを独立して、あるいはより大きなビジネスプロセスの一部として実行するためにロボットを使用します。ロボットは銀行の取引業務、保険、物流、輸送、請求書処理のような財務において一般的に見られる繰り返しによるデータ入力作業を排除します。

強化レベルのRPAは、あまり構造化されていない、より特殊化されたコンテンツを多く含む作業の自動化に対応します。強化された業務自動化をサポートするツールとプラットフォームは、すぐに利用できる組み込みの知識、自然言語の理解、非構造化データを活用する能力、自動学習機能、パターン認識、確立されたほかのソフトウェアプラットフォームに対するeBondingなどの機能を提供します。

認知レベルのRPAは、自然言語処理、人工知能、機械学習、データ分析などの高度な技術を組み合わせて、知覚、推定、証拠収集、仮説化、推論、人間との対話といった人間活動を模倣します。例えるならば、自動運転車のシステムをプログラムするのではなく、システムに教育するところを想像してみてください。あるプロセスを作るためには問題の領域の複雑さに応じて数ヶ月から数年かかります。認知レベルのRPAは時間もお金も最大の投資を必要としますが、業務を一変させる可能性も最大です。

ちなみにですが、RPAはEUの一般データ保護規則(GDPR)のコンプライアンスに遅れを取っている企業にとって最善の答えとなる可能性があります。最後にRPAを活用したGDPRコンプライアンスの強化について触れたいと思います。インテリジェントなキャプチャソリューションをRPAに組み込むことで、組織はコンテンツ分析を派生させてコンテンツの洞察を得ることができます。コンテンツ分析がGDPRのコンプライアンスに役立つための具体的な5つの方法は次のとおりです。

  1. 意味のある情報を特定する:組織は、分析されるすべての文書、ファイル、オブジェクト内の重要な情報を見分ける必要があります。その情報には分野に特化した意味や意義を持つ用語(例えば、人事部の文書にある「protected classe」に関する用語)も含まれます。RPAやインテリジェントなキャプチャによって実現される業務自動化の利点は、簡単に横断できる階層的なマップ内の情報へのリアルタイムにアクセスできることであり、システムはユーザーにとって重要な情報を積極的に抽出し、分類し、提示します。
  2. 記録ポリシーの確立:通常の業務において組織は個人識別情報(PII)を含むデータを取得しますが、この手順が準拠していることを確認するために手順を認識しておく必要があります。RPAとインテリジェントなキャプチャソリューションはドキュメントと抽出されたデータを自動的に分類し、GDPRを満たす助けとなるように記録ポリシーを適用することができます。PIIデータが確立されたポリシーを満たしていない場合は警告が発せられるため、この問題に気づいて解決することができます。
  3. コンテンツの集約:組織内のすべてのコンテンツはルールベースの用語に基づいて同じようにアクセスできる必要があります。入力ソース間で用語を標準化することにより、コンテンツリポジトリが接続できるようになります。これは特に、異なる種類のソースタイプで役立ちます。
  4. イベント駆動の集約:特定の内部または外部イベントに関連するコンテンツ(合併や特定の顧客へのセールなど)をリアルタイムで集約できます。これは特に、組織が不正行為を調べる必要がある場合に便利です。
  5. トラッキングと比較:ユーザーは特定の概念や条項に関してコンテンツの変更を追跡し、そのバージョン違いや複数のコンテンツファイルを比較することができます。

GDPRは企業内のほぼすべてのビジネスユニットと、財務、法務、仕入れ、人事、営業、マーケティングなどほぼすべての契約に対応するため、これらの契約に含まれるデータへのアクセス権がコンプライアンス上とても重要になります。GDPRの締め切りが近づくに従い、RPAとインテリジェントなキャプチャによるコンテンツ分析の技術への投資を検討する必要が出てきそうです。

本コラムは「http://blog.abbyy.com/understanding-robotic-process-automation/」を独自の見解で意訳したものであり、原作者の意図を完全に表したものではありません。予めご了承ください。

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このコラムを連載いただいている日商エレクトロニクスでは先駆者としてRPAの自社導入にも取り組んでおり、経営企画部、財務経理部、人事総務部の3部門でRPAをGRANDITE連携で導入し、ROI 590%と770万円のリターンを実現しています。そして成功事例の分析資料も以下のセミナーレポート内で公開しています。興味がある方は是非ダウンロードください。こちらにはガイドライン的なものも書かれています。

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