デジタルワーカーをオンボードする方法

現在、世界中で何百万人ものデジタルワーカーが雇用されています。実際、IDCによる新しい調査では、デジタルワーカーの数(ロボットによる業務自動化(RPA)のプラットフォームを含む)は2021年までに50%増加すると推定されています。私たちの未来の仕事は、人間の仕事を補完し、高め、より大きな業績を達成する形で、人間の同僚と一緒に働くロボットで成り立つようになるでしょう。

多くのRPAプロジェクトでは今、デジタルワーカーを導入することで何兆ドルもの節約が期待されているにもかかわらず、その潜在能力を十分に発揮できておりません。根本的な原因は、多くの場合、ロボットが構造化されていないコンテンツを処理する方法を知らないことにあります。RPAで最大のROIを実現するためには、ロボットが適切にトレーニングを受けてオンボードされ、仕事を最も効果的に遂行するために必要な認知スキルを備えていることを確認しておく必要があります。

みなさんが今の会社で新しい仕事を始めたとき、誰かに会社のプロセスを説明してもらい、自身の責任について詳しく説明してもらったことと思います。このように、新しい社員を受け入れるプロセスは、その社員の役割を成功させるためには欠かせないものでした。しかし、これと同じプロセスが必ずしも新しいデジタルワーカーに適用されているとは限りません。以下のステップは、デジタルワーカーを採用、教育し、そして組織へ組み込むためのガイドとなります。

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ステップ1:採用

最初のステップは、本当にデジタルワーカーを雇うべきかどうかを判断することです。RPAには、業務の合理化や、反復的で時間のかかる作業の自動化、業務効率の改善など、多くのメリットがあります。しかし、すべての業務がRPAに適しているわけではないことを理解しておくことが重要です。さらに悪いことに、デジタルワーカーが「適任でない」作業を行ったり、実装するための技術スキルを持っていない場合は、誤った業務を選択してしまうと意図しない結果につながる可能性があります。

ある業務にデジタルワーカーが必要かどうかを判断するためには、判断ベースではなくルールベースの決断に従うことを確認しておく必要があります。結局のところ、これはロボットです。その業務が繰り返し行われている場合、特に光学式文字認識(OCR)や文書の取り込みによってデジタル化されている場合は、デジタルワーカーを採用するための機は熟しています。

ステップ2:求人

新しい社員を雇用できました。おめでとうございます。しかし興奮しすぎてもいけません。彼らが慣れる前に、みなさんはいくつかのメンテナンスをしなければなりません。デジタルワーカーの職務機能の重複がないようにしましょう。これを達成するためには、業務を分析し、自動化に最適なものを特定することができる、プロセスインテリジェンス技術を導入すると良いでしょう。業務に対してこのような洞察力を持つことは、現在の業務を「ベースライン」状態で評価できることを意味します。業務自動化チームはROIの期待値を明確に設定でき、自動化の取り組みが意図しない結果をもたらすことはなくなります。

ステップ3:教育

人間の従業員と同じように、デジタルワーカーに複雑化するタスクを処理させるためには、徹底したトレーニングが必要です。幸いなことに、デジタルワーカー同士のスキルギャップはないので、適切なトレーニングを与えればデジタルワーカーはすぐに現場で活躍し、価値を提供することができるようになります。

デジタルワーカーのための最も効果的なトレーニングには自然言語処理(NLP)やOCRなどのコンテンツインテリジェンス技術が含まれ、それらがデジタルワーカーに認知スキルを装備させます。企業の要求が進化しAI機能が拡大するにつれ、デジタルワーカーは構造化されていないデータを扱う業務や、ある程度の認知的推論が必要とされる業務で使用されることが多くなってきています。

その代表的な例が、請求書の自動化です。デジタルワーカーは企業のERPシステムと一握りの請求書についてトレーニングを受けます。時間の経過とともに、請求書のフォーム、データ、例外処理の方法のバリエーションを監視して学習することで、彼らのコンテンツIQは継続的に向上していきます。デジタルワーカーにコンテンツインテリジェンス技術を導入することで、構造化されていないコンテンツやデータを含むより複雑な業務を自動化することが可能になります。

ステップ4:パフォーマンス評価

人間の従業員が定期的にパフォーマンス評価を受けるのと同様に、デジタルワーカーのパフォーマンスも評価され、改善されることが重要です。これはRPAプロジェクトが失敗する主な理由の1つです。ロボットが常に効果的に監視されておらず、実行されていない業務の実行に行き詰ってしまうからです。悪い業務を自動化すると、悪いことがより早く起こるようになります。

プロセスインテリジェンスを使用して自動化されたワークフローを監視することで、RPAへの投資が導入後に期待通りに動作していることを確認できます。さらに、業務分析にて、明確に定量化できる導入後のコストへの影響を計算することで、経済的な利益の実現を確実にします。これにより、将来の自動化イニシアチブのための、データに裏付けられた正当な根拠が得ることができます。

ステップ5:ロボットの普及

デジタルワーカーのパフォーマンスとコストへの影響を証明する根拠が得られたことで、ボットに「昇進」を与え、企業規模でボットを成長させることができるようになります。しかし、数十台から数百台、あるいは数百台から数千台へとボットをスケールアップするためには、自動化が触れるすべての業務やビジネスシステム全体で同期された状態を維持するために、有意な命令と制御が必要です。プロセスインテリジェンスは、すべてのオペレーションにおいて、すべてのボットとそれらの果たすビジネス的な役割を監視するための、一元的な機能を提供します。

私たちの未来の仕事は、より多くの推論や意思決定の仕事を果たすことができ、単純な自動化をはるかに超えたデジタルワーカーの増加によって成り立つようになるでしょう。IDCの予測によると、現在、ロボットは組織内の推論や意思決定機能の約29%を監督しており、この割合は今後も増加していくということです。私たちは、この新しい分野の労働者に対応するための準備をしておくことが重要です。人間とロボットの両方を管理できるようになることは、次の大きなスキルの課題であり、今こそ学ぶべき時なのです。

参考ブログ

本コラムはこちらのブログを参考に執筆者の見解でまとめたものです。Abby社の公式見解ではありませんのでご注意ください。

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