ロボティックプロセスオートメーション技術の新たな展開

急成長するデジタル経済は、新たな世界的な科学技術の進歩の産物であり、新興のデジタル技術とインテリジェント技術によって直接推進されています。ロボティックプロセスオートメーション技術（略してRPA）は、近年急速に発展し、広く利用されている重要なインテリジェント技術であり、細心の注意を払い、積極的に開発する必要があります。

いわゆるロボティック・プロセス・オートメーション技術とは、コンピュータに展開されたソフトウェアプログラムを使用して、コンピュータの前で作業する人の操作プロセスを模倣することで、タスクを自動的に完了させるアプリケーションソフトウェア技術を指します。基本的な原理は、ソフトウェア エンジニアがタスク要件に応じて事前にスクリプトを設計し、ソフトウェア プログラムを作成してコンピューターにインストールし、特定の指示を受信すると、ソフトウェア プログラムは人間の手を模倣してマウスとキーボードを操作し始め、接続されているコンピューターとネットワーク上で一連の作業タスクを自動的に完了することです。このようなソフトウェア プログラムは、インテリジェントに操作および実行する機能を備えており、その動作原理は、物理的な実体を持つ従来のロボットとは大きく異なります。そのため、比喩的に「ソフトウェア ロボット」と呼ばれることがよくあります。

初期のロボティック プロセス オートメーション技術は、主に自動ドキュメント処理、自動検索、画面およびネットワーク情報のクロールと分類などに使用されていました。近年、企業やその他の社会組織のデジタル変革の実践が継続的に進歩するにつれて、ロボットプロセス自動化技術の応用シナリオはより多様化しています。ロボティックプロセスオートメーション技術は、財務精算、税金申告、銀行照合、買掛金回収、売掛金支払、在庫数え、外来患者登録、電子商取引小売、物流配送、都市水道・電気・ガス管理、建築設計、アフターサービス、従業員研修など、従来は産業用コンピュータやパソコンを操作して処理する多くの人手を必要としていた反復的なタスクに徐々に導入されてきました。たとえば、旅費精算では、担当者は精算する請求書の写真を撮ってアップロードするだけで済みます。システム内の自動画像認識システムは、請求書情報をフォーマットされたデータに素早く変換し、電子請求書台帳と照合することで請求書の真正性検証を完了します。検証された請求書情報は経費管理システムに送信されます。経費管理システムは、設定された承認プロセスに従って経費精算のオンライン承認を促進します。承認後、経費管理システムと財務会計システムが接続され、会計伝票の自動生成が実現されます。たとえば、財務会計システムと税務システムが接続され、税務システムは財務会計システムから関連する収入データを自動的に収集し、税金の計算と検証を実行し、直接納税申告書を生成します。たとえば、アフターサービス段階では、顧客サービス ソフトウェア システムは、顧客が電話、オンライン音声、またはテキストで提起したさまざまなアフターサービス要求に対して、音声、テキスト、画像などの形式で自動的に応答できます。

シナリオが多様化するにつれて、ロボティックプロセスオートメーション技術の開発はさまざまなハードウェア技術と統合されています。基本的に、ロボットによるプロセス自動化技術の中核は、手動操作をコンピューター ソフトウェア プログラムに置き換えることです。しかし、この技術の実際の応用は、単にコンピュータやネットワーク上で実行されるソフトウェア プログラムに依存してタスクを完了するという範囲をはるかに超えています。最新のハードウェア技術との統合が進み、それらが互いに補完し合って、技術的に困難で複雑なタスクを完了するようになっています。たとえば、金融払い戻し、ホテル予約、チェックインなどのプロセスでは、ソフトウェア プログラムとハードウェアの画像認識テクノロジが組み合わされています。たとえば、アフターサービスの顧客電話や音声応答のプロセスでは、ソフトウェア プログラムと音声認識技術が組み合わされています。例えば、運転支援や自動駐車では、レーダー技術、音声認識技術、画像認識技術、高精度地図技術などとソフトウェアプログラムが組み合わされています。さらに、導入キャリアと範囲から判断すると、これらのソフトウェアプログラムは単一のコンピュータに導入されているだけでなく、産業用またはパーソナルコンピュータ、携帯電話や各種スマート端末、生産設備や輸送設備などにも導入されています。手作業に代わる特定のタスクを比較的独立して完了できるだけでなく、ハードウェアデバイスを駆動したり、ハードウェアデバイスと一緒にタスクを自動的に完了したりすることもできます。さらに、ソフトウェア プログラムによるデータ情報の取得と処理は、単一のデバイスのコンピューティング機能とストレージ機能に限定されなくなり、エッジ コンピューティング、モバイル ネットワーク伝送、クラウド コンピューティングなどのネットワーク接続に基づく機能が完全に統合され、チップ技術、センサー技術などのテクノロジによって強力にサポートされています。

さらに、ロボティック プロセス オートメーション技術は、比較と識別に基づくタスク処理から、将来のイベントの予測に基づくタスク処理へと移行しています。現在のロボットプロセス自動化テクノロジーは、一般的に、効果的な識別に基づくソフトウェア プログラムで手動操作を置き換えることに重点を置いています。会計処理では、特定の特性要件を満たす情報を分類し、対応するレポートを生成します。払い戻し処理では、請求書の真正性を確認し、規定の要件に従って承認を促進します。顧客サービスでは、顧客から与えられた要件に応じて、より適切な応答を提供します。これらはすべて比較と識別に基づいています。しかし、人工知能技術の急速な発展を背景に、ロボットプロセス自動化技術は、知能化技術の重要な部分として、他のさまざまな人工知能技術と必然的に統合されます。ビッグデータ、クラウドコンピューティング、機械学習のサポートにより、機器の将来の動作状況や個人、グループ、組織の行動指向を予測し、自動的に決定を下して対応するアクションを実行し、将来の問題に対する作業タスクをより適切に完了できるようになります。

情報技術コンサルティング会社の分析によると、ロボットによるプロセス自動化セグメントは、近年、エンタープライズ ソフトウェア分野で最も急速に成長しているセグメントです。業界の市場展望に惹かれて、この分野でのソフトウェア技術開発やソリューション提供を専門とする多くのスタートアップ企業や、経営ソフトウェア開発、経営コンサルティング、クラウドコンピューティング、データマイニングなどの既存の事業領域をロボティックプロセスオートメーションに拡張した企業、さらには知識とチームリソースを携えてこの分野に参入した企業など、新規参入者が殺到しています。

上記の開発動向は、ロボットプロセス自動化技術が初期の技術および産業応用のインキュベーション期間から産業成長段階に入ったことを示しています。市場の需要が拡大するなか、既存企業は事業拡大に努めており、また多数の新規企業が積極的に市場参入しています。しかし、一部の企業は、収益と利益を迅速に増やすために急速かつ低レベルの拡大に熱心である一方で、多額の投資と高いリスクを必要とする最先端技術やハイエンド市場への注意が欠けています。市場が徐々に成熟し、業界内の企業が差別化していくにつれて、これらの企業は不利な立場に置かれることが多くなり、業界の集中度が増すにつれて淘汰される可能性さえあります。

そのため、ロボットプロセス自動化技術の開発に関しては、現在世界で優位に立つ企業は存在しません。しかし、巨大な国内潜在市場に非常に近いという明らかな利点があります。市場の機会をつかめば、すぐに大企業に成長し、幅広い応用を基盤としてロボットプロセス自動化技術を深く開発することができます。同時に、継続的な深い技術開発、ハードウェア技術との完全な統合、大規模なインテリジェントシステムへの組み込みとそれらとの共進化の助けを借りて、私たちはより高い効率、より高い精度、より広いシナリオカバレッジとより強い適応性、より優れた予測と意思決定支援機能を備えたロボットプロセスオートメーション技術を継続的に開発し、独自のコア技術を蓄積し、技術進歩とその産業応用のハイエンド領域を獲得するよう努めます。