RPA プロジェクトを社内で開発すべきでない理由

RPA プロジェクトを社内で開発すべきでない理由

ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) は、今日最も急速に成長しているテクノロジーの 1 つです。

これは人工知能、IoT、ビッグデータ分析の枠を超え、世界中の組織で採用されています。

しかし、RPA が適切に実装され管理されるとビジネス効率が大幅に向上しますが、すべての RPA 実装が成功するわけではありません。

これは、組織が独自の RPA プロジェクトを社内で開発することを選択した場合に特に当てはまります。ここでは、社内 RPA がすべての人に適しているわけではない理由と、評判の良い RPA サービス プロバイダーと連携することがより良い選択肢である理由について説明します。

[[317856]]

RPAの種類

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、人間の介入の必要性を減らすことを目的として、ビジネス オペレーションを自動化するソフトウェアの開発と実装です。

効率と生産性の向上から精度と出力の改善まで、コストを節約できます。主な利点は、従業員を単調で反復的な作業から解放し、コアビジネスタスクに集中できることです。

RPA は、時間、資金、リソースがある組織が社内で開発することも、外部プロバイダーによってサービス (RPAaaS) として提供することもできます。

RPA サービス プロバイダーは、自動化プロジェクトのコンサルティング、実装、継続的な管理を提供する企業であり、RPA の採用が急増するにつれて、RPA サービス プロバイダーの数も増加しています。

社内RPAのメリット

社内自動化には、独自の RPA 開発チームの雇用とトレーニングが含まれます。このアプローチは、豊富な財源と大規模な労働力を持つ大規模なグローバル組織にとって費用対効果が高いことが実証されており、わずかな生産性の向上でも大きなコスト削減につながる可能性があります。

社内にチームを持つことで、組織は RPA アプリケーションをより細かく制御できるようになり、必要に応じてタイムリーに変更したり、独自のビジネス ニーズに合わせてアプリケーションを完全にカスタマイズしたりできるようになります。

品質管理の維持も容易になり、社内の専有情報の機密性もより適切に保護されます。

ただし、すべての組織が社内の RPA 開発チームをサポートするためのリソースを備えているわけではありません。 (IoT Home より) 専門職の人材を採用してトレーニングするのはコストのかかるプロセスであり、多くの企業ではそのコストを正当化することができません。

なぜロボティック・プロセス・オートメーション・アズ・ア・サービス (RPAAS) がより良い選択肢なのでしょうか?

RPA-as-a-service は、ビジネス プロセス アウトソーシング (BPO) と呼ばれる、急速に成長している別の業界が提供する最新のサービスです。この場合、組織は特定のビジネス活動をサードパーティのサービス プロバイダーにアウトソーシングします。

社内開発よりも RPAA を選択することには、次のような多くの利点があります。

  • 独自のチームをトレーニングする必要はありません(コストを大幅に節約)
  • 事前にコストを決定する(社内開発のコストは簡単に膨れ上がる可能性がある)
  • 拡張が容易(RPAアプリケーションの数と種類を無制限に拡張可能)
  • 即時の専門知識(いつでもロボット業界の専門家とつながる)
  • 専門家のアドバイス(RPA サービス プロバイダーは、最高の ROI を実現する自動化プロセスの特定をお手伝いします)
  • より迅速な導入(徹底的にテストされたプラットフォームを使用することで、社内で行うよりもはるかに迅速にプロセスを自動化できます)

BPO サービスには、給与計算、人事、会計、文書管理、顧客サービスなどが含まれる場合があり、RPAaaS の場合は、RPA アプリケーションの実装と管理が含まれる場合があります。

<<:  機械学習モデルは展開するには大きすぎますか? 3つの解決策をご紹介します

>>:  天地万能?疫病の流行に直面して、これらの AI は静かにあなたを守っています...

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

アカデミー会員焦力成: 進化最適化とディープラーニングに関する考察

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

Tofsee ボットネットは独自のドメイン名生成アルゴリズムを使用する

概要スイス政府コンピュータ緊急対応センター (GovCERT) は最近、Tofsee ボットネット ...

速報です! ImageNetデータセット内のすべての顔はぼかされている

2012 年、AI 研究者はコンピューター ビジョンで大きな進歩を遂げ、ImageNet として知ら...

...

産業用IoTにおける機械学習の応用

産業用IoTにおける機械学習の応用産業用 IoT (IIoT) に機械学習を適用すると、企業の予測分...

クォンタムAIパーク、リアルタイム翻訳、Googleが革新的なAI製品を展示

[[434605]] Googleは11日、「発明家」をテーマにしたイベントを開催し、AI技術をベー...

新しい世代の AI 人材はどこから生まれ、どこに向かうべきでしょうか?

[[443279]]この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Lei...

...

ディープラーニングの「記憶喪失」に応えて、科学者たちは類似性に基づく重み付けインターリーブ学習を提案し、PNASに掲載された。

人間とは異なり、人工ニューラル ネットワークは新しいことを学習するときに以前に学習した情報をすぐに忘...

AIモデリングはもはや困難ではない:Jiuzhang Yunji DataCanvasが2つのオープンソース成果をリリース

[51CTO.comより] 「ソフトウェアインフラは大幅なアップグレードを受け、AIの実装はソフトウ...

ChatGPTはどんどん怠惰になり、代わりにPUA人間を学習しました

GPT-4 が最近少し「怠惰」になっていることにお気づきでしょうか。現在、GPT-4 は常に特定のタ...

ディープラーニングによって変革された5つのコンピュータービジョン技術

概要: この記事では、主にコンピューター ビジョンにおける 5 つの主要テクノロジ、つまり画像分類、...

...

AIを活用して都市の建物の特性を識別し、地震などの災害に対するリスクを予測する

人工知能は、ビジネスから工業デザイン、エンターテインメントまで、さまざまな分野で新たな機会を提供して...