RPAは人工知能の究極の発展方向でしょうか？

ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) は、単調で反復的なタスクを排除するのでしょうか、それとも、再設計する必要がある単なる限界的な生産プロセスなのでしょうか?

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ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は数年前から存在していますが、IT 担当者の関心領域となっており、多くの企業が新しいアプリケーションの導入に取り組んでいます。

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、標準ワークフローに関連するタスクを完全に自動化し、面倒な手動プロセス (経費報告、請求書作成、人事関連タスク、コール センター運用など) から作業者を解放する方法として推進されています。

RPA は必ずしも悪い選択ではありませんが、それが最終的な目標であってはなりません。

本質的には、これはコンピューターが反復的なタスクを監視し、それを自動的に実行する方法を学ぶ方法です。多くの人がこのテクノロジーを AI プロセスと呼んでいますが、本当にそうでしょうか? 機械学習ベースの AI が間近に迫っている今、時間と費用の面で多大な投資をする価値は本当にあるのでしょうか? 最後に、生産性が限られている、あるいは非効率なプロセスを維持することが目的である場合、そもそもロボティック プロセス オートメーション (RPA) ソリューションをインストールしてプロセスを完全に再設計する必要があるのでしょうか?

多くの主要なエンタープライズ バックオフィス アプリケーション (SAP、Microfocus、Infosys、BluePrism など) は、新しい市場の要件に適応するために、自社の製品セットや製品 (一部は買収による) にロボティック プロセス オートメーション (RPA) 機能を実装しています。

製品がより現代的で強力であるように見せるために、RPA のマーケティング プレゼンテーションに「AI」というラベルを貼る企業もあります。しかし、組織がロボットプロセス自動化 (RPA) ソリューションを実装する場合、たとえ AI 機能を組み込んだものであっても、最終的に質の高い長期的なメリットが得られるのでしょうか?

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) の問題点

ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) の問題は、既存の固定プロセスを自動化することです。ユーザーが使用する冗長な手動タスク (コール センターの問い合わせなど) やバック オフィスの処理プロセス (HR ワークフローなど) の自動化に優れており、生産性に影響を与える多くの必要な手動処理ユーザー介入を排除します。 RPA は導入が比較的簡単で、オンプレミスのマシン、データセンター内のローカルな内部サーバー、または SaaS としてクラウドで実行できます。この多様性により、多くのビジネスでの導入が魅力的になります。

ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) の利点は、ワークフローの自動化にあります。しかし、欠点はこれらのプロセスをどのように改善するかということです。これは、タスクを改善して効率化する方法を学ぶのではなく、人々が何をしているかを反映します。たとえば、何百ものステップを必要とし、何年も実行されてきたタスクは、ワークフローを完了するための最も効率的な方法ではない可能性があります。

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、これらの何百ものステップを自動化し、人間による処理を必要とするすべてのステップを排除しますが、ビジネス効率を高め、貴重なリソースを他のより生産的なタスクに割り当ててくれるでしょうか? それは、面倒なプロセスを合理化するのではなく、人間の労働の必要性を排除することによって実現します。

一方、AI はプロセスを評価し、改善方法を提案することに優れています。機械学習アルゴリズムを使用して、各ステップを記録するだけでなく、ワークフローを変更したり、ステップを完全に排除したりするための代替方法も探します。 AI が提供する分析は、ミッションをシミュレートするだけでなく、ミッションを強化します。これはより複雑な仕事ですが、最終的にはより効率的で価値のある仕事です。

シミュレーションと発見 – 正しいアプローチはどれでしょうか?

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は実装が比較的簡単で、合理化されたワークフローを提供することで、多くの場合、人の作業を犠牲にして効率を高めることができます。しかし、実際には、プロセスのコンポーネントを学習して既存のプロセスを模倣します (通常は手動の手順を記録します)。

RPA では、ワークフローの主要なボトルネックや非効率性を特定し、全体の操作をより合理化し、より迅速に結果を取得し、エンタープライズ システムとの統合を向上させるための推奨改善を行うことはできません。一方、AI は機械学習機能によって真の発見プロセスを提供でき、企業にプロセスのボトルネックや非効率性を知らせ、改善のための提案も行うことができます。

長期的には、これは現在のプロセスを単にエミュレートするよりも重要です。これは、実現が難しい企業プロセスを模倣するのではなく、学習するためのアルゴリズム開発に基づく学習機能を必要とするためです。今後 2 ～ 3 年で、AI ツールの急速な発展により多くの企業の AI 活用能力にプラスの影響を与えるため、この学習プロセスは現在よりも簡単に達成できるようになると予想されます。

RPA は必ずしも悪い選択ではありませんが、それが最終的な目標であってはなりません。むしろ、ビジネス プロセスをより良く、より効果的かつ効率的にするためのプロセスの中間ステップとして捉えるべきです。最終的な目標は、企業のビジネス プロセスへの影響を最小限に抑えながら、プロセスを評価し、データ フローを改善し、冗長性を制限し、処理時間を増やすシステムを設計することです。したがって、導入された RPA システムは近い将来にアップグレードまたは交換する必要があることが予想されます。

結論

ロボティックプロセスオートメーション (RPA) は、業務効率の向上を目指す一部の企業にとって短期的な利点となる可能性があります。しかし、長期的には、実装が難しいとはいえ、発見プロセスに情報を提供する AI 駆動型の機械学習の方が優れたソリューションとなります。企業は、数年で時代遅れになる暫定的なソリューションを選択するのではなく、AI アプローチの利点に重点を置く必要があります。あるいは、少なくとも RPA ソリューションの実装は最終的な取り組みではなく暫定的なステップであることを認識する必要があります。