2021年に注目すべき5つのRPAトレンド

RPA ツールの使用はここ数年で急増しています。今年のパンデミックにより、組織は、特に RPA が最も得意とする日常的なタスクの自動化を加速させるようになりました。

調査会社ガートナーの最近のレポートによると、RPA ソフトウェアへの世界的な支出は今年 15 億ドルを超え、近い将来も 2 桁の割合で成長し続けると予想されています。デロイトは、RPA が 2023 年までにビジネスの世界で広く採用されると予測しています。

この傾向は新年になっても変わらないでしょう。たとえば、ガートナーは、RPA ソフトウェアへの支出が 2021 年に 20% 近く増加すると予想しています。

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2021 年の主要な RPA トレンド

RPA の応用が拡大し続ける中、多くの専門家が 2021 年に RPA に出現する可能性がある 5 つのトレンドを予測しています。

1. 測定と再評価への移行を採用する

Signavio のアメリカ大陸担当上級副社長であるアレックス・デイ氏は、調査会社が RPA の導入率を過大評価していると考えています。しかし、使用量が増加しているというのは確立された事実です。

「2021年に問題となるのは、RPAが成長するかどうかではありません」とデイ氏は言う。「むしろ、私たちが評価するのは、これらのRPAイニシアチブの有効性です。」

なぜなら、これまで多くの組織が注力してきたのは、単に何らかの形の RPA を導入して稼働させ、そのテクノロジーの機能を活用し、その過程で初期のアプリケーションに関する教訓を学ぶことだけだったからです。ロボットを生産ラインに導入することは、参入障壁が比較的低いため簡単ですが、RPA 戦略が実際に有意義な結果を生み出すかどうかを組織が判断するのは別の問題です。

「多くの新興技術と同様に、多くの導入が計画通りに進まなければ、RPA 導入の「バブル」が崩壊するリスクがあります」とデイ氏は言います。「そのため、2021 年に見られるのは、これらの RPA プロジェクトの多くが効果的に設計されているかどうか、そして基盤となるビジネス プロセスが十分に理解され、大規模に効果的に自動化されているかどうかの再評価です。」

2. プロセスにもっと注意を払う

ロボティック・プロセス・オートメーションはロボットとは何の関係もない紛らわしい用語だと聞いてがっかりするかもしれませんが、それは事実です。

また、自動化は IT やビジネスの世界で注目されている話題であるため、RPA の文脈では過度に注目されることがよくあります。ただし、「プロセス」という用語も同様に重要です。 RPA 自体はプロセスを改善しません。自動的に実行されるだけです。

RPA の導入から評価と最適化への移行の直接的な結果として、プロセスの理解と最適化に重点が置かれることが予想されます。多くの組織は、RPA を十分に理解していなかった、または単に RPA プロセスに適していなかったために、当初の取り組みが妨げられたことに気付くでしょう。

デイ氏は、プロセスマイニングなどのプロセス中心のテクノロジーと実践が新年にさらに注目を集めると予測しています。関連する用語やテクノロジー (プロセス検出、プロセス インテリジェンス、プロセス最適化、プロセス オーケストレーションなど) も同様に、RPA の用語やツールキットの重要な部分になります。ビジネスプロセス管理 (BPM) と RPA の関係はますます深まっています。

「ほとんどの企業は、RPA にすぐに飛びついたり、プロセス マイニングを最初に導入せずにプロセスの自動化を試みたりしています。その結果、RPA の導入は戦略的ではなくなり、自動化フレームワークは全体的に効果的になっています」とデイ氏は言います。「RPA をプロセス マイニングやプロセス管理とより密接に連携させることで、RPA が成功する可能性が高まり、組織は自動化のために自動化を導入するのではなく、投資収益率 (ROI) と成功率の向上に重点を置くようになります。」

3. RPAの使用事例は財務・会計を超えて拡大している

財務部門はすぐに、企業内での RPA の成長にとって肥沃な土壌となりました。これらには、請求書処理などの反復的なコンピューターベースのタスクが満載されており、多くの場合、自動化に最適です。

財務処理は、ビジネス環境における RPA の唯一の用途ではありません。 Fortress IQ の自動化およびプロセス エクセレンス部門の責任者である Jon Knisley 氏は、早期導入者が使用事例の拡大を目指すにつれて、RPA とその基盤となるプロセス改善が他のビジネス機能に急速に普及すると予想しています。

Knisley 氏は、主な例として顧客体験 (組織によって異なる名前で呼ばれる場合があります) を挙げています。 「組織が従来の財務および会計業務の領域を超えようとしている中、顧客体験はプロセス インテリジェンス (および RPA) の新たな分野です」と彼は言います。「今日の組織は、高い顧客満足度を確保するために何百ものアプリケーションを採用しており、複数のアプリケーションにわたって潜在的なボトルネックと問題の原因を見つけられることが重要です。質の低い顧客体験を自動化すると、問題が悪化する可能性があります。RPA をさまざまなビジネス機能に適用し始めた企業は、最も恩恵を受けるでしょう。そのための最善の方法は、まず何を自動化するのかを確実に理解することです。」

Knisley 氏は、エクスペリエンスを改善する前に、ユーザーが組織とどのようにやり取りしているかの現状を理解する必要があると指摘しました。

HR は、特に多くの手作業と反復作業を必要とすることが多いため、RPA の適用範囲が拡大しているもう 1 つの伝統的な分野です。

「採用から退職までのプロセス全体 (H2R) では、さまざまな異なるシステムが統合されるため、従業員の採用プロセス全体にわたってシステム間でデータを移行するには、多くの場合、多大な作業が必要になります」と Knisley 氏は述べています。「プロセス インテリジェンスは、ワークフローの自動化と再設計の機会を特定することで、プロセスを最適化できます。」

一般的に、組織はビジネスの他の分野での初期の成功を再現することで勢いをつけることが期待されます。さらに、RPA と他のテクノロジーの統合が進むにつれて、組織がより高次のユースケースへの移行を試行することが予想されます。

「多くの組織にとって、デジタル変革の第一歩は、データ入力などの面倒で時間のかかるタスクにRPAを導入することです」と、コファックスの最高戦略責任者であるクリス・ハフ氏は語ります。「2021年には、組織はRPAの力をレベルアップさせ、ビジネスワークフローを変革する価値の高いユースケースにますます活用するようになるでしょう。」

4. RPAにとってデータプライバシーは大きな懸念事項となる

ニスル氏は、RPA の使用事例を人事などの部門に拡大することで、RPA に関連するデータのプライバシーとセキュリティに関する懸念が高まるという別の傾向が浮き彫りになるだろうと述べた。

これは、使用法の拡大による機能だけではなく、プロセス マイニング、または Knisley 氏が「プロセス インテリジェンス」と呼ぶものなどの関連テクノロジを組織が導入する方法が増加する可能性も意味します。 RPA やその他のテクノロジーを使用してシステム間でデータを検出し、自動的に移動することが容易になるにつれて、それに伴うリスクも増大します。

「従来、データ マイニング アプリケーションは、ログ ファイルを主なデータ ソースとして生成するコア バックオフィス ERP アプリケーションに限定されていました」と Knisley 氏は言います。「プロセス インテリジェンスとユーザー インターフェイス レイヤーでのデータ キャプチャの登場により、データの種類と量が大幅に増加しました。データ セットが充実すればするほど、より有意義な洞察をマイニングできますが、同時に、データ侵害の可能性も高まります。」

RPA がコア機能を強化する他のテクノロジーとの接続性が高まるにつれて、この点はさらに重要になります。ニズリー氏は、データのプライバシーとセキュリティが重要となるもう一つの例として、コンピュータービジョンの劇的な進歩を指摘した。

「組織には、こうした技術的進歩が悪用される可能性があるユースケースに対処する倫理的責任がある」とニズリー氏は述べた。

5. 補完的なテクノロジーがRPAをより厳格にする

エンドユーザーと RPA ベンダーが RPA ソフトウェアの基本機能の構築を目指すにつれて、RPA のプロセス層と自動化層は他のテクノロジーとさらに統合されるようになります。これは、Kofax の Huff 氏が指摘した高度なワークフローを自動化するための鍵となるでしょう。

ここでのテーマは、プロセスとシステム間の統合の強化、および補完的なテクノロジー (プロセス マイニング、RPA など) と AI 分野 (コンピューター ビジョンや機械学習など) 間の統合と調整の強化です。

「今後数年間で進化するこの製品群は、新たなレベルの統合と機能を備えることになるでしょう」と、オートメーション・エニウェアの最高戦略責任者、スティーブン・デウィット氏は語ります。「企業がデジタルネイティブ企業として生まれ変わる中、今世紀半ばまでに、顧客と従業員のための成果ベースのプロセスとコンテキスト自動化が基盤となるでしょう。」

この変化を説明するために「インテリジェント オートメーション」という用語が使われることがあります。これは、RPA 自体は認知技術ではないものの、RPA を「よりスマート」にすることには潜在的な価値があることを反映しています。あるソースからデータをコピーして Web フォームの特定のフィールドに貼り付けるタスクを担う RPA ロボットは、通常、ターゲット フィールドのユーザー インターフェイス (UI) が変更されると、ロボットが従うルールもその変更を反映して更新されない限り、機能しなくなります。

デウィット氏は、補完的なテクノロジーの統合が進むにつれて、将来的には可能性がさらに広がると考えています。デウィット氏は、2021年までに「自律自動化」、つまりロボットが自らプロセスを自動化できるようになると予想しています。今日、IT チームは、情報を取得したり、ルールを適用してプロセスを完了したりするために、さまざまなアプリケーション、インターフェース、データベースに接続する必要があることがよくあると Dewitt 氏は述べています。

多くの専門家は、AI と自動化が適切に実行されても、依然として多くの人間による介入と監視が必要であると指摘しています。 しかし、今日の RPA ロボットは、近い将来、プロセス自動化自体に伴う重労働を担うようになるかもしれません。

「組織は今世紀半ばまでに、あるいは場合によっては2021年までにプロセスを自動化できるようになるだろう」とデウィット氏は述べた。