2021 年に注目すべき 5 つのロボティック プロセス オートメーション (RPA) トレンド

過去2、3年で、中国におけるロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の応用は急速に拡大しました。昨年の流行により、RPAが最も得意とする財務会計や日常業務の分野を中心に、企業のプロセスの自動化への意欲が大幅に高まりました。

最近の業界レポートでは、RPA ソフトウェアに対する企業の支出は 15 億ドルを超え、近い将来も 2 桁の割合で増加し続けると予測されています。 RPA ソフトウェアに対する企業の支出は、2021 年に 20% 近く増加すると予想されています。 2025 年までに RPA が世界中の企業で導入される一般的なツールになると信じる理由があります。

2021 年の主要な RPA トレンド

RPAの人気が高まり続ける中、2021年のRPA市場では以下の5つのトレンドが見られると考えています。利害関係者は、これを企業のプロセス自動化計画にどのように統合するかを検討する必要があります。

01. RPA導入の焦点は、ロボットの使用量からその使用の質へと移行する

他の新興テクノロジーと同様に、RPA の導入が計画通りに進まない場合、RPA バブルは崩壊する可能性があります。 2021 年には、多くの企業が RPA プロジェクトの戦略的アーキテクチャが正しいかどうか、ビジネスプロセスを完全に理解しているかどうか、大規模に効果的に自動化できるかどうかを再評価し始めるでしょう。

これは、企業が大規模に RPA を導入して適用するための適切な方法です。ロボットの利用が急速に増加していることはすでに現実であり、何も新しいことではありません。

2021年に企業が検討すべき問題は、ロボットや自動化プロセスの数が増加するかどうかではなく、RPAソリューションの導入の有効性を評価することであると私たちは考えています。

現在までに、多くの企業が自動化のために一部のプロセスに RPA テクノロジーを適用することに注力し、RPA テクノロジーの機能を探求しながら初期の実践経験を蓄積してきました。しかし、ロボットを導入すること（参入障壁は比較的低い）と、RPA 戦略を開発し、それが継続的に価値を生み出すようにすることは別のことです。

02. 企業はロボット自動化のプロセスにもっと注目するだろう

ほとんどの企業は RPA を直接実装するか、プロセスを合理化せずに実装します。これにより、プロセスに対する戦略的理解が欠如し、自動化の効率が低下します。プロセスマイニングとプロセス管理を組み合わせることで、RPA プロジェクトの成功率を大幅に高めることができます。そのため、企業は自動化のために自動化するのではなく、ROI と成功率の向上に重点を置くようになります。

自動化は IT 業界やビジネス界で注目されている話題であり、ロボットによるプロセス自動化の問題を議論する際には、自動化という言葉に重点が置かれすぎることがよくあります。しかし、プロセス自体も同様に重要です。ロボティック プロセス オートメーションは、プロセスを自動的に最適化するのではなく、単にタスクを自動的に完了するだけです。

企業が RPA の実装と展開から RPA 運用アーキテクチャの再評価と最適化に移行すると、プロセスを完全に理解して最適化することにより一層注意を払うようになります。多くの企業では、プロセスの理解が不十分であったり、不適切なプロセスを選択したりすることで、初期段階でRPAの推進が妨げられていることが分かっています。

2021年には、プロセスマイニングなど、プロセスそのものをターゲットにした技術や実践が注目されるようになると予測しています。関連する技術ツールには、プロセス検出ツール、プロセス インテリジェンス ツール、プロセス最適化、プロセス コラボレーションなどがあります。これらのツールは RPA と密接に連携します。ビジネスプロセス管理 (BPM) と RPA の関係はますます密接なものになるでしょう。

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03. ロボティックプロセスオートメーションのユースケースは、財務・会計から他の機能/ビジネスプロセスに拡大します。

多くの企業にとって、デジタル変革の第一歩は、システムへのデータ入力など、面倒で時間のかかるタスクに RPA を導入することです。 2021 年には、企業は RPA の機能を活用して価値の高い業務を処理し、ビジネス プロセスを変革することがますます増えるでしょう。

財務部門は、企業内で RPA テクノロジーを導入するのに最も適した部門の 1 つです。財務部門の作業の多くは反復的かつ機械的であるため (請求書処理など)、これらはプロセス自動化に最適なシナリオです。

さまざまな RPA ビジネス シナリオの中で、RPA が適用可能なのは財務だけではありません。私たちの経験と観察に基づいて、RPA の早期導入者は、使用シナリオを拡大し、RPA テクノロジとプロセス最適化の認識を他のビジネス領域に迅速に広めたいと考えています。

従来の財務会計機能の自動化に加えて、ビジネス部門による顧客エクスペリエンスの向上を支援することは、RPA およびプロセス マイニング アプリケーションの新たな分野です。今日の企業ユーザーは、顧客満足度を向上させるために何百ものアプリケーションを導入しているため、さまざまなアプリケーションを通じて潜在的なボトルネックやリスク ポイントを見つけることが重要です。

先ほど挙げた 2 つの点を考慮すると、プロセス自体が適切でなかったり、品質が低かったりする場合、自動化を適用しても顧客体験の低下が加速するだけです。したがって、RPA をさまざまなビジネス領域に推進する場合、企業がビジネス ロジックを完全に理解している場合にのみ、RPA は最大の役割を果たすことができます。

顧客体験を向上させるには、まず顧客と企業間のやりとりを理解する必要があると私たちは考えています。

人事部門も、反復的な手作業が大量にあるため、RPA の推進に適した従来の部門の 1 つです。

従業員の採用から退職まで、複数の独立したシステムが関与しており、データをシステム間でやり取りする必要があります。プロセス マイニングは、自動化の機会を発見し、ワークフローを再設計することでプロセスを最適化できます。

企業は、RPA の初期の成功を他の事業領域でも再現することで、自動化の導入をさらに推進していくでしょう。さらに、企業は RPA を他のテクノロジーと統合し、より複雑なシナリオに自動化を適用しようとします (これについては、第 5 記事で詳しく説明します)。

04. ロボティックプロセスオートメーションに関わるデータセキュリティにさらに注意を払う

企業には道義的義務として、こうした先進技術が悪用されるリスクに対処する責任があります。

RPA の適用シナリオを人事などの部門に拡大すると、RPA に関連するデータ セキュリティの問題という、注目に値する別のトピックが浮上します。

これは、RPA の利用拡大だけでなく、企業がプロセスマイニングなどの同様のテクノロジーの適用を増やしていることにも関係しています。 RPA やその他の関連テクノロジーをシステム全体に導入することで、データマイニングやシステム間のデータ転送が容易になりますが、リスクも増大します。

これまで、データマイニングツールの適用はバックエンドのコア ERP に限定されており、これらのアプリケーションによって生成されたログファイルが主なデータソースとして使用されていました。ユーザーインタラクション層でのプロセス検出およびデータキャプチャテクノロジの出現により、データの種類と量が大幅に増加しました。豊富なデータ セットにより、管理者は仕事に関してより有意義な洞察を得ることができますが、同時にデータ漏洩の可能性も高まります。

RPA が他のコアテクノロジーとますます絡み合うようになるにつれて、このようなリスクの考慮は、プロセス設計レベル (前述の 2 番目のポイント) と自動化レベル (機械学習などの認知テクノロジー) の両方で特に重要になります。コンピュータービジョンの驚異的な進歩は、情報セキュリティに関するもう一つのリスクポイントです。データのプライバシーとセキュリティは最も重要です。

05. ロボティックプロセスオートメーションは他の技術とより密接に統合される

2025年までに、ロボットによってプロセスを自律的に自動化できるようになります。この機能が真に実現されると、企業のルールは再び書き換えられることになるでしょう。

エンドユーザーと RPA ベンダーは協力して RPA ソフトウェアの基本機能を強化し、ビジネスレベルと自動化レベルの両方で RPA を他のテクノロジーとより統合できるようにしています。これは、インテリジェントなプロセス自動化を実現するための鍵となります。

これには、プロセスとシステム間の統合だけでなく、RPA、AI（コンピューター ビジョンや機械学習など）、その他のコア テクノロジー（プロセス マイニングなど）間のより広範な統合も含まれます。

今後数年間で、さらなる統合と、ますます強力な機能が実現されるでしょう。企業がデジタル思考を深めるにつれて、顧客と従業員のための自動化された成果重視のプロセスの設計が標準になるでしょう。

この変化を説明するために「ハイパーオートメーション」という言葉が使われてきました。これは、RPA 自体は認知技術ではないが、よりインテリジェントになる可能性があることを反映しています。簡単な例として、RPA タスクは、データ ソースからデータをコピーし、Web フォームの特定のフィールドに貼り付けることです。ターゲット ユーザー インターフェイスが変更された場合、ロボット プログラムを更新して変更に適応しない限り、RPA ロボットはエラーを報告します。

しかし、RPA と他のコアテクノロジーの統合が進むにつれて、将来的に RPA の開発に大きな余地が生まれることがわかりました。今後 1 ～ 2 年のうちに、ロボットが自らプロセスを自動化できる「自律型オートメーション」が台頭してくると予想されます。現在、実装チームは、情報を取得したり、タスクを完了するためのコマンドを実行したりするために、アプリケーション、インタラクティブ インターフェイス、データベースに接続するようにロボットを構成する必要もあります。

多くの専門家は、AIと自動化の完璧な組み合わせには、依然として多くの人間による介入と監視が必要になると指摘しています。しかし、近い将来、今日の基本的な RPA ロボット アプリケーションは、より複雑な自動化プロセスを実行できるようになると考えています。

この記事は一般的な情報提供のみを目的として書かれており、会計、税務、法律、その他の専門的なアドバイスとして依拠されることを意図したものではありません。具体的なアドバイスについてはアドバイザーにお問い合わせください。