プロセスの自動化とは？
プロセス自動化とは、定義された組織の目標を達成するために、ソフトウェアとテクノロジーを使用してビジネスプロセスと機能を自動化することと定義されています。
プロセス自動化の概要
今日のビジネスリーダーの安眠を妨げる課題とは何でしょうか？まず一つ目として、競争がかつてないほど激しくなっているという事実があります。また、ビジネスリーダーにとってもう一つの懸念事項は、顧客と市場の需要が驚異的なスピードで変化し、進化していることです。企業が競争に勝ち、成功するためには、競争力と収益性を高めるだけでなく、レジリエンスと俊敏性も向上させて、あらゆる優位性を獲得する必要があります。そこで役に立つのがプロセスオートメーションです。
競争力と収益性を高めるための強力なツールとして、プロセス自動化を導入する企業が増えています。実際、Gartner 社が世界的な業界リーダーを対象に行った調査によると、回答者の 80% が自社のビジネスの最優先事項および成功戦略の 1 つとして自動化を挙げています。
ビジネスプロセスの自動化 (BPA) とデジタルトランスフォーメーション
ビジネスプロセスオートメーションは当初、ビジネスプロセス管理 (BPM) という包括的な領域の 1 つの側面でした。BPA は時間のかかる繰り返し作業を代わりに行うことで、バックエンドの生産性を向上させていたのです。しかし今日の BPA はもはや単に BPM の構成要素ではなく、その原動力として、あらゆるデジタルトランスフォーメーションの取り組みの中心的な基盤となっています。AIや機械学習、インテリジェントオートメンションを活用したデジタルトランスフォーメーションは、ビジネスプロセスの自動化に無限の可能性と高い拡張性をもたらします。最新の BPA ソリューションなら、バックエンドアプリケーションとフロントエンドアプリケーションの両方に統合し、サプライチェーン、人事、財務・経理、カスタマーサービスなどのプロセスを合理化することができます。
ビジネスプロセス自動化のステージ
ビジネスプロセス自動化の例
アドホックまたは 1 回限りのアクティビティやタスクは、プロセス自動化には適していません。このテクノロジーは、ステップ、順序、ルールが定型化されている繰り返し作業に適しています。自動化することで、適切な担当者により、適切な順序で、適切な情報を使って、指定された時間枠内で、ビジネスプロセスを毎回適切に実行することができます。ビジネスプロセスの計画とモデル化は、タスクとアクティビティの重複を削減して効率を高めるための最初のステップになります。プロセス自動化の優先順位は企業によって異なりますが、プロセス自動化の恩恵を受けられる可能性が高い領域を以下に示します。
採用管理。プロセス自動化ツールには、履歴書やリファレンスを迅速かつ効率的にアップロードする機能や、評価、不採用、フォローアップを迅速に処理する機能が備わっており、さまざまな採用活動を効率化し、最適な人材を見つけて獲得することができます。
従業員のオンボーディングとトレーニング。プロセス自動化は、レコード処理からコンプライアンス、トレーニングに至るまで、採用管理やオンボーディングのタスクをシンプルにします。これにより、熱意があり、生産的の高い従業員をすばやく育成することができるようになります。
支払および給与計算プロセス。ここ数年、複数の地域で働くギグワーカーやリモートワーカーの数が大幅に増加しています。プロセスの自動化により、企業は定期的な給与計算業務だけでなく、請負業者や外部ベンダーへの支払も合理化することができます。
要員のスケジューリング。複数の場所や部門にわたる従業員のスケジュールを管理するのはとりわけ困難を極めます。部門間で休暇申請や出張を同期できる機能があるため、欠勤をカバーしたり、人事および給与計算チームが管理タスクをより適切に自動化したりすることができます。
よりシンプルで一貫性のある請求処理。請求書の生成は会計部門の管轄であることが理想的ですが、必ずしもそうであるとは限りません。請求プロセスを自動化することで、エラー、会計上の混乱、さらには法的リスクを軽減することができます。
カスタマーエクスペリエンス。競争の激しい状況下では、顧客が面倒な手続きや遅延を経験することで、これまで以上に簡単に離れていってしまうことがあります。プロセス自動化を実行することで、よりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを創出し、プロセスフローを通じて迅速かつ正確に顧客を誘導することが可能です。
コンプライアンスおよび法規制に関するタスク。さまざまなビジネスプロセスをコンプライアンスや規制要件に準拠させることが重要です。プロセス自動化ソリューションでは、ファイルをログに記録し、目に見えるデータ証跡を残すことができるため、これらのアクティビティをリアルタイムで監視したり、確認したりするのが容易になります。例えば、保全担当者が発電所の作業現場にアクセスする前に、管理者は潜在的に危険なすべてのシステムが正常に完了し、必要なシャットダウン安全プロトコルが記録されていることを確認することができます。
コアビジネスプロセス自動化テクノロジー
ロボティックプロセスオートメーションとワークフローオートメーションソリューションは、あらゆるデジタルオートメーション変革の中心となるものです。
ロボティックプロセスオートメーション (RPA)
RPA は組み立てラインで見られるような物理的なロボットを指すものではありません。むしろ RPA ツールやボットは、さまざまなタスクやインタラクションを自動化およびシンプル化することを目的として、ビジネスシステムに統合されているものです。RPA は BPA の主要な構成要素で、繰り返しの多いビジネス作業を完了するために人間の動作をエミュレートしたり、コピーしたりするようにプログラムされたソフトウェアとボットのことを指します。RPA ソフトウェアロボットは、システムをナビゲートし、データの読み取りと入力を行い、さまざまなルールベースのタスクを実行することができます。
ワークフローの自動化
ワークフロー自動化 は、RPA と同じ意味で使われることがよくありますが、これは正確ではありません。ワークフロー自動化は、定義されたビジネスルールに従い、作業関連アクティビティ全体のタスク、ドキュメント、情報のフローを独立して実行することと定義され、ワークフロー全体の特定のタスクのことを指します。
プロセス自動化で使用されるテクニックと用語
プロセス自動化は、シンプルで少数のコアタスクしかない場合もあれば、大規模な IPA やハイパーオートメーションの取り組みの一部であることもあります。プロセス自動化で最良の成果を実現するテクニックやテクノロジーを以下でご紹介します。
ハイパーオートメーション ハイパーオートメーションは、テクノロジーそのものではなく、組織ができるだけ多くのビジネスプロセスや IT プロセスを、できるだけ速く特定、検証、自動化するために実施する戦略的イニシアチブです。そのために、ハイパーオートメーションでは、AI/機械学習、RPA、最新の ERP システム、ローコード/ノーコード開発ツールなど、複数のテクノロジーやツール、プラットフォームの統合とオーケストレーションが欠かせません。
インテリジェントプロセスオートメーション (IPA) McKinsey 社は、IPA を「基本的なプロセス再設計とロボットプロセスオートメーションや機械学習とを組み合わせた、新たな一連の新テクノロジー」と定義しています。AI と次世代ツールにより、ビジネスプロセスを強化し、複製可能な繰り返し作業や定型業務を自動化およびシンプル化します。これは、IPA が人間の活動やタスクを模倣できるだけでなく、実際にそれらを実行し、学習できることを意味します。AI とコグニティブテクノロジーにより、意思決定機能をルールベースの自動化に組み込むことができるようになりました。これにより、作業者のパフォーマンスを向上させ、スピードアップを実現し、リスクを軽減し、カスタマージャーニーを強化することができます。
ローコード/ノーコード自動化 ローコード/ノーコード (LCNC) とは、ドラッグアンドドロップ機能、ビジュアルツール、多数の構築済みコンテンツを備えたアプリケーションおよび統合ツールを指します。LCNC ツールを使用すると、プログラミングやコーディングのスキルがほとんどまたはまったくない人でも、関連する豊富な専門知識に基づいてプロセスを自動化できるようになります。LCNC 自動化テクノロジーには強力なガードレールも装備されているため、IT チームは包括的なガバナンスを実現し、新しい自動化プロセスやアプリケーションをシステム内で適切に統合し、最も厳しいセキュリティやコンプライアンスの基準を満たすこともできます。
ビッグデータ データは、単にそのボリュームで「ビッグ」に分類されているわけではありません。ビッグデータは、そのボリュームだけでなく、複雑さや速度も関連する一連の基準によって定義されています。構造化データは、スプレッドシートのように行形式であり、すべてが列または行に収まります。一方、非構造化データは、顧客からのフィードバック、電子メール、ビデオ、画像など、定量化が難しい情報で構成される場合があります。ビッグデータは、定義されたビジネスルールに基づいたり、人工知能 (AI) や機械学習機能を活用したりすることで、統合され、ビジネスプロセス自動化で直接使用できるようになります。この統合されたデータは、その後意思決定の指針として活用され、プロセスを高速化し、繰り返し作業や評価からの解放を実現します。
人工知能 RPA テクノロジーは、構造化データを最適に処理するよう構築されていますが、最も価値のあるインサイトや情報の多くは、半構造化データや非構造化データ（スキャンされた画像、Web ページ、PDF 文書など）内に保持されます。AI テクノロジーは、そのデータを処理し、RPA が理解して使用できる構造化された形式に変換することができます。
自然言語処理 (NLP) 最高の NLP 搭載チャットボットは、人間の会話の情報コンテンツから学習しますが、コンテキストやトーンを解釈することからも学習します。プロセス自動化で NLP ツールを活用することで、やり取りがより適切なものとなり、社内および顧客からの標準的な問い合わせに回答することができます。
機械学習 ビッグデータは、機械学習テクノロジーの意思決定に必要な大量のデータを提供します。機械学習（およびそれを動かすアルゴリズム）が RPA、AI、NLP などの他のツールと統合されると、傾向やパターンを特定できるようになり、データと人間のユーザーの両方から学習できるようになります。これにより、プロセスの自動化がより正確で有用なものになります。
インテリジェント ERP システム 長年にわたり、企業は ERP システムを利用して、日常業務や財務業務の管理と調整を行ってきました。しかし、今日の ERP は（AI や機械学習のテクノロジーにより）、ビジネスとその業務のほぼすべての領域でインテリジェンスやサポートを実現できるように機能が強化されています。自動化機能の多くは、すでに最新の ERP システムの一部として備わっています。
ビジネスプロセス自動化のメリット
プロセス自動化を推進する最大の要因は、スピードや効率性の向上がもたらす明らかなメリットに加え、俊敏性とイノベーションの機会が拡大されることにあります。プロセス自動化には次のようなメリットがあります。
全体的により俊敏でレジリエンスの高いビジネス構造
サイクルタイムの短縮や FTR (First-Time Right) 率の向上など、より効率的なオペレーションの実現
データ追跡と監視の可視性向上による、コンプライアンスの改善
時間のかかる手作業の負担軽減による、イノベーションや成長のための自由度の拡大
組織全体でのリアルタイムのコラボレーション、チームワークの構築、従業員の成功/満足度
カスタマーサービスの品質と応答時間の向上
プロセス自動化：デジタルトランスフォーメーションに向けた次のステップ
エンドツーエンドのプロセス自動化を実現することは、デジタルトランスフォーメーションの成功に欠かせない重要な要素です。McKinsey 社は最近、ビジネスプロセス自動化の目標を達成した業界リーダーを対象に調査を実施しました。すると、基本的にすべてのケースにおいて、成功には 3 つの戦略的要素が共通していたことが判明しました。
- 自動化は、分断されたプロセスの対処方法としてサイロ化に取り組むだけではなく、組織全体で戦略的優先事項として採用されなければなりません。
- プロセス自動化では、テクノロジーが人のために機能することに重点を置くべきであり、その逆ではあってはならないのです。
- 現時点で、市場は特に予測不可能であるため、プロセス自動化を持続的に成功させるにはスケーラビリティに重点を置くことが不可欠です。
ビジネス変革の取り組みと同様に、すべてを一斉に達成する必要はありません。最も重要な最初のステップは、変化を管理し、明確に定義された目標とマイルストーンを従業員全体に伝えられるよう準備を整えることです。