ロボティックプロセスオートメーション

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA ）は、ソフトウェア・ロボット（ボット）または人工知能（AI）エージェントに基づいたビジネス・プロセス・オートメーションの一種です。^[1] RPAは、定義済みのワークフローに従う自動車技術に基づいているため、人工知能と混同しないでください。 ^{[2] RPAは}ソフトウェア・ロボティクス と呼ばれることもあります（ロボット・ソフトウェアと混同しないでください）。

従来のワークフロー 自動化ツールでは、ソフトウェア開発者がタスクを自動化するためのアクションのリストを作成し、内部アプリケーション プログラミング インターフェイス(API) または専用のスクリプト言語を使用してバックエンドシステムとインターフェイスします。一方、RPA システムでは、ユーザーがアプリケーションのグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI) でそのタスクを実行するのを監視してアクション リストを作成し、それらのタスクを GUI で直接繰り返すことで自動化を実行します。これにより、この目的のために API を備えていない可能性のある製品でも、自動化の使用に対する障壁を下げることができます。

RPA ツールは、グラフィカル ユーザー インターフェイス テストツールと非常に技術的に類似しています。これらのツールはGUIとのやり取りも自動化し、多くの場合、ユーザーが実行する一連のデモンストレーション アクションを繰り返すことによってこれを実行します。RPA ツールは、請求書を含む電子メールを受信し、データを抽出して、それを簿記システムに入力するなど、複数のアプリケーション内および複数のアプリケーション間でデータを処理できるという点で、このようなシステムとは異なります。

ロボットによる自動化の一般的な利点としては、コストの削減、速度、精度、一貫性の向上、生産の品質と拡張性の向上などが挙げられます。自動化により、特に機密データや金融サービスにおいて、セキュリティが強化されることもあります。

自動化の一形態として、この概念はスクリーンスクレイピングの形で長い間存在しており、マルウェアの初期の形態にまで遡ることができます^[曖昧]。しかし、RPAははるかに拡張性が高く、他のエンタープライズアプリケーションへのAPI統合、 ITSMシステムへのコネクタ、ターミナルサービス、さらには画像認識などの一部のAI（機械学習など）サービスで構成されています。このアプローチを大企業で使用できるようにするのに十分な成熟度、回復力、拡張性、信頼性を備えた新しいソフトウェアプラットフォームが登場しているという意味で、これは重要な技術的進化であると考えられています^[3]（そうでなければ、品質と評判へのリスクが認識されるため、大企業は消極的になるでしょう）。

セルフサービス導入の主な障壁は多くの場合、技術的なものです。既存のシステムに新しいインターフェースを後付けすることは、必ずしも実現可能または経済的に実行可能とは限りません。さらに、組織は、市場の提供内容や顧客の種類に応じて変わる可能性のあるシステムインターフェースの上に、可変かつ構成可能な一連のプロセスルールを重ねたいと考えるかもしれません。これは、技術的な実装のコストと複雑さを増すだけです。ロボット自動化ソフトウェアは、このような状況で新しいサービスを展開するための実用的な手段を提供します。ロボットは、バックエンドの転記または処理を実行するために、単に人間の動作を模倣します。このアプローチが比較的手頃な価格であるのは、新しい IT 変革や投資が必要ないという事実から来ています。代わりに、ソフトウェアロボットは、既存の IT 資産をより有効に活用するだけです。

RPA サービスのホスティングは、ソフトウェア ロボットのメタファーとも一致しており、各ロボット インスタンスは、人間の作業員のように独自の仮想ワークステーションを持っています。ロボットは、キーボードとマウスのコントロールを使用してアクションを実行し、自動化を実行します。通常、これらのアクションはすべて、画面上ではなく仮想環境で行われます。ロボットは、操作に物理的な画面を必要とせず、画面表示を電子的に解釈します。このようなアーキテクチャに基づく最新のソリューションのスケーラビリティは、仮想化テクノロジの出現に大きく依存しています。仮想化テクノロジがなければ、大規模な展開のスケーラビリティは、物理ハードウェアを管理するための利用可能な容量と関連コストによって制限されます。企業における RPA の実装は、従来の非 RPA ソリューションと比較して、大幅なコスト削減を示しています。^[4]

しかし、RPAにはいくつかのリスクがあります。批判には、イノベーションを阻害するリスクや、既存のソフトウェアのメンテナンス環境がより複雑になり、本来の用途とは異なる方法でグラフィカルユーザーインターフェイスの使用を考慮する必要があるリスクなどがあります。^[5]

ハーバード・ビジネス・レビューによると、RPAを導入したほとんどの業務グループは、自動化によって解雇は起こらないと従業員に約束している。^[6]むしろ、労働者はより興味深い仕事に再配置された。ある学術研究では、知識労働者は自動化に脅威を感じていないことが強調された。彼らは自動化を受け入れ、ロボットをチームメイトとみなしていた。^[7]同じ研究では、この技術は「人員数」の減少につながるのではなく、同じ人数でより多くの仕事と生産性の向上を達成できるように導入されたことが強調された。

しかし、逆に、一部のアナリストは、RPA がビジネス プロセス アウトソーシング(BPO) 業界にとって脅威であると主張しています。^[8]この考えの背後にある論点は、RPA によって、企業はこの新しいテクノロジーの恩恵を受けながら、プロセスをオフショアの拠点からローカル データ センターに「回帰」できるようになるというものです。その効果が真実であれば、オンショアの拠点 (および IT ハードウェア、データ センター管理などの関連するサプライ チェーン内) で熟練したプロセス設計者にとって価値の高い仕事が創出されますが、オフショアの低スキル労働者が利用できる機会は減少します。一方、別の学術研究が、RPA がオフショアから多くの仕事を回帰させるといういわゆる「神話」に反論しようと苦心していたことから、この議論は健全な議論の場であるように思われます。^[7]

• 銀行および金融プロセスの自動化
• 住宅ローンおよび融資プロセス
• カスタマーケアの自動化
• 電子商取引マーチャンダイジング業務
• ソーシャルメディアマーケティング
• 光学文字認識アプリケーション
• データ抽出プロセス
• 自動化プロセスを修正しました^{[説明が必要]}

学術研究^{[9] [10]}では、RPAは他の技術トレンドの中でも、世界の労働市場における生産性と効率性の向上の新たな波を牽引すると予測されています。RPAだけに直接起因するわけではありませんが、オックスフォード大学は、 2035年までに全雇用の最大35％が自動化される可能性があると推測しています。 ^[9]

ロボットによる自動化のトレンドには、地理的な影響があります。上記の例では、オフショア プロセスがクライアント組織の管理下でオフショアからデータ センターに「本国に送還」される (またはビジネス プロセス アウトソーサーによって置き換えられる) ため、オフショア ロケーションの経済活動は停滞し、元の経済には経済的利益がもたらされます。このことから、ロボットによる自動化機能を開発およびサポートするスキルと技術インフラストラクチャを備えた先進国は、このトレンドから純利益を得ることが期待できます。

ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）が主催したTEDxトーク^[11]で、起業家のデイビッド・モスは、RPAという形のデジタル労働は、製品やサービスの価格を下げると同時に成果の質を向上させ、サービスのパーソナライゼーションの機会を増やすことで、サービス業界のコストモデルに革命を起こす可能性が高いと説明しています。

2019年の別のTEDx講演^[12]で、日本のビジネスエグゼクティブでバークレイズ銀行の元CIOである長谷川幸一氏は、共感力のあるロボットをすべての人に役立てれば、デジタルロボットは社会に良い影響を与えることができると指摘しました。彼は、過去の大規模災害の際に保険金支払いのプロセスを迅速化するためにボットを導入した日本の保険会社、損保ジャパンとあいおいニッセイ同和損保のケーススタディを示しています。

一方、上記のLSE論文^{[10]の著者であるウィルコックス教授は、仕事への満足度と知的刺激の増加について語り、この技術は「人間からロボットを取り除く」能力を持っていると特徴づけている[13]。}これは、ロボットが人々の日常の仕事量の平凡で反復的な部分を引き継ぎ、人々がより対人的な役割に従事したり、残りのより有意義な一日の部分に集中したりするという考えに言及している。

また、ヨーロッパにおけるロボット化の影響を観察した2021年の研究では、特定の産業におけるロボット化が1％増加するごとに男女間の賃金格差が0.18％の割合で拡大することが判明しました。^[14]

非支援型RPA（RPAAI）^{[15] [16]}は、RPA関連技術の次世代です。人工知能に関する技術の進歩により、ユーザーからの入力を必要とせずにコンピュータ上でプロセスを実行できるようになりました。

ハイパーオートメーションとは、RPA、人工知能、機械学習（ML）、プロセスマイニングなどの高度なテクノロジーを応用して、従来の自動化機能よりもはるかに効果的な方法で労働者を増強し、プロセスを自動化することです。^{[17] [18] [19]}ハイパーオートメーションは、アプリケーションの作成を高速化するテクノロジー（ローコードやノーコードなど）と、異なるタイプの労働者（人間と人工）を調整してインテリジェントで戦略的なワークフローの最適化を実現する自動化テクノロジーを組み合わせたものです。^{[20] [21]}

ガートナーのレポートでは、このトレンドはロボティックプロセスオートメーション（RPA）によって始まったと指摘しています。レポートでは、「RPAだけではハイパーオートメーションではありません。ハイパーオートメーションには、人間がタスクに関与する部分の複製をサポートするツールの組み合わせが必要です。」と指摘しています。^[22]

大規模組織がアウトソーシングするバックオフィスの事務プロセス、特に海外に委託されるものは、その性質上、単純でトランザクション的な傾向があり、分析や主観的な判断はほとんど（あるいは全く）必要としない。これは、バックオフィスにロボットによる自動化を導入し始めた組織にとって理想的な出発点となると思われる。クライアント組織が、アウトソーシングされたプロセスをビジネスプロセスアウトソーシング（BPO）プロバイダーから「社内」に戻すことを選択するかどうかは、BPOビジネスの将来にとって脅威となるが^[23]、BPOがクライアントに代わってそのような自動化を実施するかどうかは、多くの要因に依存する可能性がある。

しかし逆に、BPO プロバイダーは、自動化によって何らかの形でクライアントを囲い込もうとすることがあります。BPO プロバイダーがロボット自動化ソリューションの知的財産と物理的実装 (おそらくハードウェア、ソフトウェア ライセンスの所有権など) の所有者であると見なされる場合、ビジネス オペレーションからコストを取り除くことで、プロバイダーはクライアントがプロセスを「社内」に戻したり、新しい BPO プロバイダーを選択したりすることを非常に困難にすることができます。この効果は、自動化によって節約された関連コストを、少なくとも一時的にはビジネスに再導入する必要があり、その間に技術ソリューションが新しい運用コンテキストで再実装されるため発生します。

ソフトウェアは地理的に制約されないため、オフショアリングやアウトソーシングに政治的または規制上の障害がある組織にとって、新たなビジネス チャンスが生まれる可能性があります。ロボット化された自動化は、どの管轄区域のデータ センターでもホストできます。これは、BPO プロバイダーにとって 2 つの大きな影響があります。まず、たとえば、主権政府は、税務処理やセキュリティ管理をアウトソーシングする意思や法的権限がない可能性があります。このため、ロボットを人間の労働力と比較すると、オンショアとオフショアの選択肢に続く「第 3 のソーシング」オプションの真に新しい機会が生まれます。次に、逆に、BPO プロバイダーは、賃金インフレの変化や、他の場所での新たな労働力の裁定機会に応じて、アウトソーシングされた業務を異なる政治的および地理的領域に移転したことがあります。これとは対照的に、データ センター ソリューションは、固定的で予測可能なコスト ベースを提供するように思われ、ロボットと人間のコストを比較して十分に低い場合、運用拠点を継続的に移転する必要や要望がなくなるように思われます。

ロボティックプロセスオートメーションには、コスト効率やパフォーマンスの一貫性など多くの利点がありますが、いくつかの制限もあります。現在のRPAソリューションは、システムの変更に対応するために継続的な技術サポートを必要とするため、新しい状況に自律的に適応する能力が欠けています。この制限により、システムを手動で再構成する必要がある場合があり、それが効率に影響を与えます。^[24]

RPAは、事前に定義されたワークフローに従う自動車技術に基づいており、人工知能はデータ駆動型で、予測を行うために情報を処理することに重点を置いています。したがって、2つのシステムの動作には明確な違いがあります。AIは人間の知能を模倣することを目指していますが、RPAは通常人間が指示するタスクを再現することに重点を置いています。^[25]さらに、RPAは、定型化された人間の仕事を引き継ぐ仮想ロボットとして説明することもできます。RPAは、基礎となるタグを解釈することでデータを識別できます。したがって、RPAは機械学習に基づいていますが、AIは自己学習技術を利用しています。^[26]

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• オートメーション
• ビジネスプロセスの自動化

• 雇用、生産性、そして大分離について、MIT デジタルビジネスセンターの主任研究科学者であるマカフィー教授が語ります。
• ソフトウェアマシンの台頭、エコノミスト誌。
• ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスがRPAケーススタディシリーズの第1弾を発表、ロイター
• 人間と機械: テクノロジー主導の組織における人々の役割 Archived 2013-03-19 at the Wayback Machine、Economist Magazine。
• ロボットによる自動化は従来の低コストのアウトソーシングに対する脅威、HfS Research。