インテリジェント プロセス オートメーション (IPA): なぜ重要ですか?

デジタル変革の急速なブームにより、多くのテクノロジーが誕生しましたが、その 1 つがインテリジェント プロセス オートメーション (IPA) です。

これは、さまざまな分野で利益を妨げているマクロ経済の調整に取り組む企業の切実なニーズから生まれました。

多くの企業は、ビジネス プロセスの最適化と迅速化に役立つ強力なテクノロジーを探していました。

そこでIPAが役に立ちます。その自動化機能により、多くの組織の運用モデルとタスクの重要な部分となっています。

IPA は、反復的なタスクを自動化するだけでなく、処理時間の短縮と投資収益率の向上にも役立ちます。

この記事では、IPA について説明し、企業にとっての IPA の重要性を理解します。

IPAとは何ですか?

インテリジェント プロセス オートメーション (IPA) は、さまざまなデジタル プロセスを自動化する自動化機能を生み出すために連携して機能する最新のテクノロジーを集めたものです。

自動化が多くのビジネス プロセスを引き継ぐ中、IPA は急速に変化する現代世界の重要な側面となっています。本質的に、IPA は業務効率、ビジネス価値、クエリ応答を強化するためにビジネス プロセスに実装される一連のテクノロジーとアプリケーションです。

ロボット プロセス オートメーション (RPA)、機械学習 (ML)、デジタル プロセス オートメーション (DPA)、コンピューター ビジョン、コグニティブ オートメーション、人工知能 (AI) などのテクノロジーを組み合わせています。

ML と AI を他のテクノロジーと組み合わせることで、企業は IPA ツールまたはソフトウェアを利用して、効率を向上させるために自動的に考え、学習し、適応できるインテリジェントなビジネス プロセスを作成できます。自動化をまったく新しいレベルに引き上げることができるように、時間の経過とともに継続的に進化しています。

このテクノロジーの融合は、人間が日常的で反復的なタスクを自動化し、効果的な操作環境を構築できるように設計されています。さらに、顧客エクスペリエンスを向上させ、対話プロセスを簡素化し、より短時間で効果的なソリューションを作成するために使用されます。

現在、IPA はさまざまな形式でさまざまな業界に進出していますが、最も人気のある形式の 1 つは、顧客との対話を可能にするチャットボットです。

IPAを使用するメリット

インテリジェント プロセス オートメーション (IPA) を現代のビジネスで使用すると、さまざまなメリットが得られます。そのうちのいくつかは次のとおりです。

稼働時間の短縮

IPA は、ビジネス内の多くの反復的で労働集約的なタスクを自動化できるため、処理時間の短縮に役立ちます。 McKinsey によると、IPA の導入により、組織はプロセス時間を 50% 削減できるだけでなく、手動タスクの半分以上を削減することができました。

従業員エンゲージメントの向上

ほとんどの組織では、反復的なタスクが従業員の退屈を引き起こし、最終的にはエンゲージメントの低下につながります。多くのタスクを簡単に自動化できる IPA ツールを使用すると、従業員のエンゲージメントが向上します。その理由は、退屈な仕事に時間を費やす代わりに、より本質的でエキサイティングなタスクに焦点を移すことができるからです。

エラー率の低下

信じられないかもしれませんが、特別な努力をしない限り、ほとんどの組織のビジネス データの エラー率は約 1 ～ 5% です。

また、従業員が大量のデータを手動で入力する必要があるため、これらに対処するのは非常に困難です。 IPA を導入すると、データの精度が向上し、誤った意思決定や機会損失の割合が減少します。

プロセスに関するより深い洞察

IPA ツールを使用すると、プロセスについてのより深い洞察が得られるため、さまざまなプロセスを迅速かつ効率的に完了できます。ボトルネックを検出し、直ちに対処するためのレポートと貴重なデータを取得します。

顧客エクスペリエンスの向上

IPA ツールを業務に導入することで、顧客エクスペリエンスの向上を実感できます。タスクを自動化して、顧客からの問い合わせを迅速かつ正確に解決します。ほとんどの顧客対応が自動化されているため、企業は顧客エンゲージメントとロイヤルティの向上が期待できます。

集中力の向上

IPA ツールはほとんどの日常的で反復的なタスクを処理するため、従業員は重要なタスクに集中できる時間が増え、生産性が向上します。これにより、最終的にビジネスの運用効率が向上し、ROI の向上につながります。

IPAでのAIとMLの活用

人工知能と機械学習は IPA に多大な影響を与え、通常のオフィス業務を超えて自動化機能を拡張するのに役立ちます。 AI と ML は両方とも、最新の IPA プラットフォームの重要な柱として機能します。

IPA プラットフォームは、プロセスに統合されると、ML アルゴリズムを利用してリアルタイム データと履歴データを分析します。 IPA ツールはプロセスを最適化し、効率と結果を向上させることができます。これらのツールは ML を利用して、役割とプロジェクトの要求に基づいてワークフローを自動的に割り当てることができます。

同様に、AI により、IPA プラットフォームは大規模な非構造化データと構造化データを処理し、それらを評価して多くの重要な情報を見つけることができるようになります。 IPA ツールは、この情報を意図の検出、インフラストラクチャの異常の検出、自然言語処理、その他のプロセスに使用します。

さらに、IPA はこれらすべてのリソースを使用して、顧客と対話し、顧客の意図を学習し、それに応じて応答するためのチャットボットの作成を支援します。 AI は、利用可能なモデルのセットを使用して、IPA ツールが人間の介入を必要とせずに顧客の問題を解決できるように支援します。

ML と AI は、IPA が既存のタスクの単純な自動化を超え、ディープラーニングなどの最新テクノロジーを組み合わせて新しいプロセスを作成するのに役立ちました。これにより、プロセスが最適化され、ビジネス効率が向上し、ROI が向上します。

IPAに関わる技術

インテリジェント プロセス オートメーション (IPA) は、数多くのテクノロジーを利用してビジネス プロセスを自動化します。これらは：

• 人工知能 (AI): IPA の最も重要なコンポーネントの 1 つは AI です。ユーザーが知識ベースを作成し、ビジネス プロセスを最適化するのに役立ちます。 IPA にとって、AI は意思決定の中心となる頭脳として機能し、ユーザーがプロセスをカスタマイズして可能な限り最高の結果を達成できるようにします。
• ロボティック プロセス オートメーション (RPA): AI と並んで、RPA は IPA の重要な部分としても機能し、ソフトウェア ロボットを使用した業務運営における反復的なプロセスの記録と実行を支援します。 AI と ML の力を活用してルールベースのタスクの実行を支援するソフトウェア ロボティクスとしても知られています。

• 機械学習 (ML): IPA は ML アルゴリズムを使用して古いデータセットと現在のデータセットを分析し、新しい出力値を予測し、それに応じて調整を行います。したがって、マシンは古いビジネス プロセスから学習し、現在の業界標準に適応して、より良い結果を生み出すことができます。
• NLP: 自然言語処理 (NLP) も、言語を理解し、解釈し、テキスト形式で表現するために IPA が利用する AI の一部です。解釈された情報を使用して、NLP はチャットボットを使用した対話、電子メールの生成などを支援します。
• デジタル プロセス オートメーション (DPA): デジタル プロセス オートメーションには、タスクの自動化または半自動化を支援することで IPA を強化するさまざまな強力なツールが含まれます。ワークフローの最適化とデータ管理の改善において重要な役割を果たしてきました。配車予約やショッピング アプリは DPA の代表的な例です。
• ビジネス プロセス管理 (BPM): BPM は IPA に関連するもう 1 つのテクノロジーで、ビジネス ワークフローを自動化し、一貫性と俊敏性を強化するのに役立ちます。これは、顧客とのやり取りを改善し、ビジネス プロセスを合理化して効率を向上させるのに役立ちました。
• コンピューター ビジョン: IPA のコンポーネントとしてコンピューター ビジョンを使用すると、ユーザーは画像を分析および解釈してデータについての洞察を得ることができます。 IPAでは、業務改善のためのデータ収集だけでなく、セキュリティ設定の異常事態の把握などにもコンピュータを積極的に活用しています。

IPA と RPA の比較

インテリジェント プロセス オートメーションとロボット プロセス オートメーションは似ていますが、多くの点で互いにかなり異なります。 IPA と RPA を混同する人がよくいますが、後者は IPA ツール スイートのコンポーネントとして機能します。

IPAとRPAを比較してみましょう。

インテリジェント・プロセス・オートメーション (IPA)	ロボットプロセスオートメーション (RPA)
インテリジェント プロセス オートメーションは、複雑なビジネス プロセスの管理と自動化に役立つ RPA を含む、さまざまな AI テクノロジーの組み合わせです。	ロボット プロセス オートメーションは、ビジネスにおける労働集約的で反復的なルーチンベースのタスクを自動化するソフトウェア ロボットを含むテクノロジーでもあります。
IPA は主に、ビジネスの ROI と効率を向上させる新しいプロセスの最適化と作成に使用されます。	一方、RPA は主にルールベースのタスクを実行するために使用されます。
IPAは複雑な業務や意思決定業務にも対応します。	RPA はユーザー定義のタスクのみを処理でき、データから学習して意思決定を行うことはできません。
これには、NLP、コンピューター ビジョン、BPM、データ抽出などの多くの新しい革新的なテクノロジーが含まれます。	AI、ワークフロー自動化、画面スクレイピングという 3 つの主要テクノロジーから進化しました。
IPA には多くのプログラミング スキルが必要であり、多額の先行投資が必要です。	RPA は、少しのプログラミングと投資で実装できます。
さまざまな種類のデータ形式を処理する機能があります。	特定のデータ形式によって制限されます。

IPAの課題

他のものと同様、インテリジェントなプロセス自動化の実装には、次のようないくつかの課題も伴います。

• IPA を活用できない: オートメーションの世界は急速に進化していますが、すべての企業がインテリジェント プロセス オートメーションの機能を活用する方法を知っているわけではありません。多くの組織は、それをビジネスにどのように統合できるかについての認識を欠いています。
• 限られた知識ベース: インテリジェントなプロセス自動化をビジネス モデルに実装するには、多くのプログラミング言語が必要です。従業員がそのような知識を持っていない場合、プロセスを自動化したり管理したりすることは非常に困難になります。
• 時間がかかる: インテリジェント プロセス オートメーション プロジェクトは、プロジェクトを適切に統合するには優れた知識ベースが必要であることを除けば、時間がかかるため、実装するのが非常に困難です。プロセスを完全に最適化する前に、従業員をトレーニングし、多くの試行を実行する必要があります。
• 変化への抵抗: さまざまな組織の従業員の大部分が、事業運営における IPA の導入に抵抗しています。企業幹部や指導委員会は自動車産業を支持しているが、従業員のほとんどはIPAの統合を承認していない。彼らは依然として古い方法やシステムを好みます。
• 導入コスト: IPA をビジネス モデルに導入するには費用がかかり、IPA の各コンポーネントには多額の投資が必要です。ハードウェア部品、監視、ガバナンス、ソフトウェア、従業員トレーニングなど、それぞれの面で多額の先行投資が発生します。ビジネス プロセスの効率を高めようとすればするほど、その実行コストが高くなります。

IPAの将来の範囲

インテリジェントなプロセス オートメーションの未来は間違いなく明るく、ますます多くの組織がシステムに IPA を採用することになります。すべてのテクノロジーは飛躍的に進化しており、それが IPA のその後の進化を促進し、最終的にはより良い結果と効率を提供するのに役立ちます。

さらに、組織がこの成長から多大な恩恵を受けており、リソースを他の認知タスクに使用できるようになったため、ビジネスと IT の相関関係はますます高まっています。最も重要なことは、顧客がクエリを迅速かつ効果的に解決するチャットボットに慣れてきているため、自動化によって顧客との関係も改善されているということです。

IPA は依然として高価で時間のかかる実装ではありますが、これらのテクノロジと手頃な価格の代替品が大量に導入されると、将来の先行投資は確実に削減されるでしょう。

IPA のオンライン学習リソース

IPAについてより深い知識を得るのに役立つ書籍やコースをいくつか紹介します。

#1. インテリジェントなプロセスオートメーション

Gerardus Blokdyk 著の『Intelligent Process Automation A Complete Guide』は、IPA について学びたいことのほぼすべてが記載されている非常に評価の高いガイドブックです。これは 314 ページにわたる長いガイドブックで、IPA に取り組んでいる場合に多くのことを明らかにするのに役立ちます。

基本的な自動化、RPA 手法、IPA の歩みについての学習から、IPA ツールの操作の詳細までを完全にカバーします。標準的な教科書とは異なり、IPA に関する多くの重要な事実と、その課題およびそれらの課題に対する解決策が強調されています。

#2. インテリジェントなオートメーションの簡素化

Debanjana Dasgupta が執筆し、Kindle とペーパーバックの両方で入手できるこの本は、開発者と技術専門家に特化しています。著者はこの本を通じて、専門家がインテリジェントなプロセス オートメーションの開発と使用に対するシンプルで実践的なアプローチを取れるようにガイドしたいと考えています。

スマート オートメーションの基本概念とその実装方法を適切に説明しているため、組織内で IPA ツールを導入している専門家にとって有益です。また、自動化設計の各段階と、その知識を有効に活用する方法についても学びます。

#3. Python を使用した RPA とインテリジェント オートメーション

SeaportAI によって作成された、 Python を使用した RPA とインテリジェント オートメーションは、 Udemy で高く評価されているコースであり、多くの専門家に恩恵をもたらしています。これは、3 時間のオンデマンド ビデオ、17 のダウンロード可能なリソース、課題を含む包括的なコースです。

IPA ツールに取り組んでいる場合は、RPA、Python プログラミング、テーブルからのデータ抽出、その他多くの側面をカバーしているため、非常に役立ちます。多くのトップ企業がこのコースを高く評価し、従業員に提供しています。

結論

インテリジェント プロセス オートメーション (IPA) は、次世代のビジネス モデルの中核となっています。人間が AI と機械学習の分野でさらに進歩するにつれて、IPA は時間の経過とともに改善され、有効性と効率が向上します。

その結果、多くのトップ組織が将来の開発目標にすでにそれを採用しています。彼らは、事業運営における IPA の利点と、それがどのように将来を形作るのかを徐々に認識し始めています。 IPA の実現にはまだ長い道のりがありますが、ビジネスにおけるインテリジェントな自動化のための効果的なソリューションとして機能しています。

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) ツールを読むこともできます。