ハイパーオートメーションとは何ですか?なぜ重要ですか?

機械学習 (ML)、人工知能 (AI)、ロボット プロセス オートメーション (RPA) を組み合わせたハイパーオートメーションなどの最新テクノロジーは、自動化における大幅な進歩をもたらし、企業の競争力の維持に役立ちます。

AI、ML、RPA などの高度なテクノロジーはタスクを自動化するためにどのように使用されますか?

テクノロジーは、現代世界の成功と生産性を支える主要な原動力の 1 つです。企業は、機械学習 (ML)、人工知能 (AI)、ロボット プロセス オートメーション (RPA) などの最先端のテクノロジーを利用して、デジタル トランスフォーメーションの時代にプロセスを自動化し、業務効率を向上させています。

ただし、3 つの異なるテクノロジーが連携して、接続されたデジタル世界のイノベーションを推進し、完全なデジタル移行を支援します。

AI、ML、RPA は、 中小企業から大企業までオートメーション分野で普及しつつある最先端の技術進歩の例です。

企業は、AI ベースの自動化テクノロジーを使用して複雑なアクティビティを処理し、生成されたデータを使用してビジネス上の意思決定を改善できます。

企業は、ML ベースの自動化ソリューションの助けを借りて、データの傾向をより迅速かつ正確に特定し、迅速かつ戦略的に行動できるようになります。 RPA を使用すると、企業は手作業で多くの時間と労力を必要とする業務を迅速かつ簡単に実行できるようになります。

競争力の向上により市場力学が変化するにつれ、自動化はあらゆる規模の組織にとって最も重要な要素の 1 つとして浮上しています。しかし、AI、ML、RPA の発展により、以前は手動介入が必要だったプロセスが、今では瞬時に、自動的に、そして完璧に実行されるようになりました。

顧客の幸福度を高め、競争力を維持し、収益を拡大したいと考える企業は、自動化を使用する必要があります。これらの新しいテクノロジーを採用する組織は、時間とコストを節約しながら、業務運営の精度と一貫性を確保します。

人工知能 (AI) を介して、コンピューターは人間のように考え、人間の入力なしで事前に確立されたルールと情報に基づいて判断を下すことができます。 AI 対応コンピューターは、結果を予測し、パターンを特定し、複雑なデータを分析できます。

機械学習 (ML) では、人間の入力なしでロボットが学習できるように、アルゴリズムを使用してデータを処理および評価します。ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、インテリジェント ロボットまたはソフトウェア ボットを使用して単調な作業を自動化します。

いくつかの分野では、AI、ML、RPA をさまざまな方法で適用することで効率と精度を向上させることができます。物体識別、自然言語処理、顔認識などの多くのタスクを AI で自動化できます。

不正行為の検出、医療診断、財務予測などのジョブを実行するために、ML はアルゴリズムを利用してデータから学習します。 RPA は、ソフトウェア ロボットがルールベースのタスクを自動的に実行できる自動化の一種です。

ハイパーオートメーションは、組織がこれら 3 つのテクノロジと、インテリジェント ビジネス プロセス管理スイート (iBPMS)、ビジネス プロセス管理 (BPM)、サービスとしての統合プラットフォーム (iPaaS) など

この投稿では、AI、ML、RPA、およびハイパーオートメーションのその他の側面に焦点を当て、その利点、展望、さまざまな業界への影響について説明します。この投稿を読むのは興味深いでしょう。

ハイパーオートメーションとは何ですか?

工業化が始まったとき、自動化が登場しました。ハイパーオートメーションは、ビジネス プロセスとサイクルのエンドツーエンドの自動化を扱うため、従来の自動化とは異なる形式の自動化です。

ハイパーオートメーションは、ビジネス プロセス管理 (BPM)、ロボット プロセス オートメーション (RPA)、人工知能 (AL)、機械学習 (ML) などのさまざまなテクノロジーを使用して、迅速な自動化を実現します。

このプロセスは、一般的な自動化手順とは異なり、企業全体を調査します。組織の 1 つのコンポーネントだけに焦点を当てるのではなく、複数の部門にわたる多数のプロセス、活動、責任を同時に変革します。

新興テクノロジーであるハイパーオートメーションは、近年非常に人気が高まっています。研究によると、さまざまな業界でコストと効率の向上、手作業によるミスの削減、より優れたビジネス上の洞察の提供などを目的として使用できます。

Gartner によると、ハイパーオートメーションの需要は 2026 年までにほぼ 1 兆 4,000 億ドルに達すると予想されており、スキル不足、経済的圧力の増大、競争上のハードルがこの需要の主な要因となっています。

ハイパーオートメーションは、AL、ML、RPA などのテクノロジーを使用して、手動操作、生産ワークフロー、その他のビジネス プロセスを次のレベルに自動化するための包括的な方法です。

いくつかの最先端のテクノロジーを組み合わせて、企業が複雑な業務を正確かつ迅速に自動化できるように支援します。運用効率が向上し、処理時間と生産時間が短縮され、コストが削減され、顧客満足度が向上します。

自動化できるジョブを特定することで、ハイパーオートメーションは AL と ML を使用してワークフロー、生産性、手順を強化してから、RPA でプロセス全体を調整します。このプロセスは、開発サイクルを加速し、企業がビジネス環境の変化に迅速に対応できるようにすることでイノベーションを促進します。

戦略的に導入すれば、ハイパーオートメーションはより優れた意思決定をもたらし、ビジネスの卓越性を推進します。

ハイパーオートメーションは、企業が手動および反復的な業務を自動化し、人的労働の必要性を最小限に抑えることで、離職率の上昇、雇用コストの削減、人的ミスの防止、全体的な生産性と運用の卓越性の向上によって生じたギャップを埋めるのに役立ちます。

要約すると、ハイパーオートメーションは、大企業や中小企業がエンドツーエンドのビジネス プロセスを特定して自動化するために使用できる包括的な戦略です。サービスベースのモデルの構築、データの洞察の生成、顧客満足度の向上、スループットの最大化に役立ちます。

ハイパーオートメーションは、あらゆる規模の組織が費用対効果、時間の節約、従業員の生産性、イノベーションなどの面で激化する競争に先んじることを支援することで、この目標の達成を支援します。

ハイパーオートメーションの主要コンポーネント

ハイパーオートメーションは、ロボット プロセス オートメーション (RPA)、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、高度な分析、ビジネス プロセス管理 (BPM) などのさまざまなコンポーネントで構成される新しい技術プロセスです。

これらすべてのコンポーネントは、プラットフォーム、ビジネスの性質、データ ソース、アクティビティの性質などに関係なく、あらゆる種類のビジネス向けの包括的な自動化ソリューションを作成することを目的としています。

AI は、手動による指示なしで複雑な分析を解決し、結果を提供する機械駆動のテクノロジーです。 ML はアルゴリズムを使用してパターンを特定し、意思決定を行う AI のサブフィールドであり、高度な分析はデータ駆動型の洞察を提供します。 RPA は自動化の一種で、機械が人間の動作を模倣し、反復的なタスクを自動化できるようにします。

これらすべてのコンポーネントを活用することで、あらゆる規模の企業が複雑なプロセスとタスクを自動化できます。この包括的なソリューションにより、効率が向上し、生産性が向上し、無駄と運用コストが削減されます。

さらに、この協調的な自動化は、企業が業務を合理化し、プロセスの精度と機敏性を高め、人的エラーを減らすのに役立ちます。これらのコンポーネントは、組織がデータの可能性を解き放ち、より適切なビジネス上の意思決定に役立つ洞察を得るのに役立ちます。

ハイパーオートメーションは、あらゆる業界や企業の業務運営において、より効率的でコスト効率が高く、自動化されたプロセスを作成することを目的としています。

ハイパーオートメーションはデジタルトランスフォーメーションにどのように機能しますか?

ハイパーオートメーションは、自動化をビジネス サイクルに統合するため、デジタル変革の鍵として浮上しています。

デジタルトランスフォーメーションを実現するために、基本的な手順を自動化し、反復的なサイクルを見つけて人間の介入を排除します。

デジタルテクノロジーを活用してビジネスの業務効率や効果を高めることを「デジタルトランスフォーメーション」といいます。手動プロセスを自動化し、生産性を向上させ、信頼性の高い一貫した顧客エクスペリエンスを提供し、利益を拡大するために、企業はハイパーオートメーションへの関心を高めています。

ハイパーオートメーションとして知られる高度な自動化には、RPA、ML、AI などのいくつかの自動化テクノロジが統合されています。これらのテクノロジーを活用することで、企業はサービス提供を最適化し、複雑な運用を自動化し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

基本的に、ハイパーオートメーションは、在庫、財務、給与計算、エンジニアリング、物流、運用、マーケティングなどのさまざまな部門やセクションに拡張でき、手動および反復的なジョブとビジネス プロセスを認識して自動化し、ビジネス サイクルをデジタル化できます。

ローコード/ノーコード プラットフォームなどのテクノロジーを利用して、いくつかの企業がビジネス オペレーションの特定、削除、自動化を開始しています。最新の例の 1 つは、Web サイトに埋め込まれ、顧客と対話する AI を活用したチャットボットです。

あらゆる業界で発生する非常に典型的な例 (コスト請求の送信に使用されるフォーム) と、それをエンドツーエンドのデジタル化に変換するためにハイパーオートメーションがどのように役立つかを見てみましょう。

経費申請の例を見てみましょう。

• 従業員は経費を請求するために必要なすべての詳細をフォームに入力します。
• リクエストは検証のために関係部門に転送されます。
• 確認が完了すると、それぞれの承認機関に移ります。
• 承認により詳細が確認されます。
• その後、会費を清算するために財務部門に移ります。
• 財務部門の承認後、支払いキューに積み上げられ、現金で支払われるか、それぞれの銀行口座に入金されます。

上記の手順はすべて、ワークフローの負荷に基づいて手動で行われます。これらすべての手動タスクとワークフローは、ハイパーオートメーションを使用してデジタル化できます。

ハイパーオートメーションは、このプロセスのエンドツーエンドの自動化を作成します。たとえば、従業員が経費請求を提出すると、ボットは適切な経費カテゴリを即座に認識し、請求を提案し、適切なワークフロー エンジンと通信して、プロアクティブな洞察を備えた適切な承認者に要求を送信します。

ボットは会話型プラットフォームを使用してこのリクエストを財務チームに送信して最終承認を求め、承認者に不正が見つかった場合は請求を拒否するよう依頼します。それ以外の場合は、自動的に請求が承認され、支払いが処理されます。

結論として、ハイパーオートメーションは、手作業や時間のかかるタスクを必要とするあらゆるプロセスやアクティビティを自動化およびデジタル化できます。

技術的な観点から見ると、IT ビジネスは急速な変革を遂げており、ハイパーオートメーションは技術的な労力を大幅に削減しながら、生産性、費用対効果、労働力の節約、顧客の幸福度、そして最終的には収益性を向上させることができます。

ハイパーオートメーションの利点

Hyperautmation があらゆる規模の企業のデジタル化と手作業の削減にどのように役立つかを見てきましたが、組織が Hyperautomation を導入した場合に得られる具体的な利点をいくつか見てみましょう。

• 適応型: ハイパーオートメーションは特定のプロセスに限定されず、動的な状況に適応します。
• 効率の向上: インフラストラクチャが多くの手動サイクルで実行されているとボトルネックが増加する可能性があり、自動化に切り替えることでこのボトルネックが解消されます。
• タスクの迅速な完了: 通常の自動化により時間を節約できます。それでも、さまざまなセクションのアクティビティが分散している可能性がありますが、ハイパーオートメーションは一貫した接続を確立し、ワークフロー全体とプロセスを 1 つの作業傘の下で合理化します。
• 従業員の満足度: 毎日の手作業や退屈な作業は従業員の士気を低下させ、離職率の上昇につながる可能性があります。このようなすべてのアクションをハイパーオートメーション化することで、従業員はより付加価値の高い活動に取り組むようになり、仕事の満足度が向上します。
• 生産性: 手動で反復的なタスクやプロセスを自動化することで、従業員の生産性が向上します。
• 簡単な監視: ハイパーオートメーションにより、すべてのアクティビティを単一のプラットフォームにまとめることができるため、管理者は監視、タスクの一貫性管理、トラブルシューティングなどが容易になります。
• コスト削減: 手動タスクと手動プロセスの実行には、かなりの人的資本が必要です。 2017年に発表された マッキンゼーの レポートによれば、現在米国で行われている有料活動の45%は自動化可能だという。これらの活動には年間約 2 兆ドルの賃金がかかります。
• デジタル化: ハイパーオートメーションを導入することで、ほとんどの業界における承認やリクエストの移動を排除できます。ある意味、多数のサイクルを自動化できます。
• 透明性: ハイパーオートメーションはサイクルを統合し、全面的にオープン性をアップグレードできます。安全対策とデータの検出可能性の設定に役立ちます。これは、組織が一貫して設定したガイドラインに従って製品とサービスを提供するのに役立ちます。
• 監査対応: すべてのビジネス上のやり取りを記録するのに役立つタスクと操作の標準化により、監査証跡を一貫して作成します。
• 意思決定: データを分析し、より優れた洞察を得ることで、ビジネス サイクルを一貫して認識して焦点を当てることができ、関係者が迅速な意思決定を行えるようになります。
• スケーラビリティ: 顧客ベースとポートフォリオが拡大するにつれて、通常の自動化は組織化されておらず、機能不全になる可能性があります。ハイパーオートメーション 組織の成長に合わせて拡張できます。その拡張性は無制限です。ハイパーオートメーションにより、すべてのビジネス プロセスがスムーズになり、ビジネスの成長が可能になります。
• 人的ミスの排除: ハイパーオートメーションによって導入されたソフトウェア ボットは人的ミスを犯しません。導入後は、期待どおりに動作し、標準で定義されています。
• ROI の向上: 複雑なプロセスの自動化、データ分析、予測的洞察により、組織は効率的かつ効果的にエンドツーエンドのデジタル化に移行でき、最終的に ROI が飛躍的に向上します。

ハイパーオートメーション vs.インテリジェント・プロセス・オートメーション (IPA)

インテリジェント プロセス オートメーション (IPA) とハイパーオートメーションは、プロセスを合理化し改善するために作成されたテクノロジーです。ただし、特定の手順は両方の方法を使用して自動化できます。

IPA とハイパーオートメーションには類似点もありますが、自動化するアクティビティ、AI と ML の利用方法、必要なユーザー入力の量が異なります。 IPA がより単純で反復的なジョブを自動化することを目的としているのに対し、ハイパーオートメーションはより徹底しており、より複雑な手順を網羅しています。

IPA と比較すると、ハイパーオートメーションは、エンドツーエンドのワークフローとプロセスを実質的にカバーする自動化された手順を使用するため、より洗練された自動化形式です。

さらに、ハイパーオートメーションには、単一の機能ではなく機能のパイプライン全体の自動化が含まれるため、IPA よりも高度なテクノロジーとスキル セットが必要です。

ロボット プロセス オートメーション、AI、機械学習などの自動化ツール スイートは、ハイパーオートメーションと呼ばれるエンドツーエンドのプラットフォーム中立の手法を使用して組織全体に分散されます。

一方、IPA は、機械学習 (ML) や自然言語処理 (NLP) などの技術を使用して特定の操作を自動化する、より焦点を絞った戦略です。

IPA はハイパーオートメーション内のツールと考えることができますが、ハイパーオートメーションという用語は、多数のテクノロジーを組み込んだより一般的なアイデアを指します。

ハイパーオートメーションが影響を与えることができる業界

ハイパーオートメーションは、企業が手作業や反復的な作業を削減して生産性と収益を向上させたいと考えている分野や業界で使用できます。中小企業から大企業までの企業が、単純なものから複雑なものまでプロセスやワークフローを自動化できるように支援します。

あらゆる規模の企業にとって、ハイパーオートメーションは多くの可能性をもたらし、多くの業界での手順の実行方法を変革しました。ヘルスケア、銀行、製造、小売、物流などのいくつかのセクターは、ハイパーオートメーションの恩恵を受けることができます。

組織は、ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、機械学習、人工知能 (AI) を利用することで比類のない効率を達成することができ、これにより人為的エラーが減少し、タスクの実行が高速化されます。

この新しいテクノロジーは、プロセス自動化と人工知能を使用して、ビジネス プロセスのすべてのステップを高速化し、自動化します。これは、自動化、業務の合理化、エラーの削減、生産性の向上、ROI の向上などを望む部門に実装および統合できます。

ハイパーオートメーションはビジネス プロセスを変える可能性を秘めており、その結果、さまざまな業界で顧客サービスの向上、効率の向上、コスト削減がもたらされます。

さらに、このテクノロジーの適応性と柔軟性により、組織が日常業務を自動化したり、多くの機能を単一の統合システムに統合したりするのに役立つ既存のシステムおよび手順とのインターフェースが可能になります。

実装されたハイパーオートメーション テクノロジが日常業務の自動化、人件費の削減、より革新的で機敏なワークフローの生成に利用されれば、ほぼすべてのセクターに大きな影響が及ぶでしょう。

ハイパーオートメーションの実装における課題

自動化への需要の高まりに伴い、組織は現在、デジタル変革への取り組みのソリューションとしてハイパーオートメーションに注目しています。

ただし、その利点にもかかわらず、企業がハイパーオートメーションを導入する際に対処しなければならない課題がいくつかあります。

ハイパーオートメーションの実装過程におけるいくつかの重要な課題を見てみましょう。

• インフラストラクチャにハイパーオートメーションを統合するには、高度な専門知識が必要であり、組織はこれらのスキル セットを取得する必要がある可能性が高くなります。
• 既存のプロセス、ワークフロー、その他のタスクを理解し、それらを自動化に変換することは複雑な手順であり、コンプライアンスやその他のデータ規制に違反しない計画と戦略的思考が必要な場合があります。
• RPA、AI、ML などのさまざまな要素は、特に中小企業にとってコストがかかる可能性があります。
• ハイパーオートメーション導入の費用対効果の分析は、特に非テクノロジー企業や予算が限られている企業では慎重に検討する必要があります。
• さまざまなセクション、部署、関係者間の協力と調整が不可欠であり、ギャップがあると実装の遅れにつながります。
• 実装は複雑であるため、不正確な操作を行うとネットワークに混乱が生じたり、データ セグメントにプロセスが追加されたりしてビジネス運営が遅くなる可能性があります。

ただし、ハイパーオートメーションの実装は複雑な作業です。その中心的な課題は、すべてのコア要素の機能を理解すること、現在のインフラストラクチャとさまざまなビジネス データのソースに関する戦略的および運用上の知識、そして最後に、組織のニーズを満たす自動化プロセスを設計するためにハイパーオートメーションを統合する方法を理解することです。

ハイパーオートメーションの未来

ハイパーオートメーションはビジネスの将来において重要な役割を果たし、企業がより効果的、経済的、革新的になれるようにします。ハイパーオートメーションは、現代の組織が競争力を維持するための最良のソリューションとして最近賞賛されています。

モルガン・スタンレーの 分析によると、人口の高齢化と限られた熟練労働力が今後数十年間で世界経済に大きな影響を与え、そのため企業はオートメーションへの依存度が高まるだろう。

ハイパーオートメーションは、現在人間が行っている手動の反復的な操作を自動化し、中小企業や大企業の生産性と効率を向上させることを目的としています。

ハイパーオートメーションは、業務効率を向上させ、デジタル変革を最大化するために、多数の業界にわたるさまざまなアプリケーションを必要とし、間もなく最も強力なテクノロジーの 1 つになると予想されています。

さらに、ハイパーオートメーションは、企業がデータと貴重な洞察を可視化し、経費を削減しながら生産性を向上させるのに役立ちます。

PricewaterhouseCoopers International Limited (PwCIL) のレポートによると、AI は 2030 年までに世界に約 15 兆 7,000 億ドルの経済的影響を与えると予想されています。

結論として、さまざまな調査レポートは、規模や分野に関係なく、企業の将来はハイパーオートメーションと関連テクノロジーに依存することを示しています。

最後の言葉

ハイパーオートメーションは、BPM、RPA、ML、AI で構成される包括的な技術スーツです。デジタル変革とエンドツーエンドの自動化に役立ちます。将来の業務運営が容易になり、企業が組織化を維持して ROI を向上させるのに役立ちます。

すべての業務運営を簡素化し、面倒な手動プロセスを排除できます。その効果的な戦略は、優れた商品とサービスの提供に貢献し、新規顧客の獲得に役立ちます。

次に、人気のあるロボット プロセス オートメーション (RPA) ツールをチェックしてください。