ハイパーオートメーションとは

ビジネスでは何年も前から、製造ライン、医療に関するやりとり、出荷ロジスティクス、金融取引、その他数え切れないほどの重要な詳細の測定、日々の業務に関するデータの収集が行われてきました。そのデータを利用して、業務をより適切に理解し、可能な限り簡素化、標準化、自動化するビジネス・プロセス・ソフトウェアの市場は、長い間存在していました。そして今、新たな機会が到来しています。それは、この貴重な業務データとビジネス・プロセスの専門知識すべてを利用して人工知能をトレーニングし、AIに支援されたアプリケーションを使用することで、ビジネスの浮き沈みを予測し、より的確に対応することです。これを成功させれば、Gartnerのアナリストがハイパーオートメーションと呼ぶ、非常に革新的なビジネスの優位性を実現する可能性があります。

ハイパーオートメーションとは

ハイパーオートメーションは、日常業務における速度、効率性、正確性を高めるビジネス手法です。インテリジェント・オートメーションは、ロボティック・オートメーションと人工知能（AI）および機械学習（ML）を組み合わせて、人間のやり取りを模倣し、複雑なプロセスを自動化する技術プロセスであり、もうひとつのトレンドであるインテリジェント・オートメーションと関連しています。ハイパーオートメーションは、インテリジェント・オートメーションを中心に構築されたビジネス分野で、組織が蓄積された運用データを活用して、より多くのビジネス・プロセスやITプロセスを特定および自動化することを支援します。

一般的な自動化とは異なり、ハイパーオートメーションは、ビジネスパーソンが運用データにアクセスし、データ・ソースを統合し、AIサービスを使用して複雑で微妙なビジネス・プロセスを自動化する方法を提供します。これには、カスタマーサービス、ドキュメント・ルーティング、出荷ロジスティクス、ビジネス分析、その他多くのプロセスが含まれることがあります。人工知能、自然言語生成、コンピューター・ビジョン、異常検知などのデータに裏打ちされた機能により、ハイパーオートメーションは、人間の言語を解釈し、最良の選択肢をアドバイスし、さらには一連のステップを分析し、それらを自動化するボットを組み込むことを必要とするビジネス・プロセスのオーケストレーションを図ります。目標は、業務の正確性とスピードを向上させながら、最小のコストで最適なビジネス成果を提供することです。

ハイパーオートメーション

1. エキスパート: 業界知識とタスクに関する専門知識
2. ビジネス・アプリケーション: 運用データとデータ統合
3. 自動化ツール：データ・オーケストレーションとロボティック・プロセス・オートメーション
4. インテリジェンス：人間の専門知識を模倣するAIとML

主なポイント

• ハイパーオートメーションの目標は、組織における日常業務の効率性、正確性、速度を向上させることであり、実現可能な場合にはリアルタイム・フィードバックの追加により、組織によるビジネスの変化への対応やさらにはその予測を支援することも含みます。
• ハイパーオートメーションは、よりシンプルなロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは異なり、より高機能です。
• ハイパーオートメーションは、ビジネス・プロセス・オートメーション、ソフトウェアの統合、大量の運用データを組み合わせて、人工知能を訓練し、複雑なビジネス・プロセスを自動化します。
• ハイパーオートメーションは、広範なビジネス業務において、カスタマーサービスへの問い合わせ対応や、商品やドキュメントのインテリジェントなルーティングといったタスクにこれまでにないレベルの効率性と正確性をもたらす可能性があります。
• ハイパーオートメーションには、成果を改善し、望ましい投資収益率を達成するための、綿密な計画と継続的な評価および分析が必要となります。

ハイパーオートメーションの説明

組織は、日々の業務から最大限の効率を引き出し、最適な成果を得るためにハイパーオートメーションを使用します。ビジネス・ユーザーにとってシンプルであることが目標ではあるものの、ハイパーオートメーションには複数のテクノロジー、ツール、プラットフォームの複雑なオーケストレーションが伴います。ハイパーオートメーションという言葉を考案したGartnerのアナリストによると、この言葉に含まれるものとしては、人工知能（AI）、機械学習（ML）、イベントドリブンなソフトウェア・アーキテクチャ、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、ビジネス・プロセス管理（BPM）、インテリジェントなビジネス・プロセス管理スイート（iBPMS）、iPaaS（Integration Platform as a Service）、ローコード/ノーコード・ツール、パッケージ化されたソフトウェア、およびその他の種類の意思決定、プロセス、タスクの自動化ツールなどが挙げられています。

ハイパーオートメーションの実践は、ビジネスが業界の専門知識と日々収集する大量の運用データから、より多くの価値を得るための手段です。データフローとトレーニングAIを統合することで、ビジネスは日常業務の効率を高め、従業員、お客様、パートナーとのより効果的なやり取りをサポートすることができます。

お分かりのように、ハイパーオートメーションは、多くの専門分野と自動化される業務に関する深い専門知識を組み合わせることを必要とします。しかし、その結果、お客様やパートナーとのやり取りにおいて、これまでにないレベルの効率化を実現し、コスト削減や競争上の優位性につながる可能性があります。

ハイパーオートメーションの仕組み

ハイパーオートメーション・プロジェクトには、オートメーションにより恩恵を受けるワークフローの特定、適切な運用データの調達と統合、適切なオートメーション・ツールの選択、可能な場合における実績のあるオートメーションの再利用、そして異常検知、コンピューター・ビジョン、自然言語処理などのさまざまな形式のAIおよび機械学習による機能の拡張が含まれます。

ハイパーオートメーションは、顧客や従業員がアプリケーションとやりとりし、プロセスに取り入れる方法を模倣することを目的としています。例えば、人がタスクを実行する方法を記録することで、そのアクションを自動化するボットを作成することができます。またAIの活用により、そのアクションに、クライアントの自然言語における意図の理解とワークフローにおける次のステップの決定を含めることができます。時間の経過とともに、これらのデジタル化された運用からのデータを分析して、ビジネス・プロセスを改善するための隠れた機会を見出すことが可能です。タスクがより複雑になり、業務の速度と精度が高まるにつれて、オートメーションからハイパーオートメーションへと移行していきます。

ハイパーオートメーションとロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の比較

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、組織の従業員がコンピューター・ボットを作成して人間のやりとりに置き換え業務における日常的かつ反復的なタスクを軽減することを可能にするシステムです。定期的にテキストをコピー・アンド・ペーストしていたり、あるファイルから別のファイルへ絶えずドキュメントを移動している場合、コンピューター・ボットを生成してそれらのステップを処理させ、一方従業員は他のタスクを行うことができます。

ハイパーオートメーションとは、より広範で複雑な目標を達成するために、効果的にRPAをオーケストレーションおよび強化することです。タスクを自動化し、その後より複雑なハイパーオートメーションを構築するために、ITチームは運用データの標準化されたリポジトリと、複数のソースからのデータを統合するためのAPIを提供します。ビジネスパーソンは、ローコードまたはノーコードのプラットフォームを使用して、データをドラッグ・アンド・ドロップし、またその統合により、自動化されたワークフローを構築します。組織は多くの場合、アイデアの吟味、参加者の指導、サポートの提供を行う自動化センター・オブ・エクセレンスでプロセスを統括します。

ハイパーオートメーションは、大量の履歴データとほぼリアルタイムな運用データに基づいてトレーニングおよび情報提供される人工知能のレイヤーを追加します。AIを活用することで、例えば、意図の理解、正確な情報の迅速な入手、適切な対応、自然言語によるコミュニケーションといった形で自動化によるお客様、パートナー、従業員との対話が可能になります。

ハイパーオートメーションが重要な理由

ハイパーオートメーションは、ビジネスに革命を起こす可能性を秘めた高度なAIの活用方法です。かつてないレベルの効率性を提供することで、ビジネスに競争優位性をもたらす機会をもたらします。ハイパーオートメーションは、企業が収集および保存しているすべての運用データをより有効に活用することを支援し、過去にさかのぼって分析するためだけにデータを使用するのではなく、イベントドリブンなソフトウェアを使用することで、その場でよりスマートな行動を取ることができます。例えば、コンテナ入港時にコンピューター・ビジョンを使用してコンテナを自動的に識別および測定することで、港湾はより迅速かつ正確にコンテナを追跡し、移動させることができます。また、保険会社では、インテリジェントな文字認識を使用してドキュメントのテキストを調べ、ドキュメント・フローを自動化し、従業員によるレビュー必要箇所を少数に絞り込むことで、保険金請求処理を迅速化することができます。同様に、金融、医療、製造、オンライン小売業も、ニーズの予見、商品の注文、ドキュメントの記入、顧客や従業員への次のステップの提案など、サプライチェーンにも及ぶビジネス・オートメーションを使用することで、顧客、患者、サプライヤーとのより迅速で正確なやり取りを可能にすることで、効率化を図ることができます。これらすべての分野において、ハイパーオートメーションは、反復的なタスクの負担を軽減し、コストを削減し、精度を向上させ、イノベーションにつながる競争力となっています。

ハイパーオートメーションのメリット

ハイパーオートメーションが企業に定着するにつれ、ビジネスでは多くの分野でメリットがもたらされています。

• ビジネス・スピード：より複雑な業務を自動化することで、組織全体にわたり生産性と効率を向上させます。
• 精度の向上： 細部を見逃したり、システム内でエラーを引き起こすことなく、組織が大量のデータを迅速かつ正確に処理することを支援します。
• 手作業への依存の軽減：コストを削減し、現場でもオフィスでも煩雑なタスクを不要にすることで、従業員をより重要なプロジェクトに集中させることができます。
• データとITインフラストラクチャの追加利用：既存の運用データとITインフラストラクチャを活用し、より迅速かつ正確に、低コストでより優れたビジネス成果を達成します。
• プロセス改善：ビジネス・プロセスにおいて、より一貫性のある予測可能なアクションの提供や、AIを使用した日常業務の分析、迅速なビジネス上の意思決定、長期的なプロセス改善が可能です。
• カスタマーサービス向上：意図を理解し、情報を迅速かつ正確に調達し、自然言語を用いたコミュニケーションを行うことで、顧客とクライアントを満足させます。複雑な状況や感情的な状況に対応できる人材を確保することは依然として重要ですが、多くの状況はハイパーオートメーション・チャットボットにより巧みに処理されます。

ハイパーオートメーションの課題

ハイパーオートメーションには多くの期待が寄せられていますが、適切なデータを使用した対応の推進を確実にするには、綿密なプランニングとデータ管理への取り組みが必要です。これらがなければ資産ではなく重荷になりかねません。課題となる可能性があるのは次のとおりです。

• コストのかかるビジネス・プロセスの再設計：ビジネス・プロセスを自動化できるように整備するには、時間と計画および従業員の賛同が必要となります。これは、影響を受ける従業員への定期的かつ一貫したコミュニケーションを伴う長期的な変更管理戦略を意味する場合があります。
• テクノロジーのアップグレード：単純なボットの自動化からハイパーオートメーションに移行するには、イベントドリブンなソフトウェア、適切なデータをまとめる効果的な統合プラットフォーム、ローコード開発ツールといった新しいテクノロジーへの投資が必要です。また、ビジネス・プロセスの自動化と人工知能に関する専門知識も必要です。例えば、自動化された機能の有効性を運用および判断するためには、リアルタイム分析機能が不可欠です。
• 必要な分析：ハイパオートメーションに向けた計画の一環として、自動化プロセス全体を通して効果を測定し、コンプライアンスをチェックするための情報を提供する、データ管理とデータ分析のアップグレードがあります。
• 必要なセキュリティ・インフラストラクチャ：ハイパーオートメーションは、組織内のさまざまなシステムに関係するため、運用に接続されたボットやシステムが悪意のあるアクターに侵入されないことを保証するためのテストが必要です。
• 先入観：ビジネス・プロセスの自動化を活用して、ローン、採用、購入、保険料率などの意思決定を行う場合、アルゴリズムに意図しない先入観が生じないように細心の注意を払う必要があります。

ハイパーオートメーションのユースケース

さまざまな業界にわたり、ハイパーオートメーションは組織のコスト削減、サービスレベルの向上、リスクの低減を支援し、その価値を証明しています。ここでは5つの実例をご紹介します。

• 小売：3桁成長を遂げた後、Brazil's Facilyはカスタマーサービスが課題になっていることに気づきました。このソーシャル・コマース・マーケットプレイスは、財務管理、在庫管理、ロジスティクスを統合する自動化機能を構築し、オンライン・マーケットプレイスの主要機能を強化し、さらに発注から承認、買掛金に至るまで完全に監査可能な証跡を作成することで、注文処理の迅速化ならびに在庫管理と仕入れの改善を実現しました。
• 財務業務: Lyftは自動化を利用して、元帳の収益部分の決算処理にかかる時間を半分以下に短縮しました。同社は、プロセスの改善を継続することにより、最終決算にかかる時間を半減させ、またさらに半減させることを見込んでいます。
• サプライチェーン：新鮮な食材へのこだわりから、Chipotleは迅速なサプライチェーンを必要としています。同社は2つの方法で自動化を活用しました。1つ目は、自動化によりニーズが常に正確に追跡および予測されるため、サプライヤーは予測を信頼し、それに従って計画を立てることができるようになります。そして、テイクアウトとデリバリーの注文追跡を自動化することで、デリバリー・パートナーとのすべてのオンライン取引を人による確認なしに照合できるようになり、ドライバーとの照合作業にかかっていた年間数百万ドルのコスト削減が可能になります。
• 医療：デンマークの医療提供者であるColoplastは、オストミーやカテーテルのユーザーとのコミュニケーションやサポートにマーケティング・オートメーションを利用しています。同社は医療業界の平均をはるかに上回るエンゲージメント・レベルを達成しています。パーソナライズされたインタラクティブなサービス・プログラムは、メール、Web、ダイレクト・メール、電話など、複数のコミュニケーション・チャネルを介した自動化されたコミュニケーションを通じて、正確でタイムリーな情報を提供し、利用者の病状と生活の質の向上を支援するように設計されています。
• カスタマーサービス：自動化によりRazerは、テクノロジーに精通したゲーマーが好むセルフサービスののテクニカル・サポートを提供できます。Razerの顧客の大多数は、同社への問い合わせ方法としてチャットが最も便利であると回答しましたが、同社が持つ最も成熟したコミュニケーション・チャネルは電話とメールでした。RazerはチャットボットとAIを導入して、サービス・プロセスを最適化および自動化しました。現在、同社は顧客からの問い合わせの50%を自動チャットで対応し、残りを他のコミュニケーション・チャネルにインテリジェントにルーティングしています。
• データ・セキュリティ: AdenzaのAxiomSL事業部門は、金融サービス業界における規制レポートのためのデータとリスク分析ソフトウェアのグローバル・プロバイダーです。同社では、データベース・インフラストラクチャに機械学習による自動化を導入することで、データベースのメンテナンス作業の大部分を不要にし、スケーリングとチューニングを自動化するとともに、機密データや規制対象データの暗号化、セキュリティ脆弱性に対するデータベースのパッチ適用、不正アクセスの防止を自動化したプロセスを提供しています。

ハイパーオートメーション・プロセスを始める

ビジネス・プロセスを手作業からハイパーオートメーション化するには、多くの人による取り組みと、膨大なデータやその他のテクノロジーが必要です。ハイパーオートメーションに関わる大まかなステップの内訳は以下の通りです。

1. 自動化のニーズと機会を確立します。
   ハイパーオートメーションは、確立されたビジネス・プロセスから始まります。現在の運用とビジネス・ルール、および業界のベストプラクティスとの比較に関する情報を収集します。最前線の人々にインタビューを行い、ボトルネックがある部分や自動化により反復的なプロセスの軽減が可能な部分を把握します。すでに存在し得るシンプルなロボット・プロセスの自動化を見出します。この情報は、自分の組織に最も適したハイパーオートメーションを計画することを支援します。
2. データを収集します。
   ハイパーオートメーションの多くは、データ・ソースを統合し、リアルタイム・データフローを作成するプロセスです。これは、複雑な自動化における引き継ぎと承認チェーンの作成を支援します。保存された運用データを使用してMLモデルをトレーニングします。
3. ツールを特定します。
   自動化の構築には、ビジネス・プロセス自動化サービス、データ統合性ツール、ローコード開発プラットフォーム、MLトレーニング・プラットフォーム、分析ツール、そして場合によってはInternet of Things（IoT）センサーが含まれます。これらのデータはビジネス・アプリケーションのデータと結び付けられ、アプリケーション間やアプリケーション内でのやり取りを自動化します。
4. 人員を整理します。
   ビジネス・プロセスの異なる分野のプロジェクト・リーダーと、自動化された承認プロセスにサインオフするリーダーを特定します。これらの人々は、自動化するプロセスの特定と整理を支援し、それぞれの分野における効率化の分析に最も強い関心を抱くでしょう。自動化により、現場の従業員が自分の役割に戸惑う可能性があることにご注意ください。自動化されたプロセスを活用するための新たなルーチンの確立を支援します。
5. 導入、測定、反復を行います。
   ハイパーオートメーションは、リアルタイムのデータフローとデータ分析により可能になる、人間の専門知識と機械学習アルゴリズムのコラボレーションです。あらゆる自動化の有効性を測定し、反復に備えるために、現場の従業員とのオープンなコミュニケーションを維持します。やがて、データ分析を活用して、自動化されたプロセスがビジネスをより効率的かつアジャイルにすることを支援する方法を示すことができるようになります。

左下から右上に昇る階段のイラストです。左下の段には腰に当てた人が立っています。右上の段には勝利の旗を振っている人が立っています。

1. 1：小規模な開始ビジネス・ルールに従ってシンプルなタスクを自動化
2. 2：大規模な構想ビジネス・プロセスの自動化を活用し、新たな自動化を構想
3. 3：データの活用データ・ソースをプロセス・フローに統合し、AIおよびMLのアルゴリズムをトレーニング
4. 4：パスの構築自動化をオーケストレーションするためのイベント処理アーキテクチャを追加
5. 5：インテリジェンスの適用確立されたワークフロー内でAIおよびMLアルゴリズムを適用
6. 6：反復より多くのデータでアルゴリズムを改善

オラクルによるハイパーオートメーションのメリットの取得

組織にハイパーオートメーションを導入する際には、プロセス自動化、IoT、データ管理、AIサービスのための信頼できるツールが必要です。このような取り組みのスタート地点としては、ERP、HCM、およびCXシステムにまたがる承認ワークフローを自動化する上で開発者とビジネス・エキスパートを支援する、Oracle Cloud Infrastructure Process Automationが適しています。このハイパーオートメーションの促進に必要なすべてのデータを取り込むには、あらゆるアプリケーションやデータ・ソースを接続できるOracle Cloud Infrastructure統合サービス,などの統合サービスが必要です。業種やユースケースに関係なく、OCIは再利用可能なビジネス・ルール、デフォルトの統合、ローコード設計により、反復的なタスクを簡素化するために必要なツールを提供します。

ハイパーオートメーションに関するFAQ

ハイパーオートメーションを導入する理由を教えてください。

ハイパーオートメーションは、運用データから新たな価値を提供するビジネス戦略です。プロセス・オートメーションとデータ統合の専門知識をAIおよびML機能と組み合わせることで、日常業務の速度、効率、精度の向上を実現します。ハイパーオートメーションはこれを、ドキュメント管理、カスタマーサービスでのやりとり、その他多くのプロセスといった複雑なワークフローを自動化することで実現し、競争優位をもたらします。

ハイパーオートメーションの実現方法を教えてください。

ハイパーオートメーションには、複数のテクノロジー、ツール、プラットフォームのオーケストレーションが含まれます。これにより、ビジネス・プロセス・オートメーション・プラットフォームと、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や高度なAIやMLテクノロジーなどのテクノロジーが組み合わされます。

ハイパーオートメーションを使い始めるにはどうすればよいですか。

ハイパーオートメーションはビジネス・プロセス・エンジニアリングの延長です。プロセス・エンジニアリングを理解し、タスクの自動化からビジネス・プロセス全体のハイパーオートメーションに移行するために必要なAIおよびMLサービスの統合を提供するパートナーをお探しください。

ハイパーオートメーションのベストプラクティスにはどのようなものがありますか。

組織にハイパーオートメーションを確立することのベストプラクティスには、自動化する可能性のあるワークフローの特定、適切な自動化ツールの選択、可能な場合における実績のある自動化の再利用、さまざまな形式のAIと機械学習による機能の拡張が含まれます。また、自動化が目標を達成し、時間の経過とともに改善されていることを検証するためのフィードバック・ループも必要となります。