オートメーションとは、組織が自社のシステムを自動的に運用できるよう支援するプロセスを、システム内に構築する技術のことです。

オートメーション・サービスは、IT、製造、運輸、オペレーションなど、多岐にわたる分野で活用されています。
今後10年間において、オートメーション技術の進化は極めて急速に進むと予測されています。

業務プロセスの自動化には、ロボット工学やテレメトリーセンサーなど、多種多様な技術が用いられる場合があります。
ここからは、オートメーションという領域における主要な二つの区分、すなわち「インテリジェント・オートメーション」と「RPA」の違いについて解説していきます。

インテリジェント・オートメーション（IA）

インテリジェントオートメーションは、ソフトウェアに対して自動化ソリューションを提供します。また、意思決定プロセスにおいては、人工知能（AI）や機械学習を活用します。

さらに、組織内の既存システムを統合する支援も行うため、重複データの蓄積を削減することにも寄与します。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

RPAは、人間が行う反復的な業務を削減するために活用されます。RPAツールを用いることで、組織はアプリケーションの情報を解釈し、それに基づいて応答をトリガーしたり、他のシステムとの連携を図ったり、あるいはトランザクション処理を実行したりすることが可能になります。

RPAは、メールの返信文を作成したり、ボットを展開したりする用途にも利用できます。こうした処理は、様々な自動化されたERPシステムを通じて実行することが可能です。

それでは、RPAとIAの主な違いについて見ていきましょう。

RPAは、あらかじめ設定された一連のルールに基づいて動作し、作業を自動化することで、そのプロセスから一切のばらつきを排除します。RPAを活用することで、反復的な定型業務を最小限に抑えることが可能になります。その具体例としては、ログイン時のユーザー情報の入力などが挙げられます。

しかし、非構造化データ（定型化されていないデータ）が関わる場面においては、RPAはその拡張性（スケーラビリティ）において限界を露呈します。そこで登場するのが、IA（インテリジェント・オートメーション）です。

IA（インテリジェント・オートメーション）とは、RPAが持つ機能のすべてを包含しつつ、さらに極めて有用な「ボット」の機能を兼ね備えたものです。これらのボットは、データをリアルタイムで学習し、分析する能力を有しています。

用途に基づく「インテリジェント・オートメーション」と「RPA」の違い

小売業界におけるインテリジェント・オートメーションとRPA

IA（インテリジェント・オートメーション）を導入している企業では、自律的な思考能力を持つボットが活用されています。これらのボットは、顧客からの注文処理を遂行することで、組織全体の業務効率向上に貢献します。

また、サプライチェーンの現場においては、ボットに搭載されたAI由来の知能や各種センサーのおかげで、倉庫​​内を移動する際にも他の移動体と衝突することなく安全に走行することが可能です。

一方、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を導入している企業では、絶えず変化する配送状況の管理や、顧客からの注文処理を自動化しています。さらにRPAは、顧客からの注文データに基づき、業務改善に役立つインサイト（洞察）を組織にもたらす役割も担っています。

RPAを活用することで、顧客側にとってもメリットが生まれます。具体的には、商品を選択したその時点で、配送予定時刻の目安を即座に確認できるようになります。

銀行・金融業界におけるインテリジェント・オートメーションとRPA

周知の通り、従来の銀行業務プロセスは非常に煩雑で時間を要するものです。銀行業界では、顧客情報の取得などにRPAが活用されています。また、RPAは顧客とのアポイントメント調整業務にも利用されています。

さらにRPAは、顧客にとって最適な金融商品を選定する支援を行ったり、保険契約の更新手続きを代行したりすることも可能です。

一方、インテリジェント・オートメーション（IA）は、入出金取引の処理業務を支援します。これにより、決済に関するトラブルの原因究明などが効率化され、従業員への依存度を低減させることができます。

また、IAは各種レポートの作成も行い、企業がそこから結論を導き出すための支援を行います。しかも、そのプロセスは一切の人的介入を必要としません。

リスク管理もまた、IAにおける重要な要素の一つです。IAを活用することで、企業は個々の取引に潜在するリスクを的確に特定することが可能となります。

RPA分野の主要企業

• UiPath
• Blue Prism
• Automation Anywhere
• AutomationEdge
• AntWorks

IA分野の主要企業

• BetterCloud
• Leanplum
• 6Sense
• WorkFusion
• Kyndi

RPAからIA（インテリジェント・オートメーション）への進化

RPAの最初の形態が登場したのは、今から20年前のことです。当初、それはスクリーン・スクレイピングやデスクトップ・マクロのみで構成されており、タスクの自動化に利用されていました。

当時、ERPシステムの開発は進められていましたが、その運用には依然として多くの手作業が伴っていました。そのため、こうした作業を自動化したいというニーズが高まりましたが、当時のRPAにはまだその能力が備わっていませんでした。

当時のRPAにはそうした高度な処理を行う能力がなかったため、依然として多くの作業が手作業で行われている状況を改善すべく、機能のアップデートが実施されました。

このアップデートにより、拡張機能やアドオンを追加することで、業務の自動化を確実に実現できるようになりました。

こうして、第3世代となるRPAへのニーズが生まれることとなりました。

この第3世代では、現代的な「コグニティブ（認知）」機能が導入されました。これらの機能は、機械学習、自然言語処理（NLP）、そしてAIツールを基盤としています。こうしたツールを活用することで、ソフトウェアによる業務の自動化がより容易に実現できるようになりました。

長年にわたるRPAの進化は、多くの企業にビジネスの成長をもたらしました。また、多くの企業において、パフォーマンスの向上や運用コストの削減にも大きく貢献しています。

現在でも市場には、極めて反復性の高い業務を手作業で行っている企業が数多く存在します。こうした業務は、ボットを活用することで自動化することが可能です。

さらに、複雑で人間の介入を必要とするようなプロセスであっても、こうしたボットを活用することで、その一部を自動化することが可能になります。

自動化技術が進化するにつれ、そこからいかにしてビジネス上の価値を引き出すかというニーズも高まっています。こうしたニーズの高まりに対応し、顧客を獲得するために、現在では多くの組織において「インテリジェント・オートメーション（IA）」が選好されるようになっています。

インテリジェント・オートメーション技術は、人間の動作を模倣し、休むことなく稼働し続ける多種多様なボットによって構成されています。これにより、企業に対してより高い投資対効果（ROI）をもたらすことが可能となります。

結論

現時点において、インテリジェント・オートメーションには、ビジネスの効率を向上させる計り知れない可能性が秘められていると言えます。