RPA?DXを見据えて業務を自動化し、組織の生産性を高めるために必要なこと
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RPAからデジタライゼーションへ
バックオフィス業務を中心にRPAツールを活用した様々な業務の自動化が進んでおり、一定の成果を挙げています。
しかし様々な事例を紐解けば、RPAツールを導入するもその利用範囲は限定的であることが大半を占めているのではないでしょうか?
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この理由は、RPAツールの不得意分野が顕在化していることに起因しており、それは以下の2つに分類できます。
1、人間による判断や思考を要するタスク
RPAツールはAIと異なり、分析や判断などが得手ではありません。
2、急に仕様の変更を要するタスク
処理ロジックは「プログラミング」で実装しなくてはならず、スキルが必要です。
また、複雑な処理は実装できません。
つまり、これが業務自動化におけるRPAツールの適用限界なのです。
自動プロセスが止まる要因の1つは「人の判断を要するタスク」の介在
例えば本例のような、何らかの申請を受け付け、内容や不備を確認した後に審査、システムに登録するような業務はどこの企業や自治体、官公庁にも存在しています。しかし、RPAツールによる自動化を実現しているのはこの一連の業務フロー中ごく一部のタスクに限られています。例えこの実行部分のみ自動化したとしても、実は組織の生産性はあまり向上していないことに気づきます。
その理由は、1つの仕事は複数のプロセスや人の手を経て完結するもので、その各所である程度定型・反復型の業務判断や属人的な知的作業が存在している限り、スムーズな業務進行を妨げる要因となるのです。
この「人の判断を要するタスク」を自動化すれば、業務自動化の範囲は拡大され大きな効果を得られるため、タスクの前後で稼働中のRPAツールで実現しようと考えがちですが、これはすべきではありません(前述の「RPAツールの不得意な分野」を参照)。
そもそも人の判断をプログラミングで実現しようとすれば、その条件分岐(ネストと言います)は深くなり、ネストの深さがもたらす混沌はプログラミング経験者の誰もが避けたいと思っていることの1つです。これは「カオスコード」と呼ばれる悪手で、ビジネスに最も悪影響を与えるものです。
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連携タスクの自動化からDXを見据えたデジタライゼーションへ
この問題を解決し、タスクレベルの自動化からDXを見据えた業務のデジタライゼーション(業務プロセスまたはフロー全体を自動化)に昇華させるには、どのようにすれば良いのでしょうか?
もし、下記資料「4ステージ分類法で、業務自動化の最適解を導出する」を参考に自動化対象業務を分析した結果、「人の判断を要するタスク」がフロー全体の自動化の阻害要因である場合には、「ルールベースAI」の活用を推奨しています。「ルールベースAI」は、分類、チェック、条件によるフロー分岐処理などの「ある程度人が考えるタスク」の自動化に最適化されたAIで、業務を熟知する該当部門のオーナーシップの下、率先して業務デジタライゼーションを推進できるものです。
特徴
1、人の判断を要するタスクを自動化するAIです。
2、プログラミングや大量データを必要とせず、ひとがAIを教育します。
3、誰がみても中身がわかり、運用後の急な仕様変更にも迅速に対応できます。
資料ダウンロード
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