ハイパーオートメーションとは？ RPAの先にある業務自動化の未来と導入事例

ハイパーオートメーションとは、RPA(Robotic Process Automation)やiPaas(Integration Platform as a Service)、OCR、AIなどの技術を組み合わせて一連の業務フローを自動化する取り組みです。

2019年11月にガートナー社が発表した「2020年の戦略的テクノロジ・トレンドのトップ10」で取り上げられ、注目を集めました。 

特定の業務フローを自動化するだけでなく、属人化された情報などもデータとしてAIが学習し、これまで人間の判断が必要だった業務も自動化できるため、幅広い領域における業務効率化が可能です。

ハイパーオートメーションとRPAの違いは、自動化する業務範囲と使用するツールです。

RPAが単一ツールによって特定のタスクを自動化するのに対して、ハイパーオートメーションではツールを組み合わせて一連の業務フローを自動化します。

RPAではデータの入力やレポート作成、チェック作業など定型化されたタスクを部分的に自動化するためのツールであり、人間の判断が介在する非定型的な作業の処理は行えません。

ハイパーオートメーションでは、様々なツールを組み合わせることで複数の部署にまたがるビジネスプロセスを横断的に自動化可能で、画像や文章といった非構造化データも扱えます。

iPaaSとは、複数のシステム上で管理されたデータを、クラウドやオンプレミス環境にかかわらず一元的に連携するサービスです。

一元管理されることで、データ連携が可能になり、RPAだけでは対応できない事象が起きても、シナリオ変更を行わずに対応できます。

iPaaSでは、RPAのように画面上の人間の操作を模倣するのではなく、APIを利用してデータ連携を行うため、システムの仕様変更にも対応可能です。

また、処理速度も高速になります。

これまで独立して動作していた複数のシステムによる業務フローを連携・自動化することもできるため、ハイパーオートメーションに役立つサービスの一つとされています。

ハイパーオートメーションとは、RPAに加え、AIや機械学習など複数の技術を組み合わせて、業務プロセス全体を自動化する概念です。
複数の部署にまたがる業務フローを横断的に自動化できるほか、画像や文章などの非構造化データの処理にも対応可能です。

次にハイパーオートメーションを導入した国内企業の事例を5つ紹介します。
大手企業の事例を中心に紹介するので参考にしてみてください。

京セラの機械工具事業本部では、世界9ヶ国に19の製造拠点を持っていますが、拠点間の情報共有に課題がありました。

それぞれExcelやAccessを利用した属人的なローカルファイルによる情報管理が行われており、データ不整合などの問題が生じていたようです。

そこで、各情報を統合データベースに集約する仕組み作りのためにkintoneを活用しました。

さらに、拠点間の横断的な情報統合を進めるとともに、基幹システムの情報もデータベースへ集約する仕組みとして、ASTERIA Warp Coreを採用し、データ連携の工数削減に取り組んでいます。

スケジュール実行やRPAツールと連携した自動処理により、データ連携における作業不可がゼロになったため、年間720万円相当の人件費削減につながりました。

カーテンレールなどの製品を製造しているトーソーでは、顧客からの発注書を紙に出力してシステムに入力する作業が、受注量の増加に伴い大きな負担となっていました。

そこで「intra-mart」を核として、OCRとRPAの組み合わせによる受注効率化システムを導入しました。

顧客からの注文情報はEDI(Electronic Data Interchange)データとして受け取り、intra-martへ取り込みます。

OCRで認識できなかった文字については、手入力で補正して必要項目を埋めていきます。

さらに、注文情報を一覧化し、各注文について顧客への回答システムにRPAが必要情報の転記と納期の入力を行った上で顧客へ自動解答する仕組みも構築しました。

この仕組みによって将来的には業務負荷を3割近く軽減できる見込みが立てられています。

三井不動産では、柏の葉キャンパス駅周辺にAIが搭載された防犯カメラを29台設置し、スマートシティの実現に向けたまちづくりに努めています。

柏の葉キャンパス駅周辺では人口が増え、街の規模が大きくなるにつれ、駅前が混雑したり、防犯へのニーズが高まったりしていました。

そこで屋外の公共空間にAIカメラを設置して、通行人の異常行動や人流分析などを行っています。

具体的にはカメラで撮影した映像を画像解析によって、凶器所持や倒れる、うずくまるといった行動を検知しています。

カメラで撮影された画像は即時分析と即時破棄を行っているため、プライバシーを侵害するようなデータの保存は行いません。

AIによる物体検知と行動検知は、夜間でも高い精度を誇っており、スマートシティの実現に寄与しています。

日立マネジメントパートナーでは、グループ内の企業における間接部門を集約するシェアードサービスを担っています。

近年、シェアードサービスを導入するグループ企業が増え、リソース不足が課題となっていました。

そこでデータ活用プラットフォームのPentahoを中心にRPAツールや基幹システムなどを連携しました。

システムのデータやWebサイト上のファイルを取り込み、データを統合して帳票作成した上でシステムやWeb画面に書き込みを行い、メールを送信するまでの流れを自動化。

この仕組みによって約9,000時間の工数削減が見込まれています。

日産自動車では、kintoneとSharePointを連携した購買申請業務を、BizteX Connectによってさらに効率化しました。

当初はRPAによる連携を行っていましたが、ブラウザのアップデートなどに対応できない問題がありました。

不具合が発生したら、情報システム部門へ改修依頼を行いますが、他部門からも依頼が殺到しているため、1ヶ月以上の期間を要します。

改修を待つ間ツールが使えなくなるのを防ぐため、BizteX Connectを導入してRPAで行っていた2つの業務を連携しました。

また、kintoneとSharePointをAPI連携したため、ブラウザのアップデートが発生しても問題なく動作するようになりました。

ハイパーオートメーションによって単一タスクではなく、一連のプロセス全体が自動化できるようになります。

手作業によって発生するミスを防いだり、作業を効率化したりすることができます。

また、自動化によってプロセスに人を介在させないため、人為的なコンプライアンス違反も防ぐことが可能です。

このようにハイパーオートメーションによって、生産性向上やコンプライアンス強化を実現できるようになります。

今回はハイパーオートメーションの概要と、国内企業における取り組み事例を解説しました。

ハイパーオートメーションは、AIによる非構造化データの分析やAPI連携などの技術によって、従来のRPAよりも高度な自動化が実現できる仕組みです。

国を挙げて推進されているDX化の取り組みとしても注目されており、今後ますます多くの企業で取り入れられるでしょう。