Report「業務自動化」最前線

RPAだけでは業務プロセスの完全自動化は実現できない次の一手「ディシジョン・オートメーション」とは

デジタルトランスフォーメーションの一環として、RPA(Robotics Process Automation)に注目する企業が増えている。ヒト依存の業務を自動化することで、より創造的な業務に人員を充てるのが主な狙いだ。だが、RPAツールだけで本当に属人化を脱却できるのか。業務プロセスを見ていくと、そうとも言い切れない現実に直面する。RPA全盛時代を迎えつつある今こそ、次の一手を他社に先んじて考えるべきだ。キーワードは「ディシジョン・オートメーション」である。

日本企業の成長戦略は「自動化」と不可分

 日本の生産年齢人口は減少局面に突入し、これから人材の維持・確保がますます難しくなる。一方でグローバル競争は激しさを増し、競争力強化に向けてはイノベーションの創出がカギを握る。日本企業が世界で存在感を示し、持続的な成長を目指すには、社員一人ひとりの生産性を高め、より創造的なビジネスを加速することが不可欠になっている。

 この流れのなかで注目を集めているテクノロジーの1つがRPAである。これは、バックオフィス業務のうち、主に定型的/反復的な業務を自動化する技術のこと。メリットは多く、より少ない人員で、より多くの仕事をこなせるようになるほか、業務上のミスや抜け漏れを防ぎ、業務品質の向上も見込める。その余力を創造的なビジネス活動に注力させることで、デジタルトランスフォーメーションの取り組みが加速していく。RPAはデジタルトランスフォーメーションを支える自動化戦略の重要な要素でもある。

 だが、もし企業が市場差別化を図りたいのなら、常に現状を疑ってかかることが重要だ。「RPAは、本当に生産性向上の唯一の切り札たり得るのか」——。答えはNOである。実際、RPA活用の実態をつぶさに見ていくと、確かに業務のある部分は大きく効率化されるが、あくまでそれはプロセスの一部にすぎないケースが多いからだ。

全盛のRPAツールにも得手・不得手がある

図1:RPAツールの得意分野と不得意分野 図1:RPAツールの得意分野と不得意分野 「データの検索・抽出」や「システム入力」「定型的な受付業務」などを得意とする一方、「チェック・判断」「計算・割り振り」といった“考える作業”はあまり得意ではない  例えば「Excelの受注リストを受発注システムに入力する」「受注リストの顧客IDを基にシステムから顧客情報を抽出する」「定期発信するメールに定型文を付与して送信する」といった定型的な業務はRPAツールの得意分野だ。一方、審査やチェック、条件判断など“人が考える作業”が介在する業務はRPAツールに任せることは難しい(図1)。

 この“人が考える作業”のことを「ディシジョン」と呼ぶ。混同しがちだが、ここでいうディシジョンは、企業経営者が重要局面で下す「経営判断」とは異なる。広義にはそれも含むが、主には業務の現場で一日に何度も行われる定型判断や意思決定、つまり「オペレーショナル・ディシジョン」のことを指している。

 1つの仕事は、いくつもの業務プロセスや人の手を経て完結する。ディシジョンは、ある業務プロセスから次の業務プロセスへ移行する際に行われるものだ。具体例としては「この顧客はキャンペーン対象の製品/サービスを購入できるのか」といった資格の判定や承認、「この請求書の支払いは正しく処理されているか」といった妥当性判定などが挙げられる。また、利益最大化につながる兆候を見つける機会発見、「次に誰がどんな注文をするか」といった予測も含まれる。

 これらはRPAに任せることが難しい作業といえるが、一方でこのディシジョンが属人化されたままだと、そこが壁となり、次のプロセスへの移行を妨げる。より分かりやすくいえば、RPAで次々処理されて出てくる書類も、次のプロセスに進むには上長承認が必要だったりする、あれである。上長は社内にいないことも多いため、結局、承認が受けられるのは1週間後——。そんなシーンは、どの企業でも見かける話だ。

自動化は人の意思決定を担う段階へ

 そこで現在、このRPAの“弱点”を補完する、あるいはRPAの次なる一手といわれているのが「ディシジョン・オートメーション」である。

 ディシジョン・オートメーションは、IT業界の国際的標準化団体「OMG(Object Management Group)」が提唱する意思決定のモデル化の規格「DMN(Decision Model and Notation)」をベースとした手法。これを活用することで、様々な判断・意思決定を標準的なモデルとして用意することが可能になり、それにひもづく業務プロセスも明確化できる。一言でいえば、同じ業務自動化でも、RPAツールが担う範囲を「手」とすると、ディシジョン・オートメーションは「脳」。より複雑で高度な業務までを自動化するアプローチといえるだろう。これとRPAツールを組み合わせることで、人の「手」と「脳」の再現による業務の完全自動化が可能になる。人の知的活動を支援するAIの進化・普及とともに、ディシジョン・オートメーションは自動化のキーファクターになっていくだろう。

図2:「AEDAN」の全体イメージ 図2:「AEDAN」の全体イメージ 分析に必要なあらゆるデータを蓄積し、判断・意思決定にかかわる処理をモデル化して自動実行する。その後の業務プロセスは、RPAツールと連携することで業務の完全自動化を実現できるほか、AI/IoTやコグニティブコンピューティング、デジタルマーケティングなどとの連携により、活用可能性はさらに広がる  この流れに着目し、既にソリューションを提供するベンダーも登場し始めている。その1社がアシストだ。

 同社は、2017年3月に「AEDAN(えいだん)」を発表。このAEDANは、推論型AI「Progress Corticon」を自動化エンジンとした、ディシジョン・オートメーションの統合型プラットフォームである(図2)。

 AEDANでは、ディシジョンを「100%ノンコーディング」かつGUIベースでモデル化できるほか、ユーザーが普段使う業務用語でモデル化することも可能。必要なデータの蓄積・分析基盤も一体的に提供されるため、初めてディシジョン・オートメーションに取り組む企業も、導入しやすく使いやすいサービスとなっている。

 また、多様な外部システムとの連携にも対応。これにより、導入時には既存の基幹システムに手を加えることなく、ディシジョン・オートメーションの実行環境が構築できる。この仕組みであれば、業容の変化に伴いビジネス・ロジックが変わっても柔軟に対応できるだろう。

生保の査定や、複雑な経理処理で効果を発揮

 AEDANのエンジンとなるProgress Corticonは、既に国内でも多数の企業が導入し、大きな成果を上げている。ここでは、その一例を紹介したい。

 ある大手保険会社では、新規契約を扱うシステムの刷新を機に、業務プロセスの改善にも着手した。具体的には、従来は人が行っていたシステムに入力されるデータの確認、および契約時の査定業務をProgress Corticonによって自動化。より迅速かつ正確に不備や抜け漏れなどを発見できる仕組みを実現した。これにより、これまで人に依存していた不備分析、対応方法の明確化が自動化できたほか、引受査定のあいまい性も排除することができている。

 また、人的リソースに余裕ができたことで、生産性も大幅に向上。システムの稼働後は保険の新規受付件数が数倍に増えたが、申込受付から契約成立までの期間は以前よりも短縮できているという。

 別の業界の事例もある。それがインターネット配信事業などを展開する企業の例だ。この企業では、事業拡大に伴い、売上/分配金計算などの経理処理が複雑化。既存システムの機能追加やExcelベースの計算処理では、対応に限界が見えていたという。そこで、それらの業務をProgress Corticonによって自動化。これにより、計算ミスを撲滅し業務品質を向上。また、既存システムには手を入れず、システム担当者1人で要件のヒアリングから機能実装まで対応することができたため、既存システムの改修が必要な場合に比べて開発工数も大きく削減できているという。

 ほかにも、ディシジョン・オートメーションが役立つシーンはビジネスのなかに無数に存在する。それは、いうまでもなく、多くのビジネス・ロジックは「手」と「脳」で成り立っているからだ。もちろん、RPAツールによってもたらされるメリットは多いが、肝心の「脳」の部分が手付かずである限り、本質的な業務自動化とはいえない。企業はいま一度、自動化を導入する目的を明確化し、自社の取り組みを見つめ直す必要があるだろう。それが、真の意味でのデジタルトランスフォーメーションを実現する近道になる。
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