業務プロセスの自動化とは？利点や事例を公開

業務プロセスの自動化とはテクノロジーとソフトウェアソリューションを使用してワークフローやビジネスプロセスを自動的に設計、実行、管理する技術で、これらのソリューションは、ルールベースで明確に定義されているような反復的なタスクに適しています。業界全体でDXが加速し機械学習やAIが発展するこれから、業務プロセスの自動化が進むのは確実と言えます。最新の業務プロセスの自動化ソリューションは、人間がトレーニングした機械学習アルゴリズムで大量の独自データを集約、整理、管理し、AIによってプロセスのパターン、異常、トレンドをより正確に検出するよう設計します。これにより意思決定能力が最適化され、タスクの完了における人的エラーを軽減するのです。この記事では、業務プロセスの自動化の定義や、その役割、主な利点、影響を与えるテクノロジー、実際の事例、導入ステップなどをご紹介いたします。

 

業務プロセスの自動化とは？

業務プロセスの自動化はテクノロジーとソフトウェアソリューションを適用し、人間が直接的に関与することなしにワークフローやビジネスプロセスの作成、展開、および監督を可能にします。業務プロセスの自動化ソリューションは業務プロセス管理（BPM）の中でも業務水準を向上する重要な要素となっています。調査によると94%の企業が反復的で時間のかかるタスクを抱えており、自動化により90%の知識労働者の役割を大幅に向上させ、66%の生産性が向上しています。

 

業務プロセスの自動化の重要性

業務プロセスの自動化はDXが進む今日、欠かせない要素となっています。Camundaの調査によると企業のIT意思決定者の97%が、DXにおける業務プロセスの自動化の重要性を認識しており、回答者の84%が投資を増加させる意向を示しています。また、以下のようなメリットもあります。

運用効率:　マニュアル作業を削減し、一貫性を持って精度高くプロセスを実行することで運用効率を向上させます。

価値提供:　マニュアルタスクに費やしていた時間をより重要なタスクに再配分し、プロセス効率が向上することで、新たな価値提供の形を発見できる可能性もあります。

AIおよび機械学習の統合:　AIと機械学習を業務プロセスと組み合わせることで、ビッグデータからトレンドを特定し、意思決定の精度向上を行います。

ワークフローの自動化:　自動化事前に定義されたワークフローの順序でタスクを処理します。

ロボティックプロセスオートメーション（RPA）:　これまで人間のみが対応可能だと思われていたような作業も定量的なデータを元に分析し、代替します。

非構造化データの活用:　データベース、写真、文書、デジタルプラットフォームなどの非構造化された大量の定性データは十分に活用されていないことが多く、自動化により今後益々の活用が期待されています。

AI、機械学習、自然言語処理の統合:　AI、機械学習、および自然言語処理は大規模なデータセットを分析し構造化および非構造化データを管理することで、RPAツールにインサイトとフィードバックを提供します。

 

業務プロセスの自動化の利点

業務プロセスの自動化ソリューションを導入すると従業員の生産性向上、リソースの節約、マニュアル作業によるエラーの低下など、様々な利点が期待できます。PwCの調査によると73%の回答者が「テクノロジーは人間を完全に置き換えることはできない」と答えた一方で37%が「自動化が雇用を脅かす」と懸念を示しています。業務プロセスの自動化の主な利点をご紹介します。

効率性向上:　業務プロセスを自動化することでタスクを迅速に完了させ、従業員はより重要なタスクに集中できるようになります。

エラーを削減し一貫性を向上:　自動化により人的エラーを最小限に抑え、一貫性、信頼性と顧客体験を向上させます。

コスト削減と最適化:　自動化により運用コストを削減できるため、リソースの割り当てを最適化します。

顧客体験の向上:　自動化により迅速でパーソナライズされた対応が可能になり、顧客満足度を向上させます。

スケーラビリティ:　自動化をスケールすることで業務の複雑さと業務量を比例させることなく、作業負荷を最適化します。

データの正確性と意思決定精度の向上:　自動化されたプロセスでデータの精度が高まるため、戦略的な意思決定を実現します。

コンプライアンスとリスク管理:　自動化により規制遵守を徹底し、非遵守のリスクを軽減します。

市場投入までの時間短縮:　製品開発からマーケティングキャンペーンに至るまでの様々なプロセスを迅速化し、市場の需要に機敏に対応できるようにします。

従業員支援:　日常的なタスクを巻き取ることで仕事の満足度が向上するだけでなく、より重要なタスクに集中できるようになります。

 

自動化を実現するテクノロジー

自動化ツールやAIは今後数年から数十年にかけて私たちの働き方や顧客への価値提供に劇的な変化をもたらす可能性があります。Next Move Strategy Consultingは、AI市場が2030年までに約2兆米ドルに達すると予測しており、現在の約1,000億米ドルから大幅に成長すると見込まれています。ここからは最新の業務プロセスの自動化ソリューションを形作る代表的なテクノロジーと、それらが現代の業務プロセス管理にもたらす影響をご紹介します。

AI
AIは業務プロセスの自動化の様々なところで活用されています。データを分析し、意思決定を行い、人間の介入なしにアクションを実行します。

機械学習
機械学習は、データパターンや経験から学習し、明示的なプログラミングなしで機能を最適化させます。機械学習アルゴリズムはトレンドの認識、結果の予測、そして情報に基づいた意思決定において特に重要であり、プロセスの最適化、異常の検出、動的なビジネス環境への適応に不可欠です。

自然言語処理
自然言語処理は人間の言語を理解、解釈、応答する機能で、人間とシステム間のコミュニケーションのギャップを埋めます。

ローコード/ノーコード
ローコード/ノーコードプラットフォームは、専門知識やコーディングスキルなしにソフトウェアソリューションの作成やワークフローの自動化を可能にします。開発ライフサイクルを加速するだけでなく、ビジネス部門とIT部門の協力を促進し、自動化の取り組みへの参入障壁を低減します。

インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）
インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）は、従来のロボティックプロセスオートメーション（RPA）とAIや機械学習などの技術の融合し、意思決定能力、パターン認識、適応性を組み込むことで、ルールベースの自動化をこえ、複雑で認知的なタスクを自動化します。

 

業務プロセスの自動化の例

AIと自動化の代表的な適用例をご紹介します。どのソリューションを選択するにしても、自動化の取り組みが組織固有のニーズや全体的な戦略目標と密接に一致することが重要です。

タスクの自動化
タスクの自動化では、反復的で時間のかかる作業を自動化されたワークフローによって効率化します。データ入力やファイル整理、メール応答などが代表的な例としてあげられます。

カスタマーサービス
チャットボット、自動チケットシステム、セルフサービスポータルなどを通じて即時に顧客サポートを提供し、顧客満足度を向上させサポートチームの負担を軽減します。

顧客獲得
パーソナライズされたマーケティングキャンペーン、リードスコアリング、ターゲットへのアプローチを実現し、マーケティング戦略を最適化します。

レコメンデーション
Eコマースプラットフォームにおいては、自動化で顧客の行動や好みを分析し、パーソナライズされたレコメンデーションを行い顧客の購買体験と販売成功率を向上します。

リスクモデリング
リスクモデリングの自動化では、高度なアルゴリズムを使用してデータを分析し、潜在的なリスクを予測します。金融業界や保険業界など、リスクの特定と軽減が重要な業界において特にニーズがあります。

請求書処理
請求書処理を自動化することで、財務タスクを迅速かつ正確に行います。請求書の作成から支払いの追跡までエラーを減らし請求サイクルを加速します。

給与処理
給与計算、税金計算、コンプライアンス業務を自動化し給与管理を効率化します。時間を節約し、エラーのリスクを抑えるだけでなく効率的なリソース配分を実現します。

従業員のオンボーディング
従業員のオンボーディングプロセスを自動化して効率化します。必要書類の提出、トレーニング、必要なシステムへのアクセス設定などをはじめ、スムーズで一貫性のあるオンボーディング体験を実現します。

規制コンプライアンス
組織が規制要件に準拠しているかを適時確認します。プロアクティブなアプローチで、コンプライアンス関連問題のリスクを軽減します。

採用活動
応募者トラッキングシステム、面接日程の自動調整、履歴書の自動スクリーニングなどを活用することで、採用プロセスが迅速化され、最適な候補者を効率的に特定します。

物流ネットワークと倉庫の最適化
物流および倉庫管理を自動化することで在庫管理、注文処理、サプライチェーンの可視化を向上します。これによりコスト削減と運用効率の向上が実現します。

予知保全
機械や設備に依存する業界では、予知保全の分野で自動化が進められています。設備故障を予測し、問題を事前に対処することでダウンタイムを最小限に抑え、機械や設備の寿命を延ばすことができます。

 

自動化のステップ

デジタルマチュリティを促進する要因

マッキンゼーの調査によると、COVID-19の発生以降、3分の2以上の企業がDXおよび自動化を加速させています。変化する消費者の需要やサプライチェーンの混乱が、競争をさらに促進しています。この傾向は、最近のAI利用の急増にも表れています。Statistaの調査によると、ChatGPTを活用した企業の約25%が5万ドルから7万ドルのコスト削減を達成し、11%はChatGPTをワークフローに導入して以来、10万ドル以上のコスト削減を報告しています。

AIとオートメーションは、すでに広く利用されているのです。ビジネス業務プロセスの自動化（BPA）は、幾つかのマチュリティレベルに分けることができます。

 

レベル１　都度対応
事前に定義されたアプローチや構造なしに、ケースごとに都度対応している段階です。例えば顧客からの問い合わせが急増した際、自動応答システムなどを即座に導入して対応するケースがあげられます。機敏性と迅速な対応を重視し、特定のニーズが発生した際に自動化ソリューションを構築し、状況の変化に素早く適応します。

レベル２　柔軟性
この段階では、新たなビジネスチャンスや課題に応じて柔軟に自動化プロセスを調整します。例えば、Eコマース企業が新製品ラインに対応するため、注文処理システムを自動化するようなケースが当てはまります。この段階のチームは、積極的にビジネスチャンスや課題を特定し、ビジネス環境に合わせた自動化ソリューションを実現します。

レベル３　標準化
この段階では、自動化における標準化されたプロセスを確立します。例えば、製造業が生産工程の特定の段階で自動品質検査を導入するケースがこれに当てはまります。この段階のチームは一貫性と効率性を重視し、業務を効率化しばらつきを減らすために標準化されたオートメーションプロセスを開発します。

ステップ４　管理
この段階では、戦略的かつ管理されたアプローチで自動化ソリューションを導入します。例えば、金融機関が規制要件を遵守するため、自動コンプライアンスチェックを導入するケースです。この段階のチームは、ガバナンス、リスク管理、コンプライアンスなどに焦点を当て、自動化が組織の目標や業界の規制に適合するよう戦略的な姿勢を取ります。

ステップ５　最適化
この段階は、自動化が高度に機能していてかつ最適化された状態を表します。例えば、物流会社が高度な予測分析を使用し、サプライチェーンプロセスをシームレスに最適化するケースです。この段階のチームは改善を継続的に続け、効率性を向上します。

 

業務プロセスの自動化の今後

ビジネスモデルやオペレーティングモデルが進化するにつれ、職場も進化しています。自動化により、従業員は単調な反復作業に時間を費やす必要がなくなり大幅な生産性向上をもたらす可能性がありますが、従業員と雇用主の双方が、自動化が職場や労働力に与える影響を十分に理解する必要があります。

マッキンゼーによると、2030年までに自動化能力の普及が8億人以上の雇用に影響を及ぼす可能性があるそうです。自動化とAIは人間が行う職務内容を再定義する要因になるでしょう。この避けられない変化に備えるためには、従業員の適切なトレーニングと生涯学習を、雇用主と従業員双方にとっての基本原則とすることが必要不可欠です。