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ハイパーオートメーションとは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）などの高度な技術を使用して、人間が実行するタスクを可能な限り自動化するアプローチを指します。 これは、自動化のレベルも含まれます。 ハイパーオートメーションは、DXを推進する現代の組織にとって重要なステップだと言われています。
ハイパーオートメーションの重要なポイントは人間が行う作業を完全に置き換えるために全ての作業を自動化することではなく、複雑で価値の低い、且つ繰り返す作業を自動化する点です。これにより、人間は組織に利益をもたらす価値の高いタスクに集中できるようになります。人間の実力に加えてオートメーションを取り入れることで、運用コストを削減し、組織の収益性を高めることが可能です。
ハイパーオートメーションの重要な構成要素
- ロボティクス・プロセス・オートメーション（RPA)
- ビジネスプロセス管理（BPM)
- 人工知能（AI)、機械学習（ML)
- アドバンスド・アナリティクス
1. ロボティクスプロセスオートメーション（RPA)
RPAは、ソフトウェアロボットを使用してコンピューター上のタスクを自動化する技術です。ソフトウェアロボットのプロセスや作業フローは人間によって設計されています。ソフトウェアロボットは、人間の操作を模倣して、コンピューター画面上の作業をしたり、システム間でデータを自動的にやり取りしたりします。RPAを採用することで、人間は繰り返しの作業に時間を費やす必要がなくなり、 ヒューマンエラーも減らすことができます。 また、ロボットは24時間休みなく働き続けることが可能です。
2. ビジネスプロセス管理（BPM)
ビジネスプロセス管理（BPM）は、ワークフローのプロトタイプを構築し、課題を発見、分析、解決し、様々なツールを使用して継続的な運用を改善できる新しい運用プロセスを作成する手法です。BPMは、プロセスの自動化に重点を置いているため、ハイパーオートメーションの最も重要な要素です。BPMにより運用コストを削減し、人の業務を効率化することができます。
3. 人工知能（AI）機械学習（ML）
人工知能（AI）は、人間の行動を模倣することによって様々なタスクを実施するために、機械やコンピューターに学習させることです。よく知られているAIの例は、Siri、Alexa、ロボット掃除機、自動運転車、チャットボットなどです。
機械学習（ML）は、数学と統計を適用することで、アルゴリズムによりデータの様々なパターンを見つけ、その結果をもって新規のデータに対して予測を行う方法です。 機械学習手法は大きく教師あり学習と教師なし学習に分類されます。
教師あり学習は、入力データに基づいてコンピューターアルゴリズムをトレーニングし、結果を予測するアプローチです。 データサイエンティストは、使用するデータを分析し、データ処理を準備し、アルゴリズムを選択し、コンピューターに学習させます。そして、その結果を分析し、インサイト（洞察）を見つけます。 次に、結果を用いて新規のデータセットに対して予測を行います。一方、教師なし学習では、コンピューターアルゴリズムを使用して入力データを分類し、データのパターンを作成します。
人工知能と機械学習を導入することにより、大量のデータ分析と処理にかかる時間が短縮され、企業は顧客の行動をより正確に予測できるようになります。 その結果、企業はより顧客のニーズを満たした製品やサービスを提供することができ、より高い収益性につながります。
4. アドバンスド・アナリティクス
アドバンスド・アナリティクスとは、BIツールよりも高度な手法とツールを使用して、構造化データと非構造化データの両方を分析し、インサイトをより迅速かつ効率的に見つけることです。
構造化データは、構造化された形式で保存されたデータです。例えば、テーブルに保存され、各データの定義またはラベルがあります。構造化データの例は次の通りです。
- 人間の身長：0〜200の数値
- IDカード番号：計算上の意味を持たない数字のセット
非構造化データは、テキスト、画像、音声、動画など、表形式では保存されません。 使用する前にデータの意味を指定する必要があります。
ハイパーオートメーションの利点
- 従業員の生産性の向上
日常業務が自動化されると、従業員は同じ人数で作業をより早く完了することができます。その結果、自動化できない他の作業に集中する時間が増え、組織に役立つ能力をさらに展開できるようになります。
- 組織全体の技術とプロセスの統合
ハイパーオートメーションは、AI、ML、RPAなどの高度な技術と組織のワークフローを組み合わせているため、ある特定の技術のみに依存することよりも柔軟性が高く、従業員がスムーズに作業できるように支援します。
- コストの削減、利益の増加
ハイパーオートメーションで組織を推進することにより、プロセスが自動化され、企業の既存のデータを分析して業務を改善できるようになります。 従って、組織のコストを削減し、利益を増やすことができます。
ハイパーオートメーションは、組織での高度な技術の導入から始まるアプローチです。RPA、機械学習などの導入から始まり、その後、他のプロセスを改善してより自動化するために拡張する場合があります。ハイパーオートメーションは、デジタルトランスフォーメーションに向けた組織に対して実現する必要な技術トレンドの1つです。
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