RPAを経営に活かし、意思決定を自動化する?


生産性を向上させるツールとして、現在RPAが注目されています。RPAはソフトウェアロボットで、PCの作業を自動化することができます。定型業務やバックオフィスの業務が自動化されると、より付加価値の高い仕事に取り組むことができます。
繰り返しの多い作業を自動化し生産性を上げてくれるRPAですが、経営に活かすことはできないでしょうか? RPAは決まった処理を繰り返し行うのは得意ですが、経営のように周囲の状況を理解して判断を下すという意思決定は難しいとされています。この記事では、RPAを経営に活かす方法について見ていきます。

RPAの3つのクラス

RPAには3段階のレベルがあるとされています。最初は定型業務など簡単な作業の自動化、次に非定型業務の一部の自動化、最後に意思決定など高度な認知活動の自動化を行うことが可能になるとされています。最初にこの3つのクラスについて解説していきます。

クラス1 RPA(Robotic Process Automation)

クラス1は最初の段階で、情報の取得や入力作業など定型業務の自動化です。現在、普及しつつあるRPAはこの段階にあります。キーボードやマウスの操作を自動化し、IDやパスワードを自動で入力したり、アプリケーションを開いてデータの受け渡しを行ったりできます。

クラス2 EPA(Enhanced Process Automation)

クラス2ではAIと連携して一部の非定型業務を自動化します。非構造化データを読み取ることが可能になり、自動化する範囲が拡大します。非構造化データとは、データベース等で構造化されていないデータのことを指し、テキスト、音声、画像、映像などがあります。これらを自然言語処理、画像解析、音声解析などのAIの技術を利用して読み取ります。

クラス3 CA(Cognitive Automation)

クラス3は「Cognitive Automation」と呼ばれることからも分かるように、人間の認知活動を自動化します。この段階では、高度なAIが自らプロセスを分析・改善し、自律的に仕事を行うことができるとされています。大量のデータを学習して判断を下すような業務を行うことができます。様々な情報を分析し意思決定を行う経営の仕事は、このクラスのRPAで可能になります。

ディシジョン・オートメーション

RPAの3つの段階を紹介してきましたが、現在普及しているのはクラス1のRPAで、クラス2のRPAの開発が進められている状況です。クラス3のRPAの実用化にはまだ時間がかかると言われていますが、意思決定を自動化する「ディシジョン・オートメーション」というコンセプトが注目されています。

手作業を自動化しただけでは完全なオートメーションとは言えない

RPAは手で操作する部分を自動化します。PC上の定型業務を自動化し、業務を効率化してくれますが、全体の業務から見ると一部分にしか過ぎません。RPAツールによる自動化は請求書処理や顧客情報の入力といった作業に留まっており、業務を自動化する余地はまだまだ残されています。
仕事はいくつものプロセスや人の判断を経て行われます。データの収集や入力をどれだけ自動化できたとしても、何度も判断を下さないと仕事が進まないようであれば、完全なオートメーションとは言えないでしょう。そこで、現在注目されているのが、人が考えるプロセスを自動化する「ディシジョン・オートメーション」というものです。

意思決定の自動化

ディシジョン・オートメーションは、人間の思考プロセスをモデリングすることで、判断や意思決定を自動化します。DMN(Decision Model and Notation)という意思決定をモデル化する規格を元にしています。人の手作業を自動化するRPAが「手」であるとすれば、ディシジョン・オートメーションは人間の「脳」を自動化するものと言えます。ディシジョン・オートメーションが可能になれば、業務プロセスで発生する妥当性の判定やプロジェクトの承認、価格の設定や不正の検知など、人の判断や意思決定が必要な様々な業務を自動化することができます。
これらの意思決定は現場レベルのもので、直接経営とは関係ないかもしれません。しかし、社長や幹部が経営に関する意思決定を行う際には、トップマネジメント層に行くまでにいくつもの意思決定が成されています。これらの内いくつかの意思決定を自動化することができれば、経営のスピードが上がり、生産性の向上にもつながるでしょう。

ディシジョン・オートメーションを実現するAEDAN

株式会社アシストが提供する「AEDAN」は、業務上の判断を自動化するためのRPAフレームワークです。AEDANはDMNを用いて、判断・意思決定の要因やプロセスを分解し、関連性を描画して視覚的に把握することを可能にします。また、判断・意思決定におけるルールを構築したり、データから予測分析を行ってパターンを抽出したりすることができます。
AEDANを導入した保険会社では、意思決定や判断を構成するルールをロジックに落とし込み、新契約の査定業務を自動化しました。新規受付件数が3倍以上増加したにも関わらず、契約成立までのスピードを約半分にすることができたそうです。

参照:AEDAN https://www.ashisuto.co.jp/product/category/brms/aedan/

まとめ

以上、RPAを経営に活かす意思決定の自動化について解説してきました。現状ではAIによる高度な意思決定は難しいですが、数年もすればAIとRPAが連携して大量のデータを分析し、経営に関わる多くの意思決定を行っているかもしれません。技術の進展のスピードは加速しています。今からRPAやAIを利用した経営について考えを深めておくべきでしょう。


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