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ハイパーオートメーションで生成AIが果たす役割とは?RPAとの違いを解説

業務のDXが多くの企業で進む中、より高度なデジタル活用を進めていくための方法の一環として、ハイパーオートメーションと呼ばれる技術が採用されつつあります。

オートメーションにおいてはRPAの活用が一般的ですが、具体的にRPAとはどんな違いがあるのでしょうか。この記事では、そんなハイパーオートメーションとはどのような取り組みなのか、生成AIがこの技術とどんな関係があるのかについて、解説します。

目次:

  1. ハイパーオートメーションとは
  2. ハイパーオートメーションとRPAの違い
  3. ハイパーオートメーションと生成AIの関係
  4. 主なハイパーオートメーション施策
  5. ハイパーオートメーションの実現に伴い検討すべきこと

ハイパーオートメーションとは

ハイパーオートメーションは、生成AIなどの高度な自動化技術を用いて、自動化した業務間での連携を実現し、さらに高度なオートメーションを推進する取り組みを指します。

通常、多くのビジネスは複数の業務が連携することで、事業として成り立っているケースが一般的です。ハイパーオートメーションは、各種業務において自動化を実現し、それぞれを連携させ、ビジネスモデル全体で自動化を進めることも目的としている取り組みと言えます。

AIやクラウドサービスなど、高度な技術が次々と登場し、多様化と普及が進んでいることから、ハイパーオートメーションの実現性はますます高まっています。

ハイパーオートメーションとRPAの違い

ハイパーオートメーションと似たような言葉としては、RPAが挙げられます。RPAもまたオートメーション技術の一種で、ソフトウェア型のロボットを使用し、デスクワークを自動化して現場の作業自動化や効率化に役立てられています。

ハイパーオートメーションは、RPAよりも抽象度の高い言葉であると言えます。RPAはあくまでハイパーオートメーションを実現するための手段の一つであり、他にも複数のソリューションを活用することがあるからです。

そのため、ハイパーオートメーションかRPAかの二者択一というよりは、RPAをより高度に運用するための手段として、ハイパーオートメーションという考え方があります。

ハイパーオートメーションと生成AIの関係

ハイパーオートメーションの概念をさらに普及させると期待されている技術が、生成AIです。生成AIは通常のAIと比べて、創造性の高い作業に従事することができるクリエイティブなAIのことを指しますが、ハイパーオートメーションの可能性を高める上で活躍します。

生成AIをハイパーオートメーションの仕組みに組み込むことで、自動化できる業務の範囲は広がります。テキストの生成や画像の生成など、これまでは人間の創造性に依存していた複雑な業務を自動化できるので、上流工程における意思決定以外はほぼ全て自動化できるようになったほどのインパクトを与えているからです。

生成AIは実践レベルの技術となっている一方、まだまだ発展の余地を残しています。生成AIの汎用性が極めて高度なものである以上、今後のハイパーオートメーションの進化にも密接に関わってくるでしょう。

主なハイパーオートメーション施策

ハイパーオートメーションを実現するに当たっては、複数の自動化手法を連携し運用することが重要になります。ここでは、ハイパーオートメーションの実現に当たって有効ないくつかの施策を紹介します。

データベースの統合・データ活用環境の整備

ハイパーオートメーションにおいて、注目されている取り組みの一つがデータ関連の運用環境の整備です。社内のデータベースを全て一本化し、効率的なデータ活用ができる仕組みを整え、生産性の向上に努めます。

データベースを統合することで、RPAによるデータの検索作業自動化や、顧客情報の正確な把握などが実現します。膨大なデータに基づき質の高いデータ活用を、AIによって正確かつ迅速に実施できるという点にも注目が集まります。

データベースの整備は、ナレッジの共有を効率化する点でも効果を発揮します。これまでスキルの継承が難しいと言われてきた熟練技術の微妙なニュアンスも、全てデータ化することでそれを会社の資産として記録できるようになるでしょう。そのような業務自動化を実現するパッケージの導入事例も、製造業においてすでに登場しています*1。

生産ラインの自動化

生産ラインの完全な自動化も、ハイパーオートメーションのノウハウが普及すれば実現可能です。これまでは部門内でのRPA導入やロボット活用などは行われてきましたが、管理システムの整備や互換性に優れた自動化ツールの導入により、部門間の連携が可能な生産ライン自動化が見込めます。

メンテナンスや生産ラインの管理もロボットやAIに任せることで、人間の手を必要としない、完全に自動化されたスマートファクトリーの実現も可能です。

ハイパーオートメーションの実現に伴い検討すべきこと

ハイパーオートメーションは魅力的な施策であるものの、実現にあたっては検討事項もあります。

設備投資が必要になる

まず、ハイパーオートメーションにおいてはある程度の設備投資も必要となります。どのような業務に適用するかにもよりますが、生成AIツールなどのソフトウェア導入費用や、ロボットやソフトを動かすためのハードウェアの導入費用が発生するでしょう。

これらを一気に導入するには相応の予算を確保しなければならず、段階的に実装を進めていくための計画を、あらかじめ立てておく必要があります。

人材の確保や育成が必要になる

ハイパーオーオートメーションに貢献する諸々の技術はいずれもハイテクであるため、ある程度のITリテラシーがないと効果的に活用することが難しい問題も抱えています。

特にこれまでITを活用してこなかった企業ではハイテク人材の育成が進んでいないことも懸念される以上、新たなハイテク人材を獲得したり、外部からコンサルティングサービスなどを採用し、社員の教育に力を入れることも求められます。

セキュリティの強化が求められる

ハイパーオートメーションにおいては、クラウドなどのインターネットサービスを活用することが前提となっており、アナログ業務も発生しません。そのためサイバーセキュリティ周りの対策を強化しなければ、深刻なサイバー攻撃のリスクが生まれてしまうでしょう。

通常のDX施策においても、業務そのもののデジタル化は進んでもそれに伴うセキュリティ強化が行われていないというケースが珍しくありません。サイバー攻撃は一度被害を受けると損失を取り戻すことが難しい以上、事前の対策を徹底しておく必要があるでしょう。

まとめ

この記事では、ハイパーオートメーションとはどのような取り組みなのか、ハイパーオートメーションによってどのようなことが実現するのかについて解説しました。

DXは多くの企業にとって重要な課題となっていますが、ハイパーオートメーションは中でも強力なソリューションとして知られている施策です。実現に向けて準備を進め、段階的に実装を進められるのが理想と言えるでしょう。

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出典:

*1 IT Leaders「自動化技術とセットでハイパー・オートメーションを加速!─VUCA時代におけるプロセス改善のあるべき姿とは」

https://it.impress.co.jp/articles/-/25082

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