Hyperautomationは、IT調査およびアドバイザリー会社であるGartnerによって、2021年のテクノロジートレンドのナンバーワンと評価されました。 これは、ビジネスドメインにおけるデジタル革命の次の推進力となる予定であり、組織に固有のXNUMXつの共通プラットフォームにすべての自動化されたアクティビティを統合することを目的としています。
超自動化とは何か、そしてそれがどのように企業に利益をもたらすのかを見てみましょう。
ハイパーオートメーションとは何ですか？
ガートナー Hyperautomationを定義します 「人工知能（AI）mマシン学習、イベント駆動型ソフトウェアアーキテクチャ、ロボットプロセス自動化（RPA）、ビジネスプロセス管理（BPM）、インテリジェントビジネスプロセス管理スイート（iBPMS）を含む、複数のテクノロジー、ツール、またはプラットフォームの組織的な使用）、サービスとしての統合プラットフォーム（iPaaS）、ローコード/ノーコードツール、およびパッケージ化されたソフトウェア」。 これは、1980年代に開発されたデジタルワークフロー管理システムから進化したデジタルプロセス自動化の現在の高度なフェーズを示しています。
超自動化は、あらゆるビジネスのさまざまなコンポーネント（労働力、ワークフロー）を統合して、運用の効率を高め、それによって収益を向上させます。
ハイパーオートメーションはどのように機能するのでしょうか?
超自動化は、自動化、オーケストレーション、最適化のXNUMXつのコンポーネントで構成されています。
- 自動化は、あらゆる超自動化戦略の基盤です。 これは通常、特定のタスクを支援する小さな自動化プログラムとツールで構成されています。 たとえば、RPAは自動化システムです。 複数の自動化ツールが超自動化に組み込まれています。
- オーケストレーションとは、自動化ツールをより大きなフレームワークにまとめて、すべてのタスクが相互接続され、相互に同期して機能するようにすることです。
- 最適化は、検証と継続的な学習による最適化を可能にし、自動化とオーケストレーションのプロセスのより良い統合を支援するインテリジェンスの追加レイヤーです。
Hyperautomationは、さまざまな自動化テクノロジーを個別にまたは連携して戦略的に展開するためのフレームワークを提供します。 これらのテクノロジーには次のものが含まれます。
- Robotic Process Automation（RPA）：一連の事前定義されたルールに従った反復的な構造化されたタスクの自動化。
- 人工知能 (AI): 人間の論理的思考プロセスをエミュレートすることにより、人間と同様の意思決定を行うことができる機械の能力。AI のサブセクションである機械学習 (ML) には、タスクから学習するよう機械に学習させるアルゴリズムが含まれます。人間の介入のため。 コンピューターが既存のデータから学習するときに、ルールが変更および追加されます。
- ビッグデータ：膨大な量のデータを保存、分析、管理して、パターンを特定し、最適なソリューションを作成できるテクノロジー。
- コボット：人間中心の活動のためにループ内で人間と連携する協働ロボット
- チャットボット：コンピューターがテキストまたは音声を使用して人間とリアルタイムで会話するのに役立つOCR、AI、ML、およびNLPの使用。
- インテリジェントなビジネスプロセス管理スイート、サービスとしての統合プラットフォーム（iPaaS）、および情報エンジン。
- パターン認識と予測のためのプロセスマイニングとタスクマイニングツール。
一般的な超自動化プラットフォームの一般的な手順は次のとおりです。
- プロセス、ワークフロー、および環境をリンクし、独立した自動化プロセスが機能できる共通のプラットフォームを作成します。
- さまざまなソースからの構造化データと非構造化データおよびその他の入力を識別し、さまざまな自動化プロセスで使用するために自己矛盾のないデータベースに保存します
- 運用中に継続的な学習が行われる照合データを使用して、効率や投資収益率（ROI）などの結果を予測します。
超自動化を使用して、DTO（Digital Twin Organisation）と呼ばれる組織のデジタルドッペルゲンガーを作成できます。 DTOは、ビジネスオペレーションまたはワークフローのデジタル表現であり、相互作用をシミュレートし、リアルタイムで予測を行うのに役立ちます。
ありふれた定期的なタスクの自動化により、操作の速度、精度、および一貫性を向上させることができます。 これらは、ビジネスの効率と収益性の向上につながります。
超自動化の利点
- 運用の一貫性：特定のタスクや運用を実行するために多くの組織で自動化がすでに採用されていますが、それらは調整されていないことがよくあります。 超自動化プラットフォームは、これらの異種の自動化ツールをすべてXNUMXつのプラットフォームにまとめることができるため、データとタスクの一貫性を保つことができます。
- 時間の節約と所要時間の短縮：タスクの自動化によってもたらされる時間の節約は、組織のより大きな作業範囲内にタスクを統合するための包括的なプロセスがない場合、元に戻すことができます。 超自動化によって提供されるさまざまな自動化されたタスク間のシームレスなリンクは、会社の日常業務におけるそのような遅延やボトルネックを回避するのに役立ちます。
- コスト削減：手動のビジネスプロセス、特に組織の複数の部門や支店からの活動を調整するプロセスには、かなりの人的資本が必要です。 マッキンゼーは、年間総賃金で45兆ドル相当の費用がかかる現在の有料活動の2％が、潜在的に自動化できることを示しました。 さらに、冗長で潜在的に自動化可能なタスクを手動で実行すると、会社の生産性が低下し、生産性が低いと、雇用者は年間約1.8億ドルのコストを負担する可能性があります。
- エラーの削減：会社のすべての個々の自動化ツールが使用する共通のプラットフォームとデータの一貫性により、異種の自動化アクティビティで一般的なエラーを防ぎます。
- デジタルツインの使用。 デジタルツインは、機能、プロセス、およびパフォーマンス指標間の底流と以前は見えなかった相互作用を示すことができます。
- 人的資本の節約：OCR、NLP、AI / MLを導入することで、超自動化により、日常的で反復的な活動への人間の関与を排除できます。 これにより、データ入力や第XNUMXレベルの顧客とのやり取りなどのタスクに従事している従業員を、これらの時間のかかるタスクから解放できます。
- 透明性：超自動化は、プロセスを一元化し、組織全体に広がるビジネス機能を論理的に統合しながら、全体的な透明性を高めることができます。 また、セキュリティ対策と情報のトレーサビリティを設定し、関連する規制へのコンプライアンスを強化します。
- 監査の準備：超自動化により、運用の標準化が可能になるだけでなく、ビジネスプロセスのすべての段階の記録の維持が保証され、それによって監査証跡が作成されます。
- 意思決定：会社全体のプロセスとタスクを認識して優先順位を付けることは、特に会社の機能に影響を与えるパラメーターが多すぎる場合に困難になる可能性があります。 超自動化のAI機能は、データと履歴に基づく迅速な予測に役立ち、管理レベルの意思決定に役立ちます。
- 拡張：クライアントベースと運用ポートフォリオが拡張するにつれて、異種の自動化は扱いにくくなり、より多くの管理上の課題につながる可能性があります。 超自動化により、すべてのビジネスプロセスの合理化が可能になり、それによってビジネスの拡張が可能になります。
Hyperautomationはどこで使用されますか
ヘルスケア
ヘルスケアは、患者データ管理、ヘルスケアスタッフ管理、インフラストラクチャメンテナンス、品質管理、請求など、相互に依存し相互に関連する多くの領域にまたがっています。これらの個々のアクティビティは別々の部門によって処理され、すべてのデータとプロセスをXNUMXつのプラットフォームで照合することで効率が向上します。ヘルスケアシステム全体の。 また、規制の遵守を確保し、国民の信頼性を高めることもできます。
サプライチェーン
パンデミック中のサプライチェーンの混乱は、チェーンのすべてのノードに沿った困難をもたらしました。 在庫管理、調達、スケジューリング、および情報の転送の超自動化は、遅延を予測し、それによって大規模な混乱を回避するための緊急時の手順を実行およびトリガーするのに役立ちます。
財務会計
企業の業務の財務面を超自動化することの利点は、企業によってますます認識されています。 これは、企業の購入プロセスに財務、管理、および事務的なサポートを提供する買掛金部門の業務で特に明白です。 AP部門の業務は、発注書管理、ベンダー管理/コミュニケーション、請求書管理、製品追跡、および支払いにまたがる調達から支払いまでのプロセスのさまざまな機能をシームレスに統合する必要があります。 請求書管理や発注書管理などのAP操作の超自動化は、企業の調達プロセスを整理するのに役立ちます。
小売業界
超自動化は、小売部門、特に電子商取引アプリケーションで不可欠になると予想されています。 ターゲットを絞ったソーシャルメディアコンテンツの生成、顧客管理などのフロントエンドプロセスの効率を高め、在庫管理、調達から支払いまでのプロセス、請求、請求などのバックエンドプロセスと統合することもできます。出荷タスク。 超自動化は、運用パターンと顧客の行動を分析し、その情報を使用して、収益と収益性を向上させる正確な意思決定を行うこともできます。
ハイパーオートメーションを実装するにはどうすればよいですか?
組織内でこれまで異種システムを統合することの巨大さを認識しているため、超自動化プラットフォームのセットアップは難しいように思われるかもしれません。 ただし、会社のビジネスプロセスを体系的に評価し、超自動化のための効率的なワークフローを設計することで、プロセスが容易になります。
超自動化の実践には、自動化できるタスクと自動化する必要のあるタスクを特定し、適切な自動化ツールを選択し、さまざまな種類のAIと機械学習を使用してそれらの機能をマージまたは拡張することが含まれます。 超自動化で考慮される要素には、次のものがあります。
- 統合する必要のある機能：各企業には、実践とポリシーに加えて、独自のレベルと規模の自動化があります。 これが、超自動化の旅に出る前にワークフローの徹底的な設計が不可欠である理由です。 このワークフローは、超自動化プラットフォームがビジネスの全体的なルールとロジスティクスにどのように対応するかを明確にするのに役立ちます。
- 予算：超自動化システムの構築に投資される金額は、事業の規模、収益、および企業の投資の可能性によって異なります。
- 使いやすさ：超自動化は人間の介入を大幅に排除しますが、少なくともセットアップ段階では、常に最小限のレベルの人間の関与が必要です。 そのようなプラットフォームのセットアップを支援できる専門家がいます。 目的に適したツールを選択する前に、トレーニングと技術サポートの必要性にも対処する必要があります。
- 普及とコラボレーションの範囲：大企業のほとんどの部門/チーム/ユニットは、活動において相互接続されており、リンクされているかどうかに関係なく、自動化ツールを使用する場合があります。 超自動化プロセスは、さまざまなレベルでアクセスを提供し、すべての参加者間の簡単なコラボレーションを可能にする必要があります。 プロセスにさまざまなレベルの承認を含めるためのプロビジョニングも必要です。
企業における超自動化の最終的な成功は、プロセスに対する企業の理解、企業の技術的成熟度/能力、レガシー技術を超自動化ポートフォリオに統合する能力、従業員の学習と適応の動機、および管理のダイナミクスに依存します。社内。
ナノネットによる超自動化
Nanonetsは、AIとMLの機能を活用して、PDFドキュメント、画像、スキャンされたファイルから非構造化/構造化データを自動的に抽出するため、より大規模な超自動化システムの一部となるOCRソフトウェアです。
NanonetsのAI主導のコグニティブインテリジェンスにより、時間の経過とともに改善しながら、半構造化された、さらには見えないドキュメントタイプの処理が可能になります。 NanonetsアルゴリズムとOCRモデルは継続的に学習します。 それらは複数回トレーニングまたは再トレーニングすることができ、非常にカスタマイズ可能です。
Nanonets APIは、データのラインアイテム抽出で高速かつ高精度を提供し、ラインアイテム管理の自動化を推進します。 対象の特定のテーブルまたはデータエントリのみを抽出するように、出力をカスタマイズできます。
Nanonetの汎用性は、次のタスクを実行する能力から生じます。
- フォームなどのドキュメントを含むラインアイテムのテーブル構造を正確に検出します。
- 名前、製品、価格、合計額、割引などの形式で存在するすべてのラインアイテムエントリ。
- データは、カスタマイズされたアプリやプラットフォームの構築を可能にするJSON出力として抽出できます。
- このソフトウェアは、開発者向けに優れたAPIとドキュメントを提供すると同時に、社内に開発者チームがいない組織にも最適です。
この汎用性により、買掛金、人事、在庫管理など、組織内のさまざまな機能や部門でNanonetを使用できます。これにより、超自動化セットアップに統合するのに理想的なシステムになります。
Nanonetsを超自動化への優れた追加にする追加の要因は次のとおりです。
- 本当にノーコードツールです
- NanonetとほとんどのCRM、ERP、コンテンツサービス、またはRPAソフトウェアとの簡単な統合。
- 後処理は不要：Nanonets OCRは、手書きのテキスト、複数の言語のテキストの画像、低解像度の画像、新しいまたは筆記体のフォントとさまざまなサイズの画像、影のあるテキスト、傾斜したテキスト、ランダムな非構造化テキスト、画像を認識できますノイズ、ぼやけた画像など。
- OCRモデルをトレーニングするためのカスタムデータを使用して、カスタムデータを操作します。
- 複数入力認識：Nanonets OCRは、手書きのテキスト、複数の言語のテキストの画像、低解像度の画像、新しいまたは筆記体のフォントとさまざまなサイズの画像、影のあるテキスト、傾斜したテキスト、ランダムな非構造化テキスト、画像ノイズ、ぼやけた画像、および複数の言語
- フォーマットからの独立性：ナノネットは、ドキュメントのテンプレートにまったく拘束されません。 テーブルやラインアイテム、またはその他の形式でデータを認知的にキャプチャできます。
超自動化は、将来のビジネス管理への包括的なアプローチであり、AI、ロボットプロセス自動化（RPA）、プロセスマイニングなどのさまざまなテクノロジーを調整および最適化します。 手動の反復プロセスを排除し、効率的なワークフローでビジネスの全範囲の運用を合理化して、より優れた製品/サービスを提供し、利益を増やすことができます。 超自動化は、ますますデジタル化する世界で競争力を維持する方法であり、それに着手することは将来の能力への道となるでしょう。
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- 情報源： https://nanonets.com/blog/what-is-hyperautomation/
