RPA 推進計画 ppt (1990)

1990

フェーズの紹介:

RPAは簡単なデータインポートとユーザーインターフェースのテストから始まります

初期段階では、RPA は手動で実行される基本的なデータのインポートを支援できる仮想アシスタントに似ていますが、補助的な操作には依然として人間による操作が必要です。 RPA の物語は、ユーザー インターフェイス (UI) テストの自動化から始まります。これは通常、インターフェースの視覚要素をテストして、それらが正しく機能し、ユーザーがアプリケーションの使用中に問題が発生しないことを確認することを意味します。

1990 年代後半から 2000 年代初頭にかけて、ヨーロッパと米国の企業はアジャイル開発の概念を提唱しました。その重要な価値の 1 つは、プロセスやツールよりも人を優先することでした。組織は、競争力を維持するために業務のスピードを上げる必要があることも認識しています。そのため、さまざまな UI テストと品質保証 (QA) 自動化スクリプトが誕生しました。 RPA は独立した機器の端に配置され、通常は個々の担当者やトランザクション システムを支援して作業を高速化します。もちろん、現段階での RPA の欠点も明らかです。 RPAは、一方から他方への業務の自動化を完了することができず、普及・利用の目標を達成することが困難です。

フェーズの紹介:

この段階では、データキャプチャとプロセス自動化におけるRPAの初期の推進が見られました。

この段階では、RPA 技術が初期段階から推進されており、その第 1 段階に基づいて自動化されたシミュレーション操作が実現できます。その大部分は、アプリケーションからデータを抽出して他の目的に使用することを自動化するスクリーン スクレイピング技術です。大量のデータを処理する必要があるビジネスの効率と効果が大幅に向上します。銀行や保険会社が RPA 自動化の先駆者であるもう 1 つの理由は、処理する必要のある画面データが大量にあるためです。

しかし、現時点での RPA 自動化技術には、まだ欠点があります。その一つは参入障壁の高さです。当時、企業がプロセスを自動化したい場合、複雑な IT 環境を構築する可能性が高くなります。後者には高価なエンジニアリング スキルと時間のかかる統合が必要です。同時に、RPA ではこの段階では手動の管理が必要になります。

フェーズの紹介:

この段階では、RPAはタスクを自動的に処理するだけでなく、タスクをスケジュールしたり、他のエンタープライズアプリケーション（ERPやBPMなど）と統合したりすることもできます。

RPA テクノロジーの真のキーポイントは 2012 年頃に起こりました。この時期に金融危機が発生したため、企業はより多くの分野で経費を削減する方法を模索し始めました。

そのため、この頃から企業はデジタル変革の必要性を認識し、RPA は簡単で手頃な (もちろん企業価格) デジタル化ソリューションであると考えられるようになりました。それ以来、これらの要因により、ますます多くの企業が重要なタスクを完了するために RPA を導入するようになり、RPA は世界中で急速に普及しました。 RPA の第 3 段階には、自動処理機能、ロボット スケジューリング機能、さらには高度な分析機能が備わっています。 ERP、BPM、その他のビジネス アプリケーション システムと統合でき、クラウドで公開することもできます。しかし一方で、現段階では、非構造化データを処理することはまだ完全に不可能です。

フェーズの紹介:

現段階の RPA は単なる自動化ツールではなく、高度なデータ分析、機械学習、人工知能機能を含む包括的なソリューションです。運用レベルでの効率化だけでなく、戦略レベルでも価値をもたらします。

現在、RPAは第4段階に入ったと言えます。第4段階では、RPAは統合と拡張の変革を遂げています。この段階では、RPA はもはや孤立した自動化ツールではなく、企業のデジタル変革戦略の一部になります。自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）などの高度なアルゴリズムと人工知能（AI）モデルを活用する

画像認識、音声認識、ビッグデータ分析、クラウドコンピューティングなどの技術の進歩により、RPA は、以前の段階では困難だった複雑な非構造化データを処理できるようになりました。さらに、タスクを自動化するだけでなく、ビジネス プロセス全体を最適化します。

この段階では、 RPA は高度なデータ分析ツール、API インターフェース、その他の最先端テクノロジーと組み合わされ、企業に包括的なソリューションを提供します。つまり、RPA は、企業が運用レベルで効率化を達成するのに役立つだけでなく、戦略レベルでも企業に価値をもたらすことができるようになります。 RPA はディープラーニングとデータ分析を通じて市場動向や顧客行動などを予測し、企業がよりスマートなビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

同時に、この段階でRPAの適用範囲も大幅に拡大し、金融や保険などの伝統的な業界に限定されなくなりました。製造業、医療、小売業、サプライチェーン管理など多くの業界でもRPAの大規模な導入が始まっており、政府機関や非営利団体での適用事例もあります。例えば、NLPやOCRを通じてRPAの顧客プライベート展開をサポートし、カスタマイズされた画像ファイル認識の拡張機能を備え、ビジネスシナリオに応じて特定のアルゴリズムモデルをトレーニングし、特定のビジネスシナリオに迅速に対応できます。

RPA 自然言語処理 (NLP) プログラミングは、テキスト分類、テキスト要約、テキストレビュー、ラベル抽出、意見抽出、感情分析などのインテリジェント アルゴリズムを総合的に使用でき、財務諸表、契約書、発表、監査レポート、法的文書、秘密保持契約、債券発行、経歴、広告など、さまざまな種類のファイルのインテリジェント処理をサポートし、JPEG、PDF、Word、Excel などのさまざまな種類のテキスト抽出をサポートします。光学文字認識 (OCR) は、テキスト検出、モデル検出、歪んだテキストや謎のテキストの認識など、さまざまな複雑なアルゴリズムを統合し、検証コード (文字、数字、スライドなど)、請求書、労働許可証、ID カード、不動産カード、列車の切符、建物など、複数の種類のファイル認識をサポートします。

コストの観点から見ると、今日の RPA のコスト問題は比較的複雑な様相を呈しています。 RPA テクノロジーが成熟し、市場競争が激化するにつれて、基本的な RPA ソリューションの価格は下がってきました。オープンソースやローコード プラットフォームの台頭により、中小企業にとって RPA テクノロジーがより手頃になり、参入障壁が低くなりました。しかし、別の観点から見ると、今日の RPA は、人工知能、機械学習、ビッグデータ分析などの高度なテクノロジーと統合されることが多く、それ自体の開発および適用コストが比較的高くなっています。つまり、企業がステージ 4 RPA の高度な機能を最大限に活用したい場合は、より多くの投資が必要になる可能性があります。さらに、この段階の RPA ソリューションでは通常、既存の IT インフラストラクチャおよびビジネス プロセスとのより緊密な統合が必要となり、追加のカスタム開発および保守コストが発生する可能性があります。そのため、今日の RPA はより高度な機能と柔軟性を提供する一方で、コスト構造もより複雑になっています。完全なデジタル変革と高度な自動化を求める大企業にとって、これらの高度な機能は追加投資の価値があるかもしれません。

将来に向けて

要約すると、初期のユーザー インターフェイス テストから現在の包括的なデジタル変革ツールに至るまで、RPA テクノロジーはいくつかの開発段階を経ており、それぞれに独自のアプリケーション シナリオと制限があります。テクノロジーの成熟と革新が進むにつれ、RPA は単純な自動化アシスタントから、複数のビジネス領域にまたがり、複数の高度なテクノロジーを統合できる包括的なプラットフォームへと徐々に進化してきました。これにより、企業のデジタル変革のためのより包括的で柔軟なオプションが提供され、RPA の将来がより幅広く多様なものになることが期待されます。