ハイパーオートメーションの次のフロンティア – ビジネスが先んじる方法

ハイパーオートメーションはまだ企業の中で非常に人気があるわけではありませんが、すでにプロセスオートメーションから、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）によって動作する、相互接続されたインテリジェントなエコシステムへと急速に進化しています。企業がこれらのソリューションを実装する動機となるでしょうか。おそらくそうでしょう。

ガートナーの調査によると、2026年までに、企業の約3分の1が業務の半分以上を自動化することになります。これは、2023年の10%から大幅な増加です。ただし、ハイパーオートメーションが業界を革命し、採用する企業の数が増える一方で、多くの組織はまだ効果的にスケールするのに苦労しています。企業の20%未満がプロセスのハイパーオートメーションをマスターしています。

したがって、この記事では、ハイパーオートメーションが最初にどのように進化したのか、実装の重要な課題は何であるのか、そして企業がどのようにして将来の業務を確保し、一般的な落とし穴を回避できるのかを探ります。

基本的なオートメーションからスマートシステムへの移行

ハイパーオートメーション — その用語から明らかなように — オートメーションを次のレベルに引き上げるために、AI、ML、RPA、その他のテクノロジーを組み合わせます。これにより、企業は複雑なタスクを自動化し、大量のデータを分析し、リアルタイムで決定を下すことができます。従来のオートメーションは個々のタスクに焦点を当てているのに対し、ハイパーオートメーションは継続的に学習し改善するシステムを作成します。

先ほど述べたように、まだ多くの企業がこれを統合していません。これは、企業がその必要性を本当に理解していないためかもしれません。企業はデジタルファーストの世界で競争力を維持するためにハイパーオートメーションが必要です。どうすればいいのでしょうか。実際、リストはかなり長いです。コストを削減し、効率を高め、繰り返しのタスクでの人間のエラーを最小限に抑え、業務を合理化し、規制に準拠し、顧客体験を向上させるのです。

しかし、ガートナーの予測から既にわかるように、2026年までに、企業の約3分の1が業務の半分以上を自動化することになります。このシフトは、企業が単に自動化されたタスクだけではなく、リアルタイムで分析、学習、調整するシステムが必要であることを示しています。

例えば、企業は、意思決定を改善するために、インテリジェントオートメーション（IA）を使用しています。これには、自動化プラットフォームとジェネレーティブAI（GenAI）を統合することが含まれます。企業はこれによって手作業を削減し、効率を向上させることができます。エアバスSEやエクイニクスInc.などの企業は、財務プロセス向けにAIベースのハイパーオートメーションを成功裏に実装し、作業量を大幅に削減し、プロセスを高速化しています。

データ量が増加し、リアルタイムの意思決定が重要になるにつれて、ハイパーオートメーションはビジネスの成功において重要な役割を果たします。

(AIR.DE ) (EQIX )

ハイパーオートメーションの実行における課題

フルスケールオートメーションのアイデアは魅力的ですが、その実際の採用レベルはまだ低いです。ハイパーオートメーションの目的を定義できず、リソースが不足しており、変化に抵抗していることが大きなボトルネックとなる可能性があります。その他の点では、新しいテクノロジーを既存のシステムに統合する複雑さや、人員のトレーニングに大量の投資をする必要性も大きな課題です。これらの障壁により、多くの企業はまだ手作業や旧式の業務フローに大きく依存しています。

不幸にも、障壁はここで終わりません。自動化を効果的に実装することができた組織はわずかです。もう1つの大きな理由は、データ文化が貧弱であることです。構造化されたデータポリシーと文書化されたプロセスがなければ、企業は業務フローを正確にマッピングするのに苦労し、自動化だけでは解決できない非効率性が生じます。強力なデータガバナンススキームがなければ、データ品質の問題が生じ、自動化システムが有意義な変化をもたらすために必要な精度と信頼性で動作することが難しくなります。

ITチームは、ビジネスの他のインフラストラクチャとは別に作業することが多く、視点のギャップにより自動化が困難になります。このギャップを埋めるには、外部のコンサルタントや内部のチームメンバーのような強力なエナブラーが必要です。例えば、従業員の給与（またはボーナス）は、測定可能な成果に結び付けられることがあります。その場合、自動化を推進することは、効率性と財務的報酬の向上につながります。

明確な締め切りと成功メトリックも重要です。定義されたタイムラインがなければ、自動化の取り組みは停滞し、有意義な成果をもたらさない可能性があります。初期の実装が成功したとしても、自動化の継続的なメンテナンスが必要です。ソフトウェアの更新は通常非常に頻繁に行われます。システムとの統合を維持するためにそれらの更新に追随する必要があります。

この点では、企業が依存するソフトウェアベンダーの数を最小限に抑えることをお勧めします。プラットフォームが多いほど、すべての相互接続された製品を把握することが難しくなります。ハイパーオートメーションは、運用がシンプルで、自動化システムの更新とメンテナンスのための明確なプロトコルを持つ企業で最も効果的です。

ハイパーオートメーションの未来：スタートアップが道を切り開く

ハイパーオートメーションは、シートを完全に空にした企業にとって最も効果的です。既存の企業は、レガシーシステムによってしばしば妨げられることがありますが、大きな予算を持っており、広範なチームを雇用することができます。これにより、資金が限られている小規模企業が簡単に追随できない課題に取り組むことができます。したがって、私は、運用コストを削減するためにハイパーオートメーションを推進するスタートアップが増えると考えています。

ただし、両方のグループは顧客の反応に注意する必要があります。自動化が顧客体験に悪影響を与える場合 — それは不適切な実装によるものか、単に需要がなかったか — それを考慮する必要があります。現在、顧客はAIチャットボット、自動回答、その他のモダンなカスタマーサービスツールに懐疑的です。自動化を必要としない場所に強制すると、悪影響が大きくなる可能性があります。

結局、私は企業がハイパーオートメーションを、すべての部門を巻き込むクロス部門の取り組みとして扱うことをお勧めします。実際のビジネスニーズと最もよく一致するようにします。小規模なスタートアップでは、実験のための余地がよりありますが、大規模企業では、コストのかかるミスを防ぐために構造化されたオーバーサイトを確立する必要があります。

ハイパーオートメーションは技術だけではなく、ビジネスプロセスに適応性のあるアプローチを作ることであることを覚えておくことが重要です。そうすることで、企業は競合他社に対して大きな優位性を得ることができます。ハイパーオートメーションは避けられませんが、適切な戦略がなければ、解決するよりも多くの問題を生み出す可能性があります。