費用対効果を継続して維持するには

前回、解説したようにRPAは業務プロセスを柔軟に最適化するためのITプラットフォームであり、競争優位や新しい価値創造するための基盤となるものです。どれだけ価値創造できるかは、その目標設定や業務変革の内容に大きく依存します。同時に、その変革を実現するためのITプラットフォームであるRPAを効率的に運用し、費用対効果を高めることは重要なポイントです。

変革が実現できても、大きな時間とコストを要してしまっては、競争優位を確立することにはなりません。今回は、費用対効果を高く維持するためにRPA に備わるべき機能性やアーキテクチャについて整理したいと思います。

ロボットを効率よく開発し、効率よく稼働させ、効率よく運用する、時には柔軟に拡張・縮小を行いながら運用するために何が必要か。これらを実現するための仕組みを考えていきましょう。

ロボット開発と保守の効率を高めるためには

ビジネスの環境変化は激しく、また業務で活用されるテクノロジーの進化も早いため、これらに素早く対応できるロボット開発の在り方が問われています。そのためBlue Prismの特徴としては、オブジェクト指向を取り入れ、ロボットの開発効率と保守性を高められるようになっています。

ロボットによる業務自動化の定義は、プロセス(業務の流れを制御する部分)とオブジェクト(業務システムを操作する部分)に分けて作成・管理するアーキテクチャになっています。プロセスとオブジェクトの責任範囲が明確になっており、業務の流れに変更があればプロセスだけを変更し、システムに変更が入ったらオブジェクトだけ変更することで、変更カ所を局所化して保守性を高めます。

例えば、お使いのCRMシステムのログイン画面の変更やOSのアップデートなどのシステム更新時には、システムの操作をつかさどるオブジェクトだけを変更するだけで(業務の流れは変わっていないため)、プロセスの変更は不要です。また、当該のオブジェクトがどのプロセスで利用されているか影響範囲を容易に特定する仕組みもあります。

あわせてオブジェクトがサーバ側で一元管理されているため、変更されたオブジェクトを多数のロボット環境に再配布する手間も不要で、管理コストの面で非常に大きな効果をもたらします。さらに、再利用という観点では、一度システムの操作を行うオブジェクトを作成してしまえば、あとはビジネス部門がオブジェクトを再利用するだけで、業務を自動化したり、新しい業務を作成したりすることができます。

従って、開発生産性は個人のスキル向上に依存することなく、組織として向上していきます。この再利用性や保守性の高さは、Blue Prismの特徴です。

他のツールの場合は、プロセスとオブジェクトが明確に分かれておらず、同じシステム操作(われわれがオブジェクトと呼んでいるもの)が、複数の自動化プロセスに埋め込まれている形が多くみられます。この場合、再利用性が乏しく、変更時の影響範囲の特定も難しいことがあり、結果として管理コストへのインパクトが大きくなってしまいます。

新型コロナウィルス感染症に関連した各種給付金の申請受付業務の対応のため、ロボットを即座に開発する必要がありましたが、この再利用性と保守性の高さを活かして瞬時に開発を行い、本番稼働させることで、10万人の雇用を守ることに貢献しました。詳細はこちらをご参考ください。

• プロセスとオブジェクトの分離：高い開発効率と保守性

最近のトレンド:多様な業務へのロボット導入

昨今では特定部門へのロボット導入だけではなく、さまざまな組織へ自動化プロジェクトを拡張するケースが非常に増えています。先に述べたようにプロセスとオブジェクトを分離したアーキテクチャは高い再利用性や保守性を備えており、多様な業務ロボットを容易に組み上げるため、この考え方はますます重要になると思います。

また、自社で作成し蓄積したオブジェクトに限らず、外部で作成されたオブジェクトを自社のロボットに読み込むことも可能です。例えば、クラウドサービスで提供されるAI、コグニティブなどの多様な技術との連携用に事前に準備されたオブジェクトを活用すれば、最新の技術を即座に社内のロボットに組み込むことができます。

これは、Blue Prism Digital Exchangeという最新技術を活用するためのオンラインストアよって実現されています。こちらは、別の回で詳細解説したいと思います。

ロボット稼働率を高め、無駄なくリソースを使い切る

次は開発されたロボットの稼働率をどうやって高めるか考えていきましょう。従業員のデスクトップ上で稼働しているロボットは、そのデスクトップの起動時間以上には動作しないため、稼働率が低くなることがよくあります。

また、特定のロボットが特定のデスクトップに紐づくため、需要や季節変動に応じてロボットが利用できるリソース量を変更・最適化することができません。その結果、リソース余剰(つまり総コストの上昇)や過剰負荷が起こってしまいます。ここから稼働率をあげるためのBlue Prismの工夫を見ていきます。

Bleu Prismでは、ロボットが利用する専用リソース(ランタイムリソース)を用意することで、ロボットの稼働時間がデスクトップの起動時間に依存しないようします。また、各業務を実行するロボットを特定のラインタイムリソースに紐づけるのではなく、稼働状況に応じて紐づけるランタイムリソースを柔軟に変えることができる仕組みを採用しています(実行プロセスとランタイムリソースの疎結合)。

これにより、ロボットが処理する業務量に変動があった場合、最適な量のランタイムリソースをロボットに割り当てることで、全体としてリソース配分を最適化したり、稼働率を上げたりすることが可能になります。

• プロセスとリソースの疎結合による稼働率

RPAはロボットを開発し、稼働させ、改変してまた適応する、それを継続的に繰り返していくのが基本です。ここまで解説した高い開発効率や保守性、多様な業務への適用などを実現するためには、ロボットがオブジェクト指向で開発でき、またロボットの構成要素(プロセス、オブジェクト)がサーバで集約管理されていることが必要です。また、ロボットの稼働率を上げるためには、プロセスとそれを実行するリソースが固定的に紐づかない(疎結合の)仕組みがポイントになっています。

今回は、費用対効果を高めるための RPAに求められるポイントをアーキテクチャという観点でついてみてきました。

次回は、企業組織で重要な業務を安全かつ安定して自動化していくためのポイントを解説したいと思います。そもそも、必要なセキュリティレベルや監査をクリアできるのか、重要な業務に適用できる安定性を実装できるのかなど、企業組織でのRPA活用には欠かせない点をどう実現していくのか解説します。