ビジネスプロセスの自動化: 完全ガイド

このブログでは以下についてご紹介します。

• ビジネスプロセスの自動化とは
• エイジェンティックAI の役割
• 業務プロセス自動化
• BPA の導入: 5 つの重要なステップ
• BPA の導入における克服すべき課題

ビジネスが前例のない速さで進化する中、競争力の維持、コスト削減、そしてシームレスなエクスペリエンスの実現というプレッシャーも、進化の速度に比例して高まり続けています。企業は、業務に対して単に今以上にがむしゃらに取り組むのではなく、よりスマートに取り組む必要があります。ビジネスプロセスの自動化 (BPA) を導入することで、それを全社的に、一気に実現することが可能になります。

単純作業の自動化とは異なり、BPA はワークフロー全体を再設計してボトルネックを解消し、人的ミスを削減して、大きな効果をもたらす業務に、チームが集中できるようにします。重要なのは、単なる時間短縮ではなく、財務や人事、IT、マーケティング、オペレーションなど、あらゆる部門でアジリティとスケーラビリティを高め、よりスマートな意思決定を可能にすることです。

2026 年までに、企業の 30% が業務の半分以上を自動化すると予測されています。2023 年中盤の予測では、この割合はわずか 10% でしたが、そこから大幅に増加しています。企業はルールベースの自動化以外にも、人工知能 (AI) を導入して、インテリジェントな分析とリアルタイムの意思決定を統合し、プロセスをより迅速かつ正確に最適化しています。

BPA ソフトウェアが進化する中、戦略的アプローチを取り入れている組織は、より柔軟性に優れ、画期的で、変化に強いビジネスモデルを構築しながら、社員が最も重要な業務に集中できるようにしています。

ビジネスプロセスの自動化とは

ビジネスプロセスの自動化を進めると、組織のオペレーションは抜本的に変わります。ワークフローは合理化され、意思決定プロセスがインテリジェントな進め方に統合されることで、効率も大幅に向上するからです。BPA はテクノロジーを活用して、複数のステップから成るビジネスプロセスを自動化します。これにより、処理の精度、一貫性、速度を維持しながら、手作業を減らすことが可能になります。

BPA を既存のビジネス システムに統合すると、企業はシームレスなワークフローをエンドツーエンドで作成できます。その結果、業務効率が向上し、リソースの割り当てが最適化され、社員はより重要な業務に専念できるようになります。

BPA の主なメリットは次のとおりです。

• 効率の向上: BPA の導入で部門間のプロセスを合理化し、ボトルネックを解消して全体的な生産性を向上させることができます。

• 人的ミスの削減: 標準化されたプロセスにより、手動によるデータ入力、コミュニケーション不足、見落としが原因となるミスを最小限に抑えることができます。

• コストの削減: BPA を導入して非効率と冗長な作業を排除することで、少し時間はかかりますが運営費用の削減が実感できるようになります。

• コンプライアンスとセキュリティの向上: 自動化により、企業全体でポリシー、規制要件、データ セキュリティのベストプラクティスに従うことができます。

• エンプロイー エクスペリエンスとカスタマー エクスペリエンスの向上: BPA で反復的な作業を自動化することで、チームは戦略的な業務に集中しながら、より迅速に信頼性の高いサービスを提供できるようになります。

BPA は、ロボティックス プロセス オートメーション (RPA) と同義だと考える人は少なくありませんが、この 2 つの役割はそれぞれ異なります。RPA は作業レベルの自動化の実現ですが、一方 BPA はシステム、ワークフロー、意思決定プロセス全体の調整を指します。これにより部門間のオペレーションをエンドツーエンドで強化し、実行に必要な手作業を削減できます。

Gartner 社は、このタイプの自律性こそが自動化の未来であると述べています。企業は AI ツールを BPA 戦略に取り入れることで、人間の推論を模倣するインテリジェントな機能を実現できます。下の図は、包括的な BPA ソリューションを統合して、まったく新しいレベルの高度なワークフローの自動化を実現する方法を示しています。

エイジェンティックAI の役割

ビジネスプロセスの自動化が、より高いレベルのインテリジェンスと自律性へと進化するにつれて、AI エージェントが次世代の自動化を牽引する重要な推進力として浮上しています。 

従来の BPA は、事前に定義されたルールとワークフローに依存しています。一方、 AI エージェントは、コンテキスト認識、意思決定機能、自己改善メカニズムに基づいて動作し、ビジネス オペレーションを動的に強化します。

AI エージェントは自動化を実行するだけではありません。リアルタイム データに基づいて観察、分析、処理を行い、プロセスを変化する状況に適応させます。AI エージェントを BPA 戦略に取り入れることで、企業は次のことを実現できるようになります。

• 複雑なワークフローのオーケストレーション: AI エージェントは複数のシステム間で作業を調整し、人間の介入を最小限に抑えてシームレスに実行できるようにします。

• インテリジェントな意思決定機能: AI と機械学習 (ML) モデルを搭載したエージェントは、データ パターンを評価して予測的な推奨を行い、非効率性が生じる前にプロセスを最適化します。

• 適応型プロセス オートメーション: AI エージェントは運用データから継続的に学習し、ワークフローを調整して効率性と応答性を向上させます。

• AI と人間のシームレスなコラボレーション: AI エージェントは、人間の専門知識の代替ではなく、日常的な意思決定を処理することで社員をサポートし、チームが重要度の高い作業に集中できるようにします。

• エンタープライズ システム全体のスケーラビリティ: AI エージェントはボット、API、マイクロサービス、連携プラットフォームと統合し、組織全体に自動化機能を拡張します。

AI エージェントをインテリジェント BPA の中心に据えることで、企業は静的な自動化から自律的に最適化された AI 主導のワークフローに移行しつつあります。企業がこの変化を受け入れるにつれ、自動化においては、真に自律的で、変化に強く、適応性に優れたビジネス エコシステムを構築することが重要になります。

業務プロセス自動化

実際の環境においてビジネスプロセスの自動化がどのように適用されているかをより深く理解するには、企業が部門全体でビジネスプロセスの自動化をどのように活用しているかを知ることが大切です。

財務と会計

財務チームは、処理の精度、コンプライアンス、速さが求められるトランザクションを大量に処理しています。すべて人手に頼るプロセスでは、承認が遅れ、ミスを犯す可能性が高まり、キャッシュフローに影響を与えるボトルネックが生じます。文書にすると膨大な量になる、細かい規則に従わないといけない財務オペレーションを手作業で進めた場合、関係者の立場の違いから判断が分かれて衝突が生じやすいのですが、BPA を活用するとこれをすべて自動化できるので、現場で人間が判断する余地はなく、その結果関係者間の衝突もなくなります。

たとえば、自動化により次のことが可能になります。

• 請求書処理の効率向上: データの抽出、詳細の検証、承認のルーティングまで、人間が途中で手作業を行わなくても完了できます。

• 経費管理の簡素化: AI を活用した領収書のスキャンと自動承認ワークフローの導入で、経費の払戻しの時間を短縮すると同時に、ポリシーのコンプライアンスも達成できます。

人事とオンボーディング

人事部門は、社員の記録、給与計算、オンボーディング、コンプライアンスを管理しています。これらはすべて反復的な事務作業を伴うため、オペレーションの遅延を招き、ミスが発生した場合は、コンプライアンス問題につながる可能性もあります。BPA を導入すると、セキュリティや処理の精度を損なうことなく、人事部門のプロセスを加速し、効率が高まるので、エンプロイー エクスペリエンスが向上します。

主な適用事例には次のようなものがあります。

• 社員のオンボーディングを自動化し、新入社員が入社後すぐにドキュメントやトレーニング資料を受け取り、システムにアクセスできるようにしています。

• 給与計算、税金の控除、福利厚生の管理を自動化して、給与計算処理を管理することで、ミスや遅延を軽減しています。

顧客サービスとサポート

顧客は、パーソナライズされた迅速かつ正確な対応を期待しています。しかし、多くのカスタマー サポート チームは、チケット数の増加や解決時間の遅さに悩まされています。BPA により、日常的な問い合わせとチケットのルーティングを自動化することで、より迅速なサービスとよりバランスの取れたワークロードを実現できます。

企業は BPA を使用すると、次のようなメリットを得られます。

• FAQ を即座に処理する AI 搭載チャットボットを導入することで、エージェントがより複雑な問題に対処できるようになります。

• 受信したリクエストを分類し、適切なサポート チームにルーティングするように、チケットの割り当てを自動化することで、手作業を排除できます。

セールスおよびマーケティング

セールス チームとマーケティング チームには、収益と成長を促進するための、一貫した取り組み、データドリブンな意思決定、タイムリーなフォローアップが求められます。BPA により、リードの獲得、育成、コンバージョンを効率的にサポートし、アウトリーチとキャンペーン管理で発生する手作業を軽減できます。

ここでは以下のような機能を活用できます。

• リードの資格条件とフォローアップの自動化、見込み客のスコアリング、CRM システムの更新、エンゲージメントに基づいたメール シーケンスの始動。

• 投稿スケジュールの設定によるソーシャル メディア管理の合理化、パフォーマンスの分析、キャンペーンのタイミングの最適化。

サプライチェーンと在庫管理

サプライチェーンを最適化するには、調達、物流、在庫追跡を慎重に調整する必要があります。遅延、管理ミス、在庫不足は、コストのかかる混乱を招く可能性があるため、自動化は重要なツールとなります。

BPA は次の方法でサプライチェーンの効率性を高めます。

• 発注書を自動化し、在庫が事前に設定されたしきい値に達すると、調達リクエストを発行します。

• AI を活用した需要予測により、在庫追跡を最適化し、過剰在庫や在庫不足を防ぎます。

IT とセキュリティ

IT チームは、システム セキュリティの維持、ソフトウェア更新の管理、ユーザー アクセスの監視を担当しています。これらはすべて正確な実行が求められます。BPA は重要な IT ワークフローを自動化し、リスクを軽減させ、システムの信頼性を高めます。

主な自動化の例には次のものがあります。

• ソフトウェアの更新とパッチのスケジュールを設定し、途中で人が操作や確認を行わなくても、セキュリティの脆弱性に対処できるようにします。

• ユーザーのアクセス権限を管理し、ロールの変更に基づいて、アカウントのプロビジョニングやデプロビジョニングを自動的に行えるようにします。

法務とコンプライアンス

規制要件では、一貫した文書化、報告書の作成、リスク管理が求められます。BPA により、これらの領域の体系化と監視が可能になります。企業は契約の管理と規制上の申請を自動化することで、コンプライアンス上のリスクを軽減できます。

法務とコンプライアンスのビジネスプロセスの自動化には、次のようなメリットがあります。

• 契約管理の自動化により、契約書の作成、承認の追跡、契約更新の通知が効率化されます。

• 規制当局への報告を自動化することにより、 データ収集と報告書の作成が標準化され、手作業がなくても、コンプライアンス期限に間に合うようになります。

BPA の導入: 5 つの重要なステップ

これまで、主要な部門全体にわたって業務プロセス自動化を紹介してきました。次のステップでは、組織内で BPA を効果的に導入する方法を見ていきましょう。自動化の機会を特定するだけでは十分ではありません。企業では適切なツールを統合し、導入を成功させるための体系的なアプローチが必要になります。

ステップ 1: 自動化できるプロセスを特定する

すべての作業が自動化に適しているわけではありません。最初のステップでは、どのプロセスで最も大きなメリットが得られるかを判断します。反復的で、時間がかかるルールベースのワークフローは、BPA に最も適しています。企業では、内部評価を実施して、ボトルネック、非効率性、人的ミスが発生しやすい領域を特定する必要があります。

自動化に適した業務を見極めるための主な判断基準は、次のとおりです。

• 体系的なワークフローに沿って行われる大量の反復作業
• 手作業でのデータ入力により人的ミスが頻繁に発生するプロセス
• 複数のシステム間でデータ転送を必要とする作業
• 承認が遅れることでオペレーションが遅延するワークフロー
• 厳格なドキュメント要件を伴うコンプライアンス重視のプロセス

適切なプロセスを対象にすることで、企業はより広範な自動化イニシアチブを推進する強固な基盤を構築しながら、迅速に成果を上げることができます。

ステップ 2: 適切な自動化ツールを選択する

企業において自動化のプロセスを特定したら、次のステップでは適切なツールを選択します。適切なソリューションは、手作業を排除するだけでなく、部門全体を統合し、リアルタイムのインサイトをもたらします。さらに長期的にはスケーラビリティもサポートします。誤ったツールを選択すると、非効率性、無駄な投資、ワークフローの分断化につながる可能性があります。

自動化ツールを選択する際に考慮すべき主な要素には、次のようなものがあります。

• プロセスの複雑さ: 単純な反復作業の自動化が必要なのか、複雑な部門横断的なワークフローの自動化が必要なのかを判断します。

• スケーラビリティ: ツールをビジネスに合わせて拡張できること、頻繁にアップグレードしなくても将来の自動化ニーズに対応できることを確認します。

• 統合機能: ERP、HRIS、CRM のプラットフォームなど、既存のシステムとシームレスに連携できるソリューションを選択します。

• セキュリティとコンプライアンス: セキュリティ、暗号化、業界規制 (GDPR 、HIPAA、SOC 2) へのコンプライアンスなどの機能が組み込まれたツールを探します。

• 使いやすさ: プラットフォームがローコード/ノーコードの自動化に対応しており、テクニカル チーム以外のチームが IT に精通していなくても、ワークフローを構築できるかどうかを検討します。

適切なツールを選択することで、企業は自動化のための強固な基盤を構築し、柔軟性やセキュリティを損なうことなく、効率性を向上させることができます。

ステップ 3: 自動化ワークフローを構築する

ツールを選択したら、企業で実際に自動化をどのように機能させるのかについて、詳細に計画する必要があります。これには、ビジネスの目標、社員の責任、システムの統合を連携させるワークフローの設計も含まれます。

ワークフローの構築には主に 2 つのアプローチがあります。

• ローコード/ノーコードの自動化: IT 部門が深く関わらなくても、ビジネス チームがワークフローを構築できるようにし、自動化を使いやすくします。

• カスタム自動化ソリューション: より高度なシステム インテグレーションとカスタマイズを必要とする、複雑なエンタープライズ レベルの自動化用に設計します。

企業においてパイロット プロジェクトで小規模に開始して、ワークフローを改善し、パフォーマンスの分析データに基づいて、自動化を段階的に拡大する必要があります。

ステップ 4: 自動化ワークフローをテスト、最適化、拡張する

企業全体で自動化を展開する前に、ワークフローの綿密なテストと改善を行い、潜在的な問題を特定してスムーズに運用できるようにする必要があります。

重要な最適化戦略は次のとおりです。

• 完全なデプロイメントの前に、テスト シナリオを実行して、処理の精度と信頼性を検証します。

• ユーザーのフィードバックを収集して、ワークフローのギャップと調整すべき領域を特定します。

• 作業の完了時間、ミスの発生率、コストの削減などのパフォーマンス指標を監視します。

• 最初の導入が成功したら、プロセスを追加して、段階的に自動化を拡大します。

継続的な改善を意識することで、組織は自動化戦略を微調整し、BPA の長期的な効果を最大化できるようになります。

ステップ 5: ガバナンスと長期的な自動化戦略を確立する

導入はほんの始まりに過ぎません。自動化を成功させるには、長期にわたってビジネス目標に足並みをそろえた継続的なガバナンス、説明責任、適応性が欠かせません。BPA を長期的に管理するための体系的なアプローチがなければ、企業は非効率性、コンプライアンス上の課題、自動化システムが目的を果たさなくなったなどの問題を抱えることになります。

効果的な自動化の維持と拡大には、企業で次のことを行う必要があります。

• オーナーシップと説明責任の定義: 自動化されたワークフローの維持、更新、問題解決において責任を割り当てます。

• 自動化レビュー サイクルの設定: プロセスを定期的に監査して、ビジネスニーズの変化とコンプライアンスの要件に足並みがそろっているかを確認します。

• 自動化におけるセンター オブ エクセレンス (CoE) の立ち上げ: ベストプラクティス、トレーニング、企業全体の自動化戦略を監視する専任チームを設立します。

• 意図しない結果の監視: 自動化によってボトルネックが生じたり、柔軟性が低下したり、顧客満足度やエンプロイー エクスペリエンスに悪影響が及んだりしていないかを確認します。

• 今後の拡張性の計画: 成長を考慮して自動化を構築し、最新テクノロジーと統合してビジネス オペレーションを拡大できるようにします。

ガバナンスを BPA 戦略に取り入れることで、企業は自動化がセキュアで適応性があり、長期的なビジネス目標と足並みがそろっていることを確認できます。

BPA の導入における克服すべき課題

BPA は大きなメリットをもたらしますが、企業が導入段階で課題に直面するケースもあります。社員の懸念、データ セキュリティ上のリスク、非効率的な自動化のアプローチは、導入を遅らせ、成功の可能性を制限する場合があります。

このような潜在的な障害を理解し、積極的に対処することで、よりスムーズな移行と長期的な成果の向上が可能になります。

自動化の目標や戦略が不明確

明確なロードマップを用意しないままやみくもに自動化に着手した結果、リソースを浪費した上にワークフローがますます非効率になる企業は珍しくありません。明確に目標が設定されていない場合、企業は誤ったプロセスを自動化してしまい、最小限の効果しか得られなかったり、意図していない非効率性が生じたりする可能性があります。

これを回避するには、次のような対応が必要になります。

• 具体的な問題点の特定: 時間がかかり、ミスが発生しやすく、多大なリソースを必要とする作業の自動化に重点を置きます。

• 測定可能な重要業績評価指標 (KPI) の設定: 処理時間の短縮、ミス発生率の低下、コストの削減などの成功指標を定義します。

• 自動化イニシアチブの優先: 企業全体に自動化を拡大する前に、大きな効果が得られるプロセスから始めます。

社員の抵抗とチェンジ マネジメント

従業員は、自動化によって仕事がなくなったり、役割が必要でなくなったりするのではないかと懸念することがよくあります。これは自動化への反発や導入の遅れを招きます。また、適切なトレーニングやコミュニケーションが不足すると混乱が生じ、社員が新しいテクノロジーの導入をためらう可能性もあります。

導入効果を向上させるには、次のような対応が必要になります。

• 代替ではなくツールとしての BPA の位置付け: 自動化は役割の代替として導入するのではなく、役割を強化するために導入することを伝えます。

• 社員トレーニングへの投資: チームが日常業務において自動化ツールを効果的に使用する方法を理解できるようにサポートします。

• 社員関与の促進: 自動化に関する意思決定にチームを関与させることで、エンゲージメントと支持を向上させます。

レガシー システムとの統合

多くの企業では、旧式のシステムが今も業務の中核を担っており、設計思想が自動化とはそぐわないケースも少なくありません。レガシー プラットフォームでは、API の接続、リアルタイムのデータ アクセス、クラウドとの互換性が欠如していることが多く、ビジネスプロセスの自動化に適した最新ソリューションを統合することが困難になっています。

これを解決するには次のような対応が必要になります。

• ミドルウェアまたはインテグレーション プラットフォームの使用: iPaaS (サービスとしてのインテグレーション プラットフォーム) などのツールを使用して、自動化ツールとレガシー システムを連携させます。

• モダナイゼーションの段階的な導入: 完全に置き換えるのではなく、レガシー インフラからクラウドベースのソリューションに段階的に移行します。

• 柔軟な統合性を備えた BPA ツールの優先: 既存のソフトウェア環境に対応した BPA プラットフォームを選択します。

データ セキュリティとコンプライアンス リスク

プロセスを自動化することは、財務、社員、顧客に関する機密性の高いデータを処理することであり、サイバーセキュリティの脅威やコンプライアンス違反のリスクも高まります。セキュリティが整っていない自動化ワークフローは、効率性を向上させるのではなく、脆弱性を生み出す可能性があります。

安全性の高い自動化のベストプラクティスは次のとおりです。

• ロールベースのアクセス制御 (RBAC): 職務の役割に基づいてユーザー アクセスを制限し、不正なデータ漏洩を防止します。

• 暗号化とセキュアな API: システム間でデータ転送を行うときにデータを保護します。

• 定期的なコンプライアンス監査: 自動化されたワークフローが業界の規制 (GDPR 、HIPAA、SOC 2 など) に準拠していることを確認します。

過剰な自動化と人的監視の欠如

すべての作業を完全に自動化する必要はありません。過剰に自動化を推進した企業は、厳格なワークフロー、機械的なカスタマー エクスペリエンス、例外処理の難しさなどに悩まされることがあります。

バランスを保つには次のような対応が求められます。

• 必要に応じた人的監視の維持: 顧客とのやり取り、重要な意思決定、例外処理には、常に人が関与する必要があります。

• 過度に複雑なワークフローの自動化の回避: 一部のプロセスでは、自動化では対応できない柔軟性と批判的思考が求められます。

• パフォーマンスの継続的な監視: 自動化されたワークフローを追跡して、その効果を維持し、必要に応じて調整を行います。

ビジネスプロセスの自動化の未来

ビジネスプロセスの自動化は、今日のデジタル トランスフォーメーションを推進する、主要な要因のひとつとして浮上しています。自動化のテクノロジーが進化するにつれ、企業は静的なワークフローから、リアルタイムで適応して学習し、最適化する AI 駆動型の自律的な自動化の導入に移行しつつあります。

今後、BPA の未来を形作る 3 つの主要なトレンドは次のとおりです。

1. AI エージェントと自律型ワークフロー: インテリジェントな自動化は、ルールベースのワークフローからエイジェンティックAI へと移行しています。エイジェンティックAI では、AI 搭載システムが意思決定を行い、ニーズを予測し、プロセスを動的に調整するため、人的介入が必要ありません。

2. エンタープライズ システム間のより緊密なインテグレーション: 企業は、財務、人事、IT、オペレーション全体の自動化イニシアチブを引き続き統合し、ERP、CRM、その他のコア プラットフォーム間のシームレスな連携を実現することになります。

3. 人的コラボレーションの重要性: 最も成功する企業は、自動化を社員の代替として活用するのではなく、社員の業務を強化するために活用し、チームが問題解決、革新、戦略的成長に集中できるようにします。

AI を活用した BPA がより高度になるにつれ、思慮深く戦略的なアプローチを取り入れる組織が最大の成果を上げます。未来を切り拓くのはスマートな自動化です。それは、企業とその社員が、より賢く、より速く、そしてより大きな成果を創出できるよう支援する、強靭かつインテリジェントなシステムを構築することにあります。

てないほど高まっていますが、どのようなメリットがあるのでしょうか？AI の導入がもたらす潜在的な影響について、2,355 人のシニア ビジネス エグゼクティブに調査しました。詳しくは、Workday のレポートをお読みください。