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ロボットが仕事を人間らしくする理由

ロボットが仕事を人間らしくする理由

RPA

NashTechのテクノロジー・アドバイザリー責任者ジョージ・リンチとハーヴェイ・ナッシュUSAのマネージング・ディレクター、ジェイソン・パイルが、デジタル労働、オートメーション、ロボットの職場進出について考察する。 この記事の初出は
コンピューターウィークリードットコム
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スマート・テクノロジーは、人々の生活を容易にし、判断に基づく作業から解放し、スマートな意思決定に必要なデータや情報を提供するものでなければならない。

数年前、私たちはロボットに取って代わられるのではないかという憶測が飛び交った。 しかし、コヴィド19のパンデミックなど、他の差し迫った懸念や現実の出来事の中で、それは沈静化した。

しかし今、インフレの高騰が給与要求を持続不可能にし、人材不足は悪化の一途をたどり、あらゆるセクターの企業にとって事業運営コストが増大する中、デジタル労働に対するビジネスケースはますます強くなっているかもしれない。

普及が進むオートメーション

ナッシュ・スクェアード社のデジタル・リーダーシップ・レポートが明らかにしたところによると、デジタル労働は依然として非常に重要な課題である。 我々が調査した世界各国のデジタル・リーダーの間では、今後5年間で労働人口のほぼ6人に1人(16%)が自動化されるというのが平均的な予想であり、これは2019年のパンデミック前の結果と同様の割合である。

さらに広い意味では、デジタル・リーダーのほぼ3分の1(29%)が、今後12ヶ月の間に競争上の優位性を獲得するためには自動化が不可欠だと考えている。 ガートナー社の調査によると、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)の世界市場は、成長ペースは以前より鈍化しているものの、2023年には前年比17.5%増の2桁成長が見込まれている。

自動化は企業でより広く利用されるようになっており、最も一般的な分野はIT(デジタルリーダーの40%が何らかの利用を報告)、財務(31%)、カスタマーサポート(29%)、人事(28%)である。 数年前はIT部門が28%、財務部門が18%であった。

スペクトルを上げる

しかし、どこまで、どこまで深く届くのだろうか? 自動化のスイートスポットは、データ入力や請求書の照合・処理など、反復的で低価値、大量タスクのままである。 機械は人間と違って疲れないし、ミスもしない。 効果的に設計され、実施されれば、24時間365日、100%の精度で働くことができる。

しかし、この分野は急速に発展している。 単純作業から中複雑作業まで、RPAは単純作業に集中していた。 しかし、その規模はどんどん大きくなり、今ではより複雑なシナリオで使われ始めている。 人工知能(AI)や機械学習(ML)も組み込まれている。

障壁を乗り越える

テクノロジーがどれほどのスピードで発展していくかは誰にもわからないが、機械に支配されるのはまだまだ先のことだ。 Nash Squaredの調査では、タスクやプロセスの大規模な自動化には依然として大きな障壁があることが明らかになった。 デジタル・リーダーが挙げた阻害要因のトップは、文化的抵抗(48%)、専門知識の不足(46%)、自動化が予想以上に複雑であること(44%)だった。

これらの要因はすべて、時間の経過とともに緩和されていくことが期待できる。 文化的な抵抗は最も長く続くものかもしれないが、それにもかかわらず、私たちは自動化されたプロセス、デジタルアシスタント、そして一般的なテクノロジーの力(と利便性)の概念に慣れてきている。

自動化がうまくいけば、洞察に基づく役割を担い、より付加価値を高めることができる。 役割が奪われるたびに、別の場所に新たな(人間の)役割が追加される。 創造性、感情的知性、共感、直感、革新性などだ。 これらはコード化できないものだ。

テクノロジーにできることと人間にできることの境界線は常に変化している。 テクノロジーがますます高度になるにつれて、人間はバリューチェーンの上に上がっていく必要がある。 組織を真に差別化するのは人材とアイデアであり、人間の仕事はますます創造性と革新性を重視することが求められている。 成功する組織にとって重要なのは、人間とコンピューターの適切なバランスを保つことだ。 ロボット工学は、人間の仕事をより人間らしいものにするかもしれない。

デジタル・リーダーにとって重要なこと

CIOやビジネス・プロセス・オーナーが自動化を検討する場合、どのような点に留意すべきなのだろうか。

まず、自動化を怖がらないことだ。 自然淘汰」の要素がここにあることはほぼ間違いないだろう。ビジネスにおいてこれを受け入れ、活用する組織は将来のリーダーとなりうるし、そうでない組織は競争に苦戦するだろう。

第二に、効率とスピードを高める方法としてオートメーションに注力する。しかし、新しいアイデアや戦略的ビジョン、リーダーシップの資質については、人間の才能に期待し続ける。 スマート・テクノロジーは、人々の生活を容易にし、判断に基づく作業から解放し、スマートな意思決定に必要なデータや情報を提供するものでなければならない。

第三に、物事は止まってはいない。 リーダーとして、従業員に投資し、スキルアップ、トレーニング、継続的な能力開発を通じて従業員をサポートするようにしましょう。 また、勉強や読書、自分自身の学習を通じて、自分自身に責任を持つよう個人を奨励する。 企業も個人も同様に、将来を見据えた対策が必要だ。

RPA意思決定マップ

さらに言えば、多くの企業が自動化の道を歩んでいる一方で、まだ一塁にいる企業もある。 ここでのアドバイスはこうだ:

  • ビジネス・プロセス・オーナーと協力して、自動化の候補となりそうな、業務量が多く反復的なプロセスを特定する。
  • これらを中央レポジトリにカタログ化する。
  • これらのプロセスを自動化以外の方法で解決できるかどうかを評価する。例えば、隣接するプロセスや領域に統合することで解決できる。
  • そうでない場合は、自社のビジネスに適したRPA/自動化ツールを探せばいい。市場には数多くの選択肢がある。
  • 慎重なコスト分析を行い、投資に見合うだけの価値があることを確認する。
  • 信頼できるパートナーを選ぶこと。

ラインを見つける

オートメーションは、テクノロジーと人の複雑なマトリックスの中のひとつのツールである。 重要なのは、その境界線を見極めることであり、正社員であれ契約社員であれ、あるいは外注の人材であれ、人材が最も付加価値を高めることができる場所と、スマート・テクノロジーの力に任せるのが最適な場所を明確にすることである。

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