日本は自動車産業に代表される製造業において、ファクトリーオートメーションを代表とする自動化での成功例を持っています。RPAによる自動化も成功できるはずですし、「KAIZEN（改善）」を得意とする日本人の気質とも相性が非常に良いと感じています。

ただ、現在の日本のRPA市場を見ていて感じるのは、RPAに関してはスモールスタートのまま拡大できない例があることです。

――スモールスタートからスケールできない。本日のテーマになりますが、日本でのRPAの動向として、全社展開を成功させている企業と、うまく展開できない企業に二極化している印象があります。成功のポイントはどこにあるのでしょうか。

成功のポイントの鍵は、ロボットの「メンテナンス性」にあります。なぜならば、ロボットが稼働対象とするアプリケーションや操作環境は定期的にバージョンアップされ、そのたびにRPAのメンテナンスが必要になるからです。

多くの企業では初期導入のしやすさ、自動化のしやすさに目を奪われて、座標認識、画像認識、あるいはレコーディング機能でRPAを選びがちです。

しかし座標認識、画像認識、あるいはレコーディング機能で開発されたプロセスは、後からのメンテナンスが非常に大変になることが日本のRPA市場ではまだ多くの方に認知されていません。

われわれBlue Prismは、集中管理型でオブジェクト指向の概念に基づき、プロセス（手順）とオブジェクト（作業する対象）を別々に構築するアーキテクチャにしています。操作対象のアプリケーションソフトウェアや稼働環境がバージョンアップした時には、変更の対象となるオブジェクトを一回だけ更新すればいいので、メンテナンスがしやすいというメリットがあります。

また、画像認識だけではなく、操作を行う様々なアプリケーションの情報を構造的に読み取る機能（例: Webページ向けのHTMLモード、メインフレーム、Windowsアプリ向け、Javaアプリ向け等）を設けているため、安定してそして幅広く自動化を拡大できます。

非構造化データである文書をOCR処理できる「Blue Prism Decipher」

――2018年後半頃より、RPAに取り組む企業では、自動化対象領域を拡大するため、大量の紙文書の問題をAI-OCRで解決しようとする取り組みやニーズが顕在化してきています。2019年4月、AIで文書処理を行う「Blue Prism Decipher」が発表されましたが、どのような背景で開発されたのか、またどういった特徴を持つのか教えてください。

開発の背景は、ユーザーからの要望に尽きます。当社の提供するBlue Prismプラットフォーム内で、あらかじめ構造化された文書ではなく、非構造化データである紙の文書をOCR処理したいという声が多数寄せられていました。そこでフォーマットや場所を問わずに文書内のデータを読み取り、解析して、RPAで使用できるようにする機能としてDecipherを開発しました。

Decipherを使って、たとえば請求書のPDFを読み込むように指示をすると、ロボットは請求書番号や金額などの要素を探して自動的に解析してくれます。例えば、請求書番号との表記がなく、「リファレンスナンバー」と表記されていた場合には、ロボットは「これは請求書番号ですか？」と質問してきます。

その質問に答えてあげることで、ロボットは学習して、文書を読み取る能力がどんどん高まっていきます。このようなことがDecipherでは可能になります。DecipherはBlue Prismのユーザーであれば無料でダウンロードできるようになる予定です。

――Blue Prismに各パートナーが提供する最新のテクノロジーをより容易に組み込めるというマーケットプレイス、「Blue Prism Digital Exchange（DX）」も強化されたとのことですが、どのような点が強化されたのでしょうか？

これにより、DX上の特定のアセットについて、指定されたユーザーグループに利用を限定することができるようになりました。

もう一つは、Google Analyticsの統合です。これにより、どのようにアセットがダウンロードされ利用されているか把握、可視化できるようになりました。

Blue Prism Digital Exchange (DX)

Decipher (ベータテスト予定)

AI連携を容易に実現

関心高まるIntelligent Automation。「無闇に飛びつくのではなく、ベスト・オブ・ブリードの思考を」

――RPAの次のステップとして、Intelligent Automation（インテリジェント・オートメーション）への関心が高まっています。Intelligent Automationを検討するにあたってのアドバイスがあればお聞かせください。

Intelligent Automationは、新しい概念ですので、製品の変化も非常に速い。そのため、無闇に飛びつくのはリスクが高く、自社の状況に合わせて各分野の最適な技術を選ぶ、ベスト・オブ・ブリードの考え方が大切です。

われわれBlue Prismでは前述のDXがあるため、Blue Prismのプラットフォームを活用しつつ、必要に応じてDXから各パートナーが提供する最新の機能を取り込むことで、複雑な処理をこなすプロセスを自動化することができます。このような取り組み方が、Intelligent Automationを実現するシンプルな方法なのではないかと思います。

≪――今後、RPAはどのような変化や発展が考えられるでしょうか。

これからのRPAは、AIと完全に統合されていくでしょう。例えばデータ処理の観点でいえば、今までRPAでは構造化されたデータしか処理しかできなかったものが、AIを使うことで、非構造化データも処理できるようになります。≫

合わせて、RPAの使われ方も変化していくと考えています。今までは、効率化にフォーカスされた使われ方をしていました。今後は、売上の増加やサービスの向上、セキュリティの強化など、企業が抱えている課題を解決したり、ビジネスの付加価値を高めたりする使われ方にシフトしていくでしょう。

たとえば、英国に本社を持つコンサルティングファームのアーンスト・アンド・ヤング社では、従業員の研修の計画を登録すると、ホテルや飛行機の予約について最適な選択を提示してくれる仕組みをBlue Prismを使って構築し、年間40万ドルの旅費を削減しました。

また、米国の運送グループであるシュナイダーエレクトリックでは、IoTとBlue Prismを使って、車両に関するデータを収集・分析し、メンテナンスの最適なタイミングを提示する仕組みをつくました。これらは単に効率化やコスト削減ではなく、サービスの付加価値向上にもつながった例です。

――2019年9月には、日本では初となるユーザーカンファレンス「Blue Prism World Tokyo 2019」を開催されるそうですね。

はい。Blue Prism Worldは、ロンドン、フロリダのオーランド、東京で開催しますが、いずれも、インテリジェントオートメーションや仕事の未来にフォーカスした内容になります。多数の講演や出展を通じて、来場する方々にRPAのベストプラクティスを提供します。特にBlue Prism World Tokyoにおいては、先行企業がいかにして全社展開を成功させたかという、大規模プロジェクトの事例をご紹介したいと考えています。

――RPAで今後目指していくべき未来が見えるお話でした。本日はありがとうございました。