デジタル プロセス オートメーション (DPA): DPA、BPM、およびエンタープライズ トランスフォーメーションの完全ガイド

企業がデジタル トランスフォーメーションを推進する中、インテリジェント オーケストレーションで、エージェント AI と決定論的な実行を組み合わせるケースが増えています。この場合、ルールベースのロジックを置き換えることなく、それを基に AI が判断を担えるようになります。 この組み合わせにより、組織は事業全体にわたるより複雑な意思決定や例外に対応できます。

重要なポイント

• デジタル プロセス オートメーションは、ローコード ツール、AI、自動化を活用して複数のアプリケーションやシステムにまたがるワークフローをオーケストレーションすることで、ビジネス プロセス管理を拡張します。
• 個別の業務を単独で自動化するのではなく、個々のタスクや引き継ぎを連携したワークフローに結び付け、プロセス全体をエンドツーエンドで捉えることに重点を置いています。
• ローコード プラットフォームにより、自動化がより身近なものとなり、ビジネス ユーザーや市民開発者は、従来のソフトウェア開発への依存を抑えながら、ワークフローを作成して適応させることができるようになります。
• 定型業務には決定論的ルールを使用する一方、AI が意思決定、例外処理、非構造化入力を支援することで、タスクベースの Bot や AI を補完します。
• 目標は、より広範なデジタル トランスフォーメーションを実現し、業務効率を高めながら、より迅速で一貫性のあるカスタマー/従業員エクスペリエンスを提供することです。

デジタル プロセス オートメーションとは

DPA とは、ローコード開発ツールを活用して、複数のアプリケーションにまたがるプロセスを自動化およびオーケストレーションすることです。個々のタスクではなくエンドツーエンドのワークフローに重点が置かれます。 この概念は、煩雑なレガシー スイートからより機敏性の高いローコードのオーケストレーションへの移行を表す言葉として、2017 年に Forrester Research 社が生み出したものです。

最新の DPA は、ローコード プラットフォーム、ワークフロー オーケストレーション エンジン、人工知能、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) という 4 つの主要な構成要素を統合します。 これらのテクノロジーを組み合わせることで、これまで個別に稼働していたアプリケーション間で、業務を連携させることが可能になります。 アプリケーション プログラミング インターフェース (API) が最新のアプリケーションを直接接続できる一方、ソフトウェア Bot は API などの統合手段を備えていないシステムとも連携できます。 AI は情報を解釈し、ワークフロー内での意思決定を支援できます。

ローコード インターフェースにより、自動化に関与できる人の範囲がさらに広がります。 開発者にワークフロー自動化をすべてゼロからコーディングさせるのではなく、承認を受けた市民開発者が企業のガバナンス基準に従いながら、視覚的なドラッグ & ドロップ ツールを使ってプロセスを設計および変更できます。

DPA Deep と DPA Wide: Forrester 社のフレームワーク

このアプローチには、DPA Deep および DPA Wide テクノロジーとして Forrester Research 社が区別する 2 つの異なるレイヤーがあります。

Deep レイヤーは、従来のプラットフォームが、統合密度の高い複雑なエンタープライズ プロセスを管理できる、クラウド対応のローコード システムへと進化することを表しています。 Wide レイヤーでは、より幅広いビジネス ユーザーが比較的シンプルなワークフローを自動化できるよう、軽量で利用しやすいツールが重視されます。

この区別を基に、組織はプロセスの複雑さに応じて適切なテクノロジーを選択できます。 複数の企業システムにまたがるミッションクリティカルなワークフローには「Deep」の機能が必要な場合がある一方、部門単位のワークフローでは、市民開発者の能力を引き出す「Wide」のツールが有効な場合があります。

自動化レイヤー間の違い

エンドツーエンドのオーケストレーション、従来のプロセス管理、タスクベースの Bot は、それぞれ異なるレベルの改善に対応しています。 最新のオーケストレーションは BPM から進化し、より大規模なワークフロー内で実行コンポーネントとしてソフトウェア Bot を組み込むことができます。 競合する技術というより、ますます連携して機能するようになっています。

従来のワークフロー管理からの進化: DPA と BPM

DPA と BPM の主な違いは、プロセスをデジタル化して提供する方法です。 BPM は従来、ビジネス プロセスのモデリング、管理、最適化に重点を置いてきましたが、DPA はローコード開発、AI、最新の連携機能、デジタル エクスペリエンスによってこれらの原則を拡張します。DPA はビジネス プロセス管理を排除するものではありません。 その根底にある概念の多くを現代化し、さらに発展させます。

対象範囲と実行方法の違い: DPA と RPA

DPA と RPA の最大の違いは、対象範囲です。 ロボティック プロセス オートメーションは通常、人間によるソフトウェアの操作を模倣して特定の反復作業を自動化するのに対し、DPA はアプリケーション、人、データ、自動化にまたがるワークフローの完全な自動化をオーケストレーションします。

デジタル プロセス オートメーションの主なメリット

DPA は、エンドツーエンドのワークフローをデジタル化し、サイロ化されたシステムを連携させることで、業務の効率化、コスト削減、手作業によるミスの軽減、迅速なカスタマー エクスペリエンス、拡張性の向上を実現します。 手作業によるデータ入力ミスを減らして、カスタマー/従業員エクスペリエンスを最適化します。

主なメリットは次のとおりです。

• 業務効率と生産性の向上。 ワークフローの自動化により、反復的なデータ入力やシステム間の切り替えが減り、従業員はより価値の高い業務に時間を充てられるようになります。
• 運用コストの削減。 リアルタイム処理により、組織は手作業の負担を増やすことなく、より多くの取引量を処理できます。
• 精度とコンプライアンスの改善。 標準化されたプロセスは、手作業によるミスを減らすと同時に、一貫性のあるワークフローと監査証跡を構築するため、金融サービスや医療などの規制の厳しい業界では特に重要です。
• カスタマー エクスペリエンスの向上。 ストレートスルー プロセッシングにより、顧客リクエストを受けてから結果の提供までの遅延を短縮できます。
• 拡張性の向上。 デジタル ワークフローにより、企業は人員を増やすことなく、取引量の増加に対応できます。

得られる利益は相当なものになる可能性があります。 通信会社の成功事例では、102 件の自動化により、回収業務の効率を 108 倍に高め、手作業にかかる時間を月額 635,000 ドル相当削減できました。

一般的な事例

DPA の一般的な事例として、顧客オンボーディング、請求書および調達管理、注文処理、セルフサービス リクエスト処理など、従来は手作業による引き継ぎを要した、複数のシステムにまたがるプロセスが挙げられます。

• 顧客オンボーディング: DPA は、顧客確認 (KYC)、認証情報の生成、ウェルカム メッセージの送信を調整できます。 これらのステップを連携させることで、組織はオンボーディングにかかる期間を短縮できます。 たとえば、オンボーディング向けエージェント AI ソリューションは、手作業によるエラーを 50% 削減するとともに、KYC/マネー ロンダリング対策 (AML) の審査時間を最大 60% 短縮します。
• 請求書管理および調達: ワークフローの自動化により、請求書情報の抽出、発注書との照合、財務システムと企業資源計画 (ERP) システム間でのデータ転送、レビューが必要な例外のルーティング、承認や支払いの開始が可能になります。
• 注文履行: DPA は注文システムを連携させ、税額を計算して出荷明細書を生成し、追跡状況を顧客に通知できます。

Process Discovery は、自動化する対象を決定する前に、反復作業、ボトルネック、摩擦の大きい引き継ぎを明らかにすることで、組織がこうしたストレートスルー プロセッシングの機会を特定するのに役立ちます。

AI とオーケストレーションによるデジタルト ランスフォーメーションの推進

デジタル プロセス オートメーションは、API を介して ERP、顧客関係管理 (CRM)、クラウド サービスを連携させ、リアルタイム分析を適用し、判断を要する例外を AI エージェントまたは人間にルーティングして、レビューと承認を求めます。

エージェント AI はそのレイヤーに追加されるものであって、その後継となるものではありません。 決定論的な実行がワークフローの大量かつルールベースのステップを処理する一方、エージェント AI は、ルールベースのロジックだけでは解決できない例外、曖昧な入力、判断を要するケースについて推論を行います。

ローコードのワークフロー自動化ツールは、このアプローチをビジネス ユーザーにも広げ、権限を付与された市民開発者が、変更のたびにエンジニアリング チームによるコーディングを待つことなく、ワークフローを構築および調整できるようにします。

この動画では、オートメーション・エニウェアの最高経営責任者であるミヒール・シュクラと、Forrester Research 社の副社長兼主任アナリストである Craig Le Clair 氏が、AI エージェント、エージェント AI、プロセス オートメーションの重要な違いを明らかにします。 3 種類の AI エージェントを取り上げ、部門を横断したエンタープライズ オーケストレーションが、変革的な投資収益率 (ROI) と業務効率の実現に不可欠である理由を説明します。

実装時のよくある課題 (およびその回避策)

ビジネス プロセス管理からの発展における DPA の最大の課題は、テクノロジーそのものではなく、変更管理に対する抵抗、レガシー システムとの統合の複雑さ、不明確なプロセス所有権、および大規模なガバナンスです。

組織は、広範な「ビッグバン」型の変革プログラムを開始するのではなく、プロセス ディスカバリーから始めて価値の高いワークフローを特定することで、こうしたリスクを軽減できます。 パイロット導入は、規模を拡大する前に測定可能な価値を実証する機会となります。 これらの取り組みの構成については、米国国立標準技術研究所 (NIST) の AI リスク管理フレームワークが指針となります。インテリジェント システムをガバナンスするための任意のリソースです。

同様に重要なのは、破綻したワークフローを最適化すべきではないということです。 非効率な一連のプロセスをデジタル化しても、その非効率性がより早く現れるだけです。 組織は、実行を自動化する前に、不要なステップと責任の所在が不明確な箇所を特定する必要があります。

また、当初から市民開発者、AI、データアクセス、実行に関するガバナンスが必要です。 最後に、統合負債を考慮する必要があります。 API は最新のアプリケーションとの接続を簡素化できますが、レガシー システムでは追加の統合や Bot 戦略が必要になることがよくあります。

オートメーション・エニウェアがエンタープライズ規模のデジタル プロセス オートメーションを実現する方法

オートメーション・エニウェアは、ワークフロー オーケストレーション、ロボティック プロセス オートメーション、AI、エンタープライズ ガバナンスを統合し、複雑なテクノロジー環境全体でプロセスを自動化します。

エージェント プロセス オートメーション (APA) システムは、ワークフロー全体で推論してアクションを実行できる AI エージェントによって、自動化を拡張します。 プロセス推論エンジンは複雑なプロセスに対する自律的な意思決定を実現し、Process Discovery は組織がワークフローの自動化機会を特定して、チームやシステム間で実際に業務が進行する仕組みを理解するのに役立ちます。

これらの機能を組み合わせることで、企業は決定論的な実行と生成 AI およびエージェント AI を連携させるとともに、本番環境規模の自動化に必要なセキュリティ、ガバナンス、人による監視を確保できます。

まとめ: プロセスの複雑さを競争優位性に変える

オートメーション・エニウェアを活用すれば、企業は従来の業務を、相互に連携したデータ主導型のワークフローへと変革できます。 エージェント プロセス オートメーション (APA) システムは、エンドツーエンドのプロセス全体で、AI エージェント、決定論的オートメーション、人間の操作を連携させ、チームがより早く価値を実現し、一貫性の高いカスタマー/従業員エクスペリエンスを提供できるよう支援します。

デジタル プロセス オートメーションは、BPM から進化して AI を活用する分野となっています。エンドツーエンドのワークフローをオーケストレーションして、コスト削減、エラーの軽減、カスタマー/従業員エクスペリエンスの向上を実現します。

ディスカバリー主導の優先順位付け、強固なガバナンス、そして適切なエンタープライズ自動化プラットフォームにより、組織は DPA、RPA、エージェント AI を組み合わせ、断片化したプロセスをデジタル トランスフォーメーションの基盤へと変革できます。

オートメーション・エニウェアが企業全体のエンドツーエンドのデジタル プロセスをどのようにオーケストレーションできるかをご覧ください。 個別のデモを予約して、効率化、統合、インテリジェント オートメーションの機会を探りましょう。

よくある質問

デジタル プロセス オートメーションとは

デジタル プロセス オートメーションでは、ローコード技術、ワークフロー オーケストレーション、AI、自動化を活用して、エンドツーエンドのビジネス プロセスをデジタル化します。 BPM から進化した DPA は、サイロ化されたシステムを連携させ、アプリケーション間の引き継ぎを自動化することで、組織が業務効率を高め、より迅速で一貫性のあるカスタマー/従業員エクスペリエンスを実現できるよう支援します。

DPA アプローチは従来の BPM とどのように異なりますか?

BPM は、ビジネス プロセスのモデリング、管理、最適化に広く焦点を当てています。 DPA は、ローコード開発、AI、最新の統合機能、アプリケーション間のオーケストレーションを加えることで BPM から進化し、組織が業務をより迅速にデジタル化して、カスタマー/従業員エクスペリエンスに一層重点を置けるようにします。

RPA と DPA の違いは何ですか?

RPA は人間によるソフトウェアの操作を模倣することで、個々の反復作業を自動化します。 デジタル プロセス オートメーションは、より大規模なエンドツーエンドのワークフローをオーケストレーションします。 DPA は、複数の Bot を API、AI、ビジネス ルール、人間による承認と連携させ、複数のエンタープライズ システムにまたがるプロセスを自動化できます。

デジタル プロセス オートメーションの主なメリットは何ですか?

デジタル プロセス オートメーションのメリットには、効率性の向上、運用コストの削減、手作業によるミスの軽減、コンプライアンスの強化、カスタマー エクスペリエンスの改善、拡張性の向上などがあります。 サイロ化されたシステムを連携させ、業務の引き継ぎを自動化することで、DPA は従業員を反復作業から解放し、より価値の高い業務に集中できるようにします。

デジタル プロセス オートメーションの一般的な例にはどのようなものがありますか?

デジタル プロセス オートメーションの例として、顧客オンボーディング、請求書管理、調達、注文処理、保険金請求処理、従業員向けセルフサービスなどが挙げられます。 これらのワークフローは通常、複数のアプリケーションにまたがっており、手作業によるデータ入力、システムの切り替え、従業員間の引き継ぎを削減するストレートスルー プロセッシングのメリットを得られます。

従来の BPM と比べて、DPA はどのようにカスタマー エクスペリエンスを向上させますか?

DPA は、Web やモバイルのチャネルを通じて、個別に最適化された迅速なデジタル インタラクションを提供することでカスタマー エクスペリエンスを向上させます。一方、従来の BPM はプロセス自体のモデリングと管理に重点を置いています。 AI とローコードのユーザー エクスペリエンス (UX) を組み込むことで、カスタマー ジャーニー全体を最適化できます。