現場が主役の日本型DXへの共感まとめ
UiPath Japanの長谷川CEOの第二作目、『現場が主役の日本型DX』を読み、たくさんの共感と新たなヒントがたくさん生まれてきました。
特に響いたポイントに自分なりの考え/解釈を追記し整理します。
なお私は現在UiPahの中の人として、日々お客様の自動化活動のお手伝いをさせて頂いています。ですがUiPathとの最初のお付き合いは前職で、ユーザーとしての自社導入＆部門利用でした。ユーザーとしてUiPathの魅力と日本を元気にできる可能性にどっぷりハマり、ユーザーコミュニティーであるUiPath Friendsで仲間たちに刺激を受け、知識を深めてきた経緯があります。
これら3つの経験、つまり『利用ユーザー』『多くのお客様活動サポート』『コミュニティー経験』に即した形で、自分の共感を整理します。
元ユーザーとしての共感
・デジタルが分かる人に業務を教えるより、業務を分かった人がデジタル使う方が早い
・自ら学ぶDXコア人財。経路依存症を打破できるのは経路の渦中にいる、業務を熟知した人。
UiPath製品はローコードツールとしての品質がとても高く、ITバックグラウンドが無い人でも使いこなせるようになりました。自分の肌感覚、また当時の同僚の声もふまえて、『業務を分かった人がデジタルを使う』ことがベスト。
それも業務の課題に直面し、苦しみ、解決したいと強く思っている人が一番だと共感しています。
DXのスタートがRPA。最初からピラミッドのトップを育てるのでなく、まずは裾野を広げる活動を。
RPAは数あるデジタルツールの中で、投資（=必要な労力）×効果（=得られるメリット）のバランスが大きな魅力です。そのため課題解決の意欲、モチベーションがあれば活用ができます。そしてその中から更にステップアップをして大きな改革やより高度な自動化に取り組む人材が生まれます。まずは裾野を広げることで、より高い成果の達成数が増えると実感しています。
UiPathプラットフォーム；従来の開発&実行から、発見、協働、管理と進化。
ユーザー活動でぶつかる悩みを先読みして、準備してくれている感覚がありました。ユーザーの声を製品開発に取り入れてきた成果ではないでしょうか。
多くの企業様との会話での実感
SOR（System of Record）からSOE（System of Engagement）に。リアルタイムに顧客動向を見て判断するための、第２の基幹システムを。
現代ビジネスは環境の変化が激しく、従来のような整理/報告/判断では市場のスピード感に追いつけません。大量データをリアルタイム活用したいご要望を多くの企業様から伺っており、市場ニーズを的確に表している実感があります。
データ駆動型経営のように、リアルタイムに取得したデータの変化から、ロボットが自動的に動き出す考え方が増えてくる。
人間が実行キーを押すタイプ（有人実行）であっても、そのきっかけは何かしらのデータが起点となっていることが多いです。その判断基準を明確化して、データの変化をトリガーにした実行（無人実行）に移行し、成果を拡大する企業様が多いです。
自動運転は道路や信号を全て整えて実現するのでなく、車がテクノロジーで進化し運転手と共同している。
オフィスもシステム全てを刷新するのでなく、既存システムを活かして、現場のカスタマイズ部分をデジタルで実現すべき。
既存システムとRPAの関係性をとても良く表していると思います。お客様の声としても、機動力と対応領域の広さによるシステム補完がRPAの大きなメリットだと伺っています。
減価償却から増加蓄積へ。商品やサービスは導入後に継続的アップデート。お客様に合わせて価値を上げていく
最近お客様からとても良く聞かれる考え方です。従来のような「導入前の一律的な品質追及が勝負」の価値観が変わってきているのを感じます。
Fit to Standard。ERPベンダーはカスタムメイド無しを推奨。基幹部分は最大限共通化し、ラストワンマイルはRPAで
アドイン開発を減らし、バージョンアップ時の負荷を軽減すること。そのためのRPA活用がシステム開発のベストプラクティスとの意見を多く伺っています。
UiPath Friends活動からの共感
2020年GlobalハッカソンでMost Innovative受賞した清水さん(@_tommybomber) が、『UiPathツール進化により、ビジネスユーザーがAIを使いこなす未来が近い！』とコメントされたのをきっかけにAIに興味を持ち、勉強し始めています。
多くの文献や事例から、『RPAとAIの相性の良さ』『RPA×AIは、AIの実務適応を実現への最適組み合わせ』という考え方を学んできました。
その考え方が正しいと証明する声を、本著でたくさん見つけることができます。
Artificial IntelligenceではなくAugmented (=拡張) Intelligence 。人間に候補を出して最終判断は人間が行う、能力の拡張イメージ
AI結果を人が判断できる仕組み。RPAとAIと人間の連携をAction Centerで実現。
多くのAI事例（農園、病院、通信、メーカー、アパレル etc..）
勘定科目の分類AIは自部門の業務効率化に加えて、外販にも結び付けた事例。コスト部門が新たな価値を創出し収益を上げることができた。
Webサイト掲載情報の定期チェックは、頻繁な大量チェックという業務量負荷だけでなく、ミスが許されない心理的プレッシャーからも解放。
UiPath Friendsは新しいことにチャレンジするきっかけが溢れている
自分もコミュニティで頑張る仲間の姿に大きなモチベーションを頂いたのを良く覚えています。
仕事を通じて「誰かの役に立つ」「感謝してもらう」「喜びや達成感を仲間と共に」。
決められた仕事を行うだけでは味わえない、チャレンジして乗り越えたからこそ感じられる喜びを、一人でも多くの人と共感したい！と改めて思わせてくれる一冊でした。
是非みなさんも実際に手に取り、『これからのオートメーション』のヒントを見つけてみてください。
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