業務の自動化が加速する中、単なるRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）やAI活用では不十分とされるケースが増えています。そこで注目されているのが「ハイパーオートメーション（Hyperautomation）」です。これは、RPAやAI、生成AI、プロセスマイニング、iPaaS、ローコード開発など複数の技術を統合的に活用し、業務全体を継続的に自動化・最適化するアプローチを指します。

ガートナーによって提唱されたこの概念は、単なる効率化ではなく、戦略立案や意思決定の迅速化にも貢献できるDX施策の中核として、世界中の企業から注目を集めています。

本記事では、ハイパーオートメーションの基本的な定義から、活用技術、事例、導入ステップ、ITSOの支援内容までを詳しく解説し、企業の業務変革にどう役立てるかをわかりやすくご紹介します。

ハイパーオートメーションとは？定義と注目される理由

ハイパーオートメーション（Hyperautomation）は、ガートナーが2019年に提唱した概念で、企業の経営企画部門から現場レベルまで、幅広い階層における業務改革の中核として注目されています。

この取り組みは、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を起点としつつも、AI、プロセスマイニング、iPaaS（Integration Platform as a Service）、ローコード開発ツール、生成AI、AI OCRといったさまざまな技術を組み合わせ、業務をエンドツーエンドで自動化・最適化する点が特徴です。

従来のRPAがルールベースの定型業務を対象としていたのに対し、ハイパーオートメーションは、非定型業務や意思決定支援、さらには文章の理解や生成といった高度な処理領域まで対象範囲を広げています。これにより、属人化していた業務やブラックボックス化していたプロセスにもメスを入れることが可能になります。

この概念が急速に注目されている背景には、以下のような市場動向があります。

• 人手不足と業務の高度化
• DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の必要性
• 経営層の意思決定高速化

こうした時代の要請を受けて、ハイパーオートメーションは単なる業務効率化のためのツール群ではなく、「経営と現場を結ぶDXの基盤」として、今後ますます重要な位置づけを担うと考えられています。

ハイパーオートメーションの仕組みと主要技術

ハイパーオートメーションは、複数の先端技術を組み合わせることで、業務全体を継続的かつ高度に自動化するアプローチです。主な構成要素には以下が含まれます。

• RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）：ルールベースの定型業務をソフトウェアロボットが実行
• AI（人工知能）：画像認識・自然言語処理・機械学習により、非定型業務や判断業務を補完
• プロセスマイニング：業務ログを分析し、ボトルネックや自動化対象を可視化
• iPaaS（Integration Platform as a Service）：複数のSaaSや業務システムを統合・連携
• ローコード／ノーコード開発：業務担当者でもアプリケーションや業務フローを構築可能
• 生成AI（Generative AI）：文書生成やFAQ自動作成、要約、分類、文章校正などにも活用
• AI OCR：紙の書類や画像から文字を抽出し、構造化データに変換

これらの技術を個別にではなく「統合的に連携・運用」することで、単なる業務の一部自動化ではなく、全体最適が可能になります。

ハイパーオートメーションの活用事例と導入効果

実際にハイパーオートメーションを導入している企業は、業界や規模を問わず多岐にわたります。以下は具体的な業種別の導入事例と、その効果です。

製造業：需要予測と生産計画の自動化

• プロセスマイニングとAIを活用し、過去の需要データと在庫推移を分析
• 生産ラインの稼働スケジュールをRPAと連携して最適化
• 結果として、在庫コストを20%削減し、納期遅延が半減

金融業：ローン審査の迅速化と業務負荷軽減

• 顧客情報の収集とリスク判定をAIで自動化
• 社内基幹システムへの入力業務をRPAで代替
• 審査時間が1/3になり、担当者の残業が大幅に削減

小売・EC業：問い合わせ対応の自動化とCX向上

• 生成AIチャットボットにより、問い合わせの約70%を自動対応
• 顧客の声をNLPで分析し、FAQやサービス内容を継続的に改善
• 顧客満足度の向上とサポート業務の効率化を同時に実現

行政・自治体：書類処理と窓口業務の自動化

• AI OCRとRPAを組み合わせて、申請書の読み取りから処理までを自動化
• iPaaSで住民情報システムと接続し、リアルタイムでステータス更新
• 窓口の待ち時間を40%短縮し、職員の再配置が可能に

このように、ハイパーオートメーションは、業務の一部にとどまらず、業務全体の抜本的な変革をもたらします。

また、導入効果としてよく見られるのが以下のような定量成果です。

• 業務処理時間の短縮（30〜80%）
• エラー率の大幅削減（人的ミスの90%以上削減）
• 顧客対応スピードの向上
• 担当者の戦略業務へのシフト

ハイパーオートメーション導入における課題と失敗事例

ハイパーオートメーションは大きな成果をもたらす一方で、導入・運用の難易度も高く、失敗に終わるケースも少なくありません。以下に、代表的な課題と失敗事例を紹介します。

【課題1】ツール導入先行による形骸化

RPAやAIなどの先進ツールを導入しても、業務プロセスの見直しや業務フローの標準化が行われていない場合、「現場に合わない」「属人業務に対応できない」といった理由で活用されなくなります。

→ 対策：導入前に業務フロー全体を洗い出し、プロセスマイニングなどで可視化・標準化を行うことが重要です。

【課題2】現場との温度差・定着しない

現場部門が「またシステムが増えるのか」「自分の仕事が奪われる」と感じると、ツールの活用が進まず、定着しないケースもあります。

→ 対策：現場巻き込み型でPoCを実施し、業務改善の成果を体験してもらうことが効果的です。

【課題3】技術同士の連携がうまくいかない

複数のツールを連携させるには、iPaaSやAPIなどの連携基盤の整備が必要です。システム部門が不足している企業では、導入が属人的・断片的になりがちです。

→ 対策：導入ベンダーと連携してアーキテクチャ設計を行い、統合的な運用フローを構築することが求められます。

【課題4】費用対効果が合わない

PoCでは成果が出ても、本格導入でROI（投資対効果）が低下するケースもあります。原因は「対象業務が小規模すぎた」「既存業務の見直しが不十分だった」などです。

→ 対策：業務インパクトの大きい領域から段階的に自動化し、全体でのROIを見据えた設計が必要です。

ハイパーオートメーション導入の流れとポイント

ハイパーオートメーションの導入は、一度きりのプロジェクトではなく、継続的に改善を重ねていく取り組みです。そのため、段階ごとのステップを丁寧に踏むことが成功の鍵となります。

ステップ1：現状業務の可視化と分析

プロセスマイニングやヒアリングを活用し、業務プロセスを可視化します。属人化している作業やボトルネックを明確化し、自動化の対象を抽出します。

ステップ2：対象業務の選定とPoC（実証実験）

効果が見込める業務から優先的に選定し、ツール導入前にPoCを実施。現場との調整や効果測定もこの段階で行います。

ステップ3：ツールの選定と導入

PoC結果をもとに、RPA、AI、iPaaS、ローコードなど必要な技術を選定します。IT部門だけでなく、業務部門とも連携しながら導入を進めることが重要です。

ステップ4：業務への展開と運用設計

対象業務への展開にあたっては、教育やマニュアル整備、エラー対応のフロー設計も含めた運用ルールを整備します。

ステップ5：モニタリングと継続的な改善

自動化された業務のログを収集・分析し、運用状況を定期的にモニタリング。必要に応じてルールや技術の調整を行い、継続的に精度を向上させます。

このように、計画から運用・改善までの流れを体系的に設計し、段階的にスケールさせていくことが、ハイパーオートメーションを定着・成功させるためのポイントです。

自社に最適なハイパーオートメーションの選び方

代表的なツールとしては、UiPathやPower Automateなどがあり、RPAを中核に他技術と連携可能な点が評価されています。

ハイパーオートメーションの成功には、単にツールを導入するだけでなく「自社に合った技術構成と導入体制」を設計することが欠かせません。選定時には以下のような観点で比較・検討することが重要です。

• 対象業務の特性（定型か非定型か、属人性があるかなど）
• 技術スタックの互換性（既存の基幹系システムやSaaSとの連携可否）
• スモールスタートのしやすさ（PoC対応・サブスクリプション型など）
• 保守・運用体制の有無（日本語サポート、アップデート頻度など）
• ガバナンス対応・セキュリティ要件への適合性

また、ハイパーオートメーションは単一ベンダーで完結しない場合が多いため、技術選定と並行して「導入・統合を支援するパートナー」の存在が極めて重要です。

ハイパーオートメーションのセキュリティとガバナンス対応

複数の自動化技術を統合するハイパーオートメーションにおいては、セキュリティとガバナンスの設計が欠かせません。

• アクセス制御と認証管理：各自動化ツール・APIに対するアクセス制御の整備
• ログ監査と履歴管理：業務の自動処理ログを保存・監査しやすい設計
• 個人情報・機密情報の保護：AI OCRや生成AIを利用する場合のデータ匿名化・暗号化
• 変更管理の仕組み：業務ルールやワークフロー変更時のレビュー・承認フロー

また、IT統制の観点からも「ガイドライン整備」「内部監査対応」の仕組みを同時に整えることが重要です。

ハイパーオートメーションの今後と企業に求められる対応

ガートナーの予測によると、ハイパーオートメーションの市場規模は今後も拡大を続け、2030年には数兆円規模に達すると見込まれています。こうした市場の成長を背景に、導入を検討する企業には、精度の高い市場調査や競合他社の動向把握がこれまで以上に求められています。

さらに、ハイパーオートメーションは、生成AIやマルチモーダルAI、エッジコンピューティングといった新たな技術との融合によって、今後さらに進化していくと予想されます。こうした技術の発展は、より柔軟で高度な業務自動化を実現し、企業の競争力を押し上げる要因となるでしょう。

このような環境変化に対応するため、企業には以下のような視点が求められます。

• 変化に対応できる業務設計（アジャイル開発型）
• 自律分散型の業務チームと内製体制の構築
• 経営層がハイパーオートメーションを「戦略投資」として位置づける意識

ハイパーオートメーションは、単なる一時的なIT施策ではなく、企業文化の一部として定着させるべき重要な取り組みです。継続的に競争力を高めていくためにも、今こそ戦略的な導入と体制づくりが求められています。

ハイパーオートメーション導入を検討する企業がよく抱く疑問

Q1. ハイパーオートメーションとRPAの違いは？

A. RPAはルールベースの定型作業を自動化する技術ですが、ハイパーオートメーションはAIやプロセスマイニングなどを組み合わせて、業務の高度な部分まで自動化・最適化を図るアプローチです。

Q2. 小規模な企業でも導入可能ですか？

A. はい。スモールスタートで特定業務から始めることが可能です。PoCから開始し、段階的に拡張する導入モデルが一般的です。

Q3. ツールが多すぎて選びきれません

A. 自社の業務プロセスを分析した上で、必要な技術を絞り込みましょう。外部のコンサルティング支援を活用することで、最適な選定がしやすくなります。

ハイパーオートメーション導入を成功させるには？ITSOが支援できること

アクセンチュアなどのグローバルコンサルティング企業も、ハイパーオートメーション導入において先進的な支援実績を持ち、業界を問わず展開を進めています。こうした事例は導入検討の参考になる一方、自社に最適な体制構築には、個別事情に応じた支援が不可欠です。

ITSOでは、ハイパーオートメーションの導入・内製化を支援する各種サービスを提供しています。

• 業務プロセス分析／プロセスマイニング支援
• PoC設計・実行支援／効果測定レポート作成
• 最適技術の選定・導入サポート（RPA／AI／iPaaS等）
• 内製化を見据えた教育・定着支援
• ガバナンス整備・運用ルールの策定支援

業界や業種に応じた柔軟な支援が可能であり、単なる導入にとどまらず「継続的に成果を出せる体制構築」まで支援します。

ITSOが提供するハイパーオートメーション開発・コンサルティングの特長

ITSOの支援には以下のような特長があります。

• 現場理解に基づいた業務設計ノウハウ
• RPA、AI、生成AIなど技術選定に強いコンサルタント陣
• 中小企業から大手企業まで支援実績あり
• ツール提供＋コンサル＋教育までワンストップ支援
• 成果を重視した定量効果レポーティングと改善提案

ハイパーオートメーション導入で業務革新の加速を

ハイパーオートメーションは、単なるツール導入にとどまらず、企業の業務そのものを抜本的に見直すチャンスです。属人化や業務負荷の偏りを解消し、従業員がより創造的・戦略的な仕事に集中できる体制を実現するために、今こそハイパーオートメーションの導入を本格的に検討してみてはいかがでしょうか。

DXを「形だけ」で終わらせず、継続的な業務変革を推進するために、ぜひITSOの支援をご活用ください。

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