ハイパーオートメーションの概要
ハイパーオートメーションとは、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) などの複数のテクノロジーを活用して複雑なプロセスを発見し、自動化してオーケストレーションすることで、ビジネス プロセスや IT プロセスのさらなる自動化を実現する戦略です
ハイパーオートメーションとは、高度なテクノロジーを組み合わせて複雑なワークフローを発見し、自動化してオーケストレーションすることで、プロセスのさらなる自動化を実現する戦略です
ハイパーオートメーションは、高度なテクノロジー、ツール、システムを利用して AI を活用したオートメーションを導入し、人、運用、データに関わるプロセス全般を合理化して最適化する包括的なアプローチです。単一のタスクやプロセスを自動化するのではなく、企業全体の自動化を目指し、孤立した個々のプロセスを、最適化されたインテリジェントなオートメーション システムに変える総合的な戦略なのです
ハイパーオートメーションのメリット
ハイパーオートメーションにより、オートメーション、AI、補完的なテクノロジーをありとあらゆる場面に適用し、その価値を最大限に引き出すことができます。
複雑な業務の迅速化
ハイパーオートメーションは、より多くの、より複雑な作業を自動化することで、ビジネス オペレーションのデジタル トランスフォーメーションを促進させます。
AI とオートメーションの活用
AI を活用したオートメーションは、ビジネス アプリケーションを結び付け、構造化データと非構造化データを活用し、データ分析や決断を行うだけでなく、プロセスを検出し、新たなオートメーションの機会を発見するハイパーオートメーションの原動力になります。
効率性の向上とコスト削減
ハイパーオートメーションを通じ、既存のプロセスが特定され、ボトルネックを解消してプロセス ギャップを埋める機会が明らかになります。これにより、求めるビジネス成果を達成する最も効率的で費用対効果の高い方法を導き出すことができ、結果的に効率性の向上とコスト削減が実現します。
顧客満足度の向上
自動化が困難なあらゆるカスタマー サービス タスクやプロセスに採用すると、企業は応答を迅速化し、待ち時間を短縮できます。これにより、サービス全般が改善され、状況が一変します。
よりスマートなデータ収集
企業はインテリジェント オートメーション ツールを活用することで、顧客の嗜好から地域間のプロセスの違いに至るあらゆる点について、より詳細で正確なデータを収集できます。これにより、完全な「デジタル ツイン」が実現し、意思決定能力の向上に役立てることができます。
精度とパフォーマンスの向上
自動化可能なあらゆるプロセスを自動化することで、さまざまな面でヒューマン エラーを排除し、時間とリソースの浪費を抑制できます。ハイパーオートメーションの価値をありとあらゆるプロセスに拡張すると、変革が実現します。
イノベーション サイクルの短縮
オートメーション テクノロジーは、市場動向に合わせた新しい製品やサービスの開発を迅速化するとともに、オンラインとオフラインの両環境で、サービスのスピード、精度、デジタル インタラクションのパーソナライゼーションを向上させ、より良いカスタマー エクスペリエンスを実現します。
拡張性と柔軟性の向上
プロセスを自動化すると、業務の拡張が必要になったとき、既存のリソースを奪うことなくいつでも迅速に対応できます。また、柔軟性も得られるため、迅速に変更を加え、新しいビジネス要件や顧客のニーズに適応できます。
セキュリティとコンプライアンスの強化
ハイパーオートメーションは、データ暗号化、アクセス制御、監査証跡などのテクノロジーをより多くのプロセスに適用します。これにより、セキュリティが強化され、厳格なコンプライアンス要件に対応できるようになります。また、ミッションクリティカルなアプリケーションをエンドツーエンドで保護して、機密データを守り、データ プライバシーを確保します。
持続可能な競争力
ハイパーオートメーションにより、企業はイノベーションの継続、カスタマー サービスの向上、生産性の向上のための基盤を確立できます。結果として、企業の長期的な収益性と市場シェアを向上させることができます。
従業員のエンゲージメントと生産性の向上
ハイパーオートメーションを通じて、あらゆる部門や部署にオートメーションを広め、バック オフィスとフロント オフィスの業務を接続すると、企業全体で従業員の負担が軽減され、より複雑なタスクや、創造的な仕事、顧客とのやり取りに貴重な時間を割けるようになります。
オートメーションをオーケストレーションし、分断を解消
ハイパーオートメーション戦略を通じ、組織全体のさまざまなテクノロジー、プロセス、データ ソースをシームレスに統合すると、異なる部門間のコラボレーションや情報の流れが改善されます。これにより、より良い意思決定が可能になり、より俊敏かつ接続されたビジネス エコシステムが実現します。
ハイパーオートメーションの主要テクノロジー
テクノロジーを組み合わせてオートメーションの迅速な拡大と拡張を促進することが、ハイパーオートメーションの特徴です。ガートナーによると、ハイパーオートメーションを実現する中核テクノロジーとなるのが、AI とオートメーションの企業向けシステムです。これらのシステムにより、これまで非構造化データの入力に依存し、文書化されていなかったプロセスの自動化が促進されます。組織は、ビジネス プロセス管理ソフトウェアなどのコア プラットフォームと、機械学習 (ML)、プロセス インテリジェンス、データ分析、高度な文書処理 (IDP)、ロボット工学、IoT、生成 AI、ローコード プラットフォームなどの幅広い AI テクノロジーや次世代のツールを組み合わせて、可能性を探っています。
プロセス ディスカバリー
人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP) などの高度なテクノロジーに支えられているプロセス ディスカバリーは、ハイパーオートメーション戦略の主要なテクノロジー構成要素です。プロセス ディスカバリーは、人、システム、データの間のあらゆるプロセスとインタラクションをキャプチャし、改善すべきボトルネック、リスク、領域を特定することで、業務活動全体を細部まで見渡せる視点を提供します。このようなビジネス プロセスの徹底的なマッピングと分析により、オートメーションを効果的に導入できる場所を特定し、優先順位を付け、全社規模でプロセスのオートメーションを推進することができます。さらに、AI を活用したプロセス ディスカバリー ツールにより、オートメーションの開発や改良のスピードがアップするため、オートメーションの投資効果が短期間で得られます。
高度な文書処理 (IDP)
高度な文書処理 (IDP) は、AI および ML テクノロジーを活用して複雑なドキュメントの処理を自動化することで、ハイパーオートメーションをサポートします。IDP は、請求書、契約書、保険金請求書などの非構造化ドキュメントからデータを抽出し、分類、検証、統合して、オートメーションの範囲を拡大できるようにします。また、ドキュメント内のテキストを認識して抽出するだけでなく、文脈や意味を理解して適切な情報を適切なタイミングで提供することもできます。このため、より迅速で精度の高い自律したプロセス オートメーションが実現し、大量のデータの処理が可能になり、組織のハイパーオートメーション戦略に大きく貢献します。
ノーコード/ローコードのオートメーション
ノーコードのオートメーションにより、非技術系ユーザー (市民開発者) がオートメーションを作成し導入できるようになります。つまり、プロセス オートメーションを企業全体の部門やチームの日常的なワークフローに拡張する手段となり、ハイパーオートメーションが促進されます。自然言語のプロンプトに応じて動作する生成 AI やオートメーション アシスタントのようなツールを使用することで、ユーザーは技術的なプログラミング スキルがなくてもオートメーションを設計、テスト、調整できるのです。
インテリジェント オートメーション
インテリジェント オートメーションは、ハイパーオートメーションを実現する中核的な機能を提供します。機械学習、コンピューター ビジョン、生成 AI などの高度な AI テクノロジーとロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) を組み合わせて、反復的なタスクを特定、自動化、オーケストレーションするほか、データを収集して合成し、情報に基づいた意思決定をサポートします。また、ハイパーオートメーションの目的を果たすうえで極めて重要な要素である、エンタープライズ システムのシームレスな相互運用と統合も可能にします。
ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA)
ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) は、ハイパーオートメーションを実現するうえで中心的な役割を果たします。RPA は、デジタル システムと人のインタラクションを模倣し、AI ツールとシームレスに統合することで、反復的なタスクやビジネス プロセスを自動化します。堅牢で適応性の高いエンタープライズレベルの RPA は、使いやすさと管理しやすさを維持しながら、何千ものオートメーションを同時に実行し、セキュリティ、システム統合、コンプライアンスの要件に対応します。また、AI を活用した機能と組み合わせると、構造化データだけでなく非構造化データも処理できるうえに、新しい情報に柔軟に適応して一貫したパフォーマンスを提供し、ビジネスクリティカルな業務に対応します。
人工知能 (AI)
機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、インテリジェントな光学文字認識 (OCR)、AI コンピューター ビジョンなどの AI テクノロジーは、ハイパーオートメーションをサポートする重要な役割を果たします。ML により、システムが徐々に学習し、適応して、向上することができ、自動化されたプロセスの効果が高まっていきます。NLP は、システムが人の言語を理解して処理できるようにします。これにより、カスタマー サービスやコンテンツ分析などの分野にオートメーションを広めることができます。インテリジェントな OCR は、ドキュメント内のテキストや数字を自動処理し、理解する基盤となり、請求書処理などのドキュメントを中心としたプロセスを正確かつ効率的に自動化できます。AI コンピューター ビジョンにより、システムが視覚データを理解して対話できるようになり、オートメーションの機能が拡張されます。こうした AI テクノロジーが一体となり、オートメーションを多様なビジネス プロセスに広げる中核的な機能になります。
統合、API、iPaaS
統合プラットフォーム、API プラットフォーム、iPaaS プラットフォームは、ハイパーオートメーションを実現する基盤であり、大規模で複雑なエンタープライズ ワークフローの自動化を可能にします。こうしたテクノロジーが、異種システムを相互に接続し、合理化されたワークフローへ変革する手段となり、さまざまなシステムにおけるリアルタイムのアクションやデータ交換を促進します。あらかじめ組み込まれたコネクタと API パッケージが、ノーコードのオートメーションの構成要素となり、自動化のプロセスを大規模に簡素化します。同様に、クラウド iPaaS プラットフォームは、エンタープライズ ワークフロー アプリからのオートメーションの実行をサポートし、開発者が企業全体でオートメーション資産を再利用できるようにします。API 対応のバックエンド システムとのシームレスなインタラクションも可能にし、リアルタイム データを提供して、プロセスをより迅速かつ効率的に実行できるようにします。
生成 AI
生成 AI は、オートメーション ライフサイクルとビジネス プロセスの実行の複数の側面を自動化して拡張することで、ハイパーオートメーション戦略を加速させます。生成 AI はスタンドアロンのツールとして、データ収集、クリーニング、準備、分析などのタスクに適用できます。アイデアやコンテンツを提供して、創造的な仕事を補助することもできます。また、トレーニングやテスト用の合成データを生成でき、ハイパーオートメーション モデルの効果を高めるだけでなく、エラーのリスクも軽減できます。生成 AI をオートメーション アシスタント ツールに適切に統合すると、ユーザーは業務アプリケーションから直接、オートメーションのリクエストや、個別に最適化されたコンテンツの生成、ドキュメントの要約が行えます。オートメーション開発に関しては、AI を活用したオートメーション システムに生成 AI を組み込むことで、開発者が複雑なオートメーション ワークフローを構築できるようになります。これにより、プロセス ドキュメンテーションをすぐに導入可能なオートメーションに素早く変換し、オートメーションを監視して用途の変化に適応させ、回復力を継続的に確保できるようになります。
AI エージェント
GPT-4 のような大規模言語モデルをベースにした AI エージェントは、システムやツールとやり取りをして認知タスクを実行し、プロンプトを通じてユーザーに働きかけたり、長期期間機能しているメモリを活用したりして、状況を把握し、リアルタイムで適応します。AI エージェントは、エンタープライズ アーキテクチャとシームレスに統合します。こうすることで、AI モデルとアルゴリズムや、アプリケーション、システムを活用して認知タスクを実行し、マルチエージェント オーケストレーションを通じて連携しながら業務を進め、エンタープライズ システム全体のオートメーションのギャップを解消します。厳格なガバナンスとガードレールを提供するセキュアなオートメーション プラットフォームの中で、AI エージェントは AI 導入の未来を示し、ハイパーオートメーションの加速化をサポートします。
AI + オートメーション エンタープライズ システムでハイパーオートメーションをサポート
AI を活用したオートメーション ソリューションを選択すると、ワークフォースや、既存のシステムとの統合、セキュリティ、拡張など、ハイパーオートメーションの取り組みに伴う多くの側面をサポートできます。
使いやすさ
従業員が簡単に使用できるアプリやツールを備えた統合ハイパーオートメーション ソリューションを選択すると、従業員がオートメーションに取り組めるようになります。また、ビジネス ユーザーが自然言語でオートメーションを検索して実行できる対話型のオートメーション アシスタントを備えたソリューションを選択すると、生成 AI の力を活用できます。こうした Automation Co-Pilot は、業務アプリケーションにオートメーションを組み込み、ユーザーが AI エージェントを呼び出してシステムやチーム全体のワークフローをオーケストレーションできるようにして、従業員によるハイパーオートメーションの活用を可能にします。
AI を活用した開発
AI で加速化したオートメーション開発により、プロセスをシームレスに特定し、ドキュメント作成を部門全体規模のオートメーションに変えることで、ハイパーオートメーションのロードマップが推進されます。生成 AI は自動化のプロセスを変革し、プロの開発者や市民開発者が自然言語のプロンプトを使用してエンドツーエンドのオートメーションを作成できるようにします。オートメーションのライフサイクルを加速させ、開発者がワークフローに生成 AI を安全に取り込むことができる、AI を活用したオートメーション開発機能を見つける必要があります。
統合可能
主要システムや業務アプリ用のコネクタがあらかじめ組み込まれたプラットフォームを選択することで、既存のテクノロジーやチームに自動化を埋め込むことができます。コアの統合機能を重視して、事前構築済みのパッケージを介してビジネス アプリケーションを接続します。また、iPaaS 統合を通じてワークフローの自動化を可能にし、あらゆるスキル レベルの開発者が API を任意のプロセスにドラッグ アンド ドロップできるようにします。
クラウドネイティブなアーキテクチャ
クラウドネイティブなマイクロサービス アーキテクチャと柔軟な展開モデルを備えたオートメーション テクノロジーを選択すると、オートメーションをスムーズかつセキュアに拡張できます。また、クラウドネイティブなプラットフォームを選択すると、高可用性とディザスター リカバリー (HA/DR) を標準機能にすることができます。
トレーニングとサポート エコシステム
効果的なトレーニングとグローバルなサポート エコシステムを提供するプロバイダーを通じ、ワークフォースの変革と革新を加速できます。類似した展開や、戦略、運用モデルから学習し、各組織に最適なアプローチを適用することで、ハイパーオートメーションの成功の基盤を確立する、堅牢なサポート リソースとガイダンスを確保する必要があります。
信頼とセキュリティ
SOC 1 Type 2、SOC 2 Type 2、ISO 27001、HITRUST、ISO 22301 などの高可用性および多層防御に関するセキュリティ規格と認定に準拠したエンタープライズクラスの信頼性を求めることで、ビジネス データとプロセス オートメーションを実現できます。包括的なソリューションは、業界固有の規制に準拠し、機密情報の暗号化を含む GDPR とデータ プライバシーの原則を遵守し、必要不可欠なデータのみを保存するクラウド ストレージを提供します。
エージェント オートメーション
エージェント オートメーションをサポートするソリューションを選択することで、将来を見据えたハイパーオートメーションの取り組みになります。AI エージェントは、認知ワークフローのエンドツーエンドの自動化を実現します。AI エージェントのノーコード開発を促進し、エージェントを既存のエンタープライズ アーキテクチャ、AI モデル、アプリケーション、システムと統合できるようにするプラットフォームを検討する必要があります。使いやすい機能には、堅牢なセキュリティ機能やガバナンス機能が含まれ、責任ある AI の導入を確実に実現できるようにする必要があります。
業界やチーム内でのハイパーオートメーションの事例
実用的なレベルのハイパーオートメーションとは、自動化できるあらゆるタスクやプロセスを自動化するという総合的な目標を掲げ、複数のテクノロジー、ツール、プラットフォームを適用することです。つまり、企業のあらゆる部門を対象に幅広く、ビジネス オペレーション全体を総体的にオーケストレーションし、統合します。
銀行・金融サービス
- 複雑な業務を自動化して効率を向上させ、コストを削減することで、支払い処理、口座管理、ローン開始などの銀行業務を迅速化します。
- 正確なリスク評価と信用度採点を促進し、潜在的なリスクの管理と財務の健全性確保に役立てます。
- データの収集、検証、変換を自動化することで、規制報告を合理化します。
- 不正を検出するため、AI と機械学習テクノロジーを組み合わせ、取引を監視し、疑わしい取引にフラグを立て、リスク管理を強化します。
医療
- 膨大なデータ セットを活用し、予約リマインダーや処方薬の補充などのコミュニケーションを自動化する、個別に最適化されたケア プランを開発することで、患者の転帰を改善します。
- コンプライアンス プロセス、監視、監査を自動化するとともに、患者記録や請求書などの個人/機密医療データの処理要件に確実に対応することで、規制へのコンプライアンスを確保します。
- ハイパーオートメーションによって請求処理や保険金請求処理などの管理業務を合理化して、エラーを削減し、効率を向上させ、医師や医療従事者の消耗を軽減します。
保険
- 新規の保険金請求処理、初期評価、データ入力などを自動化することで保険金請求処理を迅速化し、処理時間を短縮して精度を向上させます。
- ハイパーオートメーションによってリアルタイムでデータ分析を行うことで、より正確な顧客中心の保険料に改善します。
- ハイパーオートメーションによって規制要件の遵守、監視の自動化、変化する法的基準や規制の追跡を確実に行うことで、コンプライアンスを強化します。
- プラットフォームとアプリケーションの統合によってさまざまなシステムのデータを連携し、リアルタイムのデータ分析を可能にします。情報に基づいた意思決定が促進され、サービスの提供が改善されます。
製造
- ハイパーオートメーションを活用して、製造プロセスによって生成される大量のデータから予知保全モデルを開発することで、ダウンタイムを削減します。
- AI を活用したコンピューター ビジョン システムを使用して、製品品質の検査と評価、欠陥の検出、品質基準に準拠した是正策の適用を行うことで、品質保証を強化します。
- AI を活用したモデルで需要を予測し、在庫レベルを監視して調整することで、サプライチェーンを最適化します。
- 高度なハイパーオートメーション テクノロジーを適用して、追跡メカニズムを埋め込み、データを収集してエンドツーエンドの追跡を実現することで、製品の追跡能力を強化します。
ハイパーオートメーションの進化
ハイパーオートメーション戦略は、オートメーション ツールとテクノロジーの急速な発展に伴い進歩してきました。シンプルなタスクの自動化から始まり、AI エージェントなどの AI を活用した高度なプロセス オートメーション ツールへと進化を遂げ、ハイパーオートメーションのビジョンを実現する取り組みが加速しています。
ビジネス プロセス オートメーションの始まり
ハイパーオートメーションの起源は、光学文字認識 (OCR) や初歩的なデータ スクレイピングなどのビジネス プロセス オートメーション テクノロジーにあります。こうしたテクノロジーをオーケストレーションするプラットフォームによって、ビジネス プロセス オートメーションの進化が始まりました。
RPA と AI によるオートメーションのスピードアップ
この流れの重要な節目となったのがロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) です。RPA は、オートメーション ツールをアクセスしやすく費用対効果の高いものにし、日常のビジネス プロセスに適用できるようにしました。RPA は急速に進化し、特に高度な文書処理 (IDP) を通じ、AI と機械学習 (ML) が統合されるようになりました。RPA と AI を活用したツールを組み合わせることで、データとプロセスの柔軟性が向上し、企業の業務に幅広くオートメーションを適用できるようになりました。
インテリジェント オートメーションとハイパーオートメーション
RPA と AI テクノロジーの融合により、すぐにインテリジェント オートメーションが誕生しました。AI を通じて、複雑な意思決定プロセスも自動化され、ビジネス プロセスの自動化の範囲と機能が拡大しました。ハイパーオートメーションは、このように高まってきたオートメーションの力を活用し、継続的なデジタル トランスフォーメーションを実現しています。
ハイパーオートメーションの未来
ハイパーオートメーションの未来は、引き続き高度なテクノロジーを組み合わせて、企業の業務全体にオートメーションを拡大していくことにあります。エージェト オートメーションの誕生により、ハイパーオートメーション戦略は、ビジネス プロセス オートメーションを劇的に加速および拡大し、総合的なデジタル トランスフォーメーションを推進する手段となります。
ハイパーオートメーションを成功させる企業文化の構築
企業は、効率とイノベーションを実現するため、 AI とオートメーションのテクノロジーに対処しながら、ハイパーオートメーションの長期的な取り組みに乗り出す必要があります。ハイパーオートメーション戦略を導入するスピードと効果が組織の人材と密接に結びついていることを理解し、変化やテクノロジーの進歩を受け入れる文化を育成することが、重要な成功要因として際立っています。スキルと文化をハイパーオートメーションのビジョンの中心に据えることで、企業は支持と従業員エンゲージメントを強化し、ハイパーオートメーションの長期的な取り組みに向けて環境を整えるだけでなく、その勢いを持続させていくことができます。
仕事の進め方を変える
ハイパーオートメーションの取り組みのスピードは、従業員によって決まります。人と文化をビジョンの中心に据え、従業員から強い支持を得て参加してもらうことで、基盤を築くことができます。取り組みを開始する前に各部門のリーダーと推進者を決定する必要があります。変革を成功させる人選を行うには、柔軟性と適応性に加えて、幅広い多様なスキルと経験を重視する必要があります。生成 AI などの新しいテクノロジーと同様に、従業員やエンジニアのスキルも向上させる必要があります。
ハイパーオートメーションの文化を創出する
インテリジェント オートメーションは、ハイパーオートメーションの中心です。複雑さ、変わりやすさ、オーケストレーションの観点から以前は自動化できなかった領域を変革できるようにします。業務にオートメーション ツールが組み込まれ、ますます複雑化するプロセスが自動化されていくにつれて、さまざまな局面、さまざまなペースで変革が実現していきます。
ハイパーオートメーションへの道のりを示す
ハイパーオートメーションのロードマップの作成は、組織によって異なりますが、そのプロセスは概して 4 つのフェーズで構成されます。それは、基盤の構築、ロードマップの確立、変革の実行、拡張です。
- 基盤: オートメーションの取り組みの先頭に立つコアチームを設立するか、センター オブ エクセレンス (CoE) を始動させて、ハイパーオートメーションの取り組みを開始します。同時に、ハイパーオートメーションのビジョンと目標を定義し、部門内やリーダーシップ レベルで調整とコミットメントを推進する内部推進者を決定します。
- ロードマップ: 既存のスキルを評価したり、現在のオートメーションの成熟度を判断したりして、組織の準備状況を評価します。続いて、優先度の高い事例に適用するハイパーオートメーション戦略を策定します。こうした戦略の一環として、運用モデルとガバナンス モデルを選択し、それを組織の目標と一致させます。
- 変革: 変革フェーズの前半では、自動化可能な領域を明らかにし、戦略的な重要性に基づいてイニシアチブに優先順位を付け、成功の指標を定義します。後半では、オートメーション ソリューションを導入し、自動化したプロセスを実行して、パフォーマンスを評価して最適化し、成果の具体化と効率化を促進します。
- 拡張: ハイパーオートメーションの拡張フェーズでは、オートメーションのイニシアチブを部門やチーム全般に拡張することに重点が移ります。これには、次の戦略的な優先事項と対象業務を効果的に定義し、事業部門間の自動化プロセスをシームレスに統合し、組織レベルでハイパーオートメーションの影響とメリットを最大化することも含まれます。
ハイパーオートメーションを継続的に成功させる
実際のところ、ハイパーオートメーションへの道すじは直線でありません。ハイパーオートメーションは、戦略、運用モデル、ガバナンスから、プロセス ディスカバリー、選択、優先順位付け、測定、拡張に至るまで、さまざまな側面を同時に網羅する長期的な計画です。ハイパーオートメーションを成功させることで、企業は迅速に変化に適応し、機会を発見して創出し、自社を再編成できます。ハイパーオートメーションの先には、組織が AI と自動化に加えて、次世代の幅広い補足的なテクノロジーの価値を活かして真のデジタル企業になるという未来があります。
AI + オートメーション エンタープライズ システムによるハイパーオートメーションの実現
AI とオートメーションを統合エンタープライズ システムと組み合わせることで、ワークフォース、既存のシステムとの統合、セキュリティ、拡張など、ハイパーオートメーションの取り組みに伴う多くの側面をサポートできます。
