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WorkHQ登場前夜:WorkHQの活用イメージ

みなさん、こんにちは!カスタマーサクセスの長谷川です。

前々回・前回の投稿では、  

  • RPAの守備範囲の外に効率化ニーズが広がっていること  
  • 「RPA or AI」や「RPA to AI」という単一の選択ではなく、「RPA & AI」として捉えることが重要であること   
  • それらを実現するための基盤であるWorkHQは、どのような製品思想をもっているのか

についてお話してきました。

では実際に、「WorkHQを使うと、これまで難しかった業務はどのように変わるのか?」今回はその具体像を、ユースケースとあわせて見ていきます。 
正式名称はSS&C Blue Prism WorkHQですが、本記事ではWorkHQと表記します。 


<シリーズ一覧> 


WorkHQが実現する業務のかたち

WorkHQを一言で表すと、「人・RPA・AI・APIを、1つのワークフローでつなぐための基盤」です。 

これまでのRPAでは、 

  • 定型処理は自動化できる
  • ただし判断や例外対応は人に依存する 

といった構造になりがちでした。 

WorkHQでは、

  • RPA:定型処理の実行
  • AI:理解・分類・一次判断
  • 人:確認・承認・例外対応
  • API:システム間の接続 

といった要素を組み合わせ、業務全体を1つの流れとして設計できるようになります。

では、具体的にどのようなことができるのでしょうか?
以下簡単に、WorkHQの機能の特徴をご紹介します。  

①Agenticワークフロー(業務の流れをつくる)
トリガー(API/フォーム/スケジュールなど)を起点に、RPA・AI・人のタスクをつなぎながら、業務フローを構築できます。

②AIエージェント(判断を組み込む) 
自然言語で定義したAIエージェントにより、内容理解・分類・一次判断といった処理をフローに組み込めます。  

③APIコネクター(外部とつなぐ) 
各種SaaSやAIサービスとノーコードで連携し、システム間のデータ取得・更新を簡単に実現できます。  

④フォーム & タスク管理(人を組み込む) 
フォーム入力を起点に処理を開始したり、フローの途中で人による確認・承認を挟みながら処理を継続できます。

これらを組み合わせることで、「RPA単体では止まっていた業務」を、“止まらずに流れる業務”へ変えられるようになります。


RPAだけでは難しかった業務は、WorkHQでどう変わるのか? 

「WorkHQが実際の業務でどう活きるのか?」という点が気になる方も多いのではないでしょうか。

ここでは、第二弾でご紹介した「RPA単体では対応が難しい業務」をベースに、「どこで止まっていたのか」→「どうすれば流れるのか」 という視点で見ていきます。

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ケース1:問い合わせ内容の理解・振り分け(例:社内問い合わせ/顧客からの問い合わせなど

Before(RPA単体)After(WorkHQ)
  • 文章の表記揺れや文脈の違いに対応できず、IF分岐ベースの処理に限界
  • 問い合わせの「意図」を理解する必要があり、ルール化が困難
  • 結果として、人による判断・振り分けに依存 
  • AIが問い合わせ内容を読み取り、内容を理解・分類
  • 過去履歴や関連情報を参照しながら、初期対応案を生成
  • 必要に応じて人に引き継ぎ、その後は再びRPAでの処理フローに戻す 

 イメージ(非公式):Case1_text-priority_500KB.jpg
本投稿の理解を補助する目的で作成したイメージであり、公式資料ではありません。

「判断できずに詰まる業務」から「判断を補助しながら流れる業務」へ変わります

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ケース2:申請内容の妥当性判断(例:人事/購買/経費申請など)

Before(RPA単体)After(WorkHQ)
  • 申請内容や添付資料の形式がバラバラで、画一的な定型ルールに当てはめにくい
  • 申請フォーマットや運用ルール変更のたびに、RPAの修正が必要となり、メンテナンスコストが増大
  • ケースごとの判断をルールベースで対応しようとするとロジックが複雑化し、結果として人による判断に依存しやすい 
・AIが内容を読み取り、状況に応じた柔軟な一次判断を実施  
・判断が難しい場合や不備がある場合は、人に確認を依頼  
・確認結果をもとに、RPAでの処理を継続

イメージ(非公式): Case2_text-priority_500KB.jpg

 「例外で止まる業務」から「例外も流せる業務」へ変わります。 

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ケース3:複数情報ソースをもとにした総合判断(例:与信判断/顧客対応可否判断/在庫可否判断など)

Before(RPA単体) After(WorkHQ) 
  • 複数システムの情報を組み合わせた判断が難しい
  • 条件分岐が複雑化し、ロジックの維持が困難
  • 仕様変更のたびにロボの見直しが必要 
  • APIコネクターを通じて、複数システムの情報を横断的に取得
  • AIが情報を整理し、判断材料を提示
  • 人が最終判断を行い、その結果をもとにRPAでの処理を継続

イメージ(非公式): Case3_text-priority_500KB.jpg

「分断された業務」から「つながる業務」へ変わります。 


■ポイント:業務の考え方が変わる

これらのユースケースに共通しているのは、 

  • RPAだけでは完結しない
  • AIだけでも完結しない
  • 人の関与も必要 

という前提の中で、 

それぞれを分断されたまま使うのではなく、“どう組み合わせれば業務として流せるか”という発想に変わることです。 

WorkHQは、この設計を前提にできる点に価値があります。


次回は「WorkHQ Globalローンチと最新情報について」 

今回は、WorkHQの具体的な機能と、それらがどのように業務の中で活用できるのかをご紹介しました。 

次回は、4月28日に開催されたGlobalローンチイベントの内容も踏まえながら、

  • 最新のアップデート情報
  • これまでお伝えできなかったポイント

などについて、ご紹介していきたいと思います。

ぜひ、引き続きお付き合いいただけますと嬉しいです! 
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