- AI・RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）・ノーコード・プロセスマイニング・機械学習など複数の自動化技術を組み合わせて、企業の業務プロセスを可能な限り広範囲かつ高度に自動化する戦略的アプローチのこと
- 単純な定型作業の自動化（RPA）を超えて、例外処理・意思決定・非構造化データの処理まで含む複雑な業務プロセスをエンドツーエンドで自動化することを目指す
- Gartnerが2019年以降継続してテクノロジーのトレンドとして選出しており、デジタルトランスフォーメーション（DX）推進の中核概念として企業の注目度が高まっている
【深掘り】これだけ知ってればOK！
ハイパーオートメーションとRPA（単独）の違いを理解しよう。RPAは「ルールが明確な繰り返し作業」の自動化に強いが、例外処理や文書の読み取り・判断が必要な業務には対応できない。ハイパーオートメーションではRPAにAI（OCRや自然言語処理）を組み合わせることで、紙の請求書の読み取り→金額の確認→例外判断→承認申請→転記という一連の複雑なフローをエンドツーエンドで自動化できる。
ハイパーオートメーション推進の実践的なステップとして、まずプロセスマイニングでシステムログから実際の業務フローを可視化し、自動化の優先順位と対象を特定する。次に自動化ツール（RPA・AI・ノーコード）を組み合わせて自動化を実装する。最後に自動化率・処理時間削減・エラー率などのKPIを定期的にモニタリングして継続的に改善する。
日本でのハイパーオートメーション推進の現状として、2020〜2022年のRPAブームの反省を踏まえた動きがある。RPAだけでは維持管理コストが高くロボットが壊れやすい（脆弱なロボット問題）という課題が表面化し、より高度な技術と組み合わせたハイパーオートメーションへの移行が進んでいる。
よくある誤解
ハイパーオートメーション＝RPA強化版だと思っている
ハイパーオートメーションはRPAを含むが、それ以上の概念だ。RPA・AI・プロセスマイニング・ノーコード・iPaaSなど複数の技術を戦略的に組み合わせて企業全体の自動化を推進するアプローチで、特定のツールではなく自動化の「方向性・哲学」を指す。
自動化できる業務は全部ハイパーオートメーションで自動化すべきだと思っている
全ての業務の自動化が費用対効果に見合うとは限らない。自動化に向いているのは「量が多い・ルールが明確・繰り返し発生する」業務だ。例外処理が多い・頻繁にルールが変わる業務の自動化はメンテナンスコストが高くなりROIが合わないケースも多い。
会話での使われ方
プロセスマイニングツールを導入して、どの業務にどれだけ時間がかかっているか可視化しました。まずここからRPA自動化の候補を絞り込みましょう。
DX推進担当者がハイパーオートメーションの第一歩としてプロセスマイニングで自動化対象を特定している場面。
請求書の処理、AIのOCRでデータを読み取ってRPAで基幹システムに転記するフローをつなげました。以前は1枚あたり5分かかっていたのが30秒になりました。
業務改革担当者がAIとRPAを組み合わせたハイパーオートメーションの効果を報告している場面。
RPAだけで自動化しようとすると画面が変わった瞬間に壊れるので、ノーコードのAPI連携に切り替えてより堅牢な自動化にしました。
エンジニアがRPAの脆弱性問題をノーコードツールへの切り替えで解決したことをチームに共有している場面。
【まとめ】3つのポイント
- 複数の自動化技術を組み合わせてエンドツーエンドで業務を自動化する：RPAだけでは対応できなかった例外処理・非構造化データ・意思決定をAI・プロセスマイニング・ノーコードと組み合わせることで、より複雑な業務プロセスの自動化が実現できる
- プロセスマイニングで自動化候補を特定してROI重視で進める：闇雲に自動化を進めるのではなくシステムログから実際の業務フローを可視化して費用対効果が高い業務から優先的に自動化することが成功のカギだ
- 「自動化すること」が目的化しないようにKPIで継続的にモニタリング：自動化率・処理時間削減・エラー率などのKPIを定期的に計測して、複数ツール組み合わせによる管理コストと自動化メリットのバランスを継続的に評価することが重要だ
よくある質問
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QハイパーオートメーションとDXはどう関係しますか？
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A
DX（デジタルトランスフォーメーション）は企業がデジタル技術を使って業務・ビジネスモデルを変革する取り組みの総称で、ハイパーオートメーションはDX推進のための重要な手段の一つです。業務の自動化・効率化を通じてデジタル化を加速させる役割を担います。
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Qハイパーオートメーションに向いている業務・向いていない業務は？
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A
向いている業務は、大量に繰り返し発生する・ルールが明確・デジタルデータを扱う・人の手でやると時間がかかる作業です。向いていない業務は、高度な創造性・対人コミュニケーション・頻繁にルールが変わる・例外が多い業務です。
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QRPAとAIを組み合わせるメリットは何ですか？
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A
RPAは画面操作の自動化が得意ですがルールが固定されています。AIを組み合わせることで紙の書類をOCRで読み取る・自然言語の問い合わせを分類する・例外的なケースを判断するなど、RPAだけでは対応できなかった業務も自動化できます。
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Qハイパーオートメーション推進の最初のステップは何ですか？
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A
プロセスマイニングツールで現在の業務フローを可視化して、自動化の候補と優先順位を特定することが最初のステップです。「自動化できそう」という感覚ではなくデータに基づいてROIが最も高い業務から着手することで、失敗リスクを最小化できます。
この用語と一緒に知っておきたい用語
| 用語 | この記事との関連 |
|---|---|
| マイニング | 次のステップとしてマイニングを学ぶと知識が広がります。暗号資産（仮想通貨）のブロックチェーン上で取引の正当性を検証してブロックを生成する作業のこと。成功すると報酬として仮想通貨が得られる |
| ノーコード | ノーコードを押さえると本記事の理解がさらに深まります。プログラミングコードを一切書かずに、ドラッグ&ドロップや視覚的なUIの操作だけでWebサイト・モバイルアプリ・業務システムを構築できる開発手法・プラットフォームのこと |
| データ | 本記事のテーマと実務上セットで使われることが多い用語です。コンピュータが処理する数値や文字、画像といった事実や資料そのもの、それがデータだ |
| フロー | 本記事のテーマと実務上セットで使われることが多い用語です。仕事やデータが進んでいく一連の手順や流れのことだよ |
| 構造化データ | 構造化データを押さえると本記事の理解がさらに深まります。構造化データの主要な特徴と用途を理解することで、関連する技術・制度・概念を正確に把握できるようになる |
【出典】参考URL
https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/hyperautomation ：Gartnerによるハイパーオートメーションの定義
https://www.uipath.com/ja/automation/hyperautomation ：UiPathによるハイパーオートメーションの解説
https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/lst/ha/hyperautomation ：NRIによるハイパーオートメーションの解説
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