[論文レビュー] Hybrid Approach to Automation, RPA and Machine Learning: a Method for the Human-centered Design of Software Robots

Wiesław Kopeć, Marcin Skibiński+7 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2018

Digital Transformation in Industry参考文献 4被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、参加型デザイン、ライブラボ、インタラクティブな機械学習を統合した人間中心のハイブリッド手法を提案し、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）を用いて日常的業務を高度なスキルを持つ役割に変革する。ドメイン固有言語（DSLs）と共同AIを活用して従業員を共同設計者・共同プログラマーとして支援することで、職務の置き換えを低減し、運用の継続性を高める持続可能なRPAの導入が可能になる。

ABSTRACT

One of the more prominent trends within Industry 4.0 is the drive to employ Robotic Process Automation (RPA), especially as one of the elements of the Lean approach. The full implementation of RPA is riddled with challenges relating both to the reality of everyday business operations, from SMEs to SSCs and beyond, and the social effects of the changing job market. To successfully address these points there is a need to develop a solution that would adjust to the existing business operations and at the same time lower the negative social impact of the automation process. To achieve these goals we propose a hybrid, human-centered approach to the development of software robots. This design and implementation method combines the Living Lab approach with empowerment through participatory design to kick-start the co-development and co-maintenance of hybrid software robots which, supported by variety of AI methods and tools, including interactive and collaborative ML in the cloud, transform menial job posts into higher-skilled positions, allowing former employees to stay on as robot co-designers and maintainers, i.e. as co-programmers who supervise the machine learning processes with the use of tailored high-level RPA Domain Specific Languages (DSLs) to adjust the functioning of the robots and maintain operational flexibility.

研究の動機と目的

• RPA導入に伴う社会的経済的課題、特に職務の置き換えや従業員の抵抗を是正すること。
• レガシーシステム、データ品質、断片的なプロセスといった技術的・組織的障壁を克服すること。
• 従業員のエンパワーを図ることで、反復的で低スキルな役割を、共同設計者・共同プログラマーとしての高スキルな役割に変容させること。
• 現在の従業員がソフトウェアロボットの設計および保守に参加することで、業務の継続性と運用の柔軟性を確保すること。
• スケーラブルで人間中心のRPAフレームワークを構築し、特に中小企業や共有サービスセンターを含む多様な業界に適用可能にする。

提案手法

• ライブラボ手法を用いて、制御された共同環境でビジネスプロセスを共同分析し、現実世界のデータを収集する。
• エンドユーザーをソフトウェアロボットの共同創造者として参加させることで、実際の業務フローに整合する設計を実現する参加型デザインの原則を適用する。
• RPA、クラウドベースの機械学習、ニューラルネットワークを統合したハイブリッドソフトウェアプラットフォームを実装する。
• インタラクティブで共同的な機械学習を活用し、従業員がAIの出力を検証・是正・最適化できるようにする。これにはOCRタグ付けや例外処理が含まれる。
• RPAに特化したドメイン固有言語（DSLs）を開発・導入し、非技術的従業員がロボットの論理を監視・変更できるようにする。
• 段階的導入プロセスを確立する：RPAの可能性分析、従業員ワークショップ、プロセスモデリング、共同設計、AIのトレーニング、共同保守のトレーニング。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RPAを従業員に与える負の社会的経済的影響を最小限に抑える方法は何か？
• RQ2 参加型デザインとライブラボは、持続可能なRPAソリューションを共同で創出する上で果たす役割は何か？
• RQ3 従業員が日常的作業の遂行者から、ソフトウェアロボットの共同設計者・共同プログラマーへと移行するには、どのようにエンパワーできるか？
• RQ4 インタラクティブで共同的な機械学習は、RPAシステムの信頼性と適応性をどのように向上させられるか？
• RQ5 レガシーシステムや断片的なプロセスは、現代的で保守可能なRPAアーキテクチャにどのように統合できるか？

主な発見

• ハイブリッド手法により、単調で反復的な作業が、より高度なスキルを要する役割に変容し、元の従業員がソフトウェアロボットの共同設計者・共同プログラマーとして活躍できるようになった。
• 参加型デザインとライブラボを通じた従業員の関与は、所有感を高め、抵抗を軽減し、RPAシステムの長期的持続可能性を向上させた。
• インタラクティブで共同的な機械学習により、AI出力のリアルタイムでの検証・是正が可能となり、データ品質とシステム信頼性が向上した。
• 高水準のRPAドメイン固有言語（DSLs）の使用により、非技術的スタッフがロボットの振るまいを監視・変更可能となり、運用の柔軟性が向上した。
• 内部プロセス知識を保持し、訓練を受けた従業員による即時の例外処理を可能にすることで、業務の継続性が確保された。
• 分析、共同設計、トレーニング、共同保守を含む段階的導入モデルは、カスタマーサービスやプロセス自動化を含む実世界の文脈でも効果的であることが実証された。