ハイパーオートメーションとは？初心者にもわかる解説と実践のコツ共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

ハイパーオートメーションとは？

ハイパーオートメーションとは、企業の業務を「できるだけ多く自動化してしまおう」という考え方です。従来の自動化が「決まった作業を機械にやらせる」イメージだったのに対し、ハイパーオートメーションはAIや分析、RPA、プロセスマイニングなどを組み合わせ、業務の流れを全体として自動化・最適化します。

重要なポイントは、機械だけでなく人が関わる場面を設計し直すこと、データの質を高めて正確に判断できるようにすること、そして継続的に改善していくことです。

主な要素

RPA（ロボティックプロセスオートメーション）は、繰り返しの作業をソフトウェアが自動でこなす技術です。

AIと機械学習は、判断が必要なケースやデータの予測・分類を行います。

プロセスマイニングは、実際の業務データを分析して、どの手順で遅れが生じているかを見つけ出します。

BPMとAPI連携は、業務プロセスを設計・管理し、異なるシステム同士をスムーズにつなぐ役割を果たします。

データの品質とセキュリティは、ハイパーオートメーションの成功の前提です。誤ったデータや不十分な権限管理は、誤作動や情報漏えいに直結します。

実践の流れ

実際に導入するときは、まずどの業務を自動化するのが効率的かを見つけます。これを「発見」と呼び、プロセスマイニングでサポートします。

次に、どの部分を自動化するかを決め、設計します。ここではRPAロボットの動き方やAIの判断基準を決めます。

そのあと、実際に自動化を「実行」します。システム間の連携やデータの移動をスムーズにするために、APIを使った統合が進められます。

最後に、成果を測定・改善します。運用データを分析して、さらなる最適化を行います。

実例と効果

ハイパーオートメーションは、請求処理の自動化、顧客データの登録・更新、ITサポートのチケット振り分けなど、日常の業務を幅広く効率化します。導入前は人が何度も同じ作業を繰り返していた部分が、ロボットとAIのおかげで正確に短時間で処理されます。

比較表

要素	従来の自動化	ハイパーオートメーション
対象	単一の作業	業務全体の流れ
判断の仕方	手動またはルール依存	データとAIに基づく自動判断
適用範囲	小規模・限定	組織全体へ拡張

導入の際の注意点

小さく試す、関係者の合意を得る、データの品質とセキュリティを確保することが大切です。急いで全社導入を進めると、混乱や反発を招くことがあります。

まとめ

ハイパーオートメーションは、最新の技術を組み合わせて「業務の自動化をとことん広げる」考え方です。正しく設計し、データを味方につけ、継続的に改善することで、企業の競争力を高める強力な武器になります。

ハイパーオートメーションの同意語

高度自動化: 自動化のレベルを従来よりもさらに高度にする考え方。RPA・AI・分析・プロセスマイニングを組み合わせ、業務全体を自動化・最適化します。
知能化自動化: 自動化に人工知能を組み込み、判断・学習・予測を活用して自動化を進める考え方。
AI活用自動化: AIを核とした自動化。データをもとに自動で意思決定を行い作業を実行します。
スマートオートメーション: 賢く効率的に動く自動化。人の介入を最小限に抑え、変化にも適応できる点が特徴です。
統合型自動化: RPA・AI・分析ツールなど複数の技術を横断的に統合して自動化を推進するアプローチ。
自動化の高度化: 自動化の範囲や能力を高め、複雑な業務まで自動処理できるようにする取り組み。
AI主導の自動化: 自動化戦略の中心にAIを据え、データから学習して業務を最適化・自動実行します。
オーケストレーション型自動化: 複数の自動化ツールを連携・統括して、全体のワークフローを最適化する自動化手法。
データ駆動自動化: データ分析と洞察に基づいて自動化を推進する考え方。
プロセス知能化: 業務プロセス自体を知能化し、判断と自動化を組み合わせて最適化すること。
全社横断自動化: 組織全体のプロセスを横断して自動化を推進するアプローチ。
AI×RPA連携自動化: AIとRPAを連携させて、反復作業を自動化し高度な自動化を実現する方法。

ハイパーオートメーションの対義語・反対語

手作業中心: 人間の手作業を中心に行い、機械・ソフトウェアの介入を最小限に抑える運用スタイル。
非自動化: 全ての作業を自動化せず、手作業のみで運用する状態。
完全手動化: あらゆるプロセスを手動で実行し、AI・RPA・自動化ツールの介入を排除する状態。
アナログ運用: デジタル機器・自動化ツールを使わず、紙ベースや手作業で業務を進める運用形態。
低度自動化: 自動化の程度が非常に低く、人の介入と作業負荷が高い状態。
人間中心の運用: 意思決定・設計・監視を人間が主体となって行い、技術的自動化の比重を低くする方針。
マニュアル化の徹底: 業務プロセスを徹底的にマニュアル化して、機械的な自動化を進めない運用。
デジタル化の回避: デジタル技術の導入を避け、紙・書面・対面中心の業務運用を優先する考え方。
局所的自動化の排除: 全体最適を目指すハイパーオートメーションとは逆に、局所的・部分的な自動化さえ避ける立場。

ハイパーオートメーションの共起語

RPA: ロボティック・プロセス・オートメーションの略。繰り返し・定型の業務を人の手を介さずに自動化する技術。
ロボティック・プロセス・オートメーション: ソフトウェア・ロボットがデスクトップ操作やデータ入力などの定型作業を実行して自動化する技術の総称。
AI: 人工知能の略。データをもとに学習・推論・判断を行う知的な機械の総称。
人工知能: 人間の知能を模倣する技術分野。パターン認識・推論・意思決定を自動化する仕組み。
機械学習: AIの一分野で、データからモデルを学習して予測・分類を行う手法。
ディープラーニング: 深層ニューラルネットワークを用いた機械学習の一種。高度な認識・推論を実現。
プロセスマイニング: 実データから業務プロセスを可視化・分析・最適化する技術・手法。
BPM: ビジネスプロセスマネジメント。業務プロセスの設計・実行・監視・改善を統合的に管理。
デジタルトランスフォーメーション: デジタル技術を活用して事業モデルや組織・文化を根本的に変革する取り組み。
低コード: 少ない手書きコードでアプリや自動化を構築する開発手法。初心者にも適用しやすい。
ノーコード: コードを書かずにアプリや自動化を作る手法。ビジネス担当者の参画を促進。
データ統合: 異なるデータソースを統合して一貫して活用できるようにする作業。
API連携: アプリ同士をつなぐ標準化された接続・データ交換の方法。
オーケストレーション: 複数の自動化タスクやサービスを統合的に管理・連携させる機能。
ワークフロー: 業務の手順を設計・自動化して、決められた順序で進行させる流れ。
インテリジェント・オートメーション: AIを活用した高度な自動化。RPAとAIを組み合わせた概念。
ルールエンジン: ビジネスルールに基づき自動的に判断・処理する仕組み。
意思決定管理: 判断基準を明示化し、業務上の意思決定を自動化・統制するアプローチ。
ガバナンス: 自動化のポリシー・監視・リスク管理を整備する統治枠組み。
コンプライアンス: 法令・規制・社内規定の遵守を自動化・監視する取り組み。
セキュリティ: データとプロセスの安全性を確保する防御・対策全般。
ROI: 投資対効果。自動化導入による利益と費用を評価する指標。
コスト削減: 人件費・運用費などのコストを削減する効果。
生産性向上: 作業効率・品質の向上を通じたアウトプットの増大。
人間と機械の協働: 人とAI/RPAが協力して業務を進める働き方・モデル。
IT/OT連携: ITとOTを統合してデータ・プロセスを横断的に活用する取り組み。
クラウドオートメーション: クラウド環境での自動化を設計・運用する手法。
エンタープライズオートメーション: 企業全体での自動化を戦略的に推進する取り組み。
データガバナンス: データの品質・アクセス・利用範囲を管理する方針・制度。
監視・モニタリング: 自動化プロセスの稼働状況をリアルタイムで監視・検知する機能。
監査トレイル: 自動化実行の履歴を記録・追跡する監査機能。

ハイパーオートメーションの関連用語

ハイパーオートメーション: 複数の自動化技術を統合して、可能な限り多くの業務を自動化・最適化する戦略。RPA・AI・プロセスマイニング・データ分析などを横断的に組み合わせます。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）: ソフトウェアロボットを用いて、定型的な事務作業を高速・正確に自動化する技術。人間の操作を模倣して作業を再現します。
知能化プロセスオートメーション（Intelligent Process Automation, IPA）: AIや機械学習を組み込み、判断・推論を含む業務まで自動化するレベルの自動化。データ分析と意思決定を支援します。
プロセスマイニング: 業務の実ログを分析して現行プロセスを可視化し、ボトルネックや改善点を特定する手法。
タスクマイニング: 個人が実行する作業を観察・記録して、自動化候補を抽出・優先順位づけする技術。
セマンティックオートメーション: 自然言語処理や意味理解を活用して、データ間の意味的関係を活かした自動化を実現する考え方。
プロセスディスカバリ: 現状のプロセスを自動化の前提として可視化・分析する技術・アプローチ。
オーケストレーション: 複数ツール・ボットを統合して、全体の自動化を一元管理・調整する機能。
有人自動化（介在型自動化）: 人が関与する場面でボットが補助・共働する自動化形態。
無人自動化（無介在型自動化）: 人の介在なしに自動化プロセスを完結させる形態。
ローコード自動化／ノーコード自動化: エンジニアリング経験が少なくても、低コードまたはノーコードツールで自動化を設計・構築する手法。
ソフトウェアロボット: RPAの実体となるデジタルロボット。人の操作を代替してタスクを実行します。
人工知能（AI）: 機械が学習し、判断・推論を行う技術。自動化の中核として活用されます。
機械学習（ML）: データからパターンを学習して、予測・意思決定を自動化に組み込む技術。
デジタルトランスフォーメーション（DX）: デジタル技術を活用して、ビジネスや組織の根本的な変革を進める戦略。
データ統合: 異なるシステムのデータを統合して、分析・自動化の基盤を作る作業。
データ品質: データの正確性・信頼性・一貫性を保つ管理。
データガバナンス: データの所有・責任・利用ルールを定め、適切に運用する枠組み。
自動化ガバナンス: 自動化プロジェクトの設計・導入・運用を統括する方針・ルール・組織体制。
自動化センター・オブ・エクセレンス（CoE）: 自動化の標準化・ベストプラクティスの普及・ガバナンスを担う組織。
セキュリティとコンプライアンス: 自動化運用でのデータ保護・法令遵守を確保する対策。
自動化のライフサイクル: 企画・設計・開発・導入・運用・最適化という自動化の全体的な流れ。
ROI（投資対効果）: 自動化投資の効果を金額や指標で評価する経済指標。
KPI（重要業績評価指標）: 自動化の成果を測る指標。改善の目標設定にも使われます。
クラウド自動化／クラウドネイティブ自動化: クラウド環境を前提にした自動化設計・運用。
デジタルワークフォース: ソフトウェアロボットやAIを活用したデジタル人材の総称。