AIを活用した自動化が成果を上げる：自動化の破壊的イノベーションにより収益成長が1.5倍に増加

新型コロナウイルス感染症のパンデミックによって引き起こされた市場の混乱は、世界中の企業に引き続き重くのしかかってきている。同社のさまざまな事業分野では、顧客サービスに対する需要が高まる一方で、全体的な製品需要は引き続き減少する可能性があるなど、長期的な変動と大きな変化が起きています。さらに、検疫、ロックダウン、継続的な健康上の懸念により、従来の仕事の性質は時代遅れになり、人事および人材マネージャーは、現場の労働力への依存を減らす、より柔軟なモデルを模索せざるを得なくなりました。不安定な市場と従業員の行動の変化に直面して、企業は大規模な自動化に緊急に「大きな賭け」をする必要があります。

市場の継続的な変動により、企業はプロセスレベルの自動化から大規模な自動化へと移行するようになっています。従来の自動化は業務を変革し、企業の運営方法を簡素化してきましたが、AI を活用した自動化は、あらゆるやり取り、体験、プロセスをよりスマートにすることでイノベーションを加速します。組織全体の複雑な操作（調達から支払い、雇用から退職、アイデアから製品化など）を自動化する必要がある場合でも、反復的なタスクを自動化する必要がある場合でも、AI を活用した自動化により、需要のピークと容量の谷間に柔軟に対応し、迅速に感知、予測、対応、適応できる運用モデルを作成できます。

IDC は、2022 年末までに、すべての事業部門と IT 機能にわたる AI 対応の自動化の統合により、世界経済に 3 兆ドル近くの影響を与えると予測しています。 (IDCとIBMの共同研究の洞察の要約)

AI を活用した自動化を導入している組織は、競合他社よりも早く従業員の能力を強化し、新規顧客を獲得し、新たな収益源を開発しています。 IDCはこれらの企業を「オートメーションの破壊者」と呼んでいる

エンタープライズ グレードのインテリジェント オートメーションとは何ですか?エンタープライズ レベルのインテリジェント オートメーションは、基本的なオートメーションからインテリジェント オートメーションへの進化です。

• 基本的な自動化。これは、構造化されたデータを伴う反復作業を手動で実行する必要がなくなる基本的なタスク自動化です。ここでは、エラーを排除し、トランザクション作業を高速化するために、基本的なワークフローとロボットプロセス自動化 (RPA) ソフトウェアがよく使用されます。
• 高度な自動化。高度な自動化は、基本的な自動化を数レベル上に引き上げ、人間と機械を統合してエンドツーエンドのプロセスをサポートします。 高度な自動化では、非構造化データを処理し、自然言語処理や分析などの自動化機能を使用して、日常的なタスクではなく、より専門知識を必要とする作業をサポートできます。
• インテリジェントな自動化。インテリジェント オートメーションでは、他の高度なオートメーション テクノロジーと並んで AI 機能が中心的な役割を果たし、人間の介入を最小限に抑えた操作を実行します。推論・学習機能を備えており、多くの運用情報を独自に分析し、パターンを識別して行動することができます。
• エンタープライズ レベルのインテリジェント オートメーションとは、企業全体でインテリジェント オートメーションを使用することです。 ただし、エンタープライズ レベルのインテリジェント オートメーションでは、個々のテクノロジに重点が置かれるのではなく、テクノロジの適用と、これらのテクノロジを組み合わせることで作業のやり方をどの程度変えることができるかに重点が置かれます。これをハイパーオートメーション、あるいはエクストリームオートメーションと呼ぶ人もいます。どのような呼び方をするにせよ、ビジネスのあらゆる分野、あらゆる人にインテリジェントな自動化をもたらし、反復的な作業から企業全体にわたる作業まで、あらゆる仕事で適切な成果をもたらします。

エンタープライズ レベルのインテリジェント オートメーションを選択する理由は何ですか?

エンタープライズ規模のインテリジェント オートメーションの価値は、「適応性」と「拡張性」という 2 つの言葉で要約できます。企業全体に導入されたインテリジェントな自動化により、企業は迅速に規模を拡大または縮小し、新しい運用モデルを導入できるようになります。自動化が各作業タイプに提供できる価値は右側に示されていますが、専門家の作業や企業全体の作業にインテリジェントな自動化を適用すると、新たなレベルの変革が実現します。専門業務と企業全体の業務の両方で AI と自動化が融合することで、人間と機械が相互作用してデータを分析し、意思決定を行い、ワークフローまたはシステム内でタスクを実行する方法が変わります。

エンタープライズ レベルのインテリジェント オートメーションには、具体的にどのような技術的機能が必要ですか?

エンタープライズ規模のインテリジェントな自動化を実現するには、次の 4 つの領域の機能を組み合わせる必要があります。

• プロセスマイニングとモデリングにより、プロセスを発見し分析します
• RPA とデジタルワーカーで労働力を増強
• 自動化に機械学習を適用するAIと運用インテリジェンス
• 業務をデジタル化、自動化するコアオートメーション

1. プロセスマイニングとモデリングとは、イベントログデータに基づいてビジネスプロセスを分析および最適化することを指します。データ マイニング アルゴリズムは、傾向、パターン、詳細を識別するために適用されます。

プロセス マイニングとモデリングにより、次のことが可能になります。

• 既存のプロセスとタスクフローを理解して改善の余地を特定します
• 仮説分析を使用して将来のプロセスを分析およびシミュレートし、より多くの情報に基づいて新しい自動化を開始できるようにします。
• 主要業績評価指標（KPI）への影響を分析する

2. RPA ロボットは、人間とソフトウェア アプリケーション間のやり取りをシミュレートします。

RPA を使用すると、次のことが可能になります。

• 反復的なタスクを自動化することで、従業員がより価値の高い仕事に集中できるようになり、単純な取引をスピードアップし、データ入力エラーを排除できます。
• インテリジェントキャプチャと組み合わせて非構造化ドキュメントを抽出し、データに基づいて行動する
• 自動化に直接接続する、ターゲットを絞った専用チャットボットを使用して、自動化をよりアクセスしやすくします。

3. AI と機械学習は、システムが学習、予測、推奨を行うためにデータを使用することを指します。

AI と機械学習により、次のことが可能になります。

• 文書形式に関する事前知識がなくても非構造化文書を理解する
• 機械学習を使用して、従業員が実行するタスクに優先順位を付け、従業員を最も効率的に実行できるタスクにマッチングします。
• ビジネスルールと予測分析を組み合わせて予測的な意思決定を自動化する
• 自動化の前にインテリジェントなチャットボットを使用してチャットインターフェースをポップアップ表示します
• これらすべての機能によって生成されたデータを活用して、自動化をより効率的に行う方法についての独自の洞察を得ます。

4. コア自動化とは、コンテンツ サービス、キャプチャ (ドキュメント処理)、ワークフロー、意思決定管理など、業務をデジタル化および自動化するために必要な従来の自動化機能を指します。

IBM の詳細については、 http://cloud..com/act/ibm2021q4/cloud をご覧ください。