インテリジェントな自動化の基本概要

紙やデジタルベースの文書（PDF など）を「読み取る」ために使用される光学式文字認識 (OCR) は、その一例です。従来、OCR は文字や数字を識別するのに、パターン認識ソフトウェアに依存していました。しかし、フォントや特に手書き文字は多種多様であるため、これを正確に行うには限界がありました。

OCR に機械学習が登場すると、この限界がなくなりました。機械学習ニューラルネットワークは、文字それぞれの固有のパターンを識別し、バリエーションを考慮して新たなパターンを学習することで、文字を「読み取る」ことができます。これにより、時間の経過とともに、Os と 0s または 5s と Ss を常に適切に区別できるようになります。つまり、狭い円が文字 O ではなく、ゼロ（ 0 ）のパターンに一致することを認識するようになります。インテリジェントな自動化のその他の例をいくつか示します。

• Document Information Extraction (DOX)。これは、OCR の進化形です。DOX は、スプレッドシートファイル（構造化データ）やスキャンされた文書（非構造化データ）のヘッダーやテーブルのフォーマット化されたデータを抽出できます。これにより、企業は大量の請求書、購買発注書、受領書、フォーム、申請書などを迅速に処理し、他のレコードと一致することを確認できます。

• スマートなカスタマーインタラクション。インテリジェントなプロセス自動化を活用したチャットボットは、自然言語処理を使用して、顧客の問い合わせを理解し、コンテキストに合わせてカスタマイズされた回答で対応します。これにより、サポートスタッフの作業負荷を軽減して、応答時間の短縮と全体的な顧客満足度の向上を実現できます。

• 予知保全。インテリジェントなプロセス自動化では、履歴データとリアルタイムのセンサーデータを継続的に分析することで、設備故障の初期兆候を検出できます。これにより、保守チームはタイムリーな介入をスケジュールし、サービス間隔を動的に調整できるため、ダウンタイムの短縮と修理コストの削減を実現します。

このように AI を活用して従来の手動プロセスを自動化すれば、精度とスピードを劇的に向上できるのです。この記事では、自動化によって、意思決定の向上、保守ワークフローの合理化、企業と従業員双方の業務効率の向上がいかに実現されるかについても考察します。

​​インテリジェント・オートメーション：主要コンポーネント​

インテリジェント自動化は、3 つの主要な要素で構成されます。これらを組み合わせることで、企業が業務効率を向上させるための戦略的フレームワークができます。

1. 人工知能 (AI)：コンピューターが、人間のように学習して問題を解決できるようにする技術です。AI の分野には、機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、生成 AI などがあります。

1. ビジネスプロセス管理：これには、正式なルールによるデジタル化されたビジネスプロセスの設計、運用、最適化が含まれます。

1. ロボティックプロセスオートメーション (RPA)：データ抽出など、下位レベルの繰返手動タスクを実行するソフトウェアロボットです。

インテリジェントな自動化はどう機能するか？

インテリジェント自動化の仕組みを理解するには、まず自動化の 2 つの基本的な形式を理解することが有用です。

従来型のプロセス自動化とは、プログラムされたルールに従うソフトウェアとテクノロジーを使用して、繰返ビジネスプロセスを自動化することです。複数の自動化プロセスを統合することで、エンドツーエンドのプロセスが作成されます。これが、ワークフローのオーケストレーションと呼ばれるものです。

ロボティックプロセスオートメーションは、BPA の主要な構成要素です。これは、人間のアクションをエミュレート/コピーして繰返タスクを完了するようにプログラミングされたボットを指します。RPA ボットをビジネスシステムに統合することで、幅広いルールベースのタスクを自動化できます。

インテリジェントなプロセス自動化は次なる進化形です。機械学習 (ML) や自然言語処理 (NLP) 機能などの高度な AI テクノロジーとロボティックプロセスオートメーションを統合して、事前にプログラム化されていないタスクを含め、高度なタスクを実行します。また、データの背後にあるビジネスコンテキストを推測し、その経験から学習するため、旧式の自動化よりもはるかに柔軟性と適応性があります。以下に例を示します。

• リードから入金までのプロセス（リードを見つけて、支払いを行う顧客に変えるサイクル）では、販売スタッフはインテリジェントプロセス自動化を使用して、構造化データ（Microsoft Excel スプレッドシートなど）または非構造化データ（スキャンされた PDF など）から受注を作成できます。販売スタッフは、節約した時間を、パーソナライズされたカスタマーサービスを提供するために費やすことができます。

• 採用から退職までのプロセス（従業員を見つけて、彼らが退職するまで管理するサイクル）では、人事スタッフはインテリジェントプロセス自動化を使用して、採用時に履歴書を選考できます。

なぜインテリジェントな自動化が必要なのか？

インテリジェント自動化は、自動化されたルールベースのプロセスの効率性と、複雑なデータを分析して経験から学習する高度な人工知能機能とを結合できるところが重要です。これにより、企業はこれまで自動化できなかったタスクを自動化して、一貫性の向上、意思決定の改善、運用コストの削減を実現できます。

インテリジェントな自動化を導入するメリット

インテリジェント自動化により、企業はプロセスを合理化し、意思決定を改善して、以下のメリットを得ることができます。

• 効率性、正確性、一貫性の向上：AI システムは、自動化率を高めて繰返タスクを実行できます。これにより、生産性が向上し、従業員はより高度な戦略的活動に専念できるようになります。

• ROI の向上：インテリジェント自動化への投資を選択する企業は、それがもたらすコストの削減、時間の節約、リスクの軽減による、大幅な ROI 向上を期待できます。

• カスタマーエクスペリエンスの向上：チャットボットは、パーソナライズされたカスタマーサポートを 24 時間体制で提供できます。問題を迅速に解決できるほど、顧客が競合他社のことを検討する可能性は低くなります。

インテリジェントな自動化の課題と対策

メリットは明らかです。しかし、インテリジェントプロセス自動化を導入する企業は、従業員に与えかねない影響に備える必要があります。

単調な作業から解放されると感じる従業員もいれば、それに脅威を感じる従業員もいるかもしれません。経営層は、従業員にスキル向上と再教育を促すポリシーを導入することで、この不安を軽減できます。理想的には、イノベーションにフォーカスしてより戦略的かつ創造的な思考をする企業に変身し、AI の提供するインサイトによって意思決定力も強化されるはずです。

AI の導入を検討している企業は、AI のバイアス、結論を導き出す方法の透明性、説明責任に関する問題についても検討する必要があります。これらはすべて、組織の AI 倫理委員会の助けを借りて定義できるトピックです。

もう 1 つの検討事項は、古いレガシーアプリを維持しながら AI テクノロジーに移行する際に発生する技術的負債です。データ品質の低さ、不十分なインフラストラクチャー、スキルギャップはすべて、企業のインテリジェント自動化の有効性を妨げる可能性があります。AI は、通常は開発者が処理しなければならない運用タスク（コードのリファクタリングなど）を自動化することで、組織の長年の技術的負債の削減に役立ちます。

インテリジェントな自動化を支える最新テクノロジー

インテリジェント自動化は、企業が AI テクノロジーを従来型のプロセス自動化に適用するときに実現します。以下のテクノロジーが含まれます。

• 人工知能
  AI はインテリジェント自動化の基盤であり、システムが情報を処理し、パターンを識別し、人間の介入なしで意思決定を行えるようにします。事前定義されたルールに従い、構造化データを使用する従来型の自動化とは異なり、AI 主導のシステムは複雑なデータ（構造化データと非構造化データの両方）を分析して、インサイトを抽出し、新しい情報に適応させることができます。この機能により、企業はルールベースの自動化ではできない方法で、意思決定プロセスを自動化し、効率を向上させ、精度を高めることができます。
• 機械学習
  機械学習は AI の一分野であり、複雑なアルゴリズムを使用します。これにより、従来型の統計的手法を超える高度なパターン認識機能が可能になります。大規模な多様なデータセットを活用することで、モデルはリアルタイムで意思決定に役立つインサイトを提供できます。継続的な学習に加えて、時間経過につれて、以前の活動や結果を推奨事項に反映させることもできます。
• 自然言語処理
  NLP は、言語ベースのタスクとそれに付随する構造化されていない音声やテキストデータに特化した、機械学習のサブセットです。NLP により、チャットボットやバーチャルアシスタントは、自然言語を介して人間の命令を理解し、感情や意図を考慮して、カスタマイズされた応答を提供できます。その結果、企業のために適切なカスタマーサービスを提供することができます。自動文書分類は、NLP のもう 1 つの適用例です。自動文書分類により、迅速なルーティングと処理、容易なコンプライアンス、より効率的な文書管理が可能になります。開発者は、コーディングプロセス中にも NLP を適用できます。コーディング提案からデバッグ、文書生成まで、あらゆる面で役立ちます。
• コンピュータービジョン
  コンピュータービジョンは、視覚情報（画像や動画データなど）にインテリジェント自動化を適用したものです。企業は、これを電気グリッドの変圧器、変電所、送電線での摩耗の監視・検査などのタスクに使用できます。

インテリジェントな自動化の活用事例

企業はすでに、インテリジェントプロセス自動化を活用しています。以下に、いくつかの例を示します。

• 財務および会計
  企業の財務および会計部門は、インテリジェント自動化を活用して、幅広いワークフローを迅速化しています。請求書処理では、請求書からデータを抽出して、購買発注と照合できます。経費管理では、従業員の経費を分類し、異常にフラグを設定してレビューの対象にすることができます。また、財務レポートでは、複数ソースのデータを連結してレポートを生成し、規制の遵守を確保できます。

• サプライチェーンロジスティックス
  インテリジェント自動化は、在庫管理の強化、在庫補充の自動化、出荷経路の最適化によって、サプライチェーンのレジリエンスを維持するのに役立ちます。これにより、配送時間とコストを最小限に抑え、欠品や過剰在庫を削減できるほか、リアルタイムの出荷追跡によって透明性を向上させることができます。

• カスタマーサービスの自動化
  企業はカスタマーサービスを促進するために、ますますインテリジェント自動化を活用しています。たとえば、チャットボットとバーチャルアシスタントは、顧客の問い合わせに対応し、サポートを提供することができます。問題が複雑すぎて対応できない場合は、適切な部門の人間の担当者に転送します。

  AI は、顧客のフィードバックやインタラクションを分析して、センチメントを検出し、対応戦略を改善することもできます。これは、センチメント分析と呼ばれます。

インテリジェントな自動化の将来性

インテリジェントプロセス自動化を導入することで、競争力を維持できます。従来型プロセス自動化とエージェント型 AI システムをうまく調整する戦略を見つけた企業は、エンドツーエンドのプロセスでの生産性の向上、精度の改善、コストの削減を期待できます。

AI エージェントは、より複雑なタスクに特化できるため、さまざまな部門や組織間でのコラボレーションが可能になります。サプライチェーンの在庫と納入を管理するエージェントが、他のエージェントと連携して関連する請求書や元帳を追跡することを想像してみてください。

これにより、人間のチームからこのような繰返ワークフローの負荷を取り除いて、研究開発、企業の社会的責任、技術サポートでのその他のより上位のロールに専念させることができます。これらは、共感、アイデア創出、ニュアンスなど、AI には困難なスキルが求められる仕事です。

企業は、インテリジェント自動化の導入と人材のスキル向上に投資することで、AI に置き換えられるのではなく、AI によって強化される人材を擁する企業という立ち位置を確保できます。両者のコラボレーションは、これまでは不可能と考えられていたレベルの効率性をもたらす可能性があります。