AI 自動化は、人工知能テクノロジーを活用して複雑なタスクやプロセスを自動化します。これらのテクノロジーを活用することで、人間のインテリジェンスを必要とするタスクをより正確かつ一貫して実行できるようになります。
自動化という概念は、事業運営の状況を根本的に変革しました。これまで、ビジネスにおける自動化の役割は製造業に限定されていましたが、デジタル技術の進歩により、自動化は組立ラインを超えてあらゆる分野に拡大し、プロセスを簡素化し、その過程で人的ミスを減らすことができました。
さらに最近では、効果的な人工知能の出現と普及により、この進化が新たな時代を迎えています。大規模なデータセットを分析し、結果から継続的に学習し、情報に基づいた意思決定を行う AI の能力は、企業がオペレーションを簡素化し、大規模な効率化を推進し、顧客のニーズに合わせた製品やサービスを革新する、前例のない機会を開いています。
最新の AI と自動化ソリューションによって実証された革新的な機能により、これら 2 つのテクノロジーを組み合わせてビジネス機能をさらに強化することは、実際にはごく当然の結論でした。従来の自動化テクノロジーと AI を融合させることで、組織は日常的なタスクを自動化するだけでなく、より複雑で戦略的なビジネスアクティビティに取り組む能力を構築しています。
AI と自動化という用語は同じ意味で使用されることがよくありますが、それぞれ異なる (しかし補完的な) テクノロジーを表しています。これらのツールを活用して競争上の優位性を獲得しようとする企業にとって、両者の違いを理解することは不可欠です。
自動化とは、そのままであれば過剰な人間の介入を必要とするタスクを、テクノロジーを使用して実行することを指します。従来、これらは反復的なルールベースのアクションであり、一度プログラムすれば、変更なしで何度も実行できます。ロボティックプロセスオートメーション (RPA) は、ビジネス自動化の一般的な形式であり、データ入力や請求書処理などの基本的なタスクを処理します。
これに対して AI は、人間の介入だけでなく、人間の知性や問題解決能力を必要とするタスクを実行できるシステムを構築することが関係しています。人間の知能をシミュレーションした AI の特徴は、データから学習し、新しい状況に適応し、その結論に基づいて情報に基づいた意思決定を行う能力にあります。
AI 自動化 (およびそれに関連する概念であるインテリジェントな自動化) は、両方の分野に固有であるメリットを組み合わせ、自動化のスピードと信頼性を、AI の問題解決能力とともに活用します。たとえば、RPA はシステムにデータを入力するプロセスを自動化できますが、AI はデータを分析し、それに基づいて予測を行い、インサイトを生成して人間の意思決定を強化することで、さらにそれを一歩進めることができます。
この組み合わせは、最近まで人間のオペレーターしか持ち合わせていなかった適応性と学習能力を必要とする、多くの複雑なプロセスを自動化する大きなチャンスとなります。AI を活用した自動化によって、人間が見落としてしまうようなパターンやインサイトを特定できるようになり、その結果、効率が向上するだけでなく、イノベーションも促進されます。
AI の導入が世界中で増加しているのと同様に、インテリジェントな自動化は、本質的にすべての業界に有意義な変化をもたらす態勢を整えており、これまでにないレベルの生産性とイノベーションが可能になります。このテクノロジーは、さまざまな業界や分野に深く浸透するにつれて、可能性を再定義し、オペレーショナルエクセレンスの新時代への扉を開きます。
多くの業界で、この変化はすでに始まっています。AI 自動化が以下の業態をどのように改善しているかを考えてみましょう。
農業
農業では、AI 自動化により、より正確な農作業が促進されます。作物の健康状態を監視する自動ドローンから、灌漑や害虫管理を最適化する AI 主導型システムまで、テクノロジーは食料の生育方法を最適化しています。これらの技術により、化学的介入の必要性を減らしながら収穫量を増加させることができます。
自動車
自動車業界は、生産や品質管理などの分野で AI 自動化から大きなメリットを得ています。AI を搭載した自動機械は、機器の故障を予測し、組立ラインを簡素化し、厳格な品質基準を確保できます。さらに、AI は自律走行車の開発と応用において重要な役割を果たしています。
ファイナンス
金融では AI 自動化によって、アルゴリズムを使用してリアルタイムで市場を分析し、取引が実行されています。さらに、このテクノロジーを拡張して、不正行為のパターンをより適切に特定したり、自動カスタマーサービスプロセスを開始できるチャットボットによって、より多くのカスタマーサービスの問い合わせに対応したりすることもできます。
ヘルスケア
ヘルスケアでは、医療データの分析、医療プロセスの支援、患者のケアプランのパーソナライズなどに AI 自動化が活用されています。自動化されたシステムは、患者の記録をより効果的かつ正確に管理でき、AI 主導型の診断ツールは、がんなどの疾患の早期発見に役立ち、治療効果を高めることができます。今後数十年のうちに、AI を活用したロボットシステムが手術の一端を担うようになるでしょう。
保険
AI 自動化により、手動で保険料を計算する必要性が減ります。また、AI アルゴリズムはデータを迅速に分析して不正行為を検出し、損害賠償を査定し、請求を迅速化し、顧客満足度と運用効率を大幅に向上させることもできます。
ライフサイエンス
ライフサイエンス分野では、AI 自動化により、膨大なデータセットを分析することで創薬と臨床試験を加速させ、潜在的な薬剤候補を特定し、その有効性を予測することができます。このテクノロジーは、単に新しい治療法の市場投入までの時間を短縮するだけでなく、医薬品製造のための正確な文書化におけるエラーのリスクも排除します。
製造業
インテリジェントな自動化により、製造業は生産ラインの最適化、予測メンテナンスによるダウンタイムの削減、在庫管理の強化などのメリットを得ることができます。さらに、AI 自動化システムは、生産データを分析して機械の故障を事前に予測し、中断を最小限に抑え、継続的な生産フローを維持します。
マーケティングと広告
マーケティングと広告において AI 自動化は、行動分析を活用して広告と製品メッセージングを調整することで、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを実現します。AI 自動化は、どの広告がコンバージョンする可能性が高いかを驚くほど正確に予測し、広告予算の ROI を最大化することもできます。
小売業
小売業では、AI 自動化によってショッピングエクスペリエンスをパーソナライズし、サプライチェーンのロジスティクスを最適化できます。AI を活用した推奨エンジンや自動在庫管理システムなどのテクノロジーにより、小売業者は適切な供給量を確保し、消費者の需要により効果的かつ効率的に対応することができます。
交通機関
AI 自動化は、輸送業界における計画と車輌管理を改善します。自動ルーティングシステムは、配送経路とスケジュールを最適化し、燃料消費を削減し、配送時間を短縮します。
AI 自動化は、さまざまなテクノロジーを組み合わせて、タスクを自動化すると同時にプロセスを効率化するシステムを構築します。各要素は、データ処理や意思決定や周辺のプロセスにおいて重要な役割を果たします。
インテリジェントな自動化を構成する主な要素は次のとおりです。
機械学習アルゴリズム
機械学習アルゴリズムは、インテリジェントな自動化の基盤であり、これによってシステムはデータから学習しパターンを認識できるようになります。これらのアルゴリズムは時間の経過とともに適応度を高め、より多くの情報を処理するにつれて精度と効率が向上します。顧客の行動予測から不正行為の検出まで、さまざまなタスクを実行するために、あらゆる業界で重要な役割を担っています。
ビジネスプロセス管理/インテリジェントなプロセスオーケストレーション
ビジネスプロセス管理 (BPM) とインテリジェントなプロセスオーケストレーションは、自動化されたワークフローを最適化して調整することで、単純なタスクの自動化を超えて拡張されます。ビジネスプロセスを最も効率的な順序で実行し、さまざまな自動化タスクを、組織の目標や戦略に沿った一貫性のある簡素化された運用に統合するのに役立ちます。
ロボットによるプロセスの自動化
前述のように、RPA は、かつては人間の介入が必要であった反復的なルールベースのタスクを自動化するために使用されます。RPA が定型タスクを処理することで、AI (および人間) は解放され、より複雑で要求の高いアクションに集中できるようになります。
コンピュータービジョン
コンピュータービジョン技術により、機械は視覚データに基づいて解釈し、意思決定を行うことができます。コンピュータービジョンは、画像認識や物体検出の技術を使用して、人間の目よりも迅速かつ確実に製品の欠陥を特定できるため、製造業の品質管理などさまざまな用途で応用されています。
自然言語処理
自然言語処理 (NLP) を使用すると、機械が人間の言語を理解して生成できるため、チャットボットや仮想アシスタントが自然な会話形式でユーザーとやり取りできます。NLP は、カスタマーサービスタスクの自動化、ソーシャルメディア投稿の感情分析、大量の非構造化テキストデータからの有用な情報の抽出などに役立ちます。
高度な分析機能
高度な分析には、従来のデータ分析にとどまらず、複雑なデータセットを処理して統合するための高度な分析技術とツールの適用が含まれます。この分野では、予測分析、規範的分析、記述的分析、診断分析など、さまざまな手法を使用します。機械学習と同様に、高度な分析は、より多くの情報があればそれによって進化します。
AI 自動化が業界全体を変革する力になるにつれ、当然ながら組織が乗り越えるべき新たな一連の課題も生じます。これらの課題は、技術的要因、人的要因、規制環境が複雑に絡み合っていることから生じます。組織が AI 自動化のメリットを最大化するには、これらの問題に効果的に対処することが重要です。
AI 自動化における主な課題の 1 つは、データプライバシーの確保です。システムがスマートになり、相互接続が進むにつれて、より機密性の高いデータへのアクセスが必要になります。しかしながらこのアクセスにより、データ侵害や不正アクセスのリスクが高まります。組織は、データ暗号化、定期的なセキュリティ監査、ゼロトラストセキュリティモデルなどの包括的なサイバーセキュリティ対策を実装することで、これらのリスクを軽減できます。フィッシングやその他のサイバー脅威について従業員を教育することは、組織のサイバーセキュリティフレームワークを強化するのに役立ちます。
AI 自動化は、特定の仕事が変革されたり時代遅れになったりすることで、労働市場に混乱をもたらす可能性があります。これに対処するために、組織は再教育やスキルアッププログラムに投資できます。そうすることで従業員は AI テクノロジーをサポートして補完する新しい役割に移行できます。同時に、学習し続け変化への適応を重視する文化を育むことで、移行を容易にし、従業員からの抵抗を減らすことができます。
AI の意思決定プロセスの透明性は、最優先事項です。複雑な AI システムには「ブラックボックス」と呼ばれる概念があり、AI の意思決定方法が明確でないことを示しています。これに対処するために、組織は倫理的な AI 使用の原則を採用できます。これには、説明可能で監査可能なシステムの設計が含まれます。AI の倫理的な使用についてステークホルダーと話し合い、AI システムにおいて可能な限り透明性を確保することは、信頼と説明責任を構築するのに役立ちます。
AI 自動化を既存のシステムに統合すると、技術的および運用上の大きな課題が生じます。既存のシステムは複雑であることが多く、インテリジェントな自動化ソリューションとの適切な互換性を確保するためには、慎重な計画と実行が必要です。組織は、AI システムを段階的に実装するモジュール型統合アプローチを採用することで、このハードルを克服できます。経験豊富な IT サービスプロバイダーと提携することで、スムーズな統合に必要な専門知識を得ることができます。
AI は比較的新しい革新技術であり、規制機関はそれに急いで追いつこうとしています。組織は、コンプライアンスを徹底し、法的罰則を回避するために、新しい規制について常に情報を得る必要があります。コンプライアンス管理システムの実装は、法的環境の変化にアジャイルに対応できることが重要です。法務チームとコンプライアンスチームに対して定期的なトレーニングを実施して最新情報を提供することにより、組織は進化する法律への対応に先手を打つことができます。
課題はさておき、AI 自動化の革新的な可能性は、それを適正に実装できる企業に大きなチャンスをもたらします。インテリジェントな自動化の導入に成功すれば、次のことが可能になります。
AI 自動化は、単純で反復的なタスクから、複雑なタスクまで、さまざまなタスクを自動化することで、生産性を大幅に向上させます。この移行により、ワークフローがスピードアップし、ヒューマンリソースの活用が最適化されます。従業員は労力をより有意義な仕方で貢献できる作業に振り向けることができます。
AI 主導型の自動化システムにより、ターゲットを絞ったコミュニケーション、推奨、サポートを通じて、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。AI を活用したチャットボットは、24 時間いつでも即座にカスタマーサービスを提供し、問い合わせに対応し、従来の方法よりもはるかに迅速に問題を解決できます。さらに、AI 自動化はカスタマーサポートの平均解決時間 (MTTR) を改善し、高品質な製品の商品化までの期間を短縮します。
AI 自動化は、大量のデータを人間よりもはるかに高速に処理して分析することで、迅速な意思決定を促進します。高度な分析と機械学習により、AI は傾向を特定し、結果を予測し、実用的なインサイトを提案できるため、意思決定プロセスが加速し、ビジネスのアジリティが向上します。
AI 自動化は、ルーチンタスクを自動化することで、不要な経費を最小限に抑え、リソース割り当てを改善します。これは、特に労働集約型の業界では大幅な節約になります。
AI システムは、プログラミング中に設定された正確な基準に従ってタスクを一貫して実行することで、人的ミスを削減します。この正確性の向上は、精度が重要なデータ処理などの分野で特に有益です。正確性の向上は、品質管理の向上、やり直しの削減、業界標準や規制へのコンプライアンスの強化につながります。
AI システムは安定した品質で大量の仕事を処理できるため、企業は人件費やその他のリソースを増やすことなく業務を拡大することができます。このスケーラビリティは、市場での存在感を高めたい企業や、サービス品質や運用効率を損なうことなく季節的な需要に対応したい企業にとって不可欠です。
AI 自動化を支えるプロセスには 7 つの重要なステップがあり、それぞれが AI を活用したソリューションの開発と実行に不可欠です。以下は、AI 自動化に関連する各ステップの要素です。
1.データの収集
AI 自動化に関わる最初のタスクは、さまざまなソースから関連データを収集することです。この収集プロセスは、データベース、センサー、ソーシャルネットワーク、顧客フォーラム、貴重なインサイトを提供するデジタルインタラクションなどが対象となります。対象に含まれるデータが多いほど、その後のトレーニング効果は高くなります。
2.データの準備
収集したデータは、AI モデルがトレーニングや分析に使用できるように準備する必要があります。準備には、外れ値や不整合を除去することによるデータのクリーニングや、AI ツールとの互換性を確保するためのフォーマットなどが関係します。
3.モデルのトレーニング
データが準備できたら、機械学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングします。これらのアルゴリズムは、クリーンな注釈付きデータから学習し、パターン、関係、潜在的な異常を認識します。このフェーズでは、NLP やディープラーニングなどのテクノロジーが役立ち、テキスト分析を支援し、学習したパターンをモデルが将来のデータ分析に適用できるようにします。
4.データ処理
トレーニング済みモデルを新しいデータセットに適用して、ソーシャルリスニング、顧客フィードバック分析、異常検出などのタスクを実行できるようになります。
5.継続的学習
AI システムは、継続的に学習して適応するように設計されています。モデルが新しいデータを処理すると、その理解が更新され、最新の情報に基づいて予測と運用が改善されます。
6.展開
モデルのトレーニングとテストが完了したら、実際のビジネス環境に展開する準備が整います。展開には、AI モデルを既存のシステムや自動化に統合し、ビジネスプロセスの自動化を開始することが関係しています。
7.継続的な監視とメンテナンス
AI 自動化プロセスの最後のステップは、継続的な監視とメンテナンスです。システムのパフォーマンスを定期的にチェックし、必要な調整を行うことで、システムを最適な状態で稼働し続けることができます。
AI 自動化がさまざまな業界の仕事をどのように強化するかについて、楽観的に見通せる理由はたくさんありますが、この革新的なテクノロジーは、さまざまな意味で未来の働き方に革命をもたらす可能性が高いというのが実情です。
今後数年間で、人間は大きな創造性と感情的知性を必要とするタスクにもっぱら注力するようになり、AI 自動化は日常的な責務の多くを処理するようになるでしょう。定型的で反復的なタスクが多く自動化される中、ほとんどの仕事は変化し、一部の役割は廃止され、他の役割はインテリジェントな自動化を適切に取り入れて進化します。同時に、自動化ソリューションとその新機能をサポートする、新しいタイプの役割が登場する可能性があります。
あらゆる技術革命と同様、労働者は常に成功の中心であり続けるでしょう。とはいえ、現在の労働者の多くは、将来の雇用市場で生き残るためには、学習し続ける姿勢を優先する必要があります。
AI 自動化はビジネスプロセスを変革し、ますます複雑化するタスクやエンドツーエンドのプロセスを自動化の傘下に収めつつあります。ServiceNow の ServiceNow AI Platform は、この変化を受け入れ、ビジネスの成長を支援します。
ServiceNow AI Platform は、ディープラーニング、自然言語理解、インテリジェントドキュメント処理、予測分析を統合し、インテリジェントな自動化のための完全なエンドツーエンドのプラットフォームを提供します。このプラットフォームには、生成 AI、機械学習、自然言語処理、AI 検索、ロボティックプロセスオートメーション、API 統合、分析、プロセスマイニングなどが組み込まれており、すべてが連携して重要なワークフローの効率を強化します。
また、インテリジェントな自動化は、コンピューターサイエンティスト以外のユーザーも利用できるようにする必要があります。そのため、ServiceNow AI Platform はあらゆる技術レベルのユーザー向けに設計されており、強力な AI ツールを大規模なトレーニングなしに利用できるようになっています。
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