インテリジェントな自動化とは

インテリジェントな自動化は、自動化テクノロジーとAIを組み合わせることで、効率化、コスト削減、精度向上を実現し、ビジネス・オペレーションを一変させます。データによると、約半数の企業がエラーを減らし、手作業をスピードアップするために、何らかの方法で自動化を利用しています。インテリジェントな自動化は、この傾向を新たなレベルへと導きます。世界中の企業にとって重要な意味を持つようになった今、その定義とさまざまな用途を理解することはビジネス上不可欠です。

インテリジェントな自動化（IA）とは

インテリジェントなプロセスの自動化と呼ばれることもあるインテリジェントな自動化は、人工知能 (AI)と自動化を組み合わせて、ビジネス・プロセスを改善し合理化します。インテリジェントな自動化では、ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA)、機械学習 (ML)、自然言語処理（NLP）などの技術を組み合わせて反復作業を自動化し、その過程でデータからインサイトを抽出します。

インテリジェントな自動化は、データ入力、文書処理、複雑化するカスタマーサービス対応などのタスクを自動化することで、ビジネス・プロセスを改善することができます。例えば、人工知能ドリブンな自然言語処理やその他の機械学習アルゴリズムを使用して、カスタマーサービスでのやり取りを自動化し、人が介在することなく迅速に問合わせを解決することができます。あるいは、保険会社がインテリジェントな自動化を使用して、従業員による監督を必要とせずに、請求プロセスを通じて文書をルーティングすることもできます。このようなオートメーションは、金融業界、医療業界、製造業、小売業など、幅広い業界に適用できます。インテリジェントな自動化は大きなメリットをもたらしますが、確実な成功には慎重な計画と実行が必要です。

インテリジェントな自動化（IA）とは

• 人工知能/機械学習
• 統合プラットフォーム
• ロボティック・プロセス・オートメーション

インテリジェンスな自動化により、顧客満足度、コスト削減、ビジネス・プロセスの改善を実現します。

主なポイント

• インテリジェントな自動化とは、高度な機械学習と人工知能を応用して、反復的な手作業を自動化することです。
• インテリジェントな自動化は、カスタマーサービスなどの顧客対応業務と、発注書管理者などの社内業務の両方に適用されています。
• IAの主なメリットは、スピード、コスト削減、反復作業におけるエラーの排除です。IAはまた、傾向を特定し、長期的な改善を提案することもできます。
• インテリジェントな自動化の課題の1つは、システムの統合やMLアルゴリズムのトレーニングを含む技術的なものです。もうひとつは、人々の働き方における組織的な変化を伝える人間的なものです。
• IAの導入には、統合やビジネス・プロセス・プラットフォームからAIチャットボットやモノのインターネット・センサーまで、さまざまなテクノロジーの組み合わせが必要です。

インテリジェントな自動化についての説明

インテリジェントな自動化は、ビジネス・プロセステス自動化を進化させたものです。これは、機械学習、音声認識、自然言語処理、コンピューター・ビジョンなどのクラウドベースのAIツールが最近利用可能になったことで可能になりました。これにより企業は、かつては機械が行うには複雑すぎる、あるいは人間中心だと考えられていた作業を自動化することができます。

このようなタスクとしては、意図を理解し、自然言語ジェネレーターを使用して回答を提供できるチャットボットを使用したカスタマーサービスにおける対話の処理、または保険請求の幾度もの引き渡しを通して問題なく書類を処理することなどを挙げることができます。どちらのタスクも、意思決定や推奨を行うために膨大な量のデータでトレーニングされたAIモデルにより支援されます。ロボティック・プロセス・オートメーションと人工知能の組み合わせにより、反復的でありながら完全に予測できないタスクを排除し、従業員がより価値の高い繊細な作業に集中できるようにする一方で、プロセスを改善することができます。

インテリジェントな自動化の仕組み

インテリジェントな自動化システムは、企業がより効率的に作業できるように設計されています。例えば、インテリジェントな自動化プロセスによって、顧客が人間の介入なしにチャットボットから迅速な回答を得たり、ビジネス・パートナーが在庫水準の低さに基づいて自動発注を受けたりすることができます。これは、ビジネス・データをリアルタイムで追跡し、人工知能を使って意思決定を行ったり、最適な次のステップを推奨したりするワークフローを可能にすることにより実現します。また、より最適な意思決定ができるように編成された事実を提示したり、従業員の時間と集中力を削ぐような反復作業を引き受けたりすることで、人間の意思決定を支援および補強するように設計されています。

インテリジェントな自動化に関わる主なツールには、ビジネス・プロセス自動化ソフトウェア、業務データ、AIサービスがあります。AIアルゴリズムは業務データを使って訓練されるため、在庫処理にコンピュータ・ビジョンを提供したり、ペースの速い金融取引に異常検知を追加したり、顧客との会話でニュアンスに応じたチャットボットの応答を提供し、適切なタイミングで従業員へと引き継ぐなど、さまざまなタスクを引き受けることができます。

このすべてのケースにおいて、インテリジェントな自動化は、ビジネスの慌ただしい日々の取引に穏やかな能率とエラーの減少をもたらします。また、機械学習アルゴリズムは、時間の経過とともに学習し、ビジネスデータの傾向を検出し、ワークフローの改善を提案することすら可能です。

インテリジェントな自動化が重要な理由

インテリジェントな自動化が重要なのは、企業がより高いレベルの効率性を見出すのに役立ち、同時に顧客やその他のステークホルダーとのつながりを深めることさえ可能だからです。AIドリブンな視覚、聴覚、言語、および応答性により、インテリジェントな自動化は、企業がより良い顧客関係を育成し、従業員が忙しい仕事を回避し、ペースの速い業務の中で自信を持って意思決定を行うための情報を提供することができます。

差し迫った故障の予測、部品の発注、メンテナンスのスケジュールなど、すべて日々のビジネスデータの収集に基づいており、専門家の時間を要することのない製造業の自動化や、テキストのコンテキストを理解し、規制コンプライアンスを満たすためにドキュメントを保存する決算業務がもたらす競争優位性を想像してみてください。銀行、海運ロジスティクス、ファッション小売など、さまざまな業界で多くの例があります。インテリジェントな自動化を推進する機械学習アルゴリズムは、データセットから常に学習し、時間の経過とともにプロセス設計の最適化を改善または提案します。

ンテリジェントな自動化とロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の比較

インテリジェントな自動化は、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）のみにとどまりません。RPAとは、ソフトウェア・ロボットを用いて人間の動作を模倣し、反復作業を自動化するオートメーションの一種です。一方、インテリジェントな自動化は、サービスとしての統合プラットフォーム（iPaaS）、人工知能（AI）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）などの複数のテクノロジーを組み合わせて、人間のような意思決定を必要とする複雑なプロセスを自動化します。インテリジェントな自動化は、反復作業を自動化するだけでなく、大規模なデータセットの分析に基づいてインサイト、推奨、予測を提供することで、人間がより適切な意思決定を行えるよう支援します。

インテリジェントな自動化の9つの要素

インテリジェントな自動化とは、統合、プロセス自動化、AIサービス、RPAの各テクノロジーを組み合わせて、反復的なタスクを実行し、人間の意思決定を補強することです。インテリジェントな自動化には、NLP、ML、コグニティブ・オートメーション、コンピュータ・ビジョン、インテリジェント文字認識、プロセス・マイニングなどを挙げることができます。

1. 人工知能（AI）：知覚、言語、学習、問題解決など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行する、大規模なデータセットでトレーニングされた機械の機能です。
2. サービスとしての統合プラットフォーム（iPaaS）：企業がさまざまなアプリケーション、システム、データ・ソースを統合し、ITエコシステム全体のワークフローを自動化できるようにするクラウド・ベースのプラットフォームです。
3. ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）：データ入力、請求書処理、カスタマーサービス対応などの反復作業を高い精度とスピードで実行できるソフトウェアボットです。
4. 自然言語処理（NLP）：機械が人間の言語を理解、解釈、生成する機能で、チャットボット、音声アシスタント、その他の会話インターフェースを通じて人間と対話することを可能にします。
5. 機械学習（ML）：機械がデータから学習し、明示的にプログラムされることなく時間とともにパフォーマンスを向上させる、AIのサブセットです。
6. コグニティブ・オートメーション：AIとRPAテクノロジーを組み合わせて、パターン認識や推論などの認知機能を必要とする複雑な意思決定プロセスを自動化することです。
7. コンピュータ・ビジョン：現実世界からの視覚データを解釈および分析する機械の機能で、物体認識、画像および動画解析、自動ナビゲーションなどのタスクを実行することができます。
8. インテリジェント文字認識（ICR）：手書きまたは印刷されたテキストを認識し解釈する機械の機能で、データ入力や文書処理などの作業の自動化を可能にします。
9. プロセス・マイニング：ビジネス・プロセスを分析および最適化するためにAIやデータマイニング手法を使用することで、企業は非効率性を特定し、業務パフォーマンスを向上させることができます。

インテリジェントな自動化のメリット

インテリジェントな自動化の使用により、企業は生産性と効率を高め、カスタマー・エクスペリエンスを向上させ、コストを削減し、より適切な意思決定を迅速に行うことができます。目標は、人間の専門家に取って代わることではなく、ビジネスの成長に役立つ戦略的で繊細な活動のために専門家の時間を確保できるようにすることです。

1. 顧客満足度の向上：自然言語生成を使用して、より迅速で正確なカスタマーサービス回答を提供し、従業員が難しい対応により多くの時間を割けるようにします。
2. コスト削減:一般的な作業に必要な時間を短縮し、スキルの高い従業員に日常業務のための給与を支払う必要がなくなるとともに、膨大な量のデータやドキュメントの照合を含む作業を自動化することができます。
3. 意思決定の改善：リアルタイムのインサイトとデータ分析を提供し、即時のより的確な意思決定と、より多くの情報に基づいたビジネス戦略を実現します。
4. 俊敏性の向上：変化する市場の状況や顧客のニーズを追跡し、迅速に適応することで、企業が競合優位性を維持できるようにします。

インテリジェントな自動化の課題

テクノロジーの複雑さとその絶え間ない進化、そして人工知能が日常的なエンタープライズ・ソフトウェア・ツールとしてはまだ歴史が浅いことから、インテリジェントな自動化には多くの課題があります。インテリジェントな自動化の導入に関しては、課題を技術的な課題と組織的な課題の2つに分けて考える必要があります。

技術的課題には次のものがあります。

• 統合の複雑さ：インテリジェントな自動化には、複雑で時間を要することのある既存のシステムやプロセスとの統合が往々にして必要となります。これには、IAソリューションとレガシー・システムの統合、複数のベンダーの管理、システム間のスムーズなデータフローの確保などを含むことができます。
• データ品質の問題:インテリジェントな自動化は質の高いデータに大きく依存しますが、企業はデータのサイロ化、不完全または不正確なデータ、またはデータ・セキュリティ上の懸念に苦戦している可能性があります。データの質が低いと、IAソリューションの可能性を十分に発揮することが難しくなります。
• ガバナンスとコンプライアンスの課題:企業は、IAソリューションが規制要件を満たし、社内のポリシーや手順に準拠していることを確認する必要があります。
• レガシー・システムとの統合：多くの企業は、最新のインテリジェントな自動化テクノロジーと連携するように設計されていないシステムを所有しているため、統合が困難であり、コストのかかる技術的専門知識やカスタム開発作業が必要になる可能性があります。
• セキュリティ上の懸念:IAソリューションは、特に機密データの取り扱いや他のシステムとの相互作用に関して、新たなセキュリティ・リスクをもたらす可能性があります。企業は、これらのシステムが安全で、関連するセキュリティ標準やプロトコルに準拠していることを確認する必要があります。

組織的な課題には次のようなものがあります。

• エグゼクティブのリーダーシップとスポンサーシップの欠如：エグゼクティブは、インテリジェントな自動化に向けた取り組みを成功させるためのビジョン、リソース、リーダーシップを提供することが求められています。
• IAの可能性に対する理解の浅さ:多くの企業は、IAの機能と可能性を十分に理解していないため、機会を逃したり、非現実的な期待を抱く可能性があります。テクノロジーの可能性を最大限に発揮するためには、リーダーが十分な知識を身につける必要があります。
• 人材のギャップ：IAを設計、実装、維持できるスキルを持った専門家が不足している可能性があり、こうした取り組みを拡大することが困難になっています。
• 変更管理:IAによってプロセスや職務が大幅に変更されることがありますが、適切なコミュニケーションやサポートがなければ、従業員がそうした変更に適応することが困難になる可能性があります。企業は、従業員がIAのメリットを理解し、変化に備えるようにしなければなりません。
• 投資収益率の不確実性:インテリジェントな自動化に向けた取り組みのROIを測定することは、特に生産性の向上や顧客エクスペリエンスの改善といったソフト面でのメリットに関しては、困難な場合があります。企業は、IAに向けた取り組みについて明確なメトリックと目標を設定し、その成功を定期的に評価および報告する必要があります。

インテリジェントな自動化のユース・ケース

インテリジェントな自動化は、医療、金融、小売、製造、物流および輸送など、幅広い業界で利用されています。例:

1. AIドリブンなチャットボットは、カスタマーサービスへの問い合わせやヘルプデスクでの質問に使用することができ、効率的な解決と一貫したエクスペリエンスを提供することができます。この種のチャットボットは、「...当社との対話方法にかかわらず、お客様が一貫したエクスペリエンスを得られるようにしながら、新たなチャネル向けのソリューションを迅速に提供することを可能にします」と、Exelon CorporationのIT担当バイスプレジデントであるMichael Menendez氏は述べています。
2. MLアルゴリズムとモノのインターネット（IoT）センサーを組み合わせて、工場の現場で予測メンテナンスを実行します。
3. デジタルボットは、データ入力、注文処理、請求書作成などの反復作業を自動化し、プロセスを効率化すると同時に、ビジネスに関するリアルタイムのフィードバックを提供します。
4. コンピューター・ビジョンは、 生産および輸送における在庫レベル、仕掛品、車両の動きなどの活動追跡をサポートすることができます。

インテリジェントな自動化のテクノロジー

インテリジェントな自動化は、複雑なタスクを実行するために一連のテクノロジーを結びつけることによって達成されます。プロセス自動化プラットフォームを中心に構築されたこれらのテクノロジーには、次のようなものがあります。

1. ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）：データ入力や文書管理など、単純な繰り返し作業を高い精度とスピードで実行するソフトウェア・ボットです。
2. 機械学習ボット: ビジネス・システム と統合し、特定のビジネス・ルールに基づいて反復作業を簡略化するソフトウェア・ベースです。
3. モノのインターネット（IoT）システム：集中管理アプリケーションを使用し、IoTを介して接続および通信するデバイス、センサー、およびソフトウェアです。
4. チャットボット: AIドリブンのチャットボットは、自然言語処理を使用してテキストまたは音声コミュニケーションの意図を把握し、会話テキストまたは音声での返信を含む適切なアクションを実行します。
5. テキスト・メッセージング・アプリケーション:テキスト・メッセージは、インテリジェントな自動化により管理される多くのカスタマーサービスでのやり取りやビジネス通知プロセスのフロントエンドとして採用されています。
6. 統合サービス：アプリケーションとデータ・ソースを接続するもので、IAを使用してビジネス・プロセスを自動化および管理するために必要です。
7. ITインフラストラクチャ: ITインフラストラクチャは、コンピューティング能力、データ管理、データ統合、および自動化ソフトウェアを提供することにより、あらゆるインテリジェントな自動化プロセスのバックエンドを構成します。

インテリジェントな自動化のテクノロジー

1. RPAプラットフォーム
2. 機械学習/AI
3. IoT
4. Chatbots/自然言語処理
5. テキスト・メッセージ
6. 統合サービス
7. インフラストラクチャ・サービス

インテリジェントな自動化の実行方法

インテリジェントな自動化は、プロセスの自動化から始まり、AIドリブンのツールを導入することで、自動化の範囲をビジネス全体に拡大します。その過程で、従業員はAIドリブンな新しいプロセスに対応するために、どのように勤務時間を調整すればよいのか、時間をかけて指導を受ける必要があります。ここでは、成功への道のりをご紹介します。最初に、最終目標をイメージしましょう。パフォーマンスのボトルネックを取り除き、AIを使用して選択された大量のタスクを処理することができたら、プロセスはどのようになるか考えてみてください。

目標が決まったら、これらのプロセスを設計および追跡し、特定のニーズに合わせたアルゴリズムを提供できる種類のテクノロジー・インフラストラクチャに関する専門知識を学習または確認します。そこから戦略を立て、パートナーシップを構築することができますインテリジェントな自動化の精度と価値を最大化するには、社内の専門家によるビジネス・インタラクションの詳細に関する説明を受ける必要があります。IAシステムは、場合によっては人間の意思決定や顧客とのコミュニケーションに取って代わるので、そのプロセスに対する鋭いインサイトが重要であることに留意してください。ここで、バックオフィスのITおよびクラウド・パートナーが、御社とともに拡張し、進化する準備ができていることを確認します。

次は、変更管理です。従業員の準備が必要となります。IA導入の一環として、組織構造を再定義し、企業文化を整備します。自動化が進めば、手作業や顧客とのコミュニケーションはある程度処理され、従業員の時間をより価値の高い業務やビジネス関係に集中させることができるようになります。

そして最後に、実行と反復を行います。インテリジェントな自動化のメリットとして、機械学習アルゴリズムの継続的な改善が必要である点が挙げられます。可能な改善策を把握し、実行する方法があることをご確認ください。ユーザーからのフィードバックをモニターし、変更を加える準備をすることも同様に重要です。インテリジェントな自動化を最大限に活用するには、絶え間ないフィードバックと反復のプロセスが必要です。

インテリジェントな自動化の未来

インテリジェントな自動化の未来は、機能面で躍進を続ける人工知能の未来と密接に結びついています。それに伴い、より低コストでより迅速な結果を求める顧客からの期待は高まるばかりです。

大手企業はすでに積極的な取り組みを進めています。多くの企業がインテリジェントな自動化を順調に導入している一方で、試行錯誤しながら戦略を練り直し、組織の準備を進めている企業もあります。AIがサポートする他のプログラムと同様に、インテリジェントな自動化は未来への投資であり、出だしがうまくいかないこともあるでしょう。しかし、需要の高い他のテクノロジー・トレンドと同様に、クラウド・プロバイダーが、自社のソフトウェア・インテグレーション・プラットフォームやビジネス・プロセス・オートメーション製品に基づいて、インテリジェントな自動化のための既製のシステムを提供し始めることが期待されます。

インテリジェントな自動化によるプロセスと意思決定の改善

AIテクノロジーの高度化と実用化の一環として、インテリジェントな自動化は強力な競争上の優位性となる見込みです。今こそ開始すべき時です。その際には、エンタープライズ統合とビジネスプロセスの自動化で実績のあるパートナーが欲しいところです。オラクルは、数十年にわたり企業の業務プロセスの自動化を支援しており、その専門知識をOracle Cloud Infrastructure (OCI) サービスに組み込んでいます。アプリケーションとデータ・ソースを接続し、プロセスの自動化と管理の一元化を支援する、OCI統合サービスをご利用いただけます。このサービスは、承認を自動化および迅速化する、イベントドリブンなワークフローを実現します。OCIはまた、自然言語処理、異常検知、コンピュータ・ビジョンといった特定のワークロードに合わせてトレーニングされたクラウドベースのAIサービスも提供しており、企業は必要に応じてこれらを適用することができます。

インテリジェントな自動化に関するFAQ

「インテリジェントな自動化」という言葉の意味を教えてください。

インテリジェントな自動化とは、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）などの技術を組み合わせて使用することで、反復作業を自動化し、データからインサイトを抽出し、データ駆動型の意思決定を可能にするビジネス・プラクティスに付けられた名称です。

インテリジェントな自動化の例を教えてください。

インテリジェントな自動化は、テキストまたは音声による質問の意図を理解し、オプションを提供するカスタマーサービス用チャットボットを活用することができます。別の例としては、コンピューター・ビジョンを使用して対象物を正確に識別し、作業員がその場で迅速な判断を下せるようにする出荷や製造工程があります。

ロボット・プロセス・オートメーション(RPA)はインテリジェントな自動化の一部なのでしょうか。

どちらもタスクを自動化するために使用されますが、インテリジェントな自動化はロボティック・プロセス・オートメーションのさらにスマートなバージョンと考えることができます。ロボティック・プロセス・オートメーションがデジタルボットを使用して単純な反復作業を行う一方で、インテリジェントな自動化はより繊細で人間中心の作業を行い、必要に応じて自然言語で応答を提供することができます。

インテリジェントな自動化を使用している業種を教えてください。

インテリジェントな自動化は、保険、投資、医療業界、物流、製造など、ほぼすべての業界で利用されています。インテリジェントな自動化の用途は、人工知能の機能の急増に伴い、拡大しています。