インテリジェントな自動化で生成AIの力を解き放つ
企業内で生成AIを活用する方法を検討しているビジネスリーダーにとって、どこから始めるべきか、何を簡単に拡張できるか、何が最大のROIをもたらすかを見極めることは困難な場合があります。しかし、その答えは見かけよりもはるかにシンプルかもしれません。それは、自動化です。AIがオートメーション・テクノロジーに統合されることは「インテリジェントな自動化」と呼ばれ、企業が生成AIを活用するための大きな影響力のある方法です。
IBM Institute for Business Valueはこのほど、最新のグローバル調査「AIとオートメーションの機会を捉える」を発表しました。この調査は、各業界の経営幹部2,000人へのインタビューを分析したもので、経営幹部がインテリジェントな自動化による業務、ひいては財務上のメリットを認識していることが明らかになりました。報告書によると、調査対象となった経営幹部の92％が、2026年までに組織のワークフローをデジタル化し、AI搭載のオートメーションを活用することを予定しています。
企業がデジタル・トランスフォーメーションの取り組みを進め、オペレーションやプロセス全体にわたってデータとテクノロジーを統合するにつれて、管理タスク、ワークフロー、監視、プラットフォーム間の統合など、規模の大小を問わずビジネスの取り組みを自動化する機会が生まれます。同時に、デジタル・トランスフォーメーションは、ビジネスが使用するテクノロジー・システムやプラットフォーム、インフラストラクチャーの複雑さも大幅に増加させるため、IT組織がオートメーションの最前線に立っていることは驚くには当たりません。この調査によると、経営幹部は、ITサービス管理、DevSecOps、ITオペレーション管理におけるオートメーション率が今後3年間で2倍以上になると予想しています。
たとえば、企業がデジタル・トランスフォーメーションを十分に進めると、そのシステムは非常に複雑になり、大量のデータが急速に通過するため、エンジニアが自分で監視することがほぼ不可能になる場合があります。これは、自動化が単に便利であるだけでなく、ビジネス上の必須事項となる領域の1つです。適切なオートメーションツールは、人間の脳よりも速く膨大な量の情報を監視し、エネルギー使用量、ストレージ容量、コスト、その他のビジネス上重要な要素に関する事前設定されたルールに基づいて、問題をエンジニアに警告することができます。
次に、すでにインパクトが大きいオートメーション・テクノロジーに生成AIを適用します。生成AIは監視するだけではなく、パターンの特定と学習も行います。また、エンジニアに問題を警告するだけではありません。問題が発生する前に、考えられる原因に関するレポートを作成し、解決策を提案します。
人間の脳がリアルタイムで処理するのは不可能な速度で、圧倒的なデータ量があることを考慮すると、IT組織はインテリジェントな自動化によるROIを観察するのに当然の場所のように見えるかもしれません。しかし、ITシステムが複雑化するのと同様に、組織全体の事業単位も複雑です。
では、生成AIと自動化の組み合わせが効果的である理由は他にあるでしょうか。すべての部門と従業員は、現在、より多くの（場合によっては互換性がない）ツールやプラットフォームにまたがる、より多くの情報をより迅速に処理し、より多くのデータを管理することが求められています。オートメーションは、プロセスを合理化し、反復的なタスクを排除するのにIT部門と同じくらい便利ですが、もう1つの重要な障壁があります。技術者以外のチームには、自動化をプログラムするのに必要なエンジニアリング・スキルがないということです。
現在では、生成AIをオートメーション・ツールに適用することで、技術者以外の従業員も自然言語を使用して自動化したいものをプログラムできるようになり、その障壁は打ち破られます。多くのビジネスリーダーは、従業員に力を与え、生産性を解き放つために、どのように職場にテクノロジーを導入できるかを考えています。実際に、調査対象となった経営幹部の54％が、新しい働き方の提供におけるオートメーションとAIの役割を評価していると回答しています。
急速に進化する今日の競争の激しいグローバル経済の中で存続するためには、あらゆる企業にデジタル・トランスフォーメーションが必要です。複雑さをもたらすかもしれませんが、オートメーションと生成AIのアプリケーションの機会も生まれます。生成AIの適用方法を見つけたいビジネス・リーダーは、自動化が組織内で大きな影響を与える可能性のある分野、あるいは既に影響を及ぼしている分野を検討することから始める必要があります。
この調査では、経営幹部の10人中8人が、生成AIのメリットには潜在的なリスクに見合う価値があると同意していることがわかりました。生成AIとオートメーションの力を知ると、その理由が簡単にわかります。