AIワークフロー

2024年11月11日

共同執筆者

Keith O'Brien

Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

AIワークフロー

人工知能(AI)ワークフローは、AIを活用したテクノロジーと商品を使用して組織内のタスクとアクティビティーを効率化するプロセスです。

AIを活用したアプリケーションやツール、AIモデルの最近の進歩により、企業がワークフローの処理方法を改善するための新たな機会が生まれています。組織がデジタル変革を採用するにつれて、オートメーション・プラットフォームと高度なテンプレートを活用したAI主導のワークフローにより、手動タスクによる非効率性が排除され、パートナー、従業員、顧客それぞれのエクスペリエンスが向上します。

IBM Institute for Business Valueレポートによると、経営幹部の92%が、2025年までに組織のワークフローがデジタル化され、AI対応のオートメーションが使用されることに同意しています。

市場調査会社のVanson Bourne社によるとibm.com外部へのリンク)1現在、組織の80%が、できるだけ多くのビジネス・プロセスをエンドツーエンドで自動化するという目標を追求しています。

AIを活用したワークフローは、主要なビジネス運営の強化、従業員の作業の効率化、収益の向上に重要なステップとなります。

AIワークフロー・オートメーションのコンポーネント

組織がワークフローを改善するために使用できるAIテクノロジーはいくつかあります。

  • API
  • ビジネス・プロセス・オートメーション
  • 生成AI
  • インテリジェントな自動化
  • 機械学習
  • 自然言語処理
  • 光学式文字認識

API

API(アプリケーション・プログラミング・インターフェース)は、ソフトウェア・アプリケーションが相互に通信してデータ、機能、および関数を交換できるようにする一連のルールまたはプロトコルです。APIは、サービスを連携する機能を推進するため、AIワークフローに欠かせない重要なコンポーネントです。例えば、Webサイトから銀行口座に接続してオンラインで何かを購入することは、使用されているAPI連携の一例です。

ビジネス・プロセス・オートメーション

ビジネス・プロセス・オートメーション(BPA)は、複雑で反復的なビジネス・プロセスをソフトウェアを使用して自動化する戦略です。通常、注文処理や顧客アカウント管理など、ビジネスを運営する上で不可欠な単純なタスクを自動化するために使用されますが、実際、従業員が手作業で行うよりも、オートメーションに任せるほうがよいでしょう。BPAは、従業員のオンボーディング、給与計算、その他の手動タスクを簡単に処理できます。BPAのサブセットはロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)です。RPAは、インテリジェントなオートメーション・テクノロジーを使用して、反復的なオフィス・タスクを実行します。RPAは、データ抽出、フォームへの記入、ファイルの移動などを強化します。

生成AI

生成AIは、ユーザーのプロンプトやリクエストに応じて、テキスト、画像、動画、音声、ソフトウェア・コードなどのオリジナル・コンテンツを作成するタイプのAIです。ChatGPTをはじめとする生成AIテクノロジーは、企業がワークフローを改善し、適切な出力を作成する方法を特定するのに役立ちます。ユーザーのプロンプトやリクエストに応答して、テキスト、画像、動画、音声、ソフトウェア・コードなどのコンテンツを作成できます。生成AIは、戦略目標や戦術の特定から、会議の設定、マーケティング・コピーへのフィードバックの提供まで、非常に多くのAIワークフローを強化できます。大手コンサルティング会社のMcKinsey社は、生成AIによって米国経済におけるすべてのタスクの最大10%が自動化される可能性がある(ibm.com外部へのリンク)と予測しています。2

インテリジェントな自動化

インテリジェントな自動化は、あらゆるAI駆動型ワークフローの特徴です。オートメーション・テクノロジーを使用して、組織全体の意思決定を合理化し、拡張します。例えば、保険会社はインテリジェントな自動化を使用して、支払額を計算し、料金を見積もり、コンプライアンスに対応できます。

機械学習

機械学習(ML)は、データとアルゴリズムを使用してAIが人間の学習方法を模倣し、徐々に精度を向上させることを可能にするコンピューター・サイエンスの分野です。MLのそのようなサブセットの1つがディープラーニングです。これは、多層ニューラル・ネットワークを使用して人間の脳の複雑な意思決定能力をシミュレートします。

自然言語処理

自然言語処理(NLP)は、機械学習を使用してコンピューターが人間の言語を理解してコミュニケーションできるようにするAIの一種です。例えば、金融サービス組織はNLPを使用して、長い財務諸表やその他のデータセットから情報を解析し、どこに投資するかについてより賢明な決定を下すことができます。

光学式文字認識

光学式文字認識(OCR)はテキスト認識とも呼ばれ、自動データ抽出を使用してテキスト画像を機械が読み取り可能な形式に素早く変換します。組織は、書籍、デッキ、その他の印刷情報などの従来の情報をデジタル化して、最新の知識管理システムに取り込むことができます。

AIワークフロー・ツール

AIを使用して高度で自動化されたワークフローを作成するための有名なツールがいくつかあります。
 
  • Apollo.io
  • ChatGPTが
  • Claude
  • Google Gemini
  • IBM® watsonx
  • IBM watsonx Orchestrate™
  • Microsoft Copilot
  • Zapier

Apollo.io

この製品は、AI主導のエンゲージメント・ワークフローを通じて、組織がリードを特定し、それを販売につなげるのに役立ちます。インバウンドの最適化、セールス・エンゲージメント、CRMの改善など、さまざまなユースケースがあります。

ChatGPTが

OpenAIによって作成されたChatGPTは、第1世代AI革命を開始したとされるチャットボットです(ibm.com外部へのリンク)3。OpenAIは、すべてのユーザーに無料で提供される基本バージョンの他、有料でいくつかの高度なバージョンも提供しています。

Claude

Claudeは、AnthropicAIのもう1つのAIチャットボットであり、長いドキュメントから情報を要約したり、コンテンツの作成を支援したり、言語を翻訳したり、コードの作成を支援したりできます。

Google Gemini

Geminiは、単独でも使用できるAI搭載アシスタントです。また、Gmail、ドキュメント、スプレッドシートなどの Google ツールにも組み込まれており、ワークフローの可能性がさらに広がります。

IBM watsonx

このIBMテクノロジー・スイートは、組織がビジネス向けのカスタムAIアプリケーションを構築し、すべてのデータ・ソースを管理し、責任あるAIワークフローを加速するのに役立ちます。watsonxには、コンテンツの作成、チャットボットの導入、より効率的なコーディングなど、さまざまなユースケースがあります。

IBM watsonx Orchestrate

IBM watsonx Orchestrateは、組織がパーソナライズされたAIアシスタントとエージェントを作成し、作業を自動化して加速するのに役立ちます。自然言語処理を使用してタスクを理解して実行します。IBM watsonx Orchestrateは、事前に構築されたアプリとスキルのカタログと対話型チャット・エクスペリエンスを使用して、スケーラブルなAIアシスタントとエージェントを設計し、反復タスクを自動化して複雑なプロセスを簡素化します。

Microsoft Copilot

これは、ユーザーの質問に答えるAIチャットボットです。Copilotはスタンドアロン・アプリケーションとして利用できるほか、Microsoft Teams、Outlook、Powerpointにも統合されています。

Zapier

Zapierは、AIを使用してさまざまな種類のワークストリームを強化するワークフロー・ツールです。また、さまざまなサービスを接続し、それらの間で情報やコンテンツを迅速に共有できるようにします。

AIワークフローのユースケース

AIを活用したワークフローにはさまざまな標準的なユースケースがあります

  • カスタマー・サービス
  • 顧客関係管理(CRM)
  • データ入力
  • ダイナミック・プライシング
  • 財務報告
  • 知識管理
  • 運用管理
  • 予測分析
  • 予知保全
  • 募集と雇用
  • 販売とアップセル
  • ウェブ開発

カスタマー・サービス

組織はAIワークフローを使用して、新規顧客のオンボーディングから購入に関する情報の送信、インバウンドのサービス・リクエストの処理まで、顧客プロセスをより適切に管理できます。これにより、カスタマー・サービス担当者は、より高度な問題に顧客と取り組むことができます。

Camping WorldはIBMと提携し、AIワークフローを活用して顧客エンゲージメントを40%向上させ、待ち時間を33秒まで短縮しました。

顧客関係管理(CRM)

顧客関係管理(CRM)ツールは、組織が最も重要な顧客を把握するのに役立ちます。AIワークフローはこれらのツールをますます強化し、組織がデータベースからより多くの洞察を引き出すための真の機会を生み出しています。AIは、同じ顧客の複数のインスタンスを結合し、外部ソースから情報を追加し、購入データを引き出して、実用的な洞察を作成できます。また、そのデータを分析して、どの顧客が解約のリスクがあり、どの顧客がアップセルに前向きであるかを組織が理解できるようにすることもできます。

データ入力

AIは、複数の形式でデータセットを収集して調査し、整理して表示し、人間が分析できるようにします。不正確な部分を取り除き、他のAIアルゴリズムが理解して分析できる形式にデータを処理できます。

AIワークフローは、複雑で膨大な量のデータからパターンを認識し、人間では見つけるのが難しい洞察を見つけることができます。また、ワークフローは潜在的なデータ・エラーを特定し、それを人間のオペレーターに報告するか、自動的に修正することもできます。さらに、外部ソースからデータを抽出し、組織の内部システム内で整理することもできます。

ダイナミック・プライシング

組織はAIワークフローを使用して価格戦略を自動化できます。例えば、UberやLyftの価格は、需要と供給、特別なイベントの有無、天候の問題など、いくつかの要因に応じて変動します。

財務報告

金融サービスには、AIワークフローの使用例がいくつかあります。組織は請求書発行や買掛金のアクティビティーを自動化できます。また、AIを使用すると、他の方法では検知されない可能性のある詐欺や財務管理ミスの潜在的なケースを特定することもできます。

IBM Institute for Business Valueの調査では、経営幹部は、生成AIによって異常の予測、差異の説明、シナリオの生成(40%)、レポート作成の能力が向上すると予想していることがわかりました

知識管理

AIワークフローは、さまざまな知識管理アクティビティーを処理できます。電話の通話内容を書き起こしたり、会議のメモを要約したりできるので、出席者は会議に集中でき、後でその内容を把握できます。組織全体または個々の関係者と情報を共有する方法を効率化できます。従業員はAIアシスタントやチャットボットを使用して会社の情報を検索および分析し、その場でより迅速に情報を入手することもできます。

運用管理

AIワークフローは、在庫やサプライチェーンの最適化から品質管理の監視まで、さまざまな運用プロセスを合理化するのに役立ちます。例えば、AIワークフローは、需要と現在の供給レベルにより商品が不足する時期を特定できます。その後、人間の介入を必要とせずにサプライヤーに連絡して追加注文できます。

予測分析

AIワークフローは予測分析機能にも役立ちます。機械学習アルゴリズムは履歴データと外部要因を分析し、将来何が起こるかを予測できます。例えば、小売業者は、気温の上昇が予想されるときに飲み物を多く注文する自動ワークフローを設定できます。

予知保全

AIワークフローは、予知保全チームが機器のパフォーマンス・データを監視して、機械に問題や故障が発生する可能性を予測するのに役立ちます。したがって、組織はビジネスへの影響が最も少ないときに機械を保守することで、保守スケジュールを最適化できます。IBMは、トヨタがAIを使用して予知保全機能を向上させることを支援しました。その結果、ダウンタイムが 50%、故障件数が80%、それぞれ削減されました。

募集と雇用

AIは、組織が従業員を見つけ、採用する方法を改善するのに役立ちます。AIソリューション・ソフトウェアをで履歴書をスキャンして適切な候補者を見つけたり、ソフトウェアを使用して候補者との最初の電話会議を自動的にスケジュールしたりできます。また、AIワークフローを使用して、採用された従業員のオンボーディングやトレーニングの設定を行うこともできます。

ガラス製品メーカーのCorning社はIBMと連携し、人件費を削減しながら45,000人の従業員の従業員エクスペリエンスを向上させました。Corning社では、従業員に占めるミレニアル世代の割合が増加しており、テクノロジー・ベースのセルフサービス・ツールがさらに求められていることを認識していました。

その後、各従業員のデータが事前に入力されたHRセルフサービス・ポータルを導入し、従業員が必要な情報やサービスを簡単に入手できるようにしました。現在、このクラウドベースのプラットフォームには、必要な情報やトレーニングを求める従業員や管理者からのアクセスが毎日10,000件以上あります。

販売とアップセル

営業チームは、AIワークフローを使用して見込み客を特定し、維持することができます。これにより、営業担当者は、リード・スコアリング(ibm.com外部へのリンク)に基づいて、どの見込み客が購入する可能性が最も高いかを特定できます。4さらに、生成AIなどのLLMは、営業担当者が潜在顧客に対して、自社のソリューションを購入すべき理由についてより説得力のある主張を行えるように支援します。

ウェブ開発

AIは、多くの Web 開発ワークフローの中核を成しています。開発者がコードの作成とテストを行ったり、コード・ベースについて学習したり、コードをドキュメント化したり、その他の用途に使用したりするのに役立ちます。2024 Stack Overflow(ibm.com外部へのリンク)5の調査によると、開発者は来年、コードのドキュメント化(81%)、コードのテスト(80%)、コードの作成(76%)にAIをさらに統合するようになると予想しています。AIワークフローは、非開発者がWeb開発プロセスをより良く理解し、参加できるノーコード/ローコード・ムーブメントの重要なコンポーネントでもあります。

AIワークフロー・オートメーション・ツールのメリット

AI搭載ワークフローには、いくつかの主要なメリットがあります。
 
  • 反復的なタスクの自動化
  • コスト削減を推進する
  • ヒューマン・エラーを排除する
  • 意思決定の強化
  • 顧客体験を向上させる
  • プロセスの合理化と最適化

反復的なタスクの自動化

AIをワークフローに組み込むことにより、従業員はオートメーションに適した時間のかかるタスクに時間を取られなくなります。AIにこれらのルーチン・タスクを任せ、人間の従業員が顧客やパートナーと過ごす時間を増やすことで、ビジネス価値をさらに高めることができまるでしょう。

IBMのソフトウェア担当上級副社長兼最高商務責任者であるRob Thomasによると、AIは「生産性パラドックス」の一因となる可能性があるとのことです。一部の人が懸念しているように、AIがすべての人の仕事を奪うのではなく、すべての人の生産性を高めることで、行われている仕事の質を高める可能性があります。

コスト削減を推進する

AIワークフローを使用する組織は、従業員が不要な手作業に時間を浪費するのを防ぐことができます。従業員は、付加価値の高いプロジェクトや、追加の収益を生み出すタスクに集中できます。また、情報共有における摩擦や非効率性も軽減され、意思決定を迅速に行う、よりスマートな組織が生まれます。

ヒューマン・エラーを排除する

チームメンバーは、特に複雑なタスクを実行するときにミスをする可能性があります。オートメーションが進んだアクティビティーでは、AIテクノロジーによってタスクをより迅速かつ正確に実行できます。

意思決定の強化

AIは、人間の介入を必要とせずに動作することでボトルネックを解消できます。リアルタイムのデータ分析を行って、複数の事業単位に影響を与える決定を下すことができます。例えば、マーケティング担当者はAIワークフローを使用して広告キャンペーンを自動的に最適化できます。AIワークフローは支出を変更して、最もパフォーマンスの高いセグメントやSNSへの投稿に資金を振り向けることができます。

顧客体験を向上させる

AI駆動型のオートメーション・ワークフローを作成した組織は、手動プロセスに頼っている組織よりも効率的である可能性が高くなります。組織はAIを使用して高度なチャットボットとバーチャル・アシスタントを作成して開始し、カスタマー・サポートを合理化して、問題のある顧客をより適切に支援できます。一部の顧客にとって、ユーザーフレンドリーなチャットボットを提供するAI駆動型のワークフローは、人間と話をしなくても回答を得るのに役立ち、顧客満足度を向上させます。例えば、Estee Lauder社は、チャットボット機能を介して音声対応のメイクアップ・アシスタントを導入し始めています6。(ibm.com外部へのリンク)

プロセスの合理化と最適化

AIベースのオートメーション・ソフトウェアは、組織が依存する多くのプロセスを簡単に管理できます。組織は、ユーザー・エクスペリエンスを向上させるために、ワークフローの拡張性と効率性を求めています。AIワークフローは、情報とプロセスを組織全体に簡単にルーティングできるため、幹部や従業員は必要なときにどこからでもリアルタイムの情報にアクセスできます。

AIワークフローの課題

また、AIワークフローを設定する際に組織が克服しなければならない課題もいくつかあります。

  • 従業員の懸念
  • 初期設定
  • ミスの可能性
  • スキルアップと新スキルの習得

従業員の懸念

従業員は、企業がプロセスにAIを導入すること、特に従業員が行っている手作業をAIが置き換えることに対して不安を感じるかもしれません。組織はこれらの懸念に正面から取り組み、AIが仕事に付加されるものであることを伝えることができます。また、手作業のタスクを作業負荷から取り除くことで、従業員がより有意義な仕事に取り組めるようになることを従業員に教育することもできます。最終的に、従業員はAIを自分たちにとってプラスの力とみなすようになるでしょう。

初期設定

他のシステムの導入と同様に、AIワークフローの設定には初期作業が必要です。組織は既存のシステムや現在のプロセスを分析し、AIワークフローによって改善できる領域を特定し、新しいワークフローを導入するために何を変更する必要があるかを判断する必要があります。これには忍耐と戦略的な考え方が求められます。しかし、AIワークフローが価値を生み出すように最適化されていれば、この初期時間のコミットメントのメリットはコストをはるかに上回ります。

ミスの可能性

AIのさまざまな用途は、組織が人為的ミスを回避するのに役立ちますが、AI自体が絶対確実というわけではありません。AIは間違いを犯す可能性があるため、組織はAIによって生成されたデータを確認する必要があります。これは、AIワークフローが生成するものの最終的な決定要因として、従業員とその経験に基づく知識の重要性をさらに示しています。

スキルアップと新スキルの習得

多くのAIワークフローは従業員の働き方を変えずに機能しますが、一部のワークフローでは従業員がプロセスを学習する必要があります。そのため、組織は従業員がAIを使用できるようにトレーニングするコースに投資するか、トレーニング・ツールを他社からライセンス供与する必要があります。このスキル向上には、従業員が貴重なスキルを習得できるという利点がいくつかあります。また、従業員はより優れた効率的な仕事も生み出します。

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