タスク自動化とは

さまざまな形式のタスク自動化が、すでに私たちの日常生活の中に存在しています。例えば、飛行機の乗客は空港のチェックイン・キオスクで搭乗券を印刷し、買い物客はセルフ・チェックアウト・システムで食料品をスキャンし、レストランの客はセルフ注文キオスクを使用して料理の注文と支払いを行うことができます。

特に企業にとって、タスク自動化はビジネス・プロセス自動化（BPA）の範疇に属し、ビジネス・プロセスまたはワークフロー内の個々のタスクを自動化する、BPAの最も基本的な形式です。一般的な用途には、予約スケジュール管理、契約のデジタル署名の取得、新入社員への歓迎Eメール送信などがあります。

人工知能（AI）の進歩により、AIオートメーションを組み込むことでより複雑なタスクを自動化できるようになり、カスタマー・サービスやマーケティングからITオペレーションやサプライチェーン管理まで、さまざまな機能にメリットをもたらしています。

オートメーション戦略を策定する前に、ビジネスプロセスまたはワークフロー内で自動化する特定のタスクを識別し、自動化をサポートする適切なテクノロジーを選択する必要があります。

ここでは、企業がタスク自動化を試すために実行できる4つのステップを紹介します。

1. 自動化するタスクの決定と評価
   
   

2. 自動化システムの選択
   

3. 自動化の実装
   

4. 自動化の影響を評価する

すべてのアクションが自動化に適しているわけではありません。一部のタスクには、依然として人間の関与が必要です。そのため、企業は以下のような特定の基準に従って自動化に適した用途を区別できます。

• データ入力など、批判的思考を必要としない単純なタスク。

• 募集中の職種に関する同じ職務内容を複数の求人サイトに掲載したり、営業の潜在顧客に定型的なフォローアップ・Eメールを送信したりするなどの反復的なタスク。

• 定期的なタスク。日々のソーシャル・メディアへの投稿スケジュール、週ごとのファイルのバックアップ、毎月の請求書と支払いの送信など。

• アプリ間でのデータのコピーと貼り付けなど、人的エラーが発生しやすい手動タスク。

• 店舗の営業時間、配達時間枠、返品可能な製品に関する顧客の質問への回答など、標準化できるアクション。

• カスタマー・サポート・リクエスト・フォームを受信したときの新しいチケットの作成など、特定のトリガーまたはイベントに依存するアクション。

現場のチームに接触して課題を理解し、自動化がどのようにタスクに役立ち、ワークロードを軽減できるかを明らかにします。プロセスの早い段階でチーム・メンバーを巻き込むことで、チーム・メンバーは自動化がもたらす変化を受け入れやすくなります。

アクションとそのユースケースに最適なタスク自動化ソフトウェアを選択します。その他の考慮事項には、企業の既存のスタックとの互換性や統合、使いやすさ、主要な機能、料金体系、拡張性などが含まれます。

選択できるタスク自動化ツールをいくつか紹介します。

• カスタマイズ可能なテンプレートは、文書、Eメール、フォームを標準化し、組織のワークフローやプロセスに合わせて調整できます。

• ルールベースの機能は、Eメールのフィルタリングやイベント前の定期的なリマインダーの送信など、事前に定義された一連の条件またはトリガーに基づいてアクションを決定します。

• ノーコードおよびローコードのプラットフォームにはドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェースがあり、コーディングの知識や経験がほとんどない、またはまったくないユーザーでも、タスク自動化ソリューションを迅速に開発およびデプロイできます。

• ワークフロー自動化ソフトウェアを使用してワークフロー内のタスクを自動化することで、タスクが適切な順序で完了し、あるフェーズから次のフェーズにスムーズに進むようにします。例えば、候補者が採用されると、人事（HR）ワークフロー自動化ソフトウェアが、財務および人事システムでの新入社員のアカウント作成から、ソフトウェアへのアクセスの設定、書類の送付、オリエンテーション・セッションのスケジュール設定までの一連の自動化タスクをトリガーします。ワークフロー自動化システムには、ClickUpやHubSpotなどがあります。

• ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) は、ソフトウェア・ロボットまたは「チャットボット」を使用して、反復的なルールベースのタスクを自動化します。こうしたチャットボットは、データを操作し、デジタル・システムとやりとりすることで、人間の行動を模倣します。RPAは、データの抽出、フォームへの記入、ファイルの移動などの管理タスクに使用できます。

• タスク管理ツールは、タスクの割り当て、進捗状況の監視、タスクの承認を自動化することで、チーム間のコラボレーションを促進することができます。

• 統合プラットフォームは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース (API)を使用して、顧客関係管理 (CRM)ソフトウェア、エンタープライズ・リソース・プランニング (ERP)システム、プロジェクト管理ツールといった企業内のさまざまなアプリケーションを接続します。統合プラットフォームは、システム間の相互運用性とシームレスなデータ・フローを可能にし、タスクの自動化と最適化を支援します。統合プラットフォームには、IFTTTやZapierなどいくつかあります。

オートメーション・ソリューションを採用するには、必要なチームと利害関係者をオンボーディングし、新しいテクノロジーとプロセスについてトレーニングする必要があります。小規模から始めて、一定数のユーザーを使用して特定のタスクにパイロット導入を行うことで、オートメーション・プロセスを全社に広く拡張する前にテストして強化することができます。

タスクのオートメーションツールをデプロイした後、その影響と有効性を追跡および測定します。役立つ可能性のあるメトリクスとしては、時間とコストの節約、エラーの削減、生産性の向上、従業員満足度の改善、より価値の高い仕事への移行などが挙げられます。

企業は、関連する利害関係者からの賛同を得たり、オートメーション・テクノロジーの技術的側面を管理したり、オートメーション・ソリューションを導入することに対してチームメンバーが消極的になったりすることのほか、オートメーションプロセスへの適応の困難、オートメーション関連のスキルギャップへの対応など、タスクの自動化による障害に直面する可能性があります。

これらの課題にもかかわらず、タスクの自動化は企業にとって次のようないくつかのメリットがあります。

1.精度、効率性、生産性の向上

2. 価値の高い仕事に重点を置く

3. 従業員満足度の向上

4. 企業の規模拡大を支援

退屈で時間のかかるタスクを自動化することで、生産性を妨げるボトルネックを排除できます。Salesforce が実施した調査(ibm.com 外部へのリンク) では、オートメーション・ユーザーの 74% がオートメーション・ソリューションによって作業がスピードアップしたと回答し、88% がオートメーション・ツールを信頼してタスクをエラーなく完了していると述べています。

効率の向上と精度の向上を組み合わせることで、生産性の向上が実現する可能性があります。回答者の79％は、生産性の向上がオートメーションの最大のメリットの1つであると回答しています。

オートメーションにより、従業員は日常的な業務から解放され、より戦略的で影響力のある活動に従事できるようになります。Salesforceの調査によると、オートメーションにより時間を節約することで、回答者は新しいスキルを学び、より困難なプロジェクトに挑戦し、さらには顧客との関係を深められることがわかりました。

タスクの自動化は、従業員のエンゲージメントにプラスの効果をもたらします。オートメーションを職場で導入した結果、調査回答者の89％が仕事に対する満足度を、84％が会社に対する満足度をそれぞれ改善しました。また、彼らはオートメーション・ツールを使用した成果として、ストレス・レベルが低下し、ワークライフ・バランスが改善されたと報告しています。

タスク・オートメーションは、ビジネス・プロセスの標準化、ワークフローを合理化、参考情報使用法の最適化に利用することができます。これらはすべて、企業がより一貫性のある信頼性の高い業務を行い、より適応性の高いアジャイルなビジネスへとスケールアップするのに役立ちます。

AI を使用してタスクをより効果的に自動化できます。タスクの自動化に使用される一般的なAIテクノロジーをいくつか紹介します。

• 機械学習アルゴリズムはデータに基づいてトレーニングされ、パターンを識別して予測を生成することを学習します。

• 自然言語処理 (NLP)モデルにより、システムはテキストと音声を認識、理解、生成できるようになります。

• コンピューター・ビジョンはデジタル画像、ビデオ、その他の視覚インプットから意味のある情報を抽出し、意思決定やアクションの推奨を行います。

インテリジェント・オートメーションと呼ばれるより高度なタイプの BPA は、意思決定と認知能力を必要とするより高度なタスクのために、タスク・オートメーションと AI、RPA、およびその他のオートメーション・テクノロジーを組み合わせます。たとえば、 チャットボット や バーチャル・アシスタントなどの 会話型 AI ツールを Web サイト、ソーシャル メディア・ネットワーク、Slack や WhatsApp などのメッセージング・プラットフォームなどのさまざまな異なるチャネルに展開して、日常的な顧客からの問い合わせをリアルタイムで処理できます。これにより、人間のカスタマー・サービス担当者は、より複雑なリクエストに取り組むことができます。

タスクの自動化におけるAIのユースケース

タスクのオートメーションにAIを適用することで、さまざまな分野や業種・業務での作業のあり方を再定義できます。

AIOps：AIOps 、すなわちIT運用のための人工知能は、AIを使用してITサービス管理と運用ワークフローを自動化および合理化します。AIOpsによって自動化できるタスクには、根本原因分析、ネットワーク障害の原因の追跡、異常を検知するためのデータ分析などが含まれます。

医療： AIは、電子医療記録の管理、予約通知の送信、請求書の管理や請求の処理などの管理タスクに活用できるため、医療従事者は患者ケアにより集中できます。

マーケティング： AI は、キャンペーン管理やオーディエンスの人口統計の分析などのマーケティング・タスクを自動化し、パーソナライズされたアウトリーチのためのセグメントを作成できます。生成 AI も、マーケティング・キャンペーンのコンテンツ作成を自動化するために使用できます。

小売： AIにより、従業員の手を借りずに返品や返金の処理を行うことが可能になります。

営業： AIを活用することで、リードを検索し、スコアリング・システムに基づいてリードを決定し、リードを良い方向に導くためのカスタム・メッセージを作成できます。

サプライチェーンの自動化： AI アシスタントは、請求書、注文書、領収書を組織の ERP または会計ソフトウェアに自動的に入力するのに役立ちます。在庫管理の際、AIテクノロジーは発注書データを過去の需要パターンと統合して、適切な在庫レベルを維持します。