オートメーションとは

現代社会では自動化がますます普及しており、ビジネス・プロセス自動化 （BPA）、AIOps、エンタープライズ・オートメーションなどの企業向けアプリケーション、自動車製造で使用されるロボットなどの産業向けオートメーション用途、住宅向け自動化などの消費者向け用途など、無数の用途があります。

自動化ソフトウェアとテクノロジーは、金融から医療、公共事業から防衛に至るまで、ほぼあらゆる業界において幅広く使用されています。自動化はビジネス機能のあらゆる側面で使用でき、自動化を最も効果的に活用する組織は大きな競争上の優位性を獲得できます。

企業は、生産性と収益性の向上、顧客サービスと満足度の向上、コストと運用エラーの削減、コンプライアンス基準の遵守、運用効率の最適化などを実現するために自動化を活用しています。自動化はデジタル・トランスフォーメーションの重要な一要素で、ビジネスの拡大を支援する上で欠かせません。

基本的な自動化またはタスクの自動化では、単純で日常的なタスクを自動化します。基本的な自動化は、新入社員へのオンボーディング資料の配布、承認のための文書の転送、顧客への請求書の自動送信などの手動タスクをデジタル化、簡素化、一元化するために使用されます。

これらのタスクを完了するために手動ではなく自動化を使用すると、エラーがなくなり、作業ペースが加速し、従業員が時間のかかるタスクから解放されて、より価値が高く、より有意義な作業に集中できるようになります。

プロセスの自動化では、より複雑で反復可能な複数ステップのプロセス（複数のシステムが関係する場合もあります）を自動化します。プロセスの自動化は、ビジネス・プロセスとITプロセスの統一性と透明性を向上させます。

また、ビジネスの生産性と効率性も向上させ、ビジネスとITの課題に対する新たな知見が得られることにより、ルールベースの意思決定により解決策が導かれます。プロセス・マイニング 、 ワークフロー・自動化 、 ビジネス・プロセス管理（BPM） 、 ロボティックプロセス・自動化（RPA） は、プロセス・自動化の一例です。

インテリジェントな自動化は、人工知能（AI）、ビジネス・プロセス管理、ロボッティック・プロセス・オートメーション機能を組み合わせた、より高度な形式の自動化で、組織全体の意思決定を簡素化および拡張します。

たとえば、自然言語処理、インテリジェント検索、RPA などのテクノロジーを活用したバーチャル・アシスタントは、コストを削減し、従業員と外部顧客の両方に力を与えることができます。このような自動化は、生産性の向上と最適な顧客エクスペリエンスに貢献します。AIOps とAIアシスタント は、インテリジェントな自動化の実践例です。

一連のプロセスを繰り返し使用することで、生産性と効率性が向上し、人為的エラーが削減されます。オートメーションは、以下を含むさまざまな分野でビジネス価値を高めることができます。

ビジネス・オートメーションとは、反復的なタスクやプロセスを自動化して、ビジネス・ワークフローや情報技術（IT）システムを効率化するために使用されるテクノロジーを意味します。これらのソリューションは、組織のニーズに合わせてカスタマイズできます。

ITオートメーションとは、これまでは人間の介入が必要だった時間のかかる手作業でのタスクを自動化するためのシステムやソフトウェアを開発・導入することです。ITオートメーションは、ITインフラストラクチャーとアプリケーションの導入と構成を加速し、運用ライフサイクルのあらゆる段階でプロセスを改善するのに役立ちます。

統合とは、IT組織全体のデータ、アプリケーション、API 、デバイスを連携して、効率性、生産性、俊敏性を高めることです。

以前はデジタルワーカーと呼ばれていたAIアシスタントは、人間による作業を支援する、または独立して、特定のタスクやプロセスを実行するようにトレーニングされたソフトウェア・ロボット（またはボット）のことです。AIアシスタントは、機械学習、コンピューター・ビジョン、自然言語処理などのさまざまなスキルとAI機能を活用しています。

IT運用のための人工知能（AIOps）は、AIを使用してITサービスと運用管理を改善および自動化します。AIOps は、個別の手動IT運用ツールを単一のインテリジェントで自動化されたIT運用プラットフォームに統合することで、エンドツーエンドの可視性と背景情報を提供します。運用チームはこの可視性を利用して、そのままでは速度の低下や停止につながる可能性のあるイベントに対して、より迅速に、さらには積極的に対応します。

人工知能（AI）は、コンピューターや機械が人間の知能と問題解決能力をシミュレートできるようにするテクノロジーです。機械学習、自然言語処理、コンピューター・ビジョンなども人工知能に含まれます。

最高オートメーション責任者（CAO）は、オートメーションがさまざまな業界のビジネスにプラスの影響を与えてる中、急速に台頭している役割であり、その重要性が高まっています。CAOは、企業全体でビジネス・プロセスとIT運用の決定を行い、各ビジネス・イニシアチブに最適なオートメーション・プラットフォームと戦略の種類を決定する責任があります。CAOは、IT、運用、サイバーセキュリティーなど、あらゆるビジネスの中心で活躍するさまざまなリーダーと協力しています。

コンピューター・ビジョンは、機械学習とニューラル・ネットワークを使用して、デジタル画像、動画、その他の視覚的入力から意味のある情報を導き出し、欠陥や問題が特定されたときに推奨事項を作成したりアクションを実行したりするようにコンピューターとシステムに教える人工知能の一分野です。

FinOps（またはクラウドFinOps）は、財務と DevOps の混成語で、ハイブリッドクラウド環境およびマルチクラウド環境でビジネス価値を最大化することを目的とした、進化するクラウド型財務管理アプローチです。

グリーンITまたはサステナブルITでは、より効率的で環境に優しいデータセンターの構築と運用に重点が置かれます。企業は、リソース割り当てアクションを自動化することで、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク・リソースを最も効率的に使用しながら、システム・パフォーマンスを積極的に確保できます。これにより、組織は、オーバープロビジョニング環境で一般的に発生する無駄な支出とエネルギーの浪費を回避できます。

ハイパー自動化は、複数のテクノロジーとツールを統合して、ビジネスとITのプロセス、環境、ワークフローを幅広く効率的に自動化するアプローチです。

ローコードとノーコードとは、最小限のコーディングを必要とする（ローコード）か、まったくコーディングを必要としないワークフロー・ソフトウェアを指し、技術に詳しくない基幹業務の専門家がビジュアル・デザイナーや自然言語処理を使用してプロセスを自動化できるようにします。

機械学習（ML）は、データとアルゴリズムを使用してAIに人間の学習方法を模倣させ、徐々に精度を向上させることに焦点を当てた人工知能とコンピューター・サイエンスの一分野です。IT自動化に適用される機械学習は、異常検知、プロセスのルート変更、新しいプロセスのトリガー、アクションの推奨事項の作成に使用されます。

自然言語処理（NLP）は、コンピューターやデジタル・デバイスがテキストや音声を認識、理解、生成できるようにするために、計算言語学（人間の言語のルールベースのモデリング）と統計学および機械学習モデルを組み合わせたものです。自然言語処理は、最新のチャットボットでよく使用され、チャットボットがユーザーの質問を解釈し、それに対する応答を自動化するのに役立ちます。