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により、さまざまなアプリケーションを通じてプロセスが簡素化され、リソースが解放され、運用効率が向上します。例えば、自動車メーカーがIAを利用して生産をスピードアップする、あるいはヒューマン・エラーのリスクを軽減する、製薬会社やライフサイエンス企業がインテリジェントな自動化を利用してコストを削減する、反復プロセスが存在するところのリソース効率を高める、保険会社がインテリジェントな自動化を利用して、支払い額の計算、料金の見積もり、コンプライアンスニーズへの対応をする、といったことです。

インテリジェントな自動化は、3つのコグニティブテクノロジーで構成されます。こうしたコンポーネントが統合されて、ビジネスとテクノロジーのトランスフォーメーションを推し進めるソリューションとなります。

• インテリジェントな自動化で最もクリティカルなコンポーネントは、人工知能（AI）です。構造化データも非構造化データも機械学習と複雑なアルゴリズムを利用して分析されることで、企業はナレッジベースを開発し、そのデータに基づいて予測を立てることができます。これこそIAの意思決定エンジンです。
• インテリジェントな自動化の2つ目のコンポーネントは、ビジネス・プロセス管理（BPM）です。ビジネスワークフローオートメーションともいいます。ビジネス・プロセス管理でワークフローが自動化されると、ビジネス・プロセスのアジャイル性と一貫性が高まります。ビジネス・プロセス管理は、プロセスを合理化し、やり取りやエンゲージメントを向上させるために、ほとんどの業種・業務で使用されています。
• IAの3番目のコンポーネントは、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）です。ロボティック・プロセス・オートメーションは、データの抽出や書類記入などの事務作業を、ソフトウェア・ロボット（またはボット）で行うものです。RPAはAIによるインサイトを活用して、より複雑なタスクやユースケースを処理できるので、ボットは人工知能を補完してくれます。

この統合により、プロセスを合理化しワークフローを簡素化するというトランスフォーメーション的なソリューションが実現し、最終的には顧客体験が向上します。

インテリジェントな自動化プラットフォームには、あらゆる業種・業務にとって、大量のデータの利用、高精度の計算、分析、業務実施の結果としてのメリットが多数あります。主なメリットは次の通りです。

• 労働力を増強し生産性を向上させることでコストを削減する：システムとプロセスを自動化し、データ分析を利用して正確性を確保することで、生産を加速させることができます。IAを採用した企業では、リスクを増大させたり品質を損なったり既存の従業員に負担をかけたりすることなしに、規模拡張を迅速化することもできます。ビジネス・リーダーは、生産歩留まりが高まってROIが向上することにより、この機能のメリットを享受しています。
• 一貫したプロセスとアプローチによる精度の向上で品質を高める：インテリジェントな自動化の強みは、人工知能を使用して意思決定を促進し、反復作業に一貫したアプローチをもたらすことです。
• 顧客体験が向上する：製品の品質も信頼性も高めてより早く市場に投入したり、問い合わせにどう回答するかがより早く（あるいはすぐに）わかったりすることで、顧客体験がより豊かで前向きなものとなり、ひいてはその企業の競争上の優位性が高まります。
• コンプライアンスと規制に確信を持って対応する：多くの業種・業務で、特定の規制方針を遵守するよう求められています。インテリジェントな自動化のタスクオートメーション機能を活用すれば、コンプライアンスに対するアプローチの一貫性を高めたことが証明できます。

インテリジェントな自動化により、手動タスクで構成されていたプロセスや、リソースを大量に消費しがちでコストがかかりヒューマンエラーが発生しやすいレガシーシステムに基づいていたプロセスが合理化されます。IAの応用分野はあらゆる業種・業務に及ぶものであり、ビジネスのさまざまな分野に効率性をもたらします。

• 自動車：自動車産業には、メーカーがインテリジェントな自動化を利用して実現した改善による大きな影響があります。IAを利用するメーカーは、生産の予測と調整をより効果的に行うことで、需要と供給の変化に対応できるようになります。ワークフローを合理化することで、効率が高まり、生産、サポート、調達などの領域でのエラーのリスクが軽減します。ロボットを利用して手作業の必要性を減らそ欠陥発見率を高めることで、企業は高品質の製品を低コストで顧客に提供できるようになります。例えば、ドイツのフォルクスワーゲンのエンジン生産工場では「コラボラティブ・ロボット」を利用して生産チームと協力し、エンジン組立プロセスの中でも肉体的にきついステップに対処しています。これは、怪我の防止、プロセスのスピードアップ、正確性の向上、従業員の身体的負担の軽減に役立つものです。
• ライフサイエンス：医薬品製造は厳しく規制されているので、機器の正確なキャリブレーションと製品の測定が求められます。また、膨大な量のデータ収集、照合、処理、分析も必要です。信頼できる分析と結果がなければ、医薬品の臨床試験は成功したとは言えません。手動によるアプローチでは計算エラーが発生する可能性があり、完了させるには大量のリソースとかなりの労働力が必要になります。対照的に、新型コロナウイルス感染症ワクチンが記録的な速さで製造されたことは、インテリジェントな自動化により生産速度と品質を高める自動プロセスを実現した方法の一例です。AIが登場して効率が向上する以前は、「…市場性のある薬を1つ発見するのに、40人以上の博士号を持つ科学者で25年以上かかりました。」
• ヘルスケア： ヘルスケア業界では、インテリジェントな自動化と自然言語処理（NLP）を併用して、データ収集、分析、診断、治療へのアプローチに一貫性をもたせています。ヘルスケアの遠隔予約でチャットボットを利用すれば、人間による介入を要する頻度が減り、多くの場合は診断までの時間が短縮されます。
• 保険：IAを実施することで、保険業界はレート計算や支払いを手作業で行う必要性をほぼなくし、請求や見積などの事務処理を簡素化できます。また、保険会社ではインテリジェントな自動化を活用してコンプライアンス規制の要件を確実に満たすことで、規制への順守が容易になります。このようにして個人や組織のリスクを計算し、適切な保険料率を計算することもできます。

今日の世界のあらゆる業界で、インテリジェントな自動化には紛れもなく価値があります。反復タスクをIAで自動化する企業は、コストを削減し、社内ワークフローの一貫性を高めることができます。コロナ禍でデジタル・トランスフォーメーションの取り組みは加速する一方であり、インフラストラクチャへの投資の中でもオートメーションのサポートに対するものがさらに増加しています。リモートワークの急増によっても、役割の進化は続きます。低レベルの作業に力を注いでいる従業員も、ここに挙げたソリューションのようなハイレベルタスクの導入や拡張に割り当て直されます。

中間管理職は、従業員のモチベーションを持続させるため、仕事の中でもより人間的な要素に焦点を移す必要があるでしょう。オートメーションにより従業員間のスキルギャップが露呈します。従業員は変化を続ける作業環境に適応する必要があります。中間管理職は、こうした移行による不安を軽減するサポートを提供することで、こうした変化の時期にあっても従業員がレジリエンスを維持できるようにするのです。インテリジェントな自動化は仕事の未来であることに疑いの余地はなく、導入を見送る企業はその市場での競争力を維持しにくくなるでしょう。