UiPathのレポートによると、企業がプロセス改善のためにAIと自動化を組み合わせようとしている中、インテリジェントな文書処理や通信マイニングなどの自動化ユースケースは、組織が2024年に人工知能の運用化を加速させるのに役立つ可能性があるという。
AIを活用した自動化ソフトウェア企業UiPathの地域副社長兼マネージングディレクターのマーク・フィオレット氏は、2024年にはオーストラリア・ニュージーランド地域の企業が従来の自動化分野の技術を活用しつつ、AIを使って成果を大幅に向上させるだろうと語った。
UiPath はまた、人間を常に関与させることで AI の安全性プロセスを改善し、環境、社会、ガバナンスのデータのキャプチャとレポートを効率化することを含め、自動化が AI と連携してさまざまな分野でプロセス改善を推進すると予測しています。
ジャンプ先:
- 経営幹部はAIの運用化を2024年の最重要課題と見ている
- 複数のAIと自動化の組み合わせが成長することが予想される
- AIの安全性の成功は実用的な自動化機能にかかっている
- ESGがAIを活用した自動化の新たな応用を報告
- AIと自動化が仕事の常識を再定義する
経営幹部はAIの運用化を2024年の最重要課題と見ている
組織内の製品やプロセス内で生成 AI 機能を商業化しようとする動きは、UiPath がオーストラリアの経営幹部の間で見ている最大の AI トレンドです。
これは、組織が全社的なAI導入に苦戦している中で起きています。例えば、マッキンゼーのグローバルレポートによると、ほぼ半数（45%）の組織が大規模なAIを導入していないことが明らかになりました（図A）。
フィオレット氏は、業務運用化には企業がAIから得た情報を実践する必要があり、2024年には市場でAIと自動化の組み合わせの採用が拡大する可能性が高いと述べた。
参照: オーストラリアが生成型 AI の世界にいかに急速に適応しているか。
「経営幹部は、AIを業務に活用し、組織内で様々な方法で生産性を向上させるとともに、顧客サービスの向上を強く望んでいます」とフィオレット氏は述べた。「そのため、AIと自動化の組み合わせは、現在、経営幹部にとって最優先事項となっています。」
AIを活用した自動化で生産性向上を実現
UiPath が委託し、ベイン・アンド・カンパニーが 200 社を対象に実施したグローバル調査では、経営幹部の 70% が、AI と自動化コンポーネントを組み合わせた AI 主導の自動化は、ビジネスの戦略目標の達成に「非常に重要」または「不可欠」であると考えていることがわかりました。
経営幹部の大半（85%）は、生産性と効率性の向上を主なメリットとして挙げました。マッキンゼーの調査では、生成AIを他のテクノロジーと組み合わせることで、業務自動化によって年間の生産性向上率が0.2～3.3%ポイント向上すると推定されています。
「生成AIをより幅広い市場でより使いやすい形で利用できるということは、顧客が生成AIとさまざまな商用モデルを採用または使用してプロセス内のAIを商用化するにつれて、生成AIと特殊AIの組み合わせが見られるようになることを意味します」とフィオレット氏は述べています。
AIと自動化の複数の組み合わせが増加すると予想される
経営幹部は AI からすぐに価値を生み出すことができるユースケースの実装を模索しており、UiPath は 2024 年に AI と自動化の機会を利用するオーストラリア企業が増加すると予想しています。
インテリジェントなドキュメント処理
UiPathは、インテリジェントなドキュメント処理を主要なユースケースとして取り上げています。IDPは、銀行、医療、保険、法務など、大量のドキュメントを扱う業界において、スピード、処理能力、コストの向上を実現します。
「IDPは、生成AIと専門AIを自動化と組み合わせることで、大幅な効率化を実現した素晴らしい例です」とフィオレット氏は述べた。
例えば、ヘリテージ銀行は2017年にデジタル化とバックオフィスおよびミドルオフィスの業務プロセスの拡張に取り組み、ローン申請のための生活費報告書の作成など、一部の業務領域で90%のプロセス自動化を実現しました。UiPathの顧客である同銀行は、銀行業務と資産管理業務全体で機械学習の精度98%を達成しています。
通信採掘
AIと自動化を組み合わせることで、組織はメール、テキスト、非構造化データを理解し、それに基づいて対応できるようになります。例えば、多くの組織には、問い合わせ用の一般受信トレイや無人受信トレイを備えたコンタクトセンターがあり、問い合わせを分類して適切な担当者に転送する必要があります。
参照: オーストラリアの通信会社は生産性向上のために生成 AI を導入しています。
「大規模な言語モデルと市場で入手可能な情報によって生成されたロジックを利用できますが、その後、組織内で顧客のリクエストを効率的に処理できるようにするために、専用の AI を使用します」とフィオレット氏は述べています。
自動化の自動化
AIの自然言語処理能力は「自動化を自動化する」でしょう。UiPathは、来年には開発者やビジネスユーザーが、自然言語やノーコード入力を用いた自動化の構築を自動化プラットフォームに求めるケースが増えるだろうと述べています。プラットフォームは、これらのプロンプトを実際のワークフロー、テストケース、プロセスマイニング、そして個々のタスクに変換できるようになります。
AIの安全性の成功は実用的な自動化機能にかかっている
UiPathによると、市場はAI技術の誤用や誤算の可能性を軽減しようとしており、AIの安全性向上に向けた取り組みは2024年も続く見込みです。フィオレット氏は、そのためには自動化機能に支えられたガードレールと制御が必要になると述べました。
人間が関与する
組織は、「例外タグ付け」を通じて「人間をループに組み込む」機能を拡張する可能性が高いでしょう。これは、プロセスが遵守されていない場合に例外としてフラグを付け、自動通知を送信する機能です。人間をループに組み込むか、例外の理由を把握することができます。
タスクマイニング
タスクマイニングは、古くなったプロセスや適切に構築されていないプロセスを発掘・特定するために使用できます。これにより「隠れた領域」が生まれ、問題のあるプロセスを特定して議論し、AIガバナンスのプロセスやポリシーの適用方法を向上させることができます。
ESGがAIを活用した自動化の新たな応用を報告
2024 年 7 月 1 日より、オーストラリアの組織は国際持続可能性基準審議会の新しい ESG 基準に従って報告することが義務付けられ、組織内で AI を活用したデータと報告自動化のさらなる利用が促進される可能性があります。
参照: ESG 標準をビジネス プロセスに適用する利点について説明します。
フィオレット氏は、新たな持続可能性関連の情報開示には、ESGデータ収集プロセスの管理が困難である環境において、サプライチェーンを含む複雑な組織全体にわたるESGデータの収集、編集、検証、報告が必要になると述べた。
AIを活用した自動化は、二酸化炭素排出量などの指標の監視、データ収集、処理、分析、報告の効率化、そしてミスの発生率低減に役立ちます。また、構造化文書および非構造化文書からデータを抽出、解釈、処理することも可能です。
AIと自動化が仕事の常識を再定義する
オーストラリアコンピュータ協会の最近の報告書によると、最大90%の労働者が人工知能の影響を受ける可能性があることが明らかになりました。UiPathは、2024年は人間が将来どのように機械と協働していくかについての理解が深まる年になると予想しています。
「インターネットが一般の人々に利用可能になり、アクセス可能になった頃を振り返ってみると、それが私たちの仕事や、人々の交流方法にどのような影響を与えることになるのか、誰も予想できなかったでしょう」とフィオレット氏は述べた。「AIが私たち人間の行動とどのように共存していくかという点において、私たちは今、同じような状況にあります。」
参照: IEEE によれば、AI は 2024 年に最も重要なテクノロジーの 1 つにランクされています。
「時間の経過とともに、私たちの仕事への応用方法は進化していくでしょうが、AIは個人レベルでもビジネスレベルでも私たちが互いに交流する方法に組み込まれると思います。」
自動化とAIは人間の能力を強化する
AIと自動化は人間に取って代わるものではなく、インターネットや他のモデルから得られるデータによって人間の能力を拡張することだとフィオレット氏は述べた。AIモデルが責任を持ち、人間同士のやり取りの枠組みに適合していることを保証するためには、依然として人間の論理を適用する必要がある。
「ノーコードやローコードのアプリケーションやテクノロジーを職場でどう活用するかを考えてみると、効率性の向上だけでなく、より満足度の高い仕事時間を創出し、より価値の高いタスクに集中できるという点で、大きなチャンスが生まれます」とフィオレット氏は述べた。
