生成 AI を活用したオートメーションのトップ事例

生成 AI を活用したオートメーションの事例トップ 60

生成 AI ほど、世界全体、特に世界経済に華々しく登場したテクノロジーはそう多くありません。最初の 1 年間で、生成 AI は成長/導入記録を塗り替え、仕事、生活、業界全体にわたって、驚くほどの規模と範囲で新たな流れを生み出し、影響を拡大し続けています。マッキンゼー社の評価によると、いくつかの業界における 16 の事例を考慮しただけでも、年間約 4.4 兆ドルの経済効果を見込めると推定しています。

生成 AI とは

生成 AI は人工知能 (AI) テクノロジーの一種で、自然言語の入力を理解し、基盤モデル (通常は大規模言語モデル (LLM)) でトレーニングされます。さらに重要なことは、入力の意図を理解して、1 つの正解がない場合でも有用なコンテンツで応答できることです。生成 AI では、大規模な非構造化データセットを分析し、さまざまなモダリティで独自のコンテンツ出力を作成できます。主にテキスト形式ですが、画像、コンピューター コード、音声などの形式も増えています。

例えて言うと、生成 AI は、あらゆる作業プロジェクトにおいて、すばやく学習する、(必ずしも信頼できるとは限らないが) クリエイティブかつスマートなプロジェクト パートナーです。このように、生成 AI は現在、レポート、E メール キャンペーン、翻訳などの作成で、スタンドアロン ツールとして幅広く使用されています。生成 AI により、独自かつ的確なコンテンツを生成することで、大幅に生産性を向上させることができます。

生成 AI 機能がビジネスにもたらすメリット

業界や部門全体での生成 AI の予測価値は膨大ですが、一部の業界は、他の業界よりも多くのメリットを速やかに享受できます。そのため、生成 AI の用途と業界固有の事例を理解することがさらに重要になります。しかし、生成 AI 機能が現場でどのような意味を持つかを把握するのは困難な場合があります。(セキュリティ、プライバシー、精度に関して大きな懸念がある) コンテンツ作成アシスタントとして使用する以外に、どのような用途で生成 AI を使用できるのかを、さまざまな業界や部門のビジネス リーダーが知りたがっています。

この記事では、生成 AI が持つ漠然とした可能性を、実際の業務利用へと結び付けられるように、生成 AI の事例を事業部門および業界別にご紹介します。ここで紹介した事例を直接採用する場合であれ、ビジネス ニーズに合わせて独自の活用事例をブレインストーミング/開発するための出発点にする場合であれ、本記事が貴社の AI 活用につながれば幸いです。この生成 AI 事例の概要は、生成 AI 活用に向けた取り組みを速やかに開始するためのガイドとしてご利用ください。

生成 AI に取り組む前に知っておくべきこと

生成 AI を導入する際には、生成 AI に伴う潜在的なリスクと懸念事項、およびそれらを軽減する方法を理解することが不可欠です。

データ セキュリティ

新しいテクノロジーを導入する場合、PII や企業の専有情報などの機密情報を不正アクセスや不正使用から保護することが重要です。生成 AI に固有のセキュリティ要素 (基盤モデル、サードパーティのアドオン/プラグインのプロバイダーなど) について自問自答する必要があります。

まず、機密情報が含まれる可能性のあるトレーニング データにアクセスできるユーザーは誰かなど、重要な点について自問自答します。さらに、プロバイダーはどのようにしてデータを侵害から保護するのか、と自問自答します。必要なことは、強力な暗号化を確実に実行し、安全な AI モデルを選択して、生成 AI を使用するための厳格なアクセス制御を確立することです。

プライバシーおよび規制に関する懸念事項

生成 AI モデルは膨大なデータ量に基づいて構築されており、個人データや知的財産の使用によって、プライバシーや規制に関する重大な懸念が生じます。そこで、データ使用に関する顧客の承認を組み込み、GDPR、PII、HIPAA などの企業および業界全体のコンプライアンス標準に準拠することが必要不可欠です。

知的財産権、データ保護、セキュリティに関する法律を制定し、変更する地域が増えるにつれ、企業は健全な生成 AI ポリシーとガバナンスを確立することが必須になっています。

精度とバイアス

真偽の確認は必須です。生成 AI にはハルシネーションの歴史があります。ハルシネーションとは、提供されたコンテンツに虚偽の情報や加工された情報が含まれていることを示唆することなく、話をでっち上げることです。さらに、出力内容に固有のバイアスが含まれていることがあり、そのバイアスがポリシー違反や場合によっては法律違反につながる可能性もあります。データとシステム出力の精度を確保するには、人間の専門知識と監督が必要になります。

確実にセキュリティとプライバシーを管理

生成 AI は大きな可能性を持つ反面、大きなリスクも排除できません。生成 AI の潜在的価値を実現するためには、生成 AI をインテリジェント オートメーションの文脈の中で捉えることが重要です。適切なオートメーション プラットフォームにより、企業の生産性向上を加速し、ハイパーオートメーションとエンドツーエンドのプロセス オートメーションの次の取り組みを実現することで、この新しいテクノロジーをビジネス ワークフローに安全に導入することができます。

企業がセキュリティ、プライバシー、精度管理を実現するための主な方法は、安全なインテリジェント オートメーション プラットフォームで生成 AI を活用することです。これにより、内蔵のガバナンスとガードレールを通じて、システムとユーザー間でエンドツーエンドのオーケストレーションを実現し、生成 AI を安全かつ効果的に使用できるようになります。

AI を活用したオートメーションを業務に導入するための包括的なツール、ガードレール、ガバナンス、分析、統合を備えたエンタープライズ オーケストレーション プラットフォームを通じて、マルチステップ、マルチシステムのプロセス オートメーションの一環として、生成 AI を調整することが重要です。

生成 AI 事例リストの目的

この事例リストは、現在すべての組織が利用できる生成 AI の現実的な価値を明らかにし、多大な価値をもたらす導入事例を紹介することを目的としています。オートメーションと AI を最大限活用するためのガイドとしてご利用ください。

事業部門別および業界別の生成 AI 活用事例を参考にしながら、独自の活用方法を考案し、AI 活用の取り組みを推進してください。生成 AI が着実に進歩し、組織がその活用を進めるにしたがって、より高価値、斬新、かつ影響力の大きい事例が明らかになっていくはずです。随時更新していきますので、定期的に最新情報をご確認ください。

事業部門別の生成 AI 事例

カスタマー サービス

苦情の解決

各業界のカスタマー サービスのワークロードは過去数年間で劇的に増加し、通話量は 600% も増加しました。生成 AI とインテリジェント オートメーションを組み合わせることで、オペレーターはリアルタイムで情報を取得し、単一の主要アプリケーション (Salesforce など) 内で迅速にケースを解決できるようになるため、カスタマー サービスの苦情解決のスピードと品質が大幅に向上します。

この事例では、新しい顧客リクエストが発生すると、顧客データが異なるシステムから自動的に取得されます。生成 AI がカスタマー サービス オペレーターにケース ファイルを配信し、オペレーターがそのファイルを確認します。生成 AI が数秒でパーソナライズされた E メールの応答を作成します。オートメーション アシスタントを使用して、同じ業務アプリケーションからその E メールを送信できます。その結果、効率と応答品質が向上します。

注文情報に関する E メール リクエストのトリアージと対応

顧客からの問い合わせのトリアージで最大の課題の 1 つは、膨大な量の顧客とのやり取りです。エンタープライズ レベルでは、カスタマー サービスは毎日数十万件の問い合わせを受けることがあります。医療、銀行業務、保険などの業界の問い合わせは、財務および個人の利害に関わることが多く、本質的に複雑です。オペレーターが複数のシステムを迅速に操作し、問い合わせを適切なチームにトリアージし、最新の専門知識に基づいてタイムリーに対応することが困難な場合があります。

この事例では、生成 AI とインテリジェント オートメーションにより、カスタマー サービスの問い合わせのトリアージと対応を高速化できます。Document Automation が顧客からの新しい問い合わせを処理し、顧客情報を抽出します。生成 AI がデータを分析し、評価に基づいたアクションの推奨事項により、問題を解決できる可能性を予測します。選択した推奨事項は自動的に認識され、転送されて処理され、ERP システムが更新されます。生成 AI が、顧客に詳細を求める E メールなどのフォローアップ コミュニケーションを作成します。

顧客からの問い合わせの感情分析

顧客からの複雑な問い合わせの調査や対応に時間がかかるため、オペレーターが問題を迅速に解決できない場合があります。航空会社の顧客からの苦情や医療請求の拒否などの一部のケースは複雑な場合があり、調査と解決にはより多くの時間とリソースが必要になります。情報が不十分なために、エスカレーション ワークフローが遅延することも多々あります。

この事例では、生成 AI がカスタマー サービスへの問い合わせの内容と意図をレビューして理解します。オートメーション機能がナレッジ ベース内で適切な解決策を検索し、生成 AI が問い合わせの解決策と固有の背景情報に合った応答の下書きを作成します。簡単な問い合わせの場合、オペレーターの介入なしで自動的に応答を送信できます。複雑な問題の場合、オペレーターが下書きの応答をレビューし、そこからワークフローを続行できます。

顧客対応の質

カスタマー サービスの質は、顧客満足度を左右する大きな要因です。顧客からの大量の問い合わせに速やかに対応しなければならない企業にとって、対応の品質を管理するのは簡単ではありません。

この事例では、オペレーターが応答する前に、生成 AI 搭載のオートメーション機能がカスタマー サービスへの問い合わせに対する応答の品質をレビューします。オートメーション機能が応答の品質スコアまたは評価を返します。応答が一定のしきい値を下回っている場合は、生成 AI によってより適切な応答内容が作成され、オペレーターはそれを使用できます。

財務・会計

財務報告や文書の異常や不一致を検出

財務監査は業務の重要な側面です。これにより、財務データが正確で、規制要件に準拠していることを保証できます。しかし、手作業による財務監査は時間がかかり、エラーが発生しやすく、複雑なパターンや異常を特定できない場合があります。その結果、不正確な財務報告、コンプライアンス上の問題、不正やエラーのリスク増大などを招く可能性があります。

この事例では、生成 AI により、膨大な量の財務データを迅速に処理し、機械学習アルゴリズムを活用して、手作業によるレビューで見過ごされがちな異常を特定できます。生成 AI が、金融または会計上の各取引を精査し、不正またはエラーを示すパターンを突き止めます。生成 AI は時間の経過とともに学習および適応できるため、検出機能の向上にしたがって、結果が継続的に改善していきます。

サプライヤーとの値引き交渉

企業は、予算と要件 (値引きや支払条件など) を設定します。しかし、サプライヤーの需要をトレンド、商品価値、競合他社のコストと比較する作業は、時間がかかり、面倒で、多くのリソース時間を必要とします。その結果、コスト削減や値引きの機会を逸してしまいます。

この事例では、生成 AI とインテリジェント オートメーションが、財務業務関連の非構造化契約やトレンド データを確認し、条件を比較して、対策を推奨するとともに、次のステップについて交渉を行うことで、条件の最終合意に要する期間を数日にまで短縮できます。

正確かつタイムリーな財務データ

財務データの分析と予測は、事業計画の重要な側面です。これにより、組織は財務健全性に関する正確な評価と予測に基づいて意思決定を行うことができます。しかし、手作業によるデータ分析と予測ではエラーが発生しやすく、複雑なパターンや異常を特定するのに時間がかかるため、リスクが増大する可能性があります。

この事例では、生成 AI とインテリジェント オートメーションを組み合わせることで、エラーの削減、リスク管理の強化、財務報告プロセスの迅速化を実現できます。オートメーションにより、最新の財務および会計データ、履歴ドキュメント、コンテキスト ドキュメントを収集できます。生成 AI がそのデータをレビュー、分析、合成して、レポートを作成し、パターンや異常値を特定します。これにより、正確かつタイムリーな財務データに基づいて意思決定を行い、ビジネス成果を改善できます。

請求書処理

買掛金 (AP) は、多くの場合、SAP などの AP システムにベンダーの請求書データを手動で抽出するため、請求プロセスを完了するまでに 90 日もかかる手間のかかる業務です。請求データの手動入力はエラーの主な原因であり、支払遅延やその他の問題を引き起こす可能性があります。また、データ セキュリティや不正防止に関する規制により、請求書処理が厳格化しているため、請求書処理自体やプロセスの監視・監査にかかる時間とリソースが増えています。

請求書処理では、生成 AI によって請求書処理をエンドツーエンドで自動化することで、AP チームの効率を高め、時間を削減できます。生成 AI が、請求書と ERP フォーム間の不一致にすばやくフラグを付けます。生成 AI は、非構造化の形式や複雑な形式など、あらゆる請求書の形式を理解し、サプライヤー名、請求書番号、金額などの必要な情報を特定して取得することができます。請求書が処理されると、生成 AI は、カスタマイズされた E メールを作成して、サプライヤーに送信します。

リスクベースの監査レビュー

組み込みの金融機能とデジタル化の普及により、監査官は膨大なデータ量という大きな課題に直面しています。金融取引の件数は毎年増加しているため、手動によるレビューとリスクの特定はますます難しくなり、時間もかかるようになっています。監査に生成 AI を採用することで、時間とコストを削減し、リスクを軽減できます。

監査レビューでは、膨大な量のデータを処理し、有意義なインサイトを生み出す能力を持つ生成 AI により、人間の監査官が見逃す可能性のあるパターンや傾向を迅速に特定できます。生成 AI が、高度なパターン認識と予測モデリングにより監査テストを実施し、不正な活動、エラー、不整合を特定します。また、リスクの重大度に基づいて監査の頻度を決定し、リスクの高いプロセスを優先し、リソースを効果的に割り当てることができます。さらに、監査結果の簡潔で明確な概要が生成されるため、財務および会計関係者は結果を容易に理解し、情報に基づいて意思決定を行うことができます。

レポート作成: MD&A

経営者による財政状態および経営成績の分析 (MD&A) の草稿の準備は時間のかかるプロセスであり、財務データを包括的でわかりやすい形式で編集、分析、提示するのに数週間、場合によっては数か月かかることがあります。その過程で、ヒューマン エラーにより、この重要なプロセスにリスクがもたらされることがあります。MD&A レポートやその他の内外の財務諸表の準備にインテリジェント オートメーションと生成 AI を導入することで、必要な時間を大幅に短縮しながら、データの精度と一貫性を向上させることができます。

財務諸表の作成では、生成 AI とインテリジェント オートメーションにより、膨大な量の財務データを迅速に抽出して、主な動向、異常、要点を特定できます。これらのインサイトを活用することで、生成 AI が明確で簡潔な言葉を使用して、最初のレポートの下書きを作成します。レポートのレビューが終わり、承認されると、生成 AI がレポートの翻訳を支援し、レポートを配信する際のメッセージを作成します。

サプライヤーの自動応答

サプライヤーとのやり取りでは、商品の仕様、配送スケジュール、支払条件などの詳細を話し合うために、多数の E メールを送受信します。各ケースに手動で対応すると、時間がかかり、ミスや遅延が発生しやすくなり、サプライヤーとの関係に悪影響を及ぼすことがあります。

インテリジェント オートメーションと生成 AI により、サプライヤーとのやり取りを自動化できます。生成 AI が受信メールをスキャンし、コンテキストを理解して、適切な応答を生成します。インテリジェント オートメーションと組み合わせることで、注文状況、支払いの確認、配送スケジュールなどの一般的な問い合わせに直接対応できるため、スタッフはより複雑な問題に対応できるようになります。また、生成 AI では、サプライヤーのプロフィールや過去のやり取りに基づいて回答を個別に最適化できるため、サプライヤーとの関係を強化できます。このプロセスにより、応答時間を数日から数分に短縮できます。

サプライヤーのリスクと調査

サプライヤー候補を評価するには、サプライヤーの財務の安定性、業務能力、評判についての広範なレビューが必要になります。手作業による調査と分析では数週間を要し、重要な情報を見逃すこともあります。

サプライヤーのリスク評価では、インテリジェント オートメーションと生成 AI により、財務レポート、ニュース記事、ソーシャル メディアの投稿といったさまざまなソースからデータを自動的に収集し、このプロセスを合理化できます。その後、このデータを分析してサプライヤーのリスク レベルを評価し、金融不安、法的問題、否定的なレビューなどの危険信号が強調表示されます。これにより、情報に基づいて、すばやく、確実に意思決定を行うことができます。

調達に関する問い合わせ

調達に関する問い合わせに対応することは重要ですが、時間がかかります。企業は、製品の入手可能性、価格設定、配送スケジュールなどについて多くの質問を受けます。顧客関係を確立し、顧客満足度を維持するためには、それぞれの問い合わせに迅速かつ正確に対応することが不可欠です。

この事例では、生成 AI とインテリジェント オートメーションにより、調達に関する問い合わせの処理を自動化できます。生成 AI が問い合わせの内容を理解し、オートメーションを開始して、会社のシステムから必要な情報を取得し、詳細な回答を生成します。また、人間の介入が必要な複雑な問い合わせにはフラグを付けます。このアプローチにより、応答時間を大幅に短縮し、応答の精度を改善できます。

契約書のレビュー

契約書のレビューは、細部にわたって細心の注意を払う必要のある重要な作業です。望ましい条件であること、すべてのビジネス要件に対応していること、関連するすべての規制を遵守していることを確認しなければなりません。しかし、手作業による契約書のレビューには数日、場合によっては数週間もかかることがあり、エラーが発生しやすくなります。

契約書のレビューでは、生成 AI が契約書のテキストをスキャンし、主要な条項を確認して、会社の標準条項と比較します。その後、望ましくない条件や潜在的なコンプライアンス問題にフラグを付け、引き続き契約業務チームがレビューを行います。このプロセスにより、契約書のレビューのスピードを大幅に高めて、エラーを減らし、すべての契約書が自社の要件を満たしていることを確認できます。

支払いの延滞

多くの企業が、顧客による支払いの延滞に対応しています。支払いの延滞により、キャッシュフローが混乱し、ビジネス関係が損なわれる可能性があります。期限を過ぎた支払いを手動で追跡してフォローアップするには時間がかかるため、支払いの回収がさらに遅れて、財務チームの作業負荷が増大する可能性があります。

この事例では、生成 AI とインテリジェント オートメーションにより、請求書の期日を追跡し、期限を過ぎた請求書を特定して、延滞料を計算し、個別最適化した通知メールを生成することで、プロセスを迅速化できます。それでも延滞が続く場合は、自動収集プロセスを通じてエスカレーションし、さらなるアクションを実行できます。

請求書の照合

請求書の照合では、請求書を発注書および納品書と照合して、取引が正確に行われていることを確認します。不一致があると、財務上の損失やコンプライアンス上の問題が発生する可能性があります。しかし、手動による照合プロセスでは時間がかかり、エラーが起こりやすくなります。

生成 AI とインテリジェント オートメーションを組み合わせることで、請求書の照合プロセスを自動化できます。生成 AI が、あらゆる形式の請求書をスキャンし、関連する詳細情報を抽出して、互いに照合し、不一致にフラグを付けます。これにより、追加の調査を行えるため、エラーのない照合済みの請求書に基づいて、オートメーション プロセスを継続できます。このプロセスを自動化することで、照合の迅速化、エラーの軽減、正確な財務報告の作成が可能になります。

SOX 規制

Sarbanes-Oxley (SOX) 法では、財務報告に関する内部統制と手続きを確立し、不正行為のリスクを軽減することを企業に義務付けています。これらの規制の導入と監視は複雑であり、多大な時間とリソースを要する場合があります。インテリジェント オートメーションと生成 AI により、継続的なコンプライアンスの確保、罰則のリスクの軽減、貴重な監査時間の削減が可能になります。

この事例では、生成 AI が企業の取引を SOX 規制に照らし合わせて自動的にチェックすることでプロセスを支援します。また、違反を特定し、監査チームのために詳細なレポートを生成して、オートメーションと連携して関係者に通知し、レポートを配信します。

不正検出

不正行為は、多額の財務損失と風評被害を招く可能性があります。不正を検出するには、疑わしい活動を示す可能性のある取引やパターンを常に監視する必要があります。取引における不正行為の兆候の有無を監視する作業は、すでに AI ツールの登場によって恩恵を受けています。AI ツールは、手作業による監視では見逃す可能性のある巧妙な不正計画を見つけ出すことにおいて、優れた能力を発揮します。

この事例では、生成 AI とインテリジェント オートメーションにより、大量のデータを分析して、不正行為を示す異常なパターンや例外を特定することで、不正行為の検出をさらに強化できます。疑わしい取引や使用パターンにフラグが付くと、オートメーションがトリガーされ、セキュリティ チームにリアルタイムで警告が通知されるため、迅速に対応できます。このプロセスにより、不正行為の検出率が大幅に向上し、不正行為をすばやく封じ込めることでその影響を軽減できます。

会計: 見越し額

将来の支払いと収益における見越し額の正確な追跡と見積もりでは、見越し額が必要な取引の特定、金額の見積もりに加え、収益と費用を適切な期間に対応させることが必要になります。このプロセスは微妙な差異や複雑さを伴うことを特徴としており、特に費用の面では、手作業による見越し額の会計に時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。

この事例では、インテリジェント オートメーションと生成 AI により、見越し額を必要とする取引を特定し、金額を見積もり、会計システムに記録することで、見越し額の計上プロセスを自動化できます。また、生成 AI により、すべての見越し額の詳細を記載したレポートを生成できます。財務チームがこのレポートを確認し、承認したら、インテリジェント オートメーションによって自動的に送信されます。このアプローチにより、正確な財務レポートを作成し、財務チームの作業負荷を軽減して、エラーのリスクを最小限に抑えることができます。

予算編成と予測

予算編成と予測はビジネス上の意思決定の中核であり、それには将来の収益と費用に関する複雑な予測が必要になります。過去のパフォーマンスのレビュー、市場動向の特定、ビジネス計画の評価には、広範にわたるデータの微妙な差異に配慮した分析が必要になるため、関連する要因をすべて考慮するのは困難になります。

この事例では、インテリジェント オートメーションと生成 AI により、関連データを自動的に分析し、詳細な予算と予測を生成できます。また、予測に基づいて潜在的なリスクや機会を明らかにすることもできます。このアプローチにより、予算編成と予測の精度が向上し、事前の意思決定が可能になり、計画に要する貴重な時間を削減できます。

収益性向上機会の特定

収益性向上機会を特定するには、事業運営 (契約など) を広範囲にわたって評価し、条件の改善、コストの削減、収益の増加が可能な領域を見つける必要があります。この作業は価値があるものの、実行に時間がかかるため、ビジネスを深く理解し、大量の非構造化データを分析する能力が必要になります。

この事例では、生成 AI とインテリジェント オートメーション、特にプロセス ディスカバリーにより、業務、契約、財務データ全体にわたるビジネス プロセスと非構造化情報を分析して、コストが高い領域、収益が低い領域、非効率的な領域を明らかにすることで、プロセスを合理化できます。

収益増加機会の特定

収益増加機会を特定するには、戦略的分析と創造的思考により、売上拡大につながる新しい市場、製品、戦略を見極める必要があります。これは、業界、関連する市場および市場セグメント、顧客の好み、および競争環境に対する深い理解を必要とする複雑な作業です。手作業による情報収集と分析では、時間がかかり、潜在的な機会をすべて把握できず、収益機会が失われる可能性があります。

この事例では、生成 AI により、市場データ、顧客の行動、競合他社の活動などの非構造化情報を自動的に分析して、収益増加機会を特定することで、プロセスを迅速化できます。また、分析に基づいて、参入すべき新規市場、開発すべき製品、採用すべき戦略を提案します。このアプローチにより、収益増加を加速し、競争力を強化し、戦略的計画をサポートできます。

流動性と資本の最適化

流動性の管理と資本の最適化は多面的な作業であり、事業運営、財務動向、経済指標について詳細な理解が求められます。従来な手法では多大な労力が必要となり、キャッシュ フローに影響を与える微妙な差異をすべて把握できるとは限りません。

この事例では、生成 AI により、膨大な量の財務データを分析し、パターンを学習して、過去のデータや市場動向に基づいて将来のキャッシュ フローを予測できます。その後、インテリジェント オートメーションにより、これらの予測に基づいて資本配分を最適化できるため、必要なときに必要な場所で資金を利用できるようになります。その結果、流動性管理が向上し、キャッシュ不足のリスクが軽減され、資本効率が最大化されます。

投資運用

複雑な投資運用の分野では、図表、財務諸表、業界報告書など、構造化データと非構造化データの種類と量が圧倒的に多いため、既存の分析手法では、市場の力学や個々の投資家の好みを完全に把握するのが困難な場合があります。

ポートフォリオ管理では、生成 AI により、複雑なデータ セットを分析し、地域、業界、セクター、ESG パラメーターに基づいて投資を分類できます。また、生成 AI では、投資調査から得たインサイトを利用して、ETF、株式、暗号通貨、債券、投資信託などの金融商品ポートフォリオについて、個別に最適化した推奨を行うこともできます。

投資運用向けの生成 AI はリスク管理にも役立ちます。生成 AI により、データを生成して、想定される市場状況シナリオの下でポートフォリオのストレステストを実施することで、流動性、信用、市場リスクに関する詳細なリスク分析とテールリスク分析を行い、それぞれの信頼レベルを把握できます。さらに、生成 AI は、これらの分析を効果的に伝えるレポートも作成します。

税金の最適化

課税額の予測と計画には時間とリソースがかかります。時間やリソースは税務および財務チーム全体で常に不足しており、チームはデータの準備、納税申告のコンプライアンス、照合などの通常業務に約 4 分の 3 の時間を費やしています。正確な税務計画を立てるには、税法の理解、課税額の予測、そして課税額を最小限に抑える戦略の策定が必要です。

この事例では、生成 AI により、税法、過去の納税データ、企業の財務を分析することで、将来の課税額を正確に予測し、税法を確実に遵守できます。多くの場合、そのメリットはすぐに表れます。ある企業は、3 週間以内に 1 億 2,000 万ドルの節税を実現しました。

回収のサポート

健全なキャッシュ フローを維持するためには、債権回収が重要となります。世界の規制が進化する中、コンプライアンスは回収チームにとって常に課題となっています。コンプライアンスはパフォーマンスに影響を与え、新しいオペレーターのオンボーディングを複雑にしています。

この事例では、生成 AI とインテリジェント オートメーションにより、効率性、品質、および情報に基づく意思決定を促進できます。生成 AI が、自動かつリアルタイムの通話モニタリングを通じて、新人オペレーターを支援します。これにより、回収に関する通話がコンプライアンスのベストプラクティスに準拠していない場合にアラートがトリガーされるため、新人オペレーターはコンプライアンスを遵守できるようになります。生成 AI により、過去の回収データ、支払い行動、市場要因を評価して、回収アプローチを推奨し、成功率を予測することで、回収戦略をカスタマイズして、債権回収率を改善できます。また、生成 AI により、通話データに基づいてコンプライアンス分析を実施することで、トレンド (不払いの理由の増加傾向など) を特定できます。

IT

IT ヘルプデスクによる顧客からの問い合わせの感情分析

航空会社の顧客からの苦情や医療費請求の拒否などの顧客からの複雑な問い合わせへの対応は、時間がかかり、迅速に解決するのが困難です。生成 AI とインテリジェント オートメーションにより、顧客事例の調査、顧客情報の不足の解消、適切な連絡の下書き作成などを行うことで、顧客からの問い合わせへの対応と解決を迅速化できます。生成 AI を使用すると、オペレーターはより多くのやり取りを短時間で処理し、迅速に解決できるため、待ち時間が短縮し、顧客体験が向上します。

この事例では、生成 AI が、顧客からのメッセージのコンテキストと意図を理解して、カスタマー サービスへの問い合わせの感情分析を支援します。分類した意図と特定した感情に基づき、インテリジェント オートメーションが適切な解決策をナレッジ ベース内で検索し、対応するフォローアップ活動を開始します。具体的には、顧客への返信メッセージを生成 AI が作成します。より複雑なケースの場合は、返信メッセージの下書きがカスタマー サービス オペレーターに転送されます。オペレーターはその内容を確認して、次のステップを実行できます。

IT チケット対応の自動化

IT ヘルプデスクのチケットが急増すると、応答が遅延し、生産性に悪影響が生じることがあります。生成 AI とインテリジェント オートメーションを使用すると、IT チケット発行プロセスを合理化し、対応の速度と品質を改善できます。

この事例では、生成 AI が、受信した IT チケットを即座にレビューし、問題のタイプと緊急度を把握します。その後、過去のチケットや解決策に基づいて、適切な対応を行ったり、解決策を提案したりします。統合されたインテリジェント オートメーションにより、これらの応答がユーザーに提供されるため、ヘルプ デスク チームの貴重な時間を削減し、エンド ユーザーの解決時間を短縮できます。

IT ヘルプ デスク チケットの分類とトリアージ

適切なチームが時間どおりに問題に対応するためには、IT ヘルプ デスク チケットの分類とトリアージが重要です。手作業によるトリアージは時間がかかり、エラーが発生するリスクがあります。一方、自動分類ルールではチケットの優先度が考慮されません。生成 AI を活用して分類とトリアージを自動化すれば、IT チームはチケットの分類ではなく、問題の解決に集中できるため、全体的な効率と顧客満足度が向上します。

この事例では、生成 AI が受信サポートチケットを分析し、問題のタイプ、重大度、緊急度、その他の関連パラメーターに基づいて分類します。その後、チケットのトリアージを行い、チケット発行アプリケーションに統合されたインテリジェント オートメーションと連携して、適切なチームまたは担当者にチケットを転送します。

サイバーセキュリティの脅威検出分析

サイバーセキュリティの脅威は増加しており、常に進化しています。そのため、IT セキュリティ チームは、すべての脅威を時間内に特定および対応し、リスクを効果的に抑制または緩和することに苦労しています。生成 AI とインテリジェント オートメーションを利用すれば、サイバーセキュリティに対する事前対応型のアプローチにより、脆弱性を減らし、IT インフラの回復力を強化できます。

この事例では、生成 AI が、ネットワーク トラフィック、ユーザーの行動、システム ログを分析し、潜在的なセキュリティ脅威を特定します。また、真の脅威の可能性を予測し、その評価に基づいてアクションを推奨します。脅威を検出すると、インテリジェント オートメーションが保護対策 (影響を受けるシステムの隔離やバックアップの開始など) を即座に開始します。また、生成 AI は、インシデントの詳細なレポートを作成するだけでなく、インシデント後の分析や将来の脅威防止も支援します。

IT サポートの自動化

IT サポートを滞りなく、迅速かつ効率的に行うために、多くの組織が従業員向けチャット Bot を導入して、対話の自動化に取り組んでいます。チャット Bot を企業システムとシームレスに統合することで、既存のエンタープライズ ナレッジ ベースにアクセスできるようになります。しかし、チャット Bot には意図を解釈する機能がないため、情報収集や問題解決の迅速化にはつながりません。そこで、生成 AI を追加することで、効果的なチャット Bot が実現します。

この事例では、既存のチャット Bot に生成 AI を追加することで、意図を理解できるようになります。その後、インテリジェント オートメーションが、チャットでの会話の内容に基づいて、システムとデータに対して実際のアクションを開始します。

オートメーションの保守と復旧

デジタル エンタープライズの業務運営には、ビジネス プロセス オートメーションの保守が不可欠です。基盤となるアプリケーション、プロセス、データ構造に変更があった場合は、本番環境のオートメーションを調整しなければなりません。自動ビジネス プロセスの健全性とオートメーションのガバナンスを確保するためには、オートメーションの保守が必須です。しかし、オートメーションの問題の特定、診断、修正を手作業で行うと、IT 開発者は多大な時間を奪われることになります。そのため、オートメーションで障害が発生すると、業務が完全に停止し、生産性、効率性、コストに影響が生じる可能性があります。

この事例では、生成 AIが、オートメーションを継続的に監視し、基盤となるアプリケーションやプロセス内でオートメーションを中断させる可能性のある変更を自動検出します。その後、生成 AI が「自己修復」プロセスを開始し、UI の変更に合わせてオートメーションを適応させ、プロセスを回復させます。また、オートメーション内の UI 要素パスの更新を提案し、フォールバック メカニズムを通じて連続性を確保します。監視、検出、修理のプロセスは、最初から最後まで追跡可能です。自動プロセスの保守と修正に生成 AI を利用することで、オートメーションの回復力が向上し、ダウンタイム、保守コスト、IT チームの負担を軽減できます。

セキュリティ イベントのログと通知

IT 組織がセキュリティ脅威に積極的に対応するためには、効果的にセキュリティ イベントをログに記録し、システム管理者にすばやく通知する必要があります。追跡プロセスや通知プロセスを手作業で行うと、限られた IT リソースの貴重な時間が費やされるだけでなく、ヒューマン エラーのおそれもあります。その結果、重要な問題への対応が遅れ、システムの整合性とデータのセキュリティが損なわれるリスクが生じる可能性があります。AI 主導のオートメーションにより、インシデント対応通知プロセスを自動化し、全体的な IT セキュリティ体制を改善して、IT チームの運用上の負担を軽減できます。

こうした場合、生成 AI とオートメーションを組み合わせることで、システム ログ、ネットワーク トラフィック、セキュリティ アラートなどの複数のソースで、継続的なイベント監視と脅威データ収集を推進できます。生成 AI は、すべてのデータを事前処理してパターンや異常なアクティビティを特定し、AI がリアルタイムで異常を検出できるようにします。事前に定義された基準に基づいて、検出された脅威が自動ワークフローをトリガーし、システム管理者に応答手順を開始するよう直ちに通知できます。

不正アクセスの防止

不正アクセスは、組織のデータとシステムのセキュリティに継続的なリスクをもたらします。不正アクセスを検出するには、システムの監視を慎重に行う必要があります。そうすることで、必要なときに直ちにアクセスをシャットダウンできます。プロセスに手動のステップがあると、ミスや遅延のきっかっけが生まれ、システム、機密データ、ひいては業務の継続性が危機にさらされます。生成 AI をオートメーションと組み合わせて適用することで、継続的なアクセス監視と自動アクセス制御の変更によって特権アクセス管理の有効性を高めることができます。その結果、迅速な対応、セキュリティ体制の強化、IT チームの負担の軽減が実現されます。

IT 組織は、不正アクセスをシャットダウンするため、生成 AI を活用してアクセス ログ、ネットワーク アクティビティ、セキュリティ アラートを継続的に監視できます。生成 AI は、すべてのデータ ソースをリアルタイムで分析し、不正アクセスの試みを示すと考えられるパターンや異常を検出します。侵害が特定されると、生成 AI は自動ワークフローをトリガーし、関係する管理者に通知して、アクセスをシャットダウンしたり、疑わしいアカウントのブロック、アクセス権限の取り消し、脅威を含めたフォレンジック分析の実施など、事前定義された応答プロセスを実行したりできます。

法務

契約書の審査

法務チームは、潜在的な法的落とし穴やコンプライアンス上の落とし穴を回避するため、長く複雑な契約書を綿密に見直して、問題になる可能性のある条件や条項がないかを確認するために、多大な時間を費やしています。また、法的な文言や契約の複雑さも、ビジネス関係者が契約条件を明確に理解することを妨げ、契約書を厄介なものにしています。

こうした場合、生成 AI とインテリジェント オートメーションを組み合わせることで、機密性の高い契約データを安全に管理できます。法的ガイドラインと業界規制を学習して、コンプライアンスに関する契約を自動的に審査します。また、懸念のある部分をハイライトして、修正案を提案し、利害関係者に対し平易な言葉で要約を提示することができます。

ローカライゼーション

言語翻訳

グローバル化された今日のビジネス環境では、効果的なコミュニケーションとエンゲージメントを実現するために、企業コンテンツをさまざまな言語に翻訳することが欠かせません。手作業による翻訳サービスはコストがかかり、納期も、ビジネスで求められるペースよりも遅くなりがちです。

こうした場合、生成 AI で翻訳プロセスを自動化できます。Web サイトのコピーやマーケティング資料から、企業コンテンツのコンテキストやニュアンスを理解し、希望の言語へと正確に翻訳します。これに加えて、インテリジェント オートメーションを適用すると、新しいコンテンツの自動翻訳をスケジュールして、言語に関わらず、すべての関係者が企業コミュニケーションをタイムリーに利用できるようにできます。

営業

販売促進活動

効果的な販売促進活動は、事業の成長を推進する鍵となります。しかし、個別最適化されたアウトリーチ メッセージを作成することは、困難で時間のかかる作業です。

こうした場合、販売促進活動向けの生成 AI は顧客データを分析し、顧客の好みとニーズを理解して、説得力のある、個別最適化されたアウトリーチ メッセージを生成します。生成 AI とインテリジェント オートメーションを統合することで、販売促進活動のプロセスを強化し、見込み顧客とのタイムリーかつ一貫したコミュニケーションを確保して、コンバージョンの機会を増やすことができます。

CRM データ クレンジング

営業チームから寄せられる一般的な苦情の 1 つが、CRM システムのデータ品質が低いというものです。これにより、分析の精度が低下し、意思決定が妨げられます。しかし、手作業でデータ クレンジングを行うのは面倒で、ミスも発生しやすくなります。また、時間に追われる営業管理者にとっては、優先順位の低い作業になりがちです。

こうした場合、生成 AI でデータ クレンジングのプロセスを自動化できます。生成 AI は、CRM データのエラーを特定して修正し、重複を削除し、不足している情報を入力します。また、インテリジェント オートメーションを使用すると、人の手による入力が必要な可能性のあるデータ エラーや記録をレビュー用に送信できます。インテリジェント オートメーションと生成 AI を組み合わせることで、定期的なデータ クレンジングをスケジューリングして、正確で最新の CRM データを維持できます。

サービス業務

オペレーターの新人研修

顧客の問題の複雑さとサービス リクエストの量が増加するにつれて、新人研修とトレーニングを正しく行うことは、日々のサービス指標を推進するだけでなく、知識を身に付けた熱心なサービス オペレーターの長期的な価値を高めるための重要な要素となってきました。実際、カスタマー ケア チームは、組織にとって隠れた人材ソースとなる可能性があります。しかし、従来の方法に従った新人研修プロセスでは、新しいカスタマー サービス オペレーターの育成には速くても数週間を要する可能性があります。経験豊富な従業員の知識と実行スキルの習得にいたっては、はるかに長い時間がかかる場合があります。

こうした場合、生成 AI に AI 駆動型の Automation Co-Pilot を組み合わせることで、顧客サポート オペレーターを専門知識やワークフロー支援とリアルタイムで接続し、業務を行うアプリケーションに統合することで、新人研修を加速できます。生成 AI は、サービス業務のナレッジ ベースを即座に (また更新を提供して) 利用し、手順、ガイド、マニュアル、ホワイトペーパーなどの複数のナレッジ ソースにアクセスして、情報の表面化、専門知識の提供、オペレーターのアクションのガイドを行います。つまり、新しいオペレーターは、関連情報に迅速にアクセスし、複雑な問題に対処する方法や、自動ワークフローを開始するタイミングについてのステップバイステップのガイダンスを受けることができるため、役割を完全に習得するまでの時間が短縮されます。

PII の削除

個人を特定できる情報 (PII) の収集と処理は、サービス業務に継続的な課題をもたらします。消費者の信頼と規制遵守の両方を維持するには、PII を適切に識別して処理 (匿名化や削除) することが不可欠です。複数のソースから大量のデータを収集すると、厳格なプロセスが実施されており、最善の努力を尽くしていても、ヒューマン エラーにより誤って情報を開示する可能性があり、その結果、風評被害や規制上の罰金につながる場合があります。生成 AI と AI を活用したオートメーションを適用することで、データ侵害のリスクを最小限に抑え、コンプライアンスを高めて、サービス業務を合理化することができます。

PII の削除に関して、生成 AI は常時オンの自動監視システムを強化し、チケット、インシデント レポート、顧客とのやり取り、関連するドキュメントや記録からのデータなど、サービス業務を流れるデータやサービス業務により生成されるデータを分析できます。生成 AI 搭載システムは、履歴データやパターン、コンプライアンス ルールに基づいて、これらのデータ セット内の PII を特定し、フラグを立てるようにトレーニングできます。

PII が検出されると、そのタイプと秘密度に従ってデータを処理するオートメーションがトリガーされます。オートメーションにより、たとえば、データを直ちに匿名化または削除することが可能です。または、特定の記録に保留を設定して、サービス業務チームのメンバーがレビューを行えるようフラグを付けることができます。どのようなケースでも、レポートや監査での必要に応じて、システムはすべてのアクションを記録できます。

チケットの分類

サービス業務においては、大量の着信チケットを処理し、複数のカテゴリに分類することで、チームは目の前の問題に対処し続けることができます。チケット トリアージのミスマッチは、業務の非効率性の原因であり、解決時間の長期化につながります。オペレーターは速度と精度のバランスを取ろうとして対応できなくなるため、全体的なサービス品質に影響します。チケットの分類に関しては、オートメーションと生成 AI を組み合わせることで、プロセスの加速、精度の向上、サービス業務チームの負担軽減を実現できます。

こうした場合、生成 AI を活用してサービス業務用の AI エージェントを作成できます。生成 AI エージェントは、自動化ワークフローに組み込まれており、着信チケットを継続的に監視し、問題のタイプ、優先度レベル、問題への対処に必要な専門知識などの特性に基づいて分類します。この分類により、自動化された次のステップがトリガーされ、事前定義されたロジックに基づいて、チケットを適切なサービス オペレーターやチーム、またはプロセスにルーティングします。さらに生成 AI は、チケットの分類パターンと傾向に関する分析情報を提供して、サービス業務の全体的な向上を通知します。

生成 AI の業界別事例

銀行および金融サービス

取引の紛争 (クレジット カード、当座/普通預金)

取引の紛争への対処は、顧客口座の完全性と信頼を保証し、不正行為を防ぐうえで欠かせませんが、そのプロセスの大部分は手動のままです。異種システムと増え続ける紛争は、ただでさえ誤りが発生しやすく時間がかかっていた取り組みの負担を重くします。

こうした場合、生成 AI とインテリジェント オートメーションを連携させることで、取引の損失を減らし、業務効率を高めて、顧客満足度を向上させることができます。Fiserv などのコア バンキング システムのキューに自動的に記録される顧客からのリクエストを受けて、オートメーションが開始されます。次に、生成 AI とオートメーションが顧客のリクエストをスキャンして要約し、担当者がレビューできるように送信します。

銀行の担当者は、ERP、支払い、CRM などのシステム間で関連データと履歴データを取得する自動ワークフローを起動できます。なお、これらのデータは、取得後、生成 AI によって要約されます。銀行の担当者は、手元の情報を使用して、紛争取引を判定し、オートメーションにより決定された解決に関連するアクションを開始して、生成 AI のサポートを得て、顧客への適切なコミュニケーションを起草することができます。

不正検出および SAR 調査

取引データを慎重に分析して不正行為の可能性を検出することは、銀行および金融サービス企業の整合性にとって不可欠です。不正検出分析は、取引記録や顧客情報から、拒否リストやウォッチリストなどの外部データにいたる、複数のデータソースに及びます。不正行為の複雑さが増し、誤検出率が高くなると、リソースが不足している調査チームでは対応ができなくなる可能性があります。こうしたチームは、分散した銀行システム全体での作業にすでに苦労しています。

システム統合に対するコストと時間の障壁は、リアルタイムでの不正検出の妨げとなり続けています。不正行為の検出と SAR 調査に関しては、生成 AI とインテリジェント オートメーションが、営業損失の低減、効率の向上、顧客満足度の向上、規制コンプライアンスの強化に役立ちます。

こうした場合、生成 AI とオートメーションによって駆動される常時オン システムが、行動パターン、デバイス情報、ソーシャル メディア アクティビティを継続的に分析しながら、24 時間体制でデータを収集し、監視します。生成 AI は、データを前処理してから、履歴情報に基づいてデータを分析し、潜在的な不正行為のパターン (盗難の特定、不正な支払いや転送、不正な口座開設や閉鎖、信用取引申請書の偽造など) を特定します。

疑わしい活動や取引が特定されると、生成 AI は、調査担当者による緊急タスクを含む自動ワークフローをトリガーします。データは詳細なレビューに使用できます。調査担当者は、オートメーション アシスタントを利用して詳細情報をリクエストしたり、自動化された次のステップ (取引保留、口座凍結、信用拒否など) のトリガーに進むことができます。

AML の取引監視

AML コンプライアンスは、判断を下し、プロセスに従う必要がある個人の専門知識に大きく依存しており、疑わしい活動の特定や報告において、誤りや不整合が生じるおそれがあります。取引データの量は増え続ける一方ですが、これは銀行や金融機関にとって大きな課題をもたらします。この膨大な量のデータをマイニングし、誤検出率が高いと、調査担当者は対応ができなくなり、正当な取引の遅延やコストの増加につながる可能性があります。

AML 取引監視については、生成 AI とインテリジェント オートメーションを導入することで、包括的なデータを得た調査担当者は、より信頼性の高い判断を下し、取引保留や口座凍結などの自動化された次のステップを開始できるようになります。その結果、調査担当者の負担が軽減され、業務効率が向上、AML コンプライアンスのレベルも高まります。

こうした場合、生成 AI とオートメーションで動作する常時オン システムは、取引記録、CRM、Web 上の公開情報、ウォッチリストなどのさまざまなソースから大量のデータを 24 時間 365 日継続的に取り込み、分析を行います。生成 AI では、取引額、タイプ、顧客の人口統計、地理的な場所ごとにデータを前処理して整理できるため、外れ値や不整合の分析と特定が容易になります。

生成 AI は、機械学習モデルを適用して、ハイリスク取引、潜在的なマネー ロンダリング、テロ資金供与、経済制裁により禁止されている取引、その他の犯罪活動といった潜在的な不正行為の履歴データに基づき、パターンを特定します。疑わしい取引や活動をシステムが検出すると、オートメーションにアラートを出し、調査担当者がアクションを起こすための緊急タスクをトリガーします。調査担当者は、銀行システムで直接、オートメーション アシスタントを使用して、すべてのデータをレビューしたり、追加データをリクエストしたりできます。

ローン引受承認の意思決定

ローン引受には、潜在的な借り手のリスクの評価と、貸付基準を満たしているかどうかの判定が含まれます。これは時間のかかるプロセスで、ヒューマン エラーが発生しやすくなります。住宅ローン、自動車ローン、クレジットカード、商業ローンなどの複雑なローンのタイプを扱う場合は特にそうです。この課題は、公正貸付法を遵守し、意思決定における偏見や差別を回避する必要性によって一層増幅しています。

ローン引受承認の意思決定について、生成 AI はプロセスにスピード、正確性、効率性をもたらします。インテリジェント オートメーションにより、生成 AI はローン申請者の情報を深く掘り下げで確認します。さらに、必要なデータを抽出して解釈し、あらかじめ定義された貸付基準や履歴データと比較します。評価は最終決定に反映されます。最終決定では、債券引受業者が、ローンの承認、調整、却下によって、インテリジェント オートメーション ワークフローをトリガーできます。リスクの高いシナリオでは、意思決定ワークフローの自動化を進める前に、人間によるレビューのフラグをアプリケーションに付けることができます。

信用限度額の決定

信用限度額の決定は、リスク管理と顧客満足のバランスを図る必要があります。生成 AI とインテリジェント オートメーションを統合することで、このプロセスを大幅に最適化でき、その結果、精度、効率、速度を向上させることができます。

こうした場合、生成 AI は、申請者の信用履歴の、複雑な体系化されていない詳細を掘り下げて調査し、過去の財務行動、現在の財務状態、潜在的なリスクを分析します。このデータをあらかじめ定義された貸付基準や履歴データと照らし合わせて解釈することで、生成 AI は各申請者のサマリー リスク プロファイルを作成し、支払いと取引履歴を使用して、債券引受業者が複雑な口座で信用限度の決定を下したり、次の自動化されたステップに進むことをサポートします。生成 AI とオートメーションは、信用限度額の決定に基づいてコミュニケーションを起草し、顧客とフォローアップすることで、業務効率を高め、透明性の高いコミュニケーションで顧客満足度を支えます。

債務不履行のローンの整理と差し押さえ

債務不履行のローンや差し押さえのケースの処理は複雑ですが、コミュニケーションの内容と頻度を最適化し、返済計画を作成して、法的手続きを処理する方法を見つけることで、金融サービス会社は大きな効果を得られます。生成 AI とインテリジェント オートメーションを統合すると、コストを削減しつつ、意思決定を合理化および迅速化できます。

こうした場合、生成 AI は、借り手のプロフィール、担保の詳細、支払いトランザクション履歴など、体系化されていないさまざまなデータから情報を合成します。生成 AI は、延滞ローンごとに包括的なリスク プロファイルを起草し、支払いスケジュールの変更や部分的なローン許容など、債券引受業者による最適な整理プログラムの決定をサポートします。インテリジェント オートメーションは、その決定に基づいて対応するワークフローを実行し、速度と効率を高めます。

苦情の解決

苦情の解決は、金融サービス業界におけるカスタマー サービスの重要な側面で、通常、口座、商品、取引履歴などの顧客情報の複数のソースを調査し、適切な解決パスを決定します。

苦情の解決については、生成 AI は迅速に口座データを照合し、商品および取引履歴を分析して苦情の内容を把握します。これにより、複数のソースの情報を調査する時間を短縮することができます。さらに、生成 AI は顧客行動のパターンや傾向を特定し、苦情を明確にして、より精度の高いタイムリーな解決を可能にします。こうした分析情報に基づいて、インテリジェント オートメーションは、払い戻し、謝罪、サービスの変更など、適切な解決策を迅速に実行できます。ケースが複雑な場合は、エスカレーションして、人間によるレビューを行うこともできます。

CSR イネーブルメントと、サービス リクエストに対するネクスト ベスト アクション

カスタマー サービス担当者 (CSR) イネーブルメントと、サービス リクエストに対するネクスト ベスト アクション (NBA) の決定は、金融サービス業界におけるカスタマー サービスの重要な側面です。カスタマー サービスの品質を保証するには、顧客情報、取引履歴、顧客ニーズの正確な予測を完全に理解する必要があります。このプロセスは、特に複数のシステムを扱ったり、大量のリクエストに対応したりする場合、複雑で時間がかかるものになる可能性があります。

こうした場合、インテリジェント オートメーション アシスタントに組み込まれた生成 AI が、CSR の有効性を高めるうえで役立ちます。生成 AI は、顧客情報の簡潔なサマリー、推奨される導入スクリプト、顧客との対話に関するコール後のドキュメントとともに、顧客行動のパターンや傾向に関する分析情報を出力することで、顧客のニーズをより正確に予測し、質の高いカスタマー サービスを推進します。これと並行して、インテリジェント オートメーションは、問い合わせの解決、商品の提案、コールのエスカレーションなどの CSR アクションを促進します。

クロスセル

クロスセルは、顧客満足度の向上と収益成長の推進を目的とした、金融サービス業界における主要な戦略です。顧客情報と商品履歴を包括的に理解し、顧客のニーズを予測することが必要です。クロスセルの機会を判断し、それに基づいて行動することは複雑な作業です。顧客ベースが大規模な場合はなおさらです。

こうした場合、インテリジェント オートメーションと生成 AI は、顧客プロファイルと商品履歴を綿密に分析して、顧客のニーズに合った、または顧客維持率向上につながる潜在的な商品やサービスを提案することで、効率を向上し、販売を促進します。生成 AI は、顧客行動パターンと傾向を特定することで、顧客のニーズを予測し、ターゲット商品の推奨を強化するうえでの精度を向上させることができます。インテリジェント オートメーションは、推奨を精緻化し、当座預金の顧客に対してクレジット カードを勧める、普通預金/譲渡性預金の顧客に対して証券取引口座を勧める、既存顧客に対して自動車/住宅ローンを勧めるなど、さまざまなシナリオに合わせてカスタマイズされた商品を創出するための機械学習モデルを導入することで、プロセスをさらに促進します。

医療

医療関係者向けの医療サマリー

医師が患者の電子カルテ (EHR) を確認するのにかかる時間は平均 16 分です。来院の長さに関係ありません。この時間で、医師は患者の病歴の重要な部分をまとめて全体的な医療画像を合成し、優先順位を決め、適切な治療や次のステップを指示しようとします。簡単な症例であっても、この作業では、数多くの情報ソースを確認する必要があります。たとえば、病院のメモ、定型化されていない医師や看護師のメモ、臨床試験や画像検査、投薬履歴、家族歴や社会歴、以前のプロバイダーや専門的な照会からの記録などです。患者の病歴が複雑で、相互に影響を及ぼす可能性のある疾患が複数ある場合、このタスクは一層困難になります。

こうした場合、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) が患者データを収集し、生成 AI が、対処する必要がある重要な問題や、埋めるべきケアのギャップを指摘する、明確で簡潔なサマリーを作成します。その結果、情報の検索と合成にかかる時間を推定 70～80% 短縮し、生産性を 40% 向上させることができます。

患者メッセージのトリアージ

33% の医師が、患者からの電子メールやメッセージへの対応に、勤務時間外に 2 時間以上を費やしており、個人的な時間や家族との時間が奪われています。これは、医師の 63% という憂慮すべき割合に見られる燃え尽き症候群のトップの原因です。燃え尽き症候群は、破壊的な行為、医療ミスとそのリスクの増加、薬物乱用、患者満足度の低下、患者の回復時間の長期化など、医療に重大な危惧を与えます。

こうした場合、インテリジェント オートメーションと生成 AI は患者メッセージのトリアージを実行します。RPA と生成 AI を活用して、体系化されていないメッセージのコンテンツを分析し、懸念事項や問題を特定して、EHR システムのコンテキスト チェック後にメッセージを迅速に要約します。こうしたサポートにより、医師は問題の解明に費やす時間を約 75% 短縮できます。

生成 AI は、初期の推奨事項のリストアップもします。医師は提案された推奨事項を検討し、変更を加えることができます。その後、Automation Co-Pilot を使用して、患者を ER に搬送するか、翌日の予約をするか、検査や薬剤をオーダーするかなど、適切な対応に着手することができます。

患者の来院後のサマリー

調査によると、かなりの割合の患者が投薬指示を誤解しており、来院後、医師の思惑を正確に伝えることができないことがわかっています。しかし、書面による診療サマリーや来院後サマリー (AVS) に患者が置く価値も調査により強調されています。AVS は、患者が来院の詳細を思い起こすうえ役立ち、関連事項をより正確に更新して、より良い患者と医師のコミュニケーションを育みます。患者は、より多くの質問をする権限が与えられていると感じる一方、医師は、治療計画を固め、患者の治療コンプライアンスを促進すると考えています。こうしたメリットにもかかわらず、医師はこのプロセスが時間を食うものだと感じており、時間を投資する価値があるかどうかについては意見が分かれるところです。

こうした場合、インテリジェント オートメーションと生成 AI を組み合わせることで、患者データの収集と照合をスピードアップし、医師がレビューできるように個別最適化された AVS を短時間で起草することができます。オートメーションでは RPA を活用して、EHR、保険適用範囲、人口統計などの多様なシステムから患者データを迅速かつ安全に取得、検証、キュレーション、フォーマット、アセンブルし、生成 AI が完全な医療コンテキストを理解したうえでサマリーを作成できるようにします。

その後生成 AI は、体系化されていない情報やコンテキストを理解するその強みと、言語、年齢、文化、教育レベル、医療リテラシーなどのパーソナライゼーション パラメーターにマッチするよう出力を調整する能力を活用して、合成と要約を行います。AVS を患者やその家族、または介護者に提供する前に、必要に応じて医師がレビュー、検証、編集/更新できるようドラフト版が準備されます。これには、現在の来院情報、診断、治療の推奨、フォローアップが含まれます。

公衆衛生の分析

傾向の特定、調査の準備、医療格差の把握、さまざまな集団にわたる健康転帰を改善するための治療の計画に不可欠な公衆衛生の分析では、EHR、国勢調査のデータ、保険データベース、健康の社会的決定要因など、大量で多様なデータセットを取捨選択する必要があります。こうしたデータセットはそれぞれが独自の形式と構造をしているため、膨大な時間とリソースを要します。

こうした場合、インテリジェント オートメーションと生成 AI が、公衆衛生の分析に必要なデータを効率的に収集、キュレーション、分析します。インテリジェント オートメーションは、RPA を活用して、複数の異種システムから安全かつ迅速にデータを取得、検証、照合し、公共の健全性状態の包括的なビューを構築します。

この準備済みデータセットにより、生成 AI はパターン、傾向、相関関係を特定します。これにより、罹患率、リスク要因、医療格差、健康転帰に対する社会的決定要因の影響に関する分析情報が生成されます。こうした分析情報は、その後、政策立案者、医療提供者、一般市民を問わず、各対象者に合わせた形式で要約できます。また、生成 AI は分析されたデータに基づいて予測モデルを作成し、健康の動向と結果のモデル化と予測を支援することで、先を見越した計画と治療を可能にします。

研究ドキュメント

研究者は、研究データの収集、照合、分析にかなりの時間を費やしています。研究の文書化プロセスを改善することで、研究から実用的な用途への移行がスピードアップされ、患者の転帰や医療界全体に大きなメリットがもたらされます。

こうした場合、インテリジェント オートメーションと生成 AI の実装により、研究の文書化やデータの処理を迅速に行うことができます。RPA の機能を活用して、臨床試験、患者記録、検査結果などのさまざまなソースから研究データを体系的に収集し、整理することで、研究者はデータ管理に必要な手作業を最小限に抑えることができます。生成 AI は、データをインテリジェントに分析し、パターン、異常、相関を特定することで、このプロセスをさらに強化します。

退院計画

退院計画は、病院から自宅、または別の医療環境への重要な移行ポイントとして、医療分野における複雑な課題となっています。複数の医療従事者が関与するプロセスでは、患者の病状、利用可能なリソース、退院後のケア ニーズなど、さまざまな要因を慎重に検討する必要があります。退院計画を改善すると、再入院や薬物有害事象など、治療の移行に関連するリスクに対処できます。インテリジェント オートメーションと生成 AI を活用することで、退院計画プロセスをスピードアップし、正確性とリソース効率を高めることができます。その結果、ミスのリスクを最小限に抑え、コンプライアンスを向上させることができます。

こうした場合、生成 AI とインテリジェント オートメーションの適用は、電子カルテ (EHR)、保険適用範囲の詳細、人口統計情報などの関連ソースから重要な患者データを取得するオートメーションの導入からスタートします。インテリジェント オートメーションは、データを安全に取得、検証、アセンブルして、患者の医療コンテキストの全体像を構築します。

生成 AI は、医療提供者の監視のもと、このような体系化されていない情報をすべてコンテキストで分析し、病歴、現在の状態、アクセス可能なリソース、退院後ケアの代替などの要因を考慮して、患者固有の状況に合わせて個別最適化された退床計画を生成します。重要なのは、生成 AI によって、言語、年齢、文化、教育レベル、医療リテラシーなどのパーソナライゼーション パラメーターを取り入れて、医療従事者と患者の両方にとって明確で簡潔な形式で、詳細かつ高度に個別最適化された退院計画が作成されることです。

医療費請求とコード化

医療費請求とコード化は、医療業界の非常に重要な部分です。多くの場合、複雑で時間のかかるプロセスで、医療処置、診断、治療を、保険と請求の標準化されたコードに変換することが求められます。手作業によるコード化はエラーの影響を受けやすく、コード化規制の頻繁な更新により、この複雑さは増します。その結果、請求の拒否や財務上の損失が発生することは珍しくありません。生成 AI は、コンプライアンスを確保しコストを削減しながら、医療コード化の効率、速度、精度を向上させるパスを提供します。

こうした場合、医療提供者は、生成 AI 搭載のインテリジェント オートメーション ツールを既存のコード化システムに統合して、医療コード化プロセスを補助し、最終的には自動化することができます。生成 AI は、医療ドキュメントの分析、重要な情報の抽出、最新のコード化ガイドラインに基づいた正確なコードの推奨を実行し、徐々にコード化精度を向上させます。

保険

請求管理

請求管理は保険業務の核心を成すものです。その重要な課題は、それぞれに徹底した検証と評価が求められる大量の請求を効率的に処理することです。こうした手間のかかる作業は、処理に長時間を要します。また、一貫性のない損害査定の原因となり、結果として顧客満足度の低下、運用コストの増加を招きます。生成 AI とインテリジェント オートメーションを保険の請求管理に適用すると、処理のタイムラインを大幅に短縮し、ヒューマン エラーを最小限に抑え、最終的に結果と顧客満足度を向上させることができます。

生成 AI により、保険会社は、保険契約の詳細、診断書、損害評価といった請求書類に組み込まれた情報を解析し、パターンや異常を特定することができます。この解析は、インテリジェント オートメーション機能を使用してエンドツーエンドのワークフローに反映され、請求の自動検証に活用されます。これにより、人間による評価のため、さらに調査する必要がある不整合がハイライトされます。

不正検出

保険業界は、不正検出の実質的な問題で厳しい戦いに直面し続けています。リスクを防止しながらサービスのスピードを維持するために不正行為を特定し、必要な予防措置を講じるには、時間が勝負となります。生成 AI とインテリジェント オートメーションを適用すると、不正行為を抑えるための検出プロセスとアクションの速度を大幅に向上させることができます。

不正行為の検出では、生成 AI をまず、保険金請求、保険契約のデータ、過去の不正パターンから得られた膨大な量のデータ分析に活用できます。体系化されていないデータとコンテキストを把握する機能を備えているため、不正な活動を示す異常やパターンを検出できます。生成 AI によって発見された調査結果はインテリジェント オートメーション ワークフローに組み込まれ、疑わしい申し立てをさらに精査するための自動化プロセスをトリガーします。

さらに、インテリジェント オートメーションは、ソーシャル メディア プラットフォーム、公開記録、過去の請求データといったさまざまなソースから関連情報を収集することで、調査プロセスを合理化します。これにより、保険会社は保険金請求の真正性を迅速に評価し、不正行為に対抗するのに必要な措置を開始して、全体的な業務効率を向上させることができます。

引受業務

不透明感や不安定さが高まっている環境において、保険業者は迅速にリスクを測定し、保険料率を修正して、保険申込みの承認または却下を決定することを迫られています。従来の手動による引受プロセスは、時間がかかり主観的で、ヒューマン エラーも発生しやすい傾向にあり、不均等な意思決定や、保険会社の財務的損失につながるおそれがあります。生成 AI とインテリジェント オートメーションは、引受をサポートする体系化されていない情報や複雑なワークフローの環境で非常に有益です。意思決定能力、リスク評価の精度、業務効率における変革のチャンスを直ちにもたらします。

こうした場合、生成 AI は、申請者の資格情報、請求履歴、外的なリスク要因などの膨大なデータ量を調査してパターンを明らかにし、潜在的なリスクを予測して、成果を推定します。その後、インテリジェント オートメーションが保険引受プロセスを運用化し、AI によって生成された分析情報に基づいて保険契約の発行と価格決定を行います。

製造

知識検索

製造業者は、標準業務手順書 (SOP)、業務マニュアル、業務日誌、インシデント レポートなどを含む、豊富な知識を蓄積しています。オペレーターは、特定の必要な情報を見つけるのに、貴重な時間を費やして、分散されていることが多い、多様な知識バンクをくまなく検索する場合があります。コンテンツ要約での生成 AI の強みを利用すると、時間を削減できる支援アプローチにより、製造ワークフローを迅速化できます。

こうした場合、オペレーターは生成 AI 搭載のインテリジェント オートメーション アシスタントを活用して、見つけにくい操作情報を収集し、要約できます。この種の Automation Co-Pilot には生成 AI が組み込まれています。分散したシステムから大量のデータを瞬時に取得して解釈し、人間の担当者の指示に従って応答したり、アクションを起こしたりすることで、ルーチン ワークフローが迅速化されます。

生産計画

製造業者は、需要の変動、リソースの制約、生産の複雑さといった問題が取り巻く環境を、最適化という綱渡りで進んでいます。製造業者の統制の及ぶ範囲内でタイミングや容量といった変数を効果的に管理していても、生産計画サイクルの中で未知の要素やサプライズをもたらす外的要因や市場の変動に常に脅かされています。製造業者は、生成 AI を活用して複雑な履歴データの分析を強化し、さまざまな制約やパラメーター間での比較、微調整、最適化を可能にすることで、生産計画をシミュレーションすることができます。生産計画をより効果的に実施することで、スケジュール通りの製造が可能になり、正確な販売予測とプロジェクトのスケジューリングができるようになります。

こうした場合、生成 AI は、使用可能な材料、機器、リソース、市場の状況や期待に関するデータから生成された現実世界のシナリオを作成して、生産計画を促進します。インテリジェント オートメーションは、ERP や機器システムの監視を行って、生成 AI にリアルタイムでデータをフィードしてシミュレーションを更新し、調整を推奨します。製造業者は、インテリジェント オートメーションと生成 AI を使用することで、推奨される生産計画の変更を運用化し、オートメーションをトリガーするしきい値を使用してチームを更新したり、生産ラインの調整を実行したりすることができます。

サプライ チェーンの最適化

製造、運用効率、製品供給システムの有効性はサプライ チェーン管理に左右されます。計画から流通にいたるサプライ チェーンの最適化は、収益性を高め、成長を実現する大きな可能性を秘めています。サプライ チェーンのライフサイクル全体に生成 AI を適用することで、急速な改善を実現し、サプライ チェーン管理をサポートするすべてのポイントとすべてのプロセス内での最適化を可能にします。

サプライ チェーンには、大量のデータの監視と分析における生成 AI の強みを、強力でほぼ瞬時の分析情報および詳細な推奨事項と組み合わせて適用する機会が数多く存在します。セキュアなインテリジェント オートメーション プラットフォームを通じて、生成 AI とサプライ チェーンのデータ ソースをつなぎ、企業データの AI モデルをトレーニングして、サプライ チェーン プロセスのリスク分析、予測、推奨事項を生成します。インテリジェント オートメーションにより、推奨事項をプロセス最適化に変換し、自動化を迅速に構築してタスクを実行します。