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自動化で世界を変える

2019年 10月 16日 自動化で世界を変える 執筆: Avi Bhagtani
developer

人工知能 (AI) とロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) には多くの共通点があります。どちらも注目が高まり、大企業での導入も年々加速しています。これらのテクノロジーはデジタルトランスフォーメーションを目指す企業に革命をもたらします。しかし、これまではどちらも組織内で縦割りで利用されていたため、適切に展開するには高度なスキルを持った技術者が必要でした。

2019年 9月 3日 自動化で世界を変える 執筆: Avi Bhagtani
デベロッパー

人工知能 (AI) はロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) と組み合わせて、人間の脳と同じような働きができるようになりつつあります。その結果、AI を搭載した RPA、つまりインテリジェント オートメーションは、ビジネスの課題の解決手段となり、経営幹部がビジネスの成長をより加速させるのに役立っています。

「Harvard Business Review」では、人工知能が世界経済にもたらす効果は今後 10 年間で 13 兆ドルになると予測されています。AI は既に、自動運転、医薬品開発の短期化、ワークフローの機敏性の向上など、世界の先進的なタスクに取り入れられています。

AI の進化

AI の進化には、第二次世界大戦中にナチスの暗号を初めて解読した解読マシンの考案者である、アラン・チューリングが大きく貢献しました。戦時中、彼は英国政府の暗号解読者として、ドイツの暗号機、Enigma の解読を試みていました。

チューリングは、暗号解読センターの同僚と協力して Bombe と呼ばれるマシンを開発しました。このマシンは、傍受したドイツの通信をスキャンし、1,590 億通りあるドイツの暗号化スキームを解読することができました。

戦後彼は、特定の条件下で人間の反応を模倣できる場合、そのコンピューターには AI 機能があると言えると示唆しました。彼は、機械が人間のように考えられるかを判定するチューリング テストを開発し、機械に知的な振る舞いをさせようとする彼の試みが人工知能の基礎となりました。

今日のインテリジェント オートメーション

AI の進化により、通常のルールに基づいて自動化できる業務の範囲が広がり、コグニティブ機能が搭載され、その結果、タスク全体のパフォーマンスが向上しました。Accenture によると、AI はカスタマー サービス、銀行ローン、医薬品研究などにおいて自動化を実装するうえで、経営幹部が考える優先事項のトップ 3 に入ります。

しかし、インテリジェント オートメーションの真の力は、従来の業務方式を根本的に変えるという点にあります。テクノロジー、業務プロセス、人材を巧みに組み合わせることで、企業が出せる成果の可能性が大きく変わります。RPA と AI の組み合わせは、非常に複雑なビジネス タスクを自動化する最適な手段です。

AI が企業にもたらす 8 つのメリット

膨大なデータを処理できる AI は、さまざまな業界に多くの変化をもたらしています。

  1. コンピューター ビジョン:AI は、視覚ツールや従来のストレージ システムを認識、特定、キャプションを追加、分類し、正確な分析を可能にします。
  2. 顔認識:AI は、画像内の顔を正確に検出することで、人物認識、感情認識、画像のグループ化を行います。
  3. 機械学習:AI は、ソフトウェア Bot のデータに基づく自己学習や、データ分析に基づく結果、分類の予測トレーニングに役立ちます。
  4. 音声のテキスト変換、テキストの読み上げ、翻訳:音声からテキストへの変換、またはある言語から別の言語への翻訳が簡単にできます。AI は、話し手の認識や検証にも役立ちます。
  5. 自然言語:AI は、自然言語処理用のアプリやビジネス エコシステムをサポートし、感情を評価して顧客に効果的に対応できます。
  6. テキスト分析:AI は、重要な情報の抽出、名前付きエンティティの認識、テキスト感情分析を加速させます。
  7. 異常検出:モバイル アプリのセンター オブ エクセレンス ダッシュボードを使用して、ビジネスの健全性に関するリアルタイム診断を表示できます。
  8. インスタント パーソナライザー:AI は、不快なコンテンツや望ましくない画像を検出してフィルタリングします。また、ユーザーの好みを学習して、個人の好みに合わせた豊かな体験を提供します。

自動化統合を簡単に

インテリジェント オートメーション導入の計画段階では、AI のメリットが得られる可能性のある分野を特定することから始めましょう。ビジネスの他の部分に支障をきたすことなく、現在のワークフローにスムーズに自動化プログラムを組み込む方法を検討してください。

初期計画段階で従業員に情報を提供し、自動化によって仕事がなくなるのではなく、仕事の効率が上がる取り組みであることを理解してもらいましょう。

また、専任のセンター オブ エクセレンス チームを設立しましょう。自動化のプロセスを特定し、リスクや問題がないかを検討します。そして、さらに多くのタスクを自動化するための改善方法を検討することも重要です。日常的なタスクを自動化することで、従業員は本来の目的である知識に基づく仕事をより多くこなせるようになります。

未来を築く新しいアプローチ

AI は、計画、学習、推論、問題解決、認知など、人間の知能を必要とするタスクに活用されます。AI Bot は、膨大な量のデータを組み合わせ、複雑なワークフローを簡素化し、学習し、そしてエラーなく適応できます。

インテリジェント オートメーションの潜在能力が最大限に発揮されると、人間の仕事は機械に取られるのではなく、機械の助けを得て効率が上がります。AI と RPA は、収集、分析、分類、保存、伝達、接続の新たな手段を提供します。また、この 2 つを組み合わせて使用すると、経営幹部は十分な最新情報に基づく意思決定を行うと同時に、さまざまなシステムを統合して将来に備えた運用体制を構築できるようになります。

 

2019年 8月 23日 自動化で世界を変える 執筆: Arvind Thothadri

業務の自動化によって働き方が新しく変革しています。ソフトウェア ロボットやBotとして知られるデジタル ワークフォースが人と一緒に働く時代もそう遠くはありません。Botの活躍により、やり甲斐のある新たな職業が生まれる可能性が期待されています。自動化が進む中、成功のチャンスを掴めるかどうかはあなた次第です。需要が高く、高収入が期待できるRPA業界でキャリア アップを目指すなら、トレーニングを受けて、認定資格を取得するのが得策です。

2018年 9月 26日 自動化で世界を変える 執筆: Kashif Mahbub

開発側と運用側が協調し合う DevOps アプローチ。このアプローチをソフトウェア エンジニアリングに用いたことでリリースまでの時間に大変革がもたらされました。DevOps は統合と導入を継続的に進めていくためのフレームワークを提供してくれます。そのため DevOps の原理に従うことで、開発チームのプロセスは進みます。DevOps アプローチを用いたソフトウェア開発は、開発、テスト、承認、実稼働 (DTAP) の各段階から成るライフサイクルに従って進んでいきます。大規模な開発チームを擁し特にそれらが分散している組織は、DevOps アプローチの導入を通じてソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) プロセスを大きく改善させています。ロボッティック プロセス オートメーション (RPA) ボットの開発に全社規模で同一の DevOps アプローチを導入することが理にかなっているのはそのためです。

現在は、ほとんどの RPA ソリューションが次の開発段階へとボットを移行させる機能を搭載していますが、このことが、これらのソリューションがボット ライフサイクル管理 (BLM) における DevOps アプローチもサポートすることを意味するのでしょうか。答えはノーです。DevOps のライフサイクルに沿ってボットを移行させていくだけで BLM を実行したことになるという考えがまかり通っていますが、これは他の誤った通念同様、慎重に検証しなければもっともらしく聞こえてしまう誤った考えです。