生成 AI の未来に期待していますか? 今日、AI に携わる多くの人が「今が自分のキャリアの中で最もわくわくする時期だ」と言いますが、これには理由があります。画期的な画像生成から自律型オペレーターまで、昨年の ChatGPT の登場以来、週を追うごとに印象的な新たな展開が繰り広げられています。どの企業も、これらのテクノロジーによって自社のビジネスや業界がどのように変化するかを考えています。
確かに、宣伝が非常に盛り上がっているため、注目度が高くなるのは当然です。これらのモデルの能力は AI の飛躍的な進歩を表しており、多くの産業と未来の仕事を再構築することは明らかです。
リーダーたちはそうした未来について考え、多くが同じ結論に達しています。つまり、このテクノロジーは、モデル単体の成果物を超えたところに最良の活用方法があるということです。その真の可能性は、これらのモデルを組み込むことのできるワークフロー全体や、これらのモデルから実行できるアクションの中にあります。
プロンプトからメールを作成できれば便利ですが、それを顧客と関連性の高いコンテキストから自動生成し、ワンクリックで送信できる方がもっと効果的です。仕事で 1 つの業務をアプリケーションを横断して完了する方法を教えてもらえるのは助かりますが、その業務を実際にやってくれる方がもっとありがたいです。
だからこそ、生成 AI と自動化の組み合わせが威力を発揮するのです。自動化は、生成 AI モデルの力を発揮させるためのアクション レイヤーを提供します。
生成 AI で可能になる新たなユースケースと利用可能な範囲が広がることで、企業全体の自動化、ひいては従業員の生産性の飛躍的な向上を実現します。それは、自動化が現在、ユーザーを支援し、プロセスを進めるために使用されているいくつかの確立されたパターンに従って、新しいモデルの幅広い会話力によって可能となった新たな方法で実現されます。
生成 AI と自動化を組み合わせて業務を変革する事例を、3 つのカテゴリに分けて検証してみましょう。
Unattended のプロセス オートメーション
多くのプロセスは、Automation Anywhere のようなオートメーション プラットフォームを使用して、背後で完全に、あるいは部分的に自動化することができます。これらのプロセスに生成 AI を埋め込むことができるようになったことで、これまで人間が情報を確認したり、データを抽出したり、メッセージを作成したりする必要があったステップも自動化できるようになりました。
たとえば、新しい生成 AI モデルは、これまで手作業が必要だった運送状のような、複雑で一貫性のない書式の文書から、確実にデータを抽出することができます。また、顧客へのメール作成など、ユーザーが情報を確認し判断する必要があった自動化のステップも、ガイドラインを利用したモデルにより、質が高く、個人に合わせたコミュニケーションを自動で作成できるようになりました。
Attended オートメーションまたはユーザーアシスト オートメーション
Automation Co-Pilot を使用すると、現在、ほとんどすべてのアプリケーションに自動化を組み込むことができ、アプリケーションを切り替えることなく、ユーザーがその中でアクションを選択することができます。
Automation Co-Pilot は現在、生成 AI を活用することでさらに生産性が向上し、すべての従業員にとって欠かせないパートナーとなりつつあります。たとえば、Automation Co-Pilot を使用して、閲覧中のレコードの主要な情報を要約し、次のステップを決定するのに役立てることができます。また、文書やメッセージなどの非構造化データを含むシステム全体の重要な情報を、生成 AI が自動的に抽出することも可能です。
このような作業を自動化することで、ユーザーの時間を短縮できるのは当然ですが、人間の判断と AI の強みを組み合わせることで、品質の向上やエラーの削減にもつながります。また、Automation Co-Pilot を導入することで、従業員はより価値の高い創造的な仕事に集中することができ、より平凡な仕事は自動化と AI が担ってくれます。
自動化のインターフェースとしての AI
ChatGPT のようなモデルが示す能力の幅を考えると、将来的には、すべての従業員が AI インターフェースにアクセスして情報を取得し、支援を受け、行動を起こすようになる可能性があります。
私たちは、ChatGPT プラグインや Google の Gen App Builder などを利用することで AI が主要なインターフェースになる可能性があると考えています。すでに、チャットベースの AI 体験が、他のシステムと動的にやり取りしてタスクを完了したりデータを取得したりできることが実証されています。しかし、これらのモデルがユーザーのタスクを効果的に達成するためには、自動化プラットフォームに接続してアクションを実行する必要があります。
AI の背後にある自動化プラットフォームは、CRM から ERP までの記録システムを横断し、承認されたワークフローに関するビジネス ルールを適用し、さまざまな形式の情報を処理する方法を知っています。自動化の力を背景に、AI はすべての従業員がより効率的に、より高い品質で仕事をこなすための主要なインターフェースとなる可能性があります。
今後数週間にわたり、医療、銀行、製造業などの業界における具体的な事例を紹介するブログを公開する予定ですので、どうぞご期待ください。
ビジネスにおいて生成 AI と自動化の力を引き出す準備はできていますか? Bot Store から ChatGPT 統合パッケージをダウンロードして、今日から御社の用途に合わせて自動化プロセスを構築してみてください。
(このブログの編集者であり副操縦士でもある生成 AI にも感謝します!)
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