大規模なインテリジェント・オートメーションの実現

企業は、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）などの自動化ツールを導入することで、さまざまな利益を得ることができます。しかし、さらなる大きな報酬が得られるのは、それに人工知能（AI）を組み合わせた場合です。

「組織は数年前から自動化とAI技術を組み合わせてビジネスプロセスを改善してきました」と、調査会社IDCのプログラム副社長であるマリーン・フレミング氏は述べています。「AIは自動化の範囲と影響を広げる傾向があり、自動化だけでは実行できない活動を担当します。」

典型的な例として、AIを使用して、購買注文や請求書などの半構造化の文書をキャプチャして変換することが挙げられます。フレミング氏は言います。「また、非構造化のテキストにNLP（自然言語処理）を適用して、メールの分類や内容の理解を行うのも見られ始めています。さらに、生成型AIを活用することで、AIの使用が大幅に拡大され、自動化を簡素化・補完・代替するでしょう。」

しばらくの間、インテリジェント・オートメーション（IA）を使用してきた企業は、このテクノロジーを大規模に活用し、さらに多くの部門とユースケースに能力を拡大しています。

ニュースの拡散

通信事業者のAT&Tは、2015年にRPAの試験導入を開始し、サービス提供グループの受注入力などの繰り返しタスクの回数を減らすことを目指しました。マーク・オースティン氏、データサイエンス担当副社長によれば、グループは1つのプロセスを自動化し、それから努力を広げてきました。

RPAイニシアティブの初期段階で、AT&Tはテクノロジーをデータサイエンスと組み合わせ、OCR（光学文字認識）やNLPなどのAI機能を活用してスマートなボットを作成することを決定しました。目標は、自動化をより強力にするIA環境の作成でした。

RPA導入後1年以内に、同社は350の自動化ボットを導入し、その後も継続して追加してきました。

オースティン氏は言います。「インテリジェント・オートメーション・プログラムの一環として、現在約3,000のソフトウェア・ボットが稼働中で、月に約75個のボットが追加されています。さらに、入ってくるボットをAI機能を備えたものにアップグレードできるかどうかを検討しています。約30％のボットがAIを利用してアップグレードできることがわかりました。」

RPAの需要が企業全体に広がるにつれ、AT&Tは自動化センター・オブ・エクセレンス（COE）を設立して実装を加速しました。COEにより、ビジネス全体で自動化の開発、展開、管理を支援することで、IAのスケール拡大を容易にしています。

また、COEはさまざまなプロセスの自動化方法をスタッフに教育しています。AT&Tは2,000人以上のRPA開発者を訓練し、そのうちのほとんどが同社の自動化ボットを作成しています。一部の事業部門では独自の自動化チームを作成しており、COEがツールとサポートを提供しています。

会社全体にIAを普及させる使命の一環として、AT&Tは安全な生成型AIプラットフォームを展開しています。オースティン氏は言います。「これはGPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）のプライベートインスタンスで、知的財産の漏洩を防ぎ、従業員に生産性を向上させる安全な場所を提供しています。このツールには、AT&T固有のデータを含むプライベートな『知識ベース』を備え、チャット機能を備えたAIから直接、内部のAT&T文書や資料から回答を得ることができます。」GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）は、OpenAIというAI研究所によって作成されたマルチモーダルな大規模言語モデルです。

AT&TがIAプログラムを開始して以来、「生産性の向上とコスト削減による年間約1億ドルの利益が得られています」とオースティン氏は述べています。「通常の年には、投資利益率は10倍です。」

これらの利益の一部は、AIを搭載した自動通知ツールを使用して得られました。このツールは使用量に基づいてビジネス顧客に潜在的なオーバージャを警告するためのものです。「これにより、カスタマーケア担当者が顧客に高額な請求書が届く前に事前に警告を行い、顧客がプランや利用料金を調整することができます」とオースティン氏は述べています。「このシステムでは1分間に2,100件の記録を確認しており、その結果、顧客満足度が向上し、カスタマーケアへの問い合わせが減少しています。」

AT&Tが構築した別のAI搭載の自動化ツールは、州政府が自動的に自動車登録の申請などの紙の文書をスキャンし、適切にファイリングして規制に準拠した記録を保存することを可能にしています。また、別のツールは大企業がアカウントと電話番号を組織内の異なる部門にシームレスに移動できるように支援しています。

「顧客が電話で問い合わせをした際、IVR（対話型音声応答）システムがリクエストを受け入れ、ボットを起動して顧客に安全なウェブフォームを送信します。フォームが提出され、転送の準備が整ったら、ボットが顧客に最終確認を行います」とオースティン氏は述べています。

システムとプロセスの近代化

投資管理プロバイダーのキャピタル・グループは、ビジネスプロセス管理（BPM）から自動化の旅を始め、手作業プロセスをデジタル化し、異なるビジネスプロセスを統合することを目指しました。ジム・レイス氏、テクノロジー担当副社長によれば、これにより組織内の手作業プロセスを追加的に自動化するために、RPAに移行しました。

「ただし、現在の自動化投資を評価するための能力モデルを導入した結果、RPAだけでは対応できない能力のギャップが明らかになりました」とレイス氏は述べています。「RPAは自動化された作業に適していましたが、一部のユースケースでは品質保証のためにユーザーを含める必要がありました。そのため、より知識に基づいた自動化へと迅速に進展し、インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）などのツールを活用して能力を拡張しました。」

現在、同社はAppianの製品を他のテクノロジーと組み合わせて、主要な事業部門に対してエンドツーエンドのワークフローを自動化しています。これには、単一のタスクからエンドツーエンドのビジネスプロセスまでの自動化が含まれます。

レイス氏は言います。「たとえば、IDPはネイティブのAIを使用して、あらゆる種類のビジネスドキュメントからデータを迅速かつ正確に抽出します。構造化データと非構造化データの両方に対応しており、私たちにとって特に重要です。なぜなら、私たちの仕事はより伝統的なフォームベースの文書から非構造化のメールコミュニケーションまで、さまざまなコンテンツ形式を対象としているからです。」

キャピタル・グループは、IAに投資してオペレーショナルスケールの一環として生産性と効率を向上させることを目指しています。「インテリジェント・オートメーション・ソリューションの導入により、作業量の変動があっても一貫したサービスレベルで顧客ニーズに応えることができるようになりました」とレイス氏は述べています。「これは、多くのCIOにとって共感を呼び起こすことです。増加する経費を伴わずに健全な方法で成長しスケールする方法を理解することが重要です。」

さらに、同社は従業員の効率化を促進するためにIAを導入しました。「いくつかの分野で非効率性を認識し、戦略的な業務に従事するために従業員の時間とスキルを活用したいと考えていました。そのためには、彼らの時間を占めている退屈な手作業タスクを解放する必要がありました」とレイス氏は述べています。

別の利益は、より高度なリスク管理です。「デジタル化されたプロセスを使用することで、可視性と透明性が確保され、サービスレベルや品質保証の手順とともにプロセスが遵守されます」とレイス氏は述べています。「自動化技術を使用することで、顧客の期待に応え、人為的なエラーに起因するリスクを低減することができます。」

エンドツーエンドのプロセスの再構築

製薬・医療機器メーカーのジョンソン・エンド・ジョンソン（J&J）は、3年以上にわたってIAを使用しており、事業のあらゆる部門に統合することを目指しています。そのために、同社は企業全体のインテリジェント・オートメーション・カウンシルを設立し、カウンシルの指導のもとでIAをサポートするためにIAを適用しています。

同社は、ドキュメントの移動、スプレッドシートの完成、メール統合などのタスクにRPAを使用することから自動化の取り組みを開始し、そこから高度な自動化へと拡大してきました。IAを請求書からキャッシュへの機能に適用することで、J&Jはキャッシュ回収を増やし、エラー率を減少させ、同じ結果を達成するために必要な作業時間を削減しました。

「私たちはデジタルファーストのマインドセットでの運用において、IAによる大きな進展を続けており、IAを活用してエンドツーエンドのプロセスを再構築しています」とJ&Jのグローバルサービス担当戦略とビジネスサービスの副社長であるアジェイ・アナンド氏は述べています。

「IAの成熟度評価の取り組みから得られたインサイトを活用して、エグゼクティブ委員会や機能のリーダーとの間で大きな付加価値を持つ未開発の価値プールを特定するための可視化を実現しています。また、生成型AIのユースケースの開発と優先順位付けのためのフレームワークの構築にも注力しています」とアナンド氏は述べています。

同社のエンタープライズIAプログラムは、「経験、効果、効率性において成果を上げており、従業員が創造的なイノベーションとスキル向上に専念するためにより多くの時間を確保できるようにしています」とJ&Jのテクノロジーサービス、サプライチェーン、データ統合、信頼性エンジニアリング担当副社長であるスティーブ・ソレンセン氏は述べています。「従業員、患者、医療従事者、その他の関係者に対するプロセスの再構築、簡素化、デジタル化を実現しており、組織に対しても著しい価値をもたらしています。」

たとえば、同社のエンタープライズチャットボットJAIDA（J&J人工知能デジタルアシスタント）は300以上の意図を理解し、使用とユーザーフィードバックを通じて継続的に学習しています。ソレンセン氏によれば、「コンタクトセンターの従業員の時間を節約し、より複雑な従業員の問題に集中できるようになり、従業員がより意義のある仕事に集中できるようにしています」とのことです。

同社はまた、製造業においてデジタルツインを使用して製品イノベーションと消費者エンゲージメントの新しい能力を解き放っています。「デジタルツインプラットフォームは、物理的な供給チェーンを模倣する仮想現実の中でデジタルレプリカを作成し、さまざまなシナリオに変更して製品の流れを最適化し、効率を最大化し、コストを最小化することができます」とソレンセン氏は述べています。

規模を持ったIAの成功のためのヒント

専門家たちは、規模を持ったIAの効果的な利用についてのヒントを提供しています。

ニーズと能力を理解すること。キャピタル・グループのレイス氏は、必要な投資をする前にまず組織のニーズと能力を把握することが重要だと述べています。「すべてのビジネスの課題は異なるため、形式的な評価が必要です。これにより、どのような自動化技術が必要か、または既存の能力を活用して問題を解決できるかを理解することができます」と彼は述べています。

これは、キーパーソンや幹部、および実際に技術を使用するチームからの賛同を確保するためにも重要なステップです、とレイス氏は述べています。

技術よりも利益に焦点を当てたロードマップ。IDCのフレミング氏は、各ユースケースに適した自動化とAIツールを使用して実証可能な利益を達成するためのロードマップを作成することを勧めています。彼女によれば、自動化のスケールアップは単発の戦術的な取り組みから1つ以上のビジネスプロセスの改善を目指す戦略へと移行することを意味します。

これには、ビジネスプロセス全体にわたる改善が必要な箇所を明確に理解するための発見ツールを使用することが含まれます。フレミング氏は「発見の統計データにより、問題の範囲と各課題がどのように解決できるかが示されます。ビジネスがプロセスを再定義することや技術を適用することによって解決できる問題も含まれます」と述べています。

スポンサーシップを確保すること。J&Jのアナンド氏によれば、IAのための上級企業のスポンサーシップを確立することが重要です。「Cスイートとエグゼクティブ委員会にサポートとスポンサーシップを取り付けることが重要です」と彼は述べています。「彼らが体験、効果、効率性の価値創造の潜在性を理解することにより、デジタルトランスフォーメーションは最高レベルの支持者を得ることができます。」

結果を加速するためのパイロットテスト。もう一つの良い方法は、早期にソリューションをテストし学ぶことです。「概念の証明やパイロットを行うことで、実際のビジネスに基づいた結果を得ることができます。そして速く結果を得ることができます」とレイス氏は述べています。「自分のニーズを評価し、それに適した解決策を見つけた後でも、実際にはその解決策が適切でないこともあります。特にインテリジェント・オートメーションの技術はベンダーによって大きく異なりますので、これは重要です。」

IAの動向を常に調査すること。業界は急速に移り変わっているため、最新の技術に常に目を向けておくことが重要です」とレイス氏は述べています。「キャピタル・グループでは業界を評価する一環としてランドスケープサーベイと呼ばれる調査を行っています。業界を18か月ごとに見直し、市場参入企業を調査し、他のリサーチファームと協力して行います。」

CoEを検討すること。AT&Tのオースティン氏は、IAプロジェクトを小規模に始め、全組織を巻き込むことで拡大することが理にかなっていると述べています。「中央資金で支援される卓越センターは、データサイエンティストではない人々が速やかに理解するのを助けることができます」と彼は述べています。「3,000以上のボットのうち92%はビジネスユニットで作成されており、チーフデータオフィサーではないのです。」

追跡、測定、再利用。また、ボットの機能と稼働時間を追跡するためのプラットフォームを導入することも良い習慣です」とオースティン氏は述べています。「他の人がそれらを自分の業務に組み込むことができるように、ボットをできる限り再利用可能にすることも重要です」と彼は述べています。「さらに、承認プロセスを自動化してボトルネックを解消し、最高財務責任者や最高技術責任者などの幹部がこれらのツールを広めることが大切です。」AIの活用を自動化すること。AT&Tのオースティン氏は、IA戦略の中で自動化を活用することも提案しています。この場合、生成型AIが重要になるかもしれません。「ボットにAIを活用するための自動化機能を開発し、提案することで、ボットの価値を増加させることができます」とオースティン氏は述べています。「生成型AIは、私たちのボットの価値を大幅に向上させるための非常に有用な手段となっています。」