インテリジェントオートメーション

人工知能とオートメーションで未来のワークスペースを実現

インテリジェントオートメーションとは?

インテリジェントオートメーションとは、人工知能とオートメーションテクノロジーを使用してユーザーや顧客のニーズを予測し、組織をデジタルトランスフォーメーションの目標達成に近づかせることです。その結果、組織と従業員は、顧客レベルと従業員レベルの両方でより有意義な体験を得るために、人とのつながりを築く価値の高いタスクに集中できます。

世界的な調査会社IDCによると、インテリジェントオートメーションは、コンテンツやコンテンツ中心のワークフローにどこからでも即時にアクセスできる将来のワークスペースの重要なコンポーネントです。これにより、コスト削減、生産性、コラボレーション、業務ワークフローの全体的なメリットにつながるセキュアなコラボレーションと協力が可能になります。

インテリジェントオートメーションの機能

インテリジェントオートメーションは、ロボティックプロセスオートメーション、機械学習、ビジネスプロセスオートメーション、インテリジェントルーティング、自然言語処理などの主要なテクノロジーを組み合わせたものです。これらのテクノロジーは相互に関連し、より広範で戦略的かつ資金力のあるデジタルトランスフォーメーション計画の一部となっています。

  • インテリジェントキャプチャは、紙またはデジタルのいずれの形式でも、文書から情報を自動的に識別および抽出します。光学式文字認識、インテリジェント文字認識、光学式マーク読取、バーコード認識を組み合わせて、構造化データまたは非構造化データをキャプチャします。
  • ワークフローオートメーションは、プロセスに基づいて一連のタスクを定義し、人間の介入や手動の手順を必要とせずにそれらのタスクに対して自動的に動作するソフトウェアです。これは、ビジネスプロセスを最適化し、情報に基づく意思決定とより優れたビジネス洞察力のためのリアルタイムの可視性を提供する、大規模なビジネスプロセス管理ソリューションの一部です。
  • 機械学習は人工知能の一分野で、システムはデータ、パターン、推論から学習し、人間の介入を最小限に抑えて予期しない変化に対処します。これらの機械学習システムは、時間をかけて自律的に学習を続けることが可能です。さまざまな業界で使われている機械学習の例として、銀行での不正検出、医療での疾病診断、支払管理での請求処理などがあります。
  • ロボティックプロセスオートメーションにより、組織はほとんど変わらない反復性の高いアプリケーションやシステムで実行するタスクを自動化できます。既存のITアーキテクチャへの統合は比較的に迅速かつ容易であり、手作業の削減、データ入力エラーの排除、所要時間の短縮などのメリットがすぐに得られます。

インテリジェントオートメーションがビジネスを変革する理由

デジタルトランスフォーメーションは、変化するビジネスニーズと顧客の期待に応えるために、組織のプロセスのあらゆる側面にテクノロジーを組み込む戦略的取り組みです。デジタルトランスフォーメーションの中核となるのは仕事の変革であり、インテリジェントオートメーションを使って従業員エクスペリエンスに焦点を当てた文化を創造することを目指しています。

この点で、インテリジェントオートメーションは、ビジネスにつぎのようなメリットをもたらします。

  • コスト削減、スピード性、正確性、透明性の向上によるビジネス価値を高めます。機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョン、テキスト分析、チャットボットによる自動化は、顧客コミュニケーション管理、データキャプチャ、ビジネスプロセス管理、ケース管理などの業務プロセスに最大の影響を与えます。
  • 反復的な手動タスクを最小限に抑え、ボトルネックを解消することで、従業員エクスペリエンスを向上させ、従業員がより価値の高い業務に集中できるようにします。従業員は、デジタルトランスフォーメーションの過程でこれまで以上に重要な役割を果たし、より戦略的になり、関係の構築に集中できます。これは、テクノロジーやマシンではできないことです。
  • 適切な情報を適切なユーザーに適切なタイミングで提供することにより、カスタマーエクスペリエンス(すべての関係者のエクスペリエンス)を向上させます。インテリジェントオートメーションを使用することで、組織はビジネスを再構築し、新しい成果物を推進することで、競合他社に打ち勝つことができ、顧客満足度の向上を促進します。

インテリジェントオートメーションについてとビジネス成長に役立つ理由を ご確認 いただけます。