知能化オートメーションとは何か？
知能化オートメーション（IA）は、一度手作業で行われていたプロセスを自動化するための大きな技術ソリューションのカテゴリを指します。企業がユーザーや顧客のニーズを予測するのを助けるためのものであり、運用しながら学習する技術を通じて、面倒な作業を簡素化または排除します。製品は実装後6か月で最初の1週間よりも良く働き、12か月後には6か月の効率を上回るようになります。
知能化オートメーションはどのように機能するか？
知能化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（RPA）、機械学習（ML）、ビジネスプロセスオートメーション、知能的ルーティング、自然言語処理など、いくつかの重要な技術を組み合わせています。これらの技術は相互に連携しており、広範な、戦略的かつ十分に資金を供給されたデジタルトランスフォーメーション計画の一部です。
知能的キャプチャ ドキュメントから情報を特定して抽出します自動的に - 紙かデジタル形式かを問いません。光学文字認識（OCR）、知能文字認識、光学マーク認識、バーコード認識を組み合わせて、構造化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、プロセスに基づく一連のタスクを定義し、人間の介入や手動ステップなしに自動的にそのタスクに作用するソフトウェアです。それは大規模な ビジネスプロセスマネジメント ソリューションの一部であり、ビジネスプロセスを最適化し、リアルタイムの可視性を提供して、情報に基づいた意思決定と優れたビジネスインサイトを実現します。
機械学習 は 人工知能（AI） の一部門であり、システムがデータ、パターン、推論から学習し、最小限の人間の介入で予期しない変動に対応するものです。これらの機械学習システムは、時間と共に自律的に学習を続けることができます。さまざまな業界での機械学習活用の例としては、銀行での不正行為検出、 ヘルスケアでの疾病診断、および買掛金での請求書処理があります。
ロボティック・プロセス・オートメーションは、組織が 反復的で変動の小さいタスクを アプリケーションおよびシステム上で自動化できるようにします。既存のITアーキテクチャへの統合が比較的迅速かつ容易で、手動タスクの削減、データ入力エラーの排除、処理時間の改善といった即効性のある利益をもたらします。
知能化オートメーションがあなたのビジネスをどのように変革できるか
フォレスター・コンサルティングによる研究によると 、Hylandが依頼した、意思決定者は、効率性、顧客の体験、革新の向上の観点からビジネスを前進させるために知能化オートメーションを探しています。
例えば、コンテンツ関連のタスクに関して、調査の回答者は、これらの分野において大きな進展を期待またはすでに見られていると言っています:
76%が顧客体験を向上させているまたは期待している
57%が革新を増加させた
63%が従業員の生産性を向上させているまたは期待している
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この点において、知能化オートメーションはビジネスに次のような利益をもたらします:
ビジネス価値の向上 によって、コストを削減し、速度、精度、透明性を改善します。機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、テキストアナリティクス、チャットボットによるオートメーションは、顧客コミュニケーション管理、データキャプチャー、ビジネスプロセスマネジメント、ケースマネジメントのような運用プロセスに最大の影響を与えます。
従業員体験の向上 により、反復的で手動のタスクを最小化し、ボトルネックを取り除くことで、従業員がより価値のある割り当てに集中できるようにします。例えば、フォレスター調査において、意思決定者の81%が、AI対応のコンテンツオートメーションが2026年までにコンテンツ重視のプロセスを向上させると予測しています。これにより、 生産性 と労働者の毎日の幸せが大幅に増加する可能性があります。
顧客体験の向上 （およびすべてのステークホルダーの体験）により、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します。知能化オートメーションを使用することで、組織は競合他社を凌駕し、ビジネスを再構築し、新しい成果物を推進することで、顧客体験を向上させることができます。
知能化オートメーショントレンド
技術業界は急速に進化しており、 デジタルトランスフォーメーショントレンド の進出と撤退が続き、新しいソリューションが常に市場に参入しています。時には最新のコンセプトが急速に普及し、組織に迅速かつ大きな成功をもたらします。また時には、新しいコンセプトがゆっくりではあるが着実に採用され、最終的には日常に取り入れられることがあります。そして、一部のコンセプトは初期の有望性があっても何も実を結ばないこともあります。
注目すべき知能化オートメーショントレンドをご紹介します。
組み込みインテリジェンス
組み込みインテリジェンスは、プラットフォームにネイティブなAIのコンポーネントを説明します。例えば、組み込みインテリジェンスを備えたコンテンツサービスプラットフォームは、ビジネス固有のニーズに基づいてコンテンツを予測、分類、強化できます。AIは長らくCSPにとって必須の学習項目でしたが、市場はインテリジェントな機能をソリューションに組み込むことを求めて進化しています。
市場トレンドとして、 2021 Gartner® Magic Quadrant™ for Content Services PlatformsでGartnerは、コンテンツサービスに影響を与える4つの主要なトレンドの1つとして組み込みインテリジェンスを挙げ、「AIはコンテンツサービスに不可欠です。過去には事例を探すための興味深い機能でした。しかし、現在は、通信管理から案件管理まで、実際のビジネスソリューションとますます組み合わされています」と語りました。
クラウドでの導入
クラウドでのIAソリューションの導入はまだトレンドとしての資格を持っていますが、もうしばらくするとそれは普通のことになるかもしれません。Deloitteの調査によると、組織の13%が自動化ソリューションを完全にクラウドで実行しており、ほぼ半数が少なくとも一部の自動化にクラウドを活用していると答えています。
クラウドでの展開は組織がより迅速に拡大し、成長と変化するビジネス条件によりよく適応するのを助けます。それはまた:
ソリューションの管理を合理化します。
専門家がプラットフォームのIAツールを管理および最適化し、プロジェクトの成功を高めます。
ITリソースを解放し、パッチやセキュリティ設定、アップグレードなどのインフラ管理ではなく、目標達成に集中できるようにします。
市場トレンド： 2021年のForresterによる調査によれば、ソフトウェアに関する意思決定者の86%が何らかの形でECMをSaaSとして使用しており、オンプレミスシステムを補完または置き換えています。
ハイパーオートメーション
より調整され、広範囲に及ぶオートメーションアプローチを必要とするため、多くの組織がハイパーオートメーションの考え方を採用しています。Gartnerによると、「ハイパーオートメーションとは、組織が可能な限り多くのビジネスITプロセスを迅速に特定、検証、自動化するために利用する、ビジネス駆動の規律あるアプローチです。」この推進は、特にAI、ML、RPAを用いて、可能な限り多くのプロセスを人間の手を借りずに実行するための様々なインテリジェントオートメーションツールを展開することが一般的です。
市場トレンド：Gartnerは、ハイパーオートメーションを2022年のトップ戦略的技術トレンドの一部として変化を形作るツールとして紹介し、「2024年までに、拡散したハイパーオートメーションの支出が所有総コストを40倍に引き上げ、適応ガバナンスが企業のパフォーマンスの差別化要因になるでしょう」と指摘しています。
インテリジェントオートメーションの例
ある投資銀行は、RPAを使用して毎日4時間の手作業を排除します
問題点：規制に準拠するために、ある投資銀行は取引日の後に総資本比率報告書を作成していました。この報告書の作成には、高度な技能を持つ従業員が毎日4時間以上かかっていました。手作業のプロセスには多数の問題があり、人為的なエラーのリスクや従業員の仕事の楽しさの低下を引き起こしていました。
解決策：RPAソリューションは銀行のバックオフィスプログラムに統合され、規制レポートを完成させ、承認を求めて人間に送信するように指導されました。その結果? 報告書は数分で完成し、人為的エラーの可能性は排除され、解放された従業員との人員ボトルネックも解消されました。
詳しいケーススタディを読む、 Hyland RPAは著名な投資会社のために毎日の規制レポート活動を自動化します。
ある鉱山会社はAPオートメーションで年間500万ドルを節約しています
問題点：ある鉄鉱石鉱山会社は、年に360,000件の請求書を処理する紙ベースの分散型アカウント処理（AP）を行っており、遅く、手間のかかるプロセスを生んでいました。そのような遅れは顧客体験に悪影響を及ぼし、チームの士気を低下させます。
解決策：APソリューションはインテリジェントキャプチャ、抽出インテリジェンス、ワークフローを活用し、請求書は受領時に分析・処理され、会社の本社に送られ、早期支払いの機会としてフラグが立てられました。これらの取得した節約によって年間500万ドルの節約が実現し、手作業の入力を排除して節約した時間により、従業員はより高価値のタスクに再割当てされました。
こちらで AP自動化の成功事例をお読みください。
よくある質問
インテリジェントオートメーションとRPAの違いは何ですか？
RPAとインテリジェントオートメーションの両方が、知識労働者がより価値のあるタスクに集中できるようにする一方で、RPAはタスクの自動化が反復的で、学習が不要な場合に最も活用できます。
RPAは、人間の労働力を補完するためにデジタルワークフォースを導入し、両者が得意分野でタスクを実行し会社に最適な価値を提供できるようにします。RPAは労働者をロボットで置き換えることではなく、ルーチンのタスクを自動化することです。RPAを使用すると、面倒で退屈な作業を従業員から“デジタル”労働者に移すことができます。RPAツールは特に予測可能なマウスクリックワークフローのような反復タスクに有効です。
インテリジェントオートメーションは、オートメーションインテリジェンスや人工知能とどう違うのですか？
インテリジェントオートメーションは、学習機能を持つプロセスの自動化に焦点を当てています。 オートメーションインテリジェンスと人工知能には、より広範で独自の機能と用途があります。
インテリジェントオートメーションツールは、レガシーシステムとどのように統合されますか？
効果的な統合には、既存のITインフラと互換性のある最新のECMプラットフォームを選択することが必要です。
インテリジェントオートメーションはどのように組織に実装されますか？
実装はビジネス課題の特定、データ収集、既存のシステムおよびプロセスと統合する最適なソリューションの選定から始まります。