RPAとそのAIへの拡張：ビジネスとITの連携の新時代を推進

'インテリジェントな自動化のユースケースも、新しいAI技術とソリューションが市場に登場するにつれて、根本的に成長し続けます。将来の職場を変える。」

ロボットプロセス自動化（RPA）は、過去数年間、手動プロセスに結びついた生産性のメリットを引き出すために長い道のりを歩んできました。また、大規模なシステムのリエンジニアリングを必要とせずに状況を変えることができるという考え方を活性化させました。

組織にとって大規模な変更が現実的な選択肢ではない場合、RPAはビジネスの進歩と付加価値を支援する触媒として機能し、レガシーシステムにすでに行った投資に関する戦略的計画を構築できるようにします。

人工知能（AI）への拡張は、このきめ細かい、より高速な変革の次のステップであり、ますます高度な手段によって全体的または部分的に自動化されるビジネス活動がますます増えています。これは一般に認知RPAまたはCRPAと呼ばれます。

では、RPAとAIを組み合わせてより広範なインテリジェントな自動化ソリューションを実現する実際のユースケースは何でしょうか？

プロセスディスカバリー

新しいデジタルテクノロジーが市場に登場するにつれ、ビジネスプロフェッショナルは、ソリューションが効率を高めるためにどこに価値があるかを正確に理解し、実装のためのビジネスケースを開発するという課題に直面しています。

多くの場合、非効率性がどこにあるかを直感的に知ることができますが、これは、投資の強力な根拠を示すために、ビジネスのITシステムおよびデバイス全体で何が起こっているかについてのより証拠に基づいたボトムアップビューによってサポートされる必要があります。プロセスの発見が非常に重要な場合。非効率性がどこにあるのかという認識と、システムランドスケープ内で何が起こっているのかという認識の違いは驚くべきことです。

分析、機械学習、AIを活用することで、組織の運用プロセスの証拠に基づいたビューを構築できます。これにより、デジタルテクノロジーを適用できる場所（システムの変更であろうと、プロセスへのRPAの適用であろうと）をより深く理解できます。たとえば例外。また、導入後にこれらのソリューションのメリットを評価することもできます。

非構造化データの管理

デジタルおよびロボット工学ソリューションの台頭にもかかわらず、企業にとっての重要な課題は、フォーム、通信、契約、およびその他のフリーテキストコンテンツの管理であり続けています。これは特に、顧客やサプライヤーとの契約などの外部資料の場合に当てはまり、高度な手動のケース管理が必要になります。

これは現在、企業がRPAをAIドメインに拡張しようとしている重要な分野の1つです。このコンテキストでは、RPAはアグリゲーターであり、コンピュータービジョン、パターンマッチング、分類子、自然言語処理に基づいているかどうかに関係なく、AIコンポーネントにフィードするために必要な生データを取得します。 AIモジュールが機能を完了すると、RPAを使用して回答をターゲットシステムにプッシュできます。

RPAは、さまざまなAIモジュールでサポートされている場合、従来は人が行っていた主観的な処理タスクを実行するための特定の機能を提供できます。

会話型インターフェース

今年Capgeminiが実施した調査によると、音声アシスタントは今後3年間で消費者との対話の主要なモードになる予定です。24％がすでにウェブサイトの代わりにチャットボットとボイスボットを使用すると答えています。 Googleアシスタント、Amazon Alexa、AppleのSiriなどの音声アシスタントの急増により、顧客との関係は劇的に変化しており、企業はそれらをどのように活用できるかを検討することを余儀なくされています。

これらのソリューションをビジネス内に展開するには、組織のアプリケーション資産へのアクセスを可能にするメカニズムが必要です。もちろん、ボイスボットまたはチャットボットは、抽出してユーザーに中継できる情報と同じくらい賢いだけです。この例では、これをまとめる方法は、ロボットを使用してデータを取得し、会話型インターフェース、つまりチャットボットに配信して、提起された質問に答えることです。

これは、チャットボットが抽象的な質問をRPAシステムで理解できる一連のクエリに変換することで実現されます。次に、ロボットはレコードのシステムにクエリを実行して関連するデータアイテムを取得し、それらをパッケージ化してチャットボットに戻し、自然言語の応答に再構築できるようにします。

RPAは、アプリケーション、特に統合が難しいアプリケーションを開く上で重要なコンポーネントであり、会話型インターフェイスの新しい世界に参加できるようにします。

洞察へのスピード

すべての企業は、サプライチェーンと倉庫にデータを供給する何らかの形のデータパイプラインを持っています。これらは、定期的に必要なデータの100％を提供しようとするように設計されています。通常、レポートには十分ですが、分析と洞察の生成に十分なデータセットではありません。

特定の洞察を収集するために必要な補足分析の「ラストマイル」は常にあります。これにより、データセットがデータで補強され、たとえば月末の決算などの根本原因分析がサポートされます。

RPAを使用すると、最後の1マイルの抽出をサポートし、企業のITがデータパイプラインを拡張するのを待たずに、レポートの動的なニーズをサポートするための集計とデータ準備を提供できます。これにより、これまで人間にとって困難であったことを予測して実行できるようになります。

膨大な量のデータを処理できないため、予測に苦労しています。私たちは、部門や部門の多数の行をカバーする大量のデータをナレーションするのに苦労しています。 AIを使用して、自然言語生成技術をモデル化および予測または使用して、人々の軍隊を使用する代わりに、生データのブロック内で結果の文法的に正しい、物語の要約を作成できます。

上で概説した多くのユースケースでは、RPAの利点とAIへの拡張を活用する非常に初期の段階にとどまっています。ただし、これは、今後数年間でRPAがビジネス内でどれだけ進化および拡大し続けるかを示しているにすぎません。

インテリジェントな自動化のユースケースも、新しいAI技術とソリューションが市場に登場するにつれて成長し続け、将来の職場を根本的に変えます。企業がこのテクノロジーを十分に活用するには、まず、これらのソリューションがプロセスをどのように変革できるかを理解し、厳格なガバナンスを適用して、意思決定が効果的であることを確認する必要があります。

企業がこれらの接続された、しかしきめ細かいソリューションを組織全体に実装しようとすると、デュアルスピードの変革を推進するのに役立ち、ビジネスとITの連携の新時代が続くでしょう。