インテリジェントオートメーションの時代：現代ビジネスに不可欠な洞察
「インテリジェントオートメーション（IA）は、社会を最も基本的な人間的価値に再焦点化する機会を表しています。」
先月、Reboot Work FestivalでUiPathに参加し、私の研究、著書、インテリジェントオートメーションの未来について語ることができて嬉しく思います。
プレゼンテーションでは、IAの仕組み、IAが私たちを解放してくれる今日の酷い仕事の実態、IAを通じて企業が如何にトランスフォーメーションを成功させられるかに触れました。本記事ではそれらの洞察を要約し、2021年を知識とツールを持ってスタートし、今年そしてそれ以降もオートメーションをスケールできるようにします。 🚀
新世代のインテリジェントオートメーションの姿
最もシンプルに言えば、IAはコンピュータ上のエンドツーエンドプロセスを自動化することを目指し、人工知能（AI）、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、ワークフローおよびクラウドプラットフォームの交差点に位置します。これを「ハイパーオートメーション」や「コグニティブオートメーション」と呼ぶ人もいますが、私はこれらを同義語と見なします。
これほど強力で革命的なツールであるIAに対し、人間の仕事のどの程度を自動化できるのか正確に知りたくなるものです。答えは？ 「十分な程度、それ以上でもそれ以下でもない。」
なぜなら、IAは人間と協働し、人、組織、プロセスを橋渡しするからです。それは人のために、人によって作られ、新しい働き方の未来のど真ん中に人間を据えています。そこでは、私たちを圧迫する労働から解放され、喜びをもたらす仕事に集中できます。
私は新世代IAの構成要素を4つに分解しました：
ビジョン（視覚）：新しい自動化労働力の「目」として機能。コンピュータビジョンが、火傷や皮膚疾患のオンライン自動診断などのユースケースを可能にします。
実行：自動化労働力の「手足」として機能。スマートワークフローとロボットがIAイニシアチブを支えます。
言語：自動化労働力の「口と耳」として機能。自然言語処理（NLP）を通じて、ソフトウェアロボットが同僚や顧客と会話し、理解するのを助けます。
思考と学習：機械学習によって駆動される、新しい自動化労働力の「脳」。教育者が学生の注意力を測定し、クラスのエンゲージメントレベルに合わせて教室を調整するといった強力なユースケースを可能にします。
これら4つのIAの要素を組み合わせることで、驚くべきグローバルインパクトを生み出せます。それがどのようなものか見てみましょう。
IAが回避を助ける「醜く、酷く、ろくでもない仕事」
正直になりましょう：書類処理（やその他の労働集約的で時間のかかるトランザクション業務）を楽しむ人はいません。誰もいません。実際、ギャラップのレポートによると、世界中の従業員の85%が仕事にやりがいを感じておらず、これは7兆ドルの生産性損失を意味します。
IAが助けになります。
Reboot Work Festivalでのセッションで語った通り、IAは従業員を時間を食う労働から解放し、よりワクワクする活動に再焦点化し、最終的に能力を拡張するユニークな位置にあります。これにより、IAは日常の労働者を「超人」に変え、組織データから数秒で洞察を得られるようにします。
セッションでは、今日人間の仕事と進歩を阻害する4つの残念な現実（と、IAが如何にそれらから私たちを解放するか）を示しました：
処理を待つ物理的な書類で溢れるオフィス。
（2020年でさえ）列車の切符を買う、一般的な銀行手続きをするために、気が遠くなるような長い列に並ぶ人々。
パンデミック中の英雄的な仕事の上に、事務作業の負担で燃え尽きる医師たち。
汚染や食糧不足などの生態学的問題で崩壊する海とコミュニティ。誰もルーチンワークに忙殺されて手を差し伸べられない。
一見、これら4つの問題は不運という点でしか共通点がないように見えます。しかし共通しているのは、これら全てがIAで緩和できる問題だということです。
手作業の事務処理はエラーが起きやすく遅いです。バックオフィスであれリアルタイムの顧客対面業務であれ、結果は同じ：遅く、まだらなサービスで顧客を苛立たせ、従業員の仕事を難しくします。これは単にフラストレーションなだけでなく、実質的な顧客コストを生みます：不満な顧客の96%はネガティブなフィードバックさえせず、91%は何も言わずに去ります。
私の研究によれば、IAは顧客満足度を50%以上向上させ、コンタクトセンターの負荷を同程度削減する可能性があります。
医療分野では、83%の医療機関が医師の燃え尽き症候群を大きな問題と認識しており、それはパンデミック前からのことです。大きな要因は、IAで自動化可能な労働集約的な作業でした。実現すれば、私の研究ではIAが年間1,000万以上の命を救えると示しています。医師が命を救う仕事に集中でき、疾病診断を支援できるからです。
最後に、気候変動や飢餓といった崇高な課題にIAがどう役立つかをプレビューしました。私たちを大きな使命から遠ざける面倒な仕事を自動化することで、人間の独創性の力を、世界を救うハイリスクな意思決定にシフトできます。このオートメーションがなければ、フルタイムの仕事に忙殺され、自分より大きなことに一歩引いて貢献することはできません。
例えば、オートメーションが週の業務量の30%を削減し、最も時間のかかるタスクを引き受けたとします。その30%の時間を、家族、コミュニティ、地球に割り当てられます。
IAは、私たちの世界をより人間らしくする手助けをします。
処理するフォームの数を減らすためにIAを使うにせよ、超人的な労働者のグローバルな世代を支えるために使うにせよ、IAが人間の働き方に革命をもたらすことは明確だと願っています。
企業がIAトランスフォーメーションで成功する方法
2020年には、2019年比で50%多くの企業がIAの旅を開始し、73%の経営幹部が自組織がオートメーションへの道を歩み始めたと報告しています。
しかし、大幅な増加にもかかわらず、10以上のオートメーションを成功裏にスケールできたのはわずか15%でした。
なぜでしょう？
最も意欲的な組織でさえ、オートメーション基盤の欠如、サイロ化したチームとテクノロジー、断片化したプロセスのためにIAのスケーリングに苦戦しています。デロイトの最近のグローバルIA調査がこれを裏付けており、プロセスの断片化、ITレディネスの欠如、変化への抵抗、明確なビジョンの不在が、スケーリングの主要な障壁となっています。
出典
これらの障壁に対抗するため、IAのスケーリングを目指すリーダーは以下5点に焦点を当てることを推奨します：
常にIAトランスフォーメーションの中心に人を置く、人間の独創性なしにIAはあり得ないからです。
経営陣の後援を得た、強固で健全なオートメーション基盤から始める、将来の更なるプロセス量を支えられるものを。
機械学習、チャットボットエージェント、コンピュータビジョン、RPAなどのIA能力を組み合わせる、シナジーを生み、複雑なエンドツーエンドプロセスを自動化し、ワークフローを高速化し、顧客・従業員体験を改善し、コストを削減するために。
IAを民主化し、誰もがローコードツールでオートメーションアプリケーションを構築できるようにする、スケーリング速度を加速し、更なるデジタル化を支援し、知識のサイロを打破するために。
フルオートメーションエコシステムを支えるテクノロジーでIA実装を加速する、UiPathプラットフォームのようなエンドツーエンドオートメーションのためのもので。
オートメーションリーダーが上記5つのイニシアチブに焦点を当てれば、IAをシームレスにスケールし、顧客により良いサービスを提供し、従業員により楽しい仕事を創造できるでしょう。
IAの力を受け入れ、あなた（と世界）の働き方を変える
リモートワークへのグローバルなシフトと、かつてない運用効率の必要性によって加速された、新しいオートメーションの時代に正式に突入しました。IAは、あなたの会社を仕事の歴史に刻むためのチケットです。
編集部注： このブログ記事で表明されている見解は著者のものであり、必ずしもUiPathの見解を代表するものではありません。
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