インテリジェント・オートメーションをさらに賢くする5つの主要AIイノベーション

AIベースの技術進歩が、インテリジェント・オートメーションをさらにインテリジェントにしています：

「インテリジェント・オートメーション」という言葉からは自動運転車を連想するかもしれません。現実には、インテリジェント・オートメーションの例は、ほぼすべての業界に浸透し、私たちの日常生活においてしばしば見えない形で、しかし成長し続ける存在感を放っています。企業は、熟練した人材をより良い形で才能を発揮できるよう、反復的タスクでの人間の置き換えに、インテリジェント・オートメーションの多様な活用法を探っています。その他のメリットには、生産性向上、効率強化、コスト削減、精度改善、プロセス成果の向上、より迅速なアクションと意思決定があります。さらに、インテリジェント・オートメーションはインサイトと機会を生み出し、企業が新製品、新サービス、新ビジネスを生み出すことを可能にします。

インテリジェント・オートメーションは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、自動化技術を融合します。「通常の」スクリプトベースやルールベースの自動化と比較して、インテリジェント・オートメーションはより複雑なプロセスに適用可能で、より高い速度と精度を実現し、情報を抽出し学習を導き出し、それを下流プロセスへフィードバックできます。

「通常の」自動化がいかにインテリジェント・オートメーションになるか、一般的な例で見てみましょう——インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）。

膨大な量の紙を処理する組織（金融機関や医療機関など）は長年、光学文字認識（OCR）技術を用いて文書をスキャンしデジタルコピーを作成してきました。しかし、文書から情報を導き出すには、文書が標準テンプレートに準拠し、特定フィールドからテキストを抽出できる必要がありました。今日では、IDPソリューションがコンピュータビジョンでOCR機能を拡張し、あらゆるタイプの文書からデータを取得します。テキストマイニングと機械学習で情報を分類し、自然言語処理（NLP）とディープラーニングアルゴリズムで関連データを抽出し、下流システムへ供給します。

インテリジェント・オートメーションの威力を完璧に示すIDPソリューションは、プロセス効率と精度の向上に課題を抱える企業に魅力的な価値提案を提供します。IDP市場が今後2年間で70-80%のCAGRで成長すると予測されるのも当然です。

他のインテリジェント・オートメーション技術も急速に進化し、企業が戦略的ビジネス成果を達成し競争優位を高めるための主要機能を多数追加しています。ここでは、インテリジェント・オートメーションをさらにインテリジェントにしている5つのAIベースの技術進歩を紹介します：

1. コンテンツ処理： 近い将来、自動化ソリューションには、画像、テキスト、音声、動画のいずれの形であれ、コンテンツを処理するより高度な方法が含まれるようになります。コンピュータビジョンとディープラーニングアルゴリズムの組み合わせを特徴とする高度な画像認識・処理機能が、デジタル画像、音声、動画からより有用な情報を抽出、分析、理解します。自然言語で対話するだけでなく、感情や発話も理解するテキスト・音声認識がすでに登場しています。更なる発展により、メールや手紙などの半構造化・非構造化データソースからより多くの情報を抽出・分類できるようになります。
2. 事前構築済み自動化のオンラインマーケットプレイス： ベンダーは、パートナーと顧客がベンダー検証済みの事前構築済み再利用可能自動化（水平および業界特化型プロセス用のロボット、例：買掛金処理、請求/住宅ローン処理）、またはNLPやコンピュータビジョンなどの認知スキルとの統合を交換できるオンラインマーケットプレイスの構築/提供を開始しています。これにより、再利用可能な自動化コンポーネントの大規模かつ成長するリポジトリへの容易なアクセスを可能にするエコシステムが発展し、企業の開発時間を短縮します。
3. 自動化の自動化： この革新的機能では、一部のRPAプラットフォームがAIを用いて、ビジネスプロセスにおける自動化機会を見つけるだけでなく、最適なプロセスバリエーションを特定します。自動的にそれぞれの自動化ワークフローを作成し、オートメーション・デザイン・スタジオに直接追加して、ユーザーがさらに改良・コーディングできるようにする発展も見られます。これは、使いやすさと自動化開発をさらに高め、企業の迅速なスケールアップを支援する一歩です。
4. AIベースのネクスト・ベスト・アクション： ロボティック・デスクトップ・オートメーション（RDA）を補完するAIベースのネクスト・ベスト・アクション推奨の増加。過去の顧客行動/インタラクションに基づきパターンを特定し、従業員がより良い顧客サービスを提供できるよう、ネクスト・ベスト・アクションを推奨するためにAI/MLを使用することを指します。これには、過去のインタラクションに基づくアップセル/クロスセル機会のエージェントへの提案、顧客不満のより迅速な解決のためにエージェントが尋ねるべき関連質問の提案などが含まれます。
5. インテリジェント・ワークロード・バランシング： プラットフォームが組み込みAIを用いて作業分配パターンを特定し、時間とともに自律的にワークロードを分配する能力を指します。一連の負荷分散アルゴリズムがプラットフォームによって採用され、予期せぬリソース不足の際にクリティカルなタスクを利用可能なロボットに特定・割り当てできます。

インテリジェント・オートメーションの進歩はAIベースの機能に限定されません。実際、ベンダーは四半期ごとに製品開発で前進し、堅牢なコントロールパネル、拡張されたロボットランタイム制御、動的ワークロードバランシング、オートスケーリング、さらには更なる自動化対象プロセスの特定のためのインテリジェント・コントロールシステムなど、洗練されたプラットフォーム機能を追加しています。

インテリジェント・オートメーションは日々賢くなっており、この5つの顕著な進歩の簡単なリストでまだ表面をなでただけです。自動化ジャーニーを開始または加速する準備ができている企業にとって、これはエキサイティングなニュースです。

著者について：Sarah Burnett氏、Everest Group エグゼクティブ・バイスプレジデント兼ディスティングイッシュト・アナリスト、BCSWomen議長、AI Accelerator for women創設者。