UiPathイノベーターが描くエージェンティック・オートメーションの未来

エージェンティック・オートメーションは、これまでに見たことのないテクノロジーです。過去に連携に苦労してきた企業領域を結びつけ、私たちの知る働き方を再構築する可能性は、非常にエキサイティングです。

同時に、神経をすり減らす存在でもあります。

新しいテクノロジーを導入する前に、ビジネスリーダーはいくつかの質問に答えを求めます：

• ビジネスケースは何か？
• 成功をどう測定するか？
• 同業他社は何をしているか？

エージェンティック・オートメーションは非常に新しいため、これらの答えはまだ形になりつつあります。しかし、UiPathイノベーターを含む一部の組織は、他より先を行っています。これらの開拓者は、AIと自動化で成長を推進することにコミットしたビジネスおよび変革リーダー向けに設計された新しいプログラムの一員です。そして、エージェンティック・オートメーションが自社でどのような姿になるかを詳細に描き始めています。

複数のUiPathイノベーターと話した結果、共通のユースケースやエージェンティックな影響を追跡する計画など、いくつかのパターンが浮かび上がりました。このブログでは、アイデアからインパクトへエージェンティック・オートメーションを動かす準備ができている、成長するリーダーグループにとってトップオブマインドなことを解き明かします。

AIエージェントがエンタープライズ価値を解き放つ領域

システムとチームの対話を支援

現代のエンタープライズテックスタックを構成する無数のSaaSツールとコミュニケーションプラットフォームにもかかわらず、多くの組織は異なるシステムとチームを同じページに乗せるのに苦労しています。異なるデータフォーマット、やり方、ワークフローがイノベーションを生むコラボレーションを阻害するサイロを作り出します。

UiPathイノベーターは、エージェンティック・オートメーションがこれらの障壁を打ち破り、人、システム、ロボット間のより明確な情報フローを促進することに大きな期待を寄せています。断片化したツールを手動で橋渡しするのは大変ですが、エージェントにはそれを行うために必要な知性と適応性があります。これは、以前Deluxeに在籍したSrinivas Nagarajan氏にとって「トップオブマインドな大きなテーマ」であり、同氏は自社がエージェンティック・オートメーションの異なるシステムを縫い合わせ、基盤となる情報を接続する能力から利益を得られると考えています。

顧客オンボーディングは、Deluxeにとって特に説得力のあるユースケースです。

「複雑な顧客セットアップを扱うケースでは、オンボーディング側で大きな価値を見てきました。常に直接的な顧客オンボーディングだけとは限りません。リセラー、ダイレクトセラー、さまざまなチャネルパートナーのオンボーディングも必要になる場合があります。これらのシナリオは、ビジネスの観点から縫い合わせる必要がある、非常に異なる、あるいは完全に切り離されたプロセスを伴うことがよくあります。」

Srinivas Nagarajan氏

異なるシステムを接続することによるビジネスメリットは尽きません。公共部門では、下請け管理が時間とリソースの大きな浪費になり得ます。BDOのNicolas Sandros氏は、異なるシステムを通じた複数の工数入力の提出を特定のペインポイントとして指摘し、AIエージェントの助けで軽減できると述べています。

最終的に、人とシステム間での情報変換という共通の頭痛の種が、AIエージェントの到来で緩和されることになります。

ヘッドカウント増なしで運用をスケール

伝統的に、ヘッドカウントと目標には一対一の関係がありました：組織としてより多くを達成したいなら、より多くの人を雇う必要がありました。しかしリソースは無限ではないため、企業が取り組めるプロジェクトの数と範囲は歴史的に制限されてきました。

エージェンティック・オートメーションはこの方程式を変えています。先進的な組織はすでに、エージェントを活用して特定の目標をヘッドカウント増なしで達成する計画を立てています。コンタクトセンターのような領域は、この種の変革に特に適しています。

「最初に注力しているのはコンタクトセンターです。観察されているのは、業界を問わずコンタクトセンター・カスタマーケアのユースケーススペースで、エージェントユースケースのヒートマップや生成AIが高いことを示しています。」

Karthik Ramakrishnan氏、Tapestry

同様に、Ramakrishnan氏は社内ヘルプデスクをエージェンティックな初期ユースケースとして優れていると指摘します。エージェントが「従業員が情報に迅速かつ効率的にアクセスできるよう支援できる」からです。

しかし、コールセンターだけがAIエージェントを活用して同じ人数でより多くを成し遂げられるわけではありません。Suncoast Credit Unionのような組織は、エージェントが成長目標をどう加速できるかを考えています。SuncoastのDottie Dunn氏は、「メンバーを倍増させるために何人のスタッフが必要か？メンバー対従業員比率を注視している」と述べています。同じ従業員数でインパクトを増幅できることは、エージェンティック初期に大きなROIの基盤を築くようなビッグピクチャー思考です。

データをプロアクティブな意思決定に変える

システムを縫い合わせ、より幅広いタスクを自動化することでより少ないリソースでより多くを成し遂げられることは、エージェンティック・オートメーションの巨大なメリットです。しかしその可能性はさらに広がり、生データを有用なビジネス洞察に変えることで組織を支援することにも及びます。トレンド、リスク、その他のパターンを浮き彫りにするこの複雑な作業により、ビジネスアナリストがこれらの発見を解釈し、リーダーがより速く行動するのを支援するための帯域幅が増えます。

Ramakrishnan氏は、この機能がTapestryの経営陣が「なぜ特定の店舗で昨日から今日にかけて売上が落ちたのか、理由は何か？」といった質問に答えるのを支援すると期待しています。

このリアルタイムでのパターン診断と推論の能力は、プロジェクトリスクの監視にも応用できます。遅延とコスト超過が迅速に積み上がるフィールドサービスでは、これが特に有益です。

ここではUiPathイノベーターが期待を寄せるエージェンティックユースケースの表面をかいただけですが、魅力的なユースケースを見つけることと同様に重要なのは、その影響を測定することです。

UiPathイノベーターがエージェンティックな影響を追跡する計画

UiPathイノベーターは、エージェンティック・オートメーションで最善を願うだけでなく、具体的で実行可能な方法でビジネスインパクトを追跡する計画を立てています。

1. 効率向上

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の初期から、効率向上は試された真実の自動化メリットです。これはエージェンティック・オートメーションでも続きますが、より幅広い形で。UiPathイノベーターは、サービスインタラクションの平均処理時間（AHT）削減など、馴染みのある具体的な基準で時間節約を測定する計画です。

2. コスト削減

純粋な金銭的節約は常に経営幹部にとって重要なバロメーターです。Ramakrishnan氏は、Tapestryではエージェンティックなコスト削減をディフレクションの形で評価すると説明しました。従業員が手動で行うタスクをエージェントが実行することです。これは例えば、分あたりまたはコンタクトあたりのドル節約として測定できます。重要なのは「ROIが測定可能で具体的であること」です。

3. 収益インパクト

従来の自動化はコスト削減でボトムラインを厚くすることに焦点を当てがちでした。しかしUiPathイノベーターは、どこを見ればよいかわかれば、エージェンティック・オートメーションがトップラインにもインパクトを与えられることを認識しています。

例えば、あるUiPathイノベーターは、顧客へのより迅速な納品が新規契約につながっていることを共有しました。

インサイトからアクションへ：エージェンティック・オートメーションで

UiPath内外の顧客とパートナーの間で、エージェンティック・オートメーションへのエネルギーは明確です。そして増大しています。

UiPathイノベーターは、単にタスクを自動化するだけでなく、接続されたシステム、インテリジェントなワークフロー、より効率的なエンタープライズ全体で働き方を再考することで、エージェンティックな道を切り開いています。

まだ初期段階ですが、機会は明確です：待つのではなく、今エージェンティック・フレームワークの構築を始めるUiPathイノベーターのような組織が、今後数年にわたって説得力のあるROIを提供するための最有力ポジションにつくでしょう。

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