UiPath FY24 Q4 Automation CoEから学ぶAIと自動化の教訓トップ5

AIは1年以上にわたりトレンドトピックであり、2024年には企業の戦略的優先事項として浮上しました。EY CEO Outlook Pulse調査によると、大半の企業（88%）が年内までにAI主導のイノベーションに投資する見込みです。

AIを活用したイノベーションは、まさにUiPathのDNAの一部です。創業以来、プラットフォーム全体でAIを活用してきましたが、過去2年間でその利用はさらに加速しました。ほんの一例を挙げると、AIはプロセスマイニング、タスクマイニング、コミュニケーションマイニング機能を支え、ロボットが複数の異なるシステムや環境で複雑なドキュメントを理解し処理することを可能にしています。生成AIにより、自動化構築、テスト開発、モデル訓練の高速化など、幅広い最近のイノベーションが実現しました。

UiPath Automation Center of Excellenceのリーダーとして、私は当社プラットフォームのAI搭載機能がもたらすメリットを直接知っています。これらには以下が含まれます：

• より幅広いプロセスを自動化する能力
• より高品質な自動化を、より速く、よりシンプルに構築する方法
• 自動化の導入拡大とインパクトの拡大—特にUiPath Autopilot™によって従業員をエンパワーメントしたことで、ビジネスアプリやシステム全体で面倒なタスクを支援するパーソナルAIコンパニオンとして機能

UiPath Business Automation Platform全体に織り込まれたAI搭載機能により、四半期ごとのCoEレポートカードで非常にポジティブな結果を出せました。2024会計年度末（FY24末）には716の自動化が稼働し、FY24第4四半期だけで70,677時間を削減しました。その結果、累積コスト回避額は5,900万ドルを超え、財務、営業・マーケティング、ピープルオペレーション、オペレーションなど多岐にわたる領域で成果が出ています。そして、UiPathの社員から寄せられる自動化アイデアがAutomation Hubで取り込まれ、過去最高を記録していることも嬉しい限りです。

しかし、これらの数字が全てを物語るわけではありません。これらは私たちのパフォーマンス、つまり「何を成し遂げたか」のみを示しています。「どのように実現したか」については語られていません。しかし多くのお客様にとって、いかに物事を成し遂げるかこそが、物語の最も重要な部分です。最近のUiPathとBain & Companyの共同研究「The State of AI-Powered Automation」では、経営幹部の70%がAI主導の自動化を組織の戦略的目標達成において「非常に重要」または「不可欠」と回答しています。戦略的優位性と競争力がかかっている以上、AIと自動化の導入が多くのお客様にとって喫緊の課題となっているのも当然です。

だからこそ、このブログの残りでは、AIと自動化を導入し、これら2つの変革的テクノロジーから最大速度で実価値を得る上で、私たちが学んだ重要な教訓に焦点を当てます。

学びを説明するために、財務部門の主要プロセスである買掛金処理に焦点を当てます。毎月、買掛金チームは約1,000件の請求書を受け取り、それらをレビューして期日までに支払う必要があります。これには、提出された請求書を開封・読取り、必要なデータを抽出、既存の発注書と照合、システムで開いて支払い手続きを進めるといった作業が含まれます。手作業で行えば、細心の注意を要する反復作業で、毎月多くの人時を高付加価値業務から奪うことになります。つまり、ロボットに任せる絶好の機会でした。

このプロジェクトの核心は、インテリジェントドキュメント処理（IDP）プロジェクトであり、UiPath Document Understandingを活用する必要がありました。これは、UiPath Robotsが複雑で多様なドキュメントを読み取り理解し、複数のシステム、部門、テクノロジーにわたってエンドツーエンドでアクションを実行できるようにするAIです（IDP機能の詳細はこちら）。

このプロジェクトの成功を確実にするため、私たちは5つの要素に注力しました。

AI導入成功の5要素

1. CoEとビジネスチームの緊密な連携

自動化導入の成功は、CoEとビジネスチームの強力なパートナーシップに依存します。自動化は真空状態で起こせません。プロセスとシステムを熟知し、自動化の究極のユーザーかつ受益者となるビジネスユーザーによって、情報提供を受け、形成されなければなりません。

労働力の32%がデジタルアシスタントで構成される財務経理チームは、UiPathでの自動化導入をリードしています。このプロジェクトでは、財務部門の同僚に協力してもらい、買掛金プロセスの主要段階を特定し、自動化構築とAIモデル訓練に必要なすべての詳細を提供してもらいました。これには、通常受け取る請求書の種類、抽出が必要な具体的情報、その他関連詳細が含まれます。

また、既存のプロセスフローを超えて、最適化の機会を特定し、運用効率を合理化するための情報も求めました。彼らはCoupaでの請求書作成の全体プロセスについての洞察をくれ、E-インボイシングなど、より広いビジネスコンテキストの中で他の自動化フローを対象とする可能性を私たちに気づかせてくれました。

2. 「標準的な」自動化KPIを超えた成功の測定

財務チームと連携し、従来の自動化KPI（削減時間、コスト削減、出力精度向上など）をはるかに超えた、プロジェクト成功を測る指標セットを特定しました。ビジネス効率へのインパクトを評価し、自社のパフォーマンスを測るより広範な財務指標と確実に整合させる指標を求めました。

このプロジェクトでは、運用効率への自動化の直接的なインパクトを明らかにできる、きめ細かな指標セットに主に焦点を当てました。これには、導入前後の請求書処理時間、請求書1件あたりのコスト、初回マッチ率、発注書と請求書の例外率、電子処理率の追跡が含まれます。

3. ビジネスチームとリーダーシップチームへのプロアクティブなコミュニケーション

財務チームとの作業を進める中で、詳細なアクションプランを提供し、同僚たちがプロジェクトフェーズ、期限、主要な役割、彼らのアクションアイテムを把握できるようにしました。

同時に、エグゼクティブスポンサーと主要ステークホルダーには、ハイレベルなプロジェクト概要を提供し、ビジョンを示しました。その一環として、このプロジェクトが彼らが責任を持つ主要財務指標に及ぼす潜在的なポジティブインパクトを確実に伝えました。この自動化が彼らのKPI達成にどう役立つかを理解してもらい、ひいては会社全体への価値提供を示したかったのです。

4. AIベストプラクティスによるエラー削減と高精度の確保

データ精度の確保は、この自動化の重要な任務の1つであり、2つの要因が寄与します。AIモデルを用いた自動化、そして人間による検証です。AIモデルを訓練する際は、大量かつ多様なサンプルデータを用意し、訓練効率を最大化する必要があります。

今回、標準搭載のDocument Understandingモデルに独自の請求書タイプを供給し、さまざまなシナリオでデータを識別・抽出できるよう訓練しました。また、異なるデータボリュームでモデルをテストし、ピーク期間をシミュレートし、様々な設定下での精度を評価しました。さらに、UiPath Action Centerを使用して、人間による検証プロセスを自動化ワークフローに組み込み、必要に応じて財務部門の同僚が介入し、AIモデルを支援できるようにしました。

AIモデルの広範な訓練は、IDP導入の障壁でした。ビジネスユーザーの数週間から数ヶ月の時間を要していました。しかし、実際には想定よりはるかに短く、容易でした。新しいActive Learning機能を使用できたためです。これは教師あり学習と教師なし学習の要素を組み合わせ、より短時間でより優れたAIモデルを作成します（Active LearningがAI自動化をどう加速するかはこちら）。

5. 継続的なモニタリングと改善

AIを活用した自動化プロセスを導入したら終わりではないことを学びました。このプロジェクトでは、導入後も財務チームとパートナーシップを継続し、結果を監視し、次のイテレーションへのフィードバックを収集しました。フィードバックと学習のループを実装することで、新たな洞察を用いて自動化プロセスを改善し、モデル精度を高め、さらに大きなビジネスインパクトを推進する継続的な改善サイクルを確保します。

これら5つの教訓は、高性能な自動化を提供し、AIから実価値を得る私たちの能力の中心でした。でも、まだあります。ここまでお読みいただいた方へのボーナスとして、このプロジェクトを効果的かつ迅速に遂行する上で大きく貢献したもう1つのことをお伝えします：

（ボーナスヒント）事前構築コンポーネントの活用

エンドツーエンドの自動化プロジェクトの導入は、必ずしも複雑で長期的なプロセスである必要はありません。特に、70以上のSolution Acceleratorを活用できる場合です。これらは、高インパクトユースケース向けに調整された事前構築済みのモジュラーフレームワークで、業界とUiPathのベストプラクティスを組み込んでいます。これらの即戦力コンポーネントがあれば、高性能な自動化成果を迅速に提供することがずっと容易になります。

例として、買掛金プロジェクトでは「Coupa向け2-wayマッチ請求書処理」アクセラレーターを使用しました。これにより大量のカスタム開発が不要になり、この自動化部分の高品質なソリューションが確保されました（もう1つのボーナス：このアクセラレーターをプレッシャーテストし、さらに改善する方法を特定できました。今後、私たちの導入経験から得た洞察を取り入れたアップデート版をリリース予定です）。

これらは、AIと自動化を導入する上で私たちが開発した最も重要なプラクティスの一部です。しかし、最近のDevConイベントでUiPathが共有したCoE向けコンテンツから、さらに多くのことを学べます。こちらから登録すれば、オンデマンドで視聴可能です。

UiPath CoEの今後のロードマップ

このブログを、UiPath CoEのエキサイティングな展望で締めくくりたいと思います。ご存知の通り、昨年UiPathとSAPはパートナーシップを拡張し、世界中の組織のデジタルトランスフォーメーション加速を支援しています。本年1月、UiPathとデロイトは、初の試みとなる共同イノベーション市場コラボレーションを発表しました。デロイトのSAP導入スキルセットと深いAI人材プール、UiPathのAIと自動化テクノロジーを組み合わせたものです。

UiPath CoEは、このデロイト・UiPathコラボレーションにおいて「カスタマーゼロ」となります。私たちが何を学び、何を達成できるか、非常に楽しみです。学びとイノベーションを皆様と共有していきます。ご期待ください！