デジタルトランスフォーメーションとオートメーションにおける AI の戦略的役割

TL;DR:デジタル トランスフォーメーションと自動化における AI の役割

AI は業界全体で急速に進歩し、自動化とプロセス管理を再構築しています。準備するには、企業はデジタル変革の目標を明確に定義し、デジタル化 (紙をデジタルに変換する) とデジタル化 (デジタル データを使用してプロセスを変革する) の違いを理解する必要があります。

AI 導入を成功させるには、標準化された一貫したデータ収集と、従業員がプロセスの改善点を特定できるようにするかどうかにかかっています。 AI を活用した自動化により、生産性が向上し、人的エラーが削減され、リアルタイムの監視と標準化されたワークフローを通じてコン​​プライアンスがサポートされます。こうした変化を受け入れる組織は、進化する産業環境において競争力を獲得できるでしょう。

Intoware の最高収益責任者である Bradley Flook 氏は、自動化の向上において人工知能が果たすべき役割を探り、企業がどのような準備をする必要があるかを検討します。

PII を購読すると、次のものを受け取ります:

当社の長年にわたって発行されている隔月刊デジタル雑誌 *Process Industry Informer* には、プロセス業界全体の独占的な記事、ニュース、最新情報のほか、当社の 3 人の業界専門家によるコメントが掲載されています。

ショーン・モーラン

ギャビン・スミス

デイブ・グリーン

プラス:

• プロセス業界の最新情報 — 毎週の電子ニュースレター
• PII ポッドキャスト
• 広告パートナーからの特別メッセージ

私たちは皆、近年業界を席巻したデジタル革命を目撃してきました。企業の業務を合理化できる新しいテクノロジーの登場に伴い、「つながりのある労働力」や「デジタル トランスフォーメーション」などの用語が役員室や現場で一般的になりました。

しかし、人工知能 (AI) は驚異的なペースで進化しており、メーカーの推定 82% が今後 12 ～ 18 か月でこの分野の予算を増やす計画を報告しているため、デジタル革命はさらに加速する一方です。

では、組織は何を準備する必要があるのでしょうか?また、自動化とプロセス管理に関して AI はどのようなメリットをもたらすのでしょうか?

まず最初に、企業がデジタル変革の目標を明確にすることが重要です。

これは、基本に立ち返り、デジタル化とデジタル化の違いを理解することから始まります。

デジタル化 vs デジタル化

この 2 つの用語は似ていますが、意味はまったく異なります。

デジタル化とは、文字どおり紙の文書をデジタル化し、アイテムをビットやバイトに変換する動きを要約したものです。

写真から会社の重要な文書まで、これまで紙に頼っていたアイテムの多くがサイバースペースに移行し、情報の保護が強化され、これまで以上にアクセスしやすくなりました。

「データが確実に収集されるようにデジタル プロセスを導入することで、組織はタスクの完了時間からボトルネックや非効率性の特定に至るまで、業務運営に関する貴重な洞察を得ることができます。」

ただし、このプロセスだけではビジネスを変革することはできません。デジタル化

デジタル化とは、組織のデータが高度なデジタル テクノロジーを通じて処理され、ビジネス内のデジタル変革の目的で使用されることです。

デジタル化されたデータは取得および処理され、企業のシステムとプロセスの分析を可能にする豊富なデータを提供し、その結果、企業の運営方法に大きな変化をもたらすことができます。

デジタル トランスフォーメーションの先駆的な研究者であるジョージ ウェスターマンは、このことを次のように完璧に要約しています。「デジタル トランスフォーメーションが正しく行われると、芋虫が蝶に変わるようなものですが、間違ったやり方をすると、本当に速い芋虫しか残らないのです。」

データの価値

ドキュメントのデジタル化とプロセス管理のためのデジタル テクノロジーの導入は素晴らしい動きですが、特に AI が導入されている現在では、それだけでは十分ではありません。

AI の台頭により、システムとプロセスが完全に見直される可能性があることは十分に文書化されていますが、これを成功させるには、最初から適切な種類のデータ収集プロセスを組織全体に導入する必要があります。

この情報は最初は人間の入力から得られ、デジタル化と AI 戦略の中心に従業員を配置して、従業員の働き方や存在するデータ タッチポイントを理解し、従業員と協力して生産性と効率性を高めるために合理化できる領域を特定します。

データが確実に収集されるようにデジタル プロセスを導入することで、組織はタスクの完了にかかる時間から、発生しているボトルネックに至るまで、業務運営に関する貴重な洞察を大量に得ることができます。このデータは、組織全体で AI を効果的に活用するために必要な強固な基盤を提供します。

人的エラーの削減

ただし、処理する企業データを AI ツールに提供するには、情報の標準化と一貫性を確保するための独自のプロセスが必要です。

タスクやプロセスを手動で説明したり、タスクベースの質問やリクエストに対して従業員が独自にカスタマイズした回答を提供できるようにしたりすると、常にエラーのリスクが高まります。

人は当然、アイテムやプロセスをさまざまな方法で説明しますが、これはワークフロー自動化ツールにデータを入力したり AI を活用したりするときに問題を引き起こす可能性があります。

この情報を標準化し、ユーザーが事前に入力されたリストから選択したり、標準化されたプロンプトを使用したりできるようにすると、不一致がなくなり、収集されるデータの標準が向上し、組織内のプロセス全体での均一性が確保され、AI に明確で一貫した情報を提供できるようになります。

「AI はどこへも行きません。AI はここに留まり、すでに業界の仕組みを急速に形作っています。テクノロジーが進化する中で競争力を維持したいと考えている組織にとって、ペースを維持することが鍵となります。」

自動化のための AI の強化

標準化されたデータ収集プロセスが導入され、従業員が参加して変化に投資してデジタル変革が始まると、AI ツールが機能して組織をサポートしてデジタル ワークフローと手順を迅速かつ簡単に作成し、全体的な生産性を向上させ、人的エラーの可能性を減らすことができます。

この良い例は、企業が業界標準と規制に準拠していることです。これは業界にとって重大な懸念事項です。

AI を活用したワークフローの自動化は、予防保守タスク、認定、トレーニング要件、文書共有などのコンプライアンス要件を満たすために必要な手順を実行し、従業員が従うべき標準化されたデジタル プロセスをほぼ瞬時に作成して、あらゆるアクションが正しい方法で実行され、文書化され、検証可能であることを保証します。

これに加えて、AI システムはリアルタイムのモニタリングとレポート作成も容易にし、潜在的なコンプライアンス問題がエスカレートする前にチームに警告します。

「AI を活用したワークフローの自動化により、コンプライアンス要件をほぼ瞬時に満たすことができ、あらゆるアクションが正しく実行され、文書化され、検証可能であることを保証する標準化されたデジタル プロセスが作成されます。」

変革的な変化

AI はどこにも行きません。AI は今後も存続し、すでに業界の仕組みを急速に形作っています。私たちは革命の真っ只中におり、ワークフローの自動化における AI の役割は今後も増大する一方です。ペースを維持することが重要であり、AI を活用するための適切なプロセスを今導入している組織こそが、テクノロジーがさらに進化し、プロセス管理の将来に大きな変化をもたらす中、競争力を維持できるのです。

よくある質問:自動化におけるデジタル トランスフォーメーションと AI

デジタル化とデジタル化の違いは何ですか?
デジタル化とは紙の文書をデジタル形式に変換することであり、デジタル化とはデジタル データを使用してビジネス プロセスを変革し、最適化することです

データの標準化が AI にとって重要なのはなぜですか?
データ入力の一貫性と正確性を確保し、エラーを削減し、ワークフローを効果的に自動化するための信頼できる情報を AI に提供します

AI は自動化における人為的エラーをどのように削減しますか?
標準化されたデジタル ワークフローを作成し、手動またはさまざまな入力を制限することで、AI はプロセス全体にわたる不一致やミスを最小限に抑えます

AI はコンプライアンス管理にどのようなメリットをもたらしますか?
AI はコンプライアンス タスク、文書化、モニタリングを自動化し、問題がエスカレーションする前にチームに警告を発し、検証可能なアクションを確保できます

なぜ従業員が AI やデジタル変革戦略に関与しなければならないのですか?
既存のワークフローとデータ ポイントに関する重要な洞察を提供し、非効率性を特定し、新しいシステムの導入を改善するのに役立ちます

競争力を維持するには AI の導入が必要ですか?
はい、AI が進化し続けるにつれて、AI は業界全体で効率的なプロセス管理と自動化に不可欠なものになりつつあります

企業が AI を活用するために取るべき最初のステップは何ですか?
明確なデジタル変革の目標を設定し、堅牢で標準化されたデータ収集プロセスを確実に導入します