ビジネスでAIと自動化を活用する方法

業界の専門家が AI と自動化のベストプラクティスについて議論し、企業がこれらの重要な新興テクノロジーを導入する方法についてガイダンスを提供します。

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驚くべき事実があります。Wipro の従業員 7,500 人は実際にはチャットボットです。同社は、職場における AI と自動化の導入を先導するために、Wipro の AI プラットフォーム HOLMES と提携しました。

今後、最も成功する職場は人間と機械学習システムを組み合わせることで、まったく新しいモデルが生まれ、他の企業との競争力を維持するための新しい考え方が求められるようになるでしょう。

AI と自動化は将来の職場をどのように形作るのでしょうか? そして、さらに重要なのは、あなたのビジネスが時代を先取りするにはどうすればよいかということです。

企業が AI と自動化をどのように導入しているかについての洞察を提供するために、Industry Insights は Wipro Digital の副社長兼グローバル ヘッドである Rajan Kohli 氏に話を聞きました。

人工知能は雇用を減らすのか、それとも増やすのか？人間はロボットの台頭を恐れる十分な理由があるのだろうか？

「それは我々が考えている問題であり、多くの人が私に『これはゼロサムゲームだと思いますか？』と尋ねます。歴史を振り返ると、産業革命で自動化が導入され、人口が増加し、雇用が増え、失業率が下がったことが分かります。そして今日、米国は世界で最も低い失業率の一つとなっています」とコーリ氏は語った。

私は楽観的な傾向があります。仕事は増えると思いますが、仕事の性質は変わると思います。現在は規模が小さいか成長中で、学ぶべき知識やスキルがたくさんある新しい産業分野での仕事が増えるでしょう。特に、ビジネスに携わっている方や、より手作業の作業を担当する可能性のある方。

そして、明らかに注目されている認知知能分野だけではなく、5年前には十分な機会がなかった他の分野にも注目が集まっています。例えば、デザインの分野。自動化を実現するには、やはり人間の経験が必要だからです。そのため、デザインやサイバーセキュリティの分野での仕事が生まれ、自動化や認知知能技術の採用によりこの分野がさらに拡大するにつれて、この分野でのチャンスは増えるでしょう。 ”

Wipro は AI と自動化をどのように活用していますか? Wipro は 7,500 台のロボットをどのように活用していますか?

コーリ氏: 「私たちは、AI を 2 つの方法で捉えています。1 つはクライアントのために行うこと、もう 1 つは私たち自身のために行うことです。クライアントのために、私たちは 3 つの異なる領域で AI を活用しています。1 つは重要な自動化を提供すること、2 つ目は顧客体験を向上させること、3 つ目はクライアントの新しい収益分野を特定することです。

自動化の観点から、顧客確認 (KYC) を例に挙げてみましょう。銀行が新しい顧客（特に大企業）を引き受ける場合、これらの企業が政府が融資すべきでない企業と一切関係がないことを確認する必要があります。 FATCA やその他のコンプライアンス分野では、これらのエンティティの年次報告を完了し、インターネットで入手可能なすべての資料を収集し、いわゆる「エンティティ構造」を作成するために、多くの作業が必要です。そして、コンプライアンス担当者がそれをチェックし、検証することになります。

現在、こうした作業のほとんどはロボットによって自動的に行われており、それが私たちが運用分野で行っていることです。しかし、他にも多くの例があります。

第二に、顧客体験という点では、誰もが消費者であると思います。たとえば、認知ロボットやチャットボットを使用すると、企業は実際にロボットと会話することができます。そして、明らかにまだそれほど進行しておらず、時には本当に痛みを伴うでしょう。

チャットボットはコールセンターにも存在しますが、今ではアプリケーションとやりとりするエッジに導入され、質問や問い合わせはアプリケーション内で回答され、コールセンターに実際に届くことはありません。これを「デジタルデフレクション」と呼んでいます。基本的にはサイクルタイムを短縮し、手間を減らし、認知的かつ直感的な方法で質問に答えます。

3つ目は収入を生み出すことです。たとえば、在庫切れに対抗するために、顧客サプライ チェーン領域で多くの分析を行っています。あるいは、Amazon は素晴らしいオファーの本当に魅力的な最初の例です。たとえば、何かを買いたい場合、何を買うべきかを考え、さらに多くの提案を得ることができます。すると、多くの認知知能がこれらの答えを導き出すことができます。収入を生み出すこともできます。購入に関するアドバイスや優れた見積もりを得るために、次に考慮すべきことは、何を購入すべきかということです。

Wipro は社内でこれをどのように活用しているのでしょうか? 私たちはこれを「Wipro on Wipro」と呼んでいます。私たちが固定価格でクライアントに提供する仕事の多くは自動化されています。つまり、現在私たちが行っている仕事の 18% はロボットによって行われていることになります。しかし、私たちが財務部門で行っている業務の多く、HR シェアード サービス部門で行っている業務の多くは、Wipro の社内シェアード サービス内で自動化されています。たとえば、Wipro は上場企業であり、四半期ごとに次の四半期のガイダンスを発行しています。これは 1 台または複数のロボットによって実現され、そのためのガイドが作成されました。私たちはこれを1年前に始めました。これまでは、財務チームで 60 人がこの作業を行い、それぞれの判断で結論を導いていました。そして今、チームに必要なのは 8 人だけです。

そして、多くの作業はロボットによって行われます。もちろん、これが正しいガイダンスであるかどうかは人間が判断しますが、これはシステムを通じて行われ、人間よりも正確であることが証明されています。

もっと複雑な例を挙げてみましょう。これが私たちがクライアントに提供するサービスであり、当社は上場企業です。製品、消費財、そして多くの製品販売チャネルを持っています。現在、彼らは私たちが開発したロボットを使用して、これまでよりも優れた予測モデルを提供しています。

たとえば、多くの条件が変化して自社製品の販売や競合他社の価格に影響を与える可能性があり、それらはすべて企業の実際の収益に影響を与えます。非常に複雑ですが、AI技術は現在大きく進歩しています。 ”

Wipro は、新しいアプローチ、新しいモデル、新しい考え方で第 4 次産業革命に取り組んでいます。これは何を意味するのでしょうか?

「それは素晴らしい質問です。多くの人が考えていることです」とコーリ氏は言います。「当社の顧客の中には、認知知能を活用することはテクノロジーの問題だと考えている人もいます。私は、これは単なるテクノロジーの問題ではなく、テクノロジーをはるかに超えた問題だと考えています。そこで、私たちは推進できるものを思いつきました。私たちはそれを「4M モデル」と呼んでいます。」

これは方法であり、モデルであり、機械であり、考え方です。すべてのクライアントと企業は、これら 4 つの要素に取り組む必要があります。たとえば、「方法論」と言う場合、その方法論はバリュー ストリーム全体が作成される方法に関するものです。彼らにとって、バリューストリームのごく一部を自動化するだけでは不十分です。企業とその顧客が大きなメリットを得られるよう、エンドツーエンドのバリュー ストリーム全体を真に自動化する必要があります。このモデルは明らかにデータ モデルに関するもので、誰がデータを所有し、どこからデータが来るのかが問題となります。

これは明らかに人工知能であり、その背後にあるデータ モデルも同様です。顧客がデータを活用するには、従来の意思決定方法を変える必要があるため、考え方が重要です。彼らはデータを信頼し、失敗に備える必要があります。なぜなら、これらのアルゴリズムを初めて使用し始めると、最初の結果が以前よりも悪くなる可能性が高いからです。これらの機械は学習が早く、時間をかけて学習させれば、最終的には人間ができることよりもはるかに優れたものになるでしょう。

場合によっては、企業が機械学習を不適切な場所で活用することがありますが、その実験から何かを学び、それを他の場所に応用できる可能性があります。したがって、早く失敗を受け入れる心構えが必要です。これは、顧客がビジネスを運営する方法の変化です。そのため、私たちはこれが単なる技術的な問題ではないと考えています。

今は進歩のせいで何かに失敗するかもしれませんが、6 か月後には新しいデータ ソースを活用できるため、投資するのに適した場所になるかもしれません。したがって、企業はあらゆる失敗から真に学び、適応し、その学びを新しい分野に適用する必要があります。 ”

AI と自動化の導入を検討している企業に、どのようなアドバイスをしますか?

コーリ氏は、「これは非常に興味深い分野です。2つの例を挙げてみましょう。

まず、企業内にエンドツーエンドの認知スケール アプリケーションが存在するようになると考えています。今日、企業はバリューチェーンのさまざまな部分を自動化しています。しかし、近い将来、企業はエンドツーエンドのコグニティブ アプリケーションを導入することになります。先ほどカスタマー エクスペリエンスとコール センターについてお話ししたように、自己感知、自己応答、自己学習、適応機能を備えた自動化されたカスタマー コール センター アプリケーションが登場するでしょう。これは近い将来、何の問題もなく起こるでしょう。

第二に、これは非常にエキサイティングな分野であり、5G、IoT、クラウドコンピューティング、量子コンピューティングなどのテクノロジーの急速な発展により、大きな成長の機会がもたらされると信じています。とてもエキサイティングな空間です。

もちろん、まだ作業が必要ですが、技術的には近い将来にはすべて可能になるでしょう。 ”