2020 年の AI トレンド トップ 10

デジタル労働力をサポートし維持するために職場で AI が普及することは、2020 年の明確なトレンドです。

人工知能、機械学習、ニューラル ネットワーク、あるいは業界で生まれたどんな派手な用語も、ビジネスや顧客体験を理解し、改善するために広く使用されている複雑なコンピューター テクノロジーとして定義されています。 これまでにも聞いたことがあると思いますが、現在では、人間のように動作し、反応するインテリジェントなマシンの作成を重視するコンピューター サイエンスの分野として定義されています。

今年注目すべき AI トレンドのトップ 10 は次のとおりです。

デジタルインテリジェンスの必要性

さまざまな重要な観点からビジネス プロセスとその中のコンテンツやデータを理解する組織の能力を測る指標である Digital IQ を認識する企業が増えるにつれ、Digital IQ はあらゆるデジタル変革戦略においてますます重要な役割を果たすようになります。 業務の可視性が必要です。

デジタル インテリジェンス ソリューションは、自動化イニシアチブを最適化し、RPA や BPM などのプラットフォームを補完することで、組織がこの重要なビジネス機能を向上させるのに役立ちます。 2020 年には、これらのソリューションが顧客体験の向上、運用コストの削減、競争上の優位性の向上につながることを企業が認識するにつれて、より多くの組織がデジタル インテリジェンス テクノロジーを全体的なデジタル変革イニシアチブに組み込むようになります。 （以前ここに投稿したとおりです。）

デジタルワーカーがオフィスを変える

先日お話ししたように、デジタルワーカーの活用は世界中で進んでいます。 IDCの新しい調査によると、ソフトウェアロボットやAIなどのデジタルワーカーの貢献は2022年までに50％以上増加するだろう。

すべての労働者のためのデジタルワーカー。 多くのデジタルロボットがオフィス内の最小限のタスクを引き受けるようになると予想されます。 デジタルワーカーは、他の従業員と同じように、より速く、エラーなくビジネスタスクを実行できるようにトレーニングされます。 将来的には、企業内のすべての従業員がデジタルワーカーを持つことになります。 これは職場ではごく普通のこととなり、職場でこうしたテクノロジーを目にする機会が増えることは間違いありません (その理由については読み進めてください)。

プロセスインテリジェンスの普及

これまで聞いたことがないなら、今年はぜひ見てください。 プロセス インテリジェンスを使用すると、企業はシステムに含まれる情報を使用してプロセスの視覚モデルを作成し、それらをリアルタイムで分析して外れ値やボトルネックを特定し、将来の結果を予測してテクノロジ投資に関する意思決定を容易にすることができます。

より洗練されたデジタル変革テクノロジーが導入されるにつれて、組織のあらゆる側面にわたる運用を監視する能力がますます重要になります。 非常に特定の機能 (CRM、ERP、CMS、EHR など) を管理する単一のテクノロジー システムでは、そのプラットフォームによって制御されるプロセスに対する可視性しか提供できません。 これらのスタンドアロン システムはいずれも、全体的かつ詳細な方法で洞察を提供することはできません。

プロセスインテリジェンスがサプライチェーンを強化する 7 つの方法

サプライ チェーンがよりグローバル化および複雑化するにつれて、プロセスの監視と監督はますます困難になります。

この可視性を獲得するには、組織は、部門、機能、人、さらにはさまざまな場所にまたがるすべてのプロセスの包括的かつ正確なリアルタイムのビューを提供できるプロセス インテリジェンス テクノロジーを活用する必要があります。 今後数年間で、プロセス インテリジェンスによって組織がプロセスをエンドツーエンドでより深く理解し、より効果的に管理できるようになることに企業がますます多くなり、これらのテクノロジが企業内の標準となるでしょう。 （以前ここに投稿したとおりです。）

AIは消費者だけでなく企業にも役立つ

消費者として、私たちは気づかないうちに毎日 AI を体験しています。 企業においては、プロセスオーナーや顧客体験改善の取り組みを主導する人々が、2020 年に AI ツールへの関与とアクセスを大幅に増やすことが予想されます。

多くの企業は、ビジネスニーズに決して合わないデジタル変革プロジェクトに何百万ドルも費やしています。 もちろん、彼らはその後もなぜ失敗したのか疑問に思うでしょう。 ビジネス上の問題を解決し、適切な問題を解決することによってのみ、2020 年以降も企業のデジタル化の成功を確実に実現できます。 AI や RPA を導入するだけでなく、テクノロジーをビジネスに合わせることが重要です。

Nathan Furr 氏と Andrew Shipilov 氏は、ハーバード ビジネス レビューでデジタル ディスラプションに関する常識に反する記事の中で、次のように説明しています。「経営者は、デジタル トランスフォーメーションとは主に技術の変化に関するものだと思い込んでいることが多い。確かに技術の変化は関係しているが、賢明な企業は、トランスフォーメーションとは、より効率的な運用、大量カスタマイズ、新製品の提供などを通じて、最終的には顧客のニーズをよりよく満たすことであると認識している。」

AIは職場でより利用されやすくなります。 ビジネス ユーザーは、あらゆるスキル レベルのユーザーが利用できるロボットやその他の使いやすい自動化ツールの社内マーケットプレイスにすぐにアクセスできるようになります。 これらの新しいプラットフォームは、従業員の仕事のやり方を改善する役割を果たし、それによって競合他社よりも優れた顧客体験とプロセスを実現します。

人工知能はビジネスプロセスを監視し、改善する

しかし、理解していないことや測定できないことは改善できません。

単純なタスクの自動化は職場で一般的な慣行になっていますが、ハイパーオートメーション（2020 年のトップ 10 テクノロジ トレンドで概説されている）やインテリジェント コグニティブ オートメーション プロジェクトは、AI 対応ツールを統合して、ビジネス プロセスをリアルタイムで実行する方法を再形成および再定義する機能に依存しています。 RPA 自体はインテリジェントなものではなく、ルールに基づいたシンプルなタスクの自動化です。

Derek Miers 氏は、RPA ソフトウェアの Gartner Magic Quadrant のシニア ディレクター兼アナリスト リーダーです。 今年の Gartner Symposium/ITxpo での Miers 氏のプレゼンテーションは、今日の RPA に対して驚くほど批判的なものでした。

「健康計画の達成を願って、組織をバンドエイドで覆っているようなものです」とミアーズ氏は説明する。「プロセスを修正する必要があります。つまり、古いアプリケーションの前に、再利用できる小さなショップを設置して、いわば小さな見せかけを構築しているのです。」

認知自動化を実現するには、タスク用の新しいツールを構築する必要があります。 AI ベースのプロセスおよびコンテンツ インテリジェンス テクノロジーは、自然言語の処理、推論と判断、コンテキストの確立、データに基づく洞察の提供に必要なスキルと理解をデジタル ワーカーに提供します。

RPA ツール自体は AI で構築されたスマート ロボットではないため、インテリジェント化するには AI 駆動型ソリューションが必要です。 企業全体のプロセスを監視し、RPA やキャプチャなどをトリガーする機能は、プロセス (上記の「プロセス インテリジェンス」セクションを参照) とプロセスのペイロードであるコンテンツを理解するツールによって処理されます。

簡単に言えば、RPA は、以前は人間が処理していた反復的なタスクを自動化します。 このソフトウェアは、アプリケーションやシステム全体で反復的なタスクを実行するようにプログラムされています。 ソフトウェアには、複数のステップとアプリケーションを含むワークフローが教えられます。 - アントニー・エドワーズ、エッグプラント COO

ハイブリッドな労働力: 人間と AI のコラボレーション

多くの人は、企業内の AI と自動化が致命的であると考えています。 出現しつつあるハイブリッド システム (人間とロボット) は、生き生きと成長しています。 組織は、大量の反復タスクを大規模に処理できるコグニティブ AI と RPA を急速に実装しています。 ユースケースが増えるにつれて、ハイブリッドな労働力が増加しています。

買収を受け入れるのは難しいかもしれませんが、ビジネスリーダーは従業員に対してオープンかつ誠実であり、AI がどのように使用されるか、既存の人間の労働者とその日常業務にどのような永続的な影響があるかについて透明性を与える必要があります。

全体として、組織が認知を得ようと努力しているかどうかに関わらず、メッセージは明確です。それは、それに慣れることです。 近い将来、日常業務で AI 搭載ツール、デジタルワーカー、ロボットと一緒に働くことになるかもしれません。 こうしたデジタルワーカーがビジネスと連携して問題解決に役立ち、価値実現までの時間が短縮されることが期待されます。

AIによる人間と機械の相互作用の強化

職場で AI が適切に機能することで、AI とやり取りする人が増えることも期待できます。 私たちがすでに Alexa、Siri、その他のデジタル アシスタントとともに生活しているように、AI とともに生活し、働くようになることを期待しています。 インテリジェント デジタル ワーカーの名前は何ですか?

技術力が向上し、規制が緩和され、社会的受容が高まるにつれて、管理されていない公共空間に AI が導入されるケースが増えるでしょう。 私たちの多くが、気づかないうちに AI とやり取りしている可能性が高いと思います。 顧客体験は、多くの場合、プロフィールや興味に基づいて改善され、カスタマイズされることはすでにわかっていますが、私たちが目にしていなくても、AI とのやり取りはさまざまな形で行われるようになると予想しています。

データがAIの爆発的な成長を促進

ビリー・ジョエルはこう言っています。「私たちが火を起こしたのではない。火は常に燃えていた。今、世界は変化している。私たちが火を起こしたのではない。私たちが火をつけたのではない。しかし、私たちは火と戦おうとしたのだ。」つい最近まで、企業はデータを、多くのビジネス プロセスやトランザクションの最後に発生する余分な費用と見なしていました。 ここでは多くの変化があり、規模の大小を問わず組織が、もちろん改善のために、すべてのデータを収集して記録するためのシステムと方法に投資しています。

データの急速な増加、ストレージコストの低下、データへの容易なアクセスにより、過去 25 年間で驚異的な成長が実現しました。 データは、顧客体験の向上、分析機能の向上（特にプロセス データとプロセス インテリジェンスの新しい領域）を促進し、機械学習と AI を可能にし、企業がデータ駆動型のインテリジェント オートメーションの真の価値を活用できるようにします。

サイバーセキュリティのための人工知能

AI は、サイバーセキュリティを継続的に改善するための印象的な新しい利点を CISO に提供します。

AIはセキュリティを強化できますが、万能薬ではありません。 「AIがセキュリティ上の問題をすべて解決するわけではない」と、セキュリティ企業マカフィーの元副社長兼企業製品担当ゼネラルマネージャーで、現在はアカマイ・テクノロジーズのセキュリティ製品担当副社長を務めるラジャ・パテル氏は語る。 「これを万能薬ではなく、セキュリティ体制を改善するための手段と考えてください。」

2020 年のトップ 20 のテクノロジー トレンドに関する記事で指摘したように、AI の安全性の将来には 3 つの重要な視点があります。

より多くの AI が AI の役割を果たす - 自動化された AI 開発

「2020年には、IBMが『AI for AI』と呼ぶ分野で大きなイノベーションが見られると期待しています。これは、AIモデルの作成、展開、管理、運用のライフサイクルに関わる手順とプロセスをAIで自動化し、企業がリアルタイムのAIパフォーマンスを実現できるようにすることです」とIBMリサーチのAI担当副社長、スリラム・ラガヴァン氏は語った。出典：The Next Web。

2019 年、IBM はデータ準備、モデル開発、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化を自動化するプラットフォームである AutoAI をリリースしました。

開発者がより迅速かつ効率的に AI エンジンを構築できるように、分散型ディープラーニングを組み込んだ開発者テクノロジを探します。 自動化された機械学習により、より幅広い開発者が AI 開発にアクセスできるようになります。

全体的に、AI には私たちの生活や仕事のやり方を再構築し、再定義する力があります。 私たち全員が期待すべき成長傾向は、職場で AI ソリューションがますます増えていくことです。 これらのツールは、新しいユーザー エクスペリエンスとより良い成果を生み出し、タイムリーかつ効率的に目標を達成するのに役立ちます。 ハイブリッド ワークフォースのニーズを考慮する場合、リーダーは、単純なタスクベースの自動化ツールで問題を解決できるかどうか、または AI やその他の変革テクノロジーを組み込んで真にインテリジェントで認知的な自動化を実現する必要があるかどうかを判断する必要があります。

選択はまだ残っています。あなたの組織は、AI によって推進される成功と持続可能なデジタル化を達成するリーダーになるのでしょうか、それとも変化への恐れから静止したまま停滞してしまうのでしょうか。