自動化がビジネスに具体的な価値をもたらす方法

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長年にわたり、多くの企業がロボット、自動化、人工知能などのテクノロジーからより多くの利益を得たいと願ってきましたが、その適用に戸惑い、当惑していました。中には、新しいテクノロジーを導入することに不安や恐怖を感じる企業さえあります。

しかし時代は変わった。今日、自動化技術は急速に発展している分野となり、人々の仕事や生活を支援し、変えるための技術を推進する企業を引きつけています。市場調査会社Statistaの調査によると、世界の自動化市場の収益は2019年の1,860億米ドルに対し、2021年には約2,140億米ドルとなった。

企業が自動化テクノロジーの導入に熱心になる理由はたくさんあります。企業は、単純で反復的なプロセスを自動化し、効率性を向上させてビジネスコストを削減できるという見通しに魅力を感じていますが、より野心的な企業もあります。たとえば、一部の産業大手は、ビジネス全体のセンサーやアプリケーションを管理するために AI を使用し始めており、生成された大量のデータを迅速に分析して実用的な洞察を生み出しています。新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、こうした傾向は加速し、企業はかつてないペースでデジタル変革を受け入れ、実行するよう促されています。実際、Flexera が発表した 2021 年のテクノロジー支出状況レポートによると、世界中の企業のほぼ半数が今年 IT 支出を増やす予定であり、ほぼ 3 分の 2 の企業が人工知能と機械学習への投資を増やすと述べています。

時間とお金を節約

自動化テクノロジーを導入することで得られる最もシンプルで大きなメリットは、企業が時間と労力を節約できることです。自動化テクノロジーを実装すると、管理やデータクレンジングなどの反復的なルールベースのタスクを実行できます。ロボティックプロセスオートメーション (RPA) は、おそらくこれらのテクノロジーの中で最も成功しており、従業員が機械では実行できないタスクに集中できるように設計されていることが多いです。 2019年にデロイトが世界中の523社を対象に実施した調査によると、一部の企業幹部は、自動化によって従業員の能力が2022年までに27%向上し、従業員が240万人増加すると予想していることがわかりました。従業員により多くの時間を与えることで、最終的にはビジネスリーダーは従業員の潜在能力を最大限に引き出すことができます。

さらに、この機能はビジネスモデルに統合して、従業員の業務をサポートすることもできます。 IT インフラストラクチャの管理など、高度な自動化を必要とするテクノロジーベースのタスクの場合、内部操作が簡素化されるため、従業員は管理しているフレームワークをより適切に制御し、理解できるようになります。一部のプロセスでは依然として手作業が必要ですが、自動化されたシステムメンテナンスと構成により、スタッフのネットワーク管理能力が大幅に向上します。多くの企業はこれをさらに一歩進め、実質的に独立した自己修復型のインフラストラクチャ（最小限の人的介入でインフラストラクチャの問題を監視、管理、解決するインフラストラクチャ）へと移行しています。

よりスマートな意思決定のためにデータの洞察力を向上させる

データ駆動型ビジネスをめぐる競争が始まっています。多くの企業にとって、データは自社が所有する最も貴重な資産の 1 つです。顧客対応のフロントエンド操作からバックエンドのネットワーク管理まで、データは豊富な洞察を提供し、ビジネスの俊敏性を維持し、ユーザーが期待するインテリジェントでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

調査会社IDCの推定によると、2020年には世界中で59ZB以上のデータが作成、取得、コピー、消費されましたが、これは2018年の33ZBと比較して増加しており、企業は効率的な分析と保護において大きな課題に直面し、ネットワーク管理はより困難になり、ITプロフェッショナルは毎日大量のステータス更新、アラート、脅威情報を処理していることを示しています。

この課題を克服する上で、人工知能が重要な役割を果たします。 AI の処理能力により、企業はネットワーク管理などの目的でデータを迅速かつ大規模に分析できるようになります。 AI は、セキュリティアナリストがランサムウェア、マルウェア、データ侵害などの潜在的な脅威を検出して対応するのに役立ちます。 AI の予測機能により、ネットワークトラフィックのパターンを学習して識別することも可能になり、IT チームはパフォーマンスの変化を事前に計画し、脅威が発生する前に防止できるようになります。これらのユースケースは、企業に大幅なコスト削減をもたらし、ダウンタイムを最小限に抑え、企業がデータ主導型でプロアクティブかつ俊敏な運用アプローチを採用するのに役立ちます。

同様に、SaaS プラットフォームを人工知能と組み合わせることで、ビジネスデータの価値が向上します。これは特に顧客体験に変革をもたらし、企業が顧客関係を大規模に追跡し、顧客の行動パターンを分析し、顧客とやりとりする最適な方法を推奨することを可能にします。その結果、顧客にとってよりパーソナライズされたサービスが実現し、ビジネスにとってはより合理化され、最終的には収益性の高い運営が可能になります。

実際、自動化を最大限に活用するには、ロボティックプロセスオートメーション (RPA) を AI と組み合わせてインテリジェントな自動化を作成することができます。これにより、一連のコンピューター化されたプロセスが連携して単純なタスクを実行し、より高速にデータを蓄積および分析できるようになります。 Deloitte によると、大規模なインテリジェントオートメーションを導入した組織では、コストが 27% 近く削減されています。

従業員のエンパワーメント

人工知能に関する議論は、やはりテクノロジーから始める必要があります。人工知能テクノロジーの導入によって、多くの従業員が職を失い、最終的にはロボットが人間に取って代わるだろうと考える人もいます。しかし、AI が実際に経済にプラスの影響を与えることを示唆する研究が増えています。世界経済フォーラムによれば、人工知能は2025年までに9,700万の新規雇用を生み出し、8,500万の雇用を置き換えることになる。この新たな理解は、公の議論に影響を及ぼし始めています。調査会社Adobe Digital Insightsの最新動向によると、ロボットと仕事について議論する人が増えている一方で、重要なのは、それらを否定的にではなく肯定的に捉えることだという。

AI は人間の能力を置き換えるものではなく、補完するものと捉えるのが最も適切です。人工知能は、大量のデータを数秒で処理し、豊富な洞察を生み出す強力な分析ツールを人間に提供します。人間は、データに関する得られた情報を考慮し、その重要性を解釈し、それを使用して計画を立てて行動を起こすことができるため、人間の意思決定の質を向上させることができます。文脈と因果関係の分析を理解し、ある要素が他の要素とどのように関連しているかを本質的なレベルで理解することこそが、人間と AI を真に区別するものです。

業界の専門家であるブライアン・バーグスタイン氏は最近、MITテクノロジーレビューで次のように説明しています。「AIの相関関係を見つける能力は、何百万ものデータポイントを処理して結果を予測するアルゴリズムに依存しています。AIに欠けているのは、人間が本能的に行動の予想される結果を知ることができる常識であり、物事が起こる理由を推論し、「もし～だったら」という質問をする能力は言うまでもありません。」

結局のところ、AI を導入した職場はより良い職場になるだろうと信じる十分な理由があります。従業員がより有意義な仕事に集中できるようにし、職場で力を発揮できるようにすることで、企業はより生産的で積極的な労働力の出現を目にすることになるでしょう。従業員満足度の向上は、単に「あったらいい」というレベルではありません。ギャラップ社は、エンゲージメントの高い事業部門は平均で 21% 収益性が高いことを発見しました。テクノロジー業界の企業がデジタル人材の世界的な不足に直面する中、自動化を導入して従業員の満足度を高めることは、従業員の確保と維持に苦労している企業にとって正しい方向への一歩となる可能性がある。