AIを活用した自動化はエンタープライズレベルの自動化2.0です

新たな常態に対応するために自動化プロセスを拡大

多くの企業は、ニューノーマルに対処するための重要な技術的手段として、高度な自動化を模索しています。公衆衛生上の緊急事態により、ビジネスの動向と私たちの働き方が変化しました。たとえば YouTube は、ログインしている 20 億人のユーザーに毎日 10 億時間以上の動画を配信しています。 YouTubeは最近のブログ投稿で、世界中のオフィススタッフの削減により、より多くのビデオコンテンツのレビュー作業が自動化ソフトウェアによって行われるようになると述べた。 YouTubeは「通常はコンテンツ審査員が行う作業の一部を、テクノロジーを活用して行うようになった」と述べた。

人工知能で自動化を加速

私たちの新しい常態は、顧客の要求によって決まる受動的なプロセスから、反復的で単調なタスクを排除し、従業員が優れた成果をより早く達成できるようにする自動化されたプロセスへと移行しています。このニーズに応えるため、当社は人工知能 (AI) 技術を活用して自動化を加速し、企業が以下の例に示すように、より幅広いタスクに自動化を適用できるようにしています。

• タスクの削減は、ビジネスと IT の両方の領域における単純で反復的なタスクを対象としています。これらのタスクに自動化を適用することで、従業員はより多くの思考を必要とする作業に専念できるようになります。たとえば、PayPal はオフィスの閉鎖により多くの従業員が職を離れたため、チャットボットの使用を開始しました。ここ数週間、メッセージベースの問い合わせにチャットボットを使用する顧客が増えており、過去最高の 65% に達しています。ペイパルは声明で「当社は人工知能を通じてリソースを配備することができ、これにより人員配置の柔軟性が高まり、従業員の安全と健康が優先される」と述べた。
• タスク拡張は、労働力の効率をサポート、加速、改善します。たとえば、パンデミック中にオンライン サービスの利用が増えると、AI 対応のカスタマー サービス エージェントによって各エージェントが複数の顧客に対応できるようになり、サービスの待ち時間が短縮され、顧客支持が向上しました。人工知能は、潜在的なユーザーの意図を評価し、情報を収集し、顧客が企業に解決を求めている問題の性質を分析するために使用できます。自動化されたワークフローでは、人間の介入を必要とせずに、可能な解決策をテストできます。言い換えれば、タスク拡張の最も強力な形態は、人間と AI システムが協力して望ましい結果を達成することです。

これらの成果を達成するために、当社ではオートメーション 2.0 と呼んでいる人工知能を活用したオートメーションに向けて、オートメーション技術を積極的に推進しています。 AI を活用した自動化は、データ パターンを検出して分析し、データ インサイトに基づく決定を自動化されたアクションに変換し、AI を活用してプロセスのすべての段階でプロアクティブな最適化を提供する、継続的なクローズド ループ自動化プロセスとして定義されます。 AI を活用した自動化は実用的なインテリジェンスを活用して、IT およびビジネス運用をより迅速かつ低コストで、より優れたユーザー エクスペリエンスで実現します。次のセクションでは、これら 4 つの段階について説明し、それぞれの段階で AI がどのように変革をもたらすかを説明します。

発見する

非構造化データとプロセスをより適切に理解して分類し、手動分析とオーケストレーションの負担を軽減します。

AI がなければ、自動化に関連するデータの検出は通常、構造化されたプロセスと構造化されたデータに限定されます。非構造化データは本質的に乱雑であり、自動化されたプロセスの速度を低下させることがよくあります。機械学習 (ML) 技術を使用して、ノイズの多いデータをセグメント化、並べ替え、パターンを検出するモデルを構築します。 たとえば、適切にトレーニングされた分類モデルを使用すると、ドキュメントを請求書または保険金請求として分類できます。同様に、IT システムからのアラートを分類し、特定のトラブル チケット番号と照合することもできます。 AI を使用すると、発見プロセスは構造の欠如によって妨げられることがなくなり、 AI テクノロジーを使用してインテリジェントに意思決定へと進むことができます。

意思決定

IT 自動化の精度とビジネス自動化の包括的な方法論を組み合わせることで、IT とビジネスをより迅速かつ正確に自動化できます。

AI を活用した自動化は、ビジネスと IT の自動化を融合し、ビジネス担当者、ソリューション アーキテクト、ソフトウェア エンジニア、IT 運用、SRE、セキュリティ担当者、コンプライアンス エンジニアなど、さまざまなタイプの従業員に適応できる包括的なシステムを提供することを目指しています。ビジネスおよび IT ドメイン全体のデータからパターンを発見することで、企業の特定の部分に関連付けられた独立したシステムの場合よりも大きな影響力を持つ意思決定を行うことができます。たとえば、ソフトウェア開発と IT 運用のアクティビティをリンクするなどです。この場合、実行中の IT システムで発生するイベントに基づいて開発中にソース コードと構成を変更できるため、そのコードまたは構成の将来の変更に関連するリスクを予測できます。 AI を自動化に適用することで、新しいパターンが発見されたときに企業が対応する速度が劇的に向上します。

アクション

ソフトウェア ボットをより自然に、共同で活用して、やり取りをよりセルフサービスで効率的にします。

自動化されたプロセスでは、自動化の実行方法に大きな違いがあります。自動化された操作のゴールドスタンダードは、ロボティックプロセスオートメーション (RPA) テクノロジーです。 人工知能の力により、RPA テクノロジーは単純なロボット スクリプトから職場のデジタル ツインへと進化しています。デジタル ツインは、プロセス、製品、またはサービスの仮想モデルです。仮想世界と現実世界を融合させることで、業務のシミュレーション、問題発生前の解決、ダウンタイムの防止、新たな機会の創出が可能になります。さらに、Automation 2.0 は高度な自然言語処理技術を使用して、AI と従業員のコラボレーションを深め、ハイブリッドな労働力を生み出します。

最適化

潜在的なインシデントを事前に予測し、通常の運用に影響が出る前にシステムが問題を積極的に解決できるようにします。

検出、決定、アクションの各フェーズでは、最適化が継続的に適用され、新しい洞察を活用して、クローズドループ フィードバックを通じてビジネスおよび IT 運用を自動的に強化します。 Automation 2.0 では、最適化はもはや反応的ではなく、予測的かつプロアクティブになります。 AI を活用した自動化により、ビジネスと IT 全体のデータをエンドツーエンドで把握し、ビジネスの変動を予測して、企業が過剰な対応を回避できるようになります。たとえば、企業の IT 履歴変更およびイベント レコード内の構造化属性と非構造化属性を組み合わせることで、変更とイベント間の関連性が分析され、変更リスク モデルへの新しい入力として実証的証拠が作成されます。 IT システムに新しい変更が導入されると、過去の証拠に基づいてこれらの変更がなぜ高リスクであるかを予測し、リアルタイムでプロアクティブなアラートを発行できます。 Gartner の AIOps プラットフォーム市場ガイドでは、このプロアクティブなリスク管理を自動化の最も洗練された段階と呼んでいます。

自動化のスピード

検出、決定、アクション、最適化の自動化プロセスを考えると、自動化は継続的で時間のかかるプロセスであると思われるかもしれません。自動化されたプロセスを完成させるには必然的に数週間、あるいは数か月かかりますが、近道はあります。たとえば、RPA とローコード開発の使用は、「小規模」なアクティビティまたはプロセスの自動化を加速し、エンドツーエンドのプロセス全体が自動化されるまで待つことなく、顧客が即座に投資収益を得られるようにします。処理時間が短いため、ビジネスと IT 部門は迅速に反復処理を行い、外部からの力にリアルタイムで対応することで、迅速に障害に対処することができます。

誰もが使える自動化

AI を活用した自動化では、全員がデータ サイエンティストである必要はありません。代わりに、AI を使用すると、自動化テクノロジが IT 開発者、高度なスキルを持つ知識労働者、データ サイエンティストに限定されず、一般のビジネス ユーザー コミュニティでも利用できるようになります。企業全体のユーザーは、専門家によって準備され、高度な AI スキルを必要とせずに直接使用できる、事前トレーニング済みのモデルのメリットを享受できます。自然言語とチャットボットを使用した AI を活用した自動化を提供することで、自動化されたシステムがユーザーの作業場所や作業方法に関するニーズを満たすことができる環境が生まれます。これにより、より自然なやり取りが可能になり、企業内のより多くの従業員が自動化を推進しながらその恩恵を受けることができます。

IBMとAIを活用した自動化の未来

IBM の AI を活用した自動化アプローチでは、ビジネスと IT の自動化システムを融合し、検出、意思決定、アクションを通じて継続的に最適化し、企業全体のプロセスを自動化します。このエンドツーエンドの自動化の視点により、当社は、従業員がデジタル ツインと連携してビジネス全体の効率性を高め、時間と資金を解放して新しいビジネス チャンスに集中できるハイブリッド ワークフォースの構築に向けて大胆な一歩を踏み出しています。

IBM の詳細については、http://cloud..com/act/ibm2021q3/cloud#p2 をご覧ください。