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IT リーダーであれば、生成 AI に強い関心をお持ちだと思います。最初は懐疑的な見方をしていたリーダーも、今では機能を試す段階へと進んでいることでしょう。大きくもてはやされている生成 AI ですが、なかなか目に見える成果につなげることができずにいるリーダーもおられると思います。当然のことながら、新たなテクノロジーを導入する際は、喧伝されている効果やメリットに踊らされることなく、実現可能な効果を見極め、あらかじめ適切なガバナンス、管理、標準を確立することが IT リーダーの責務です。私はテクノロジー企業の CIO を務めているため、他の業種の CIO と比べて、このような新規テクノロジーの導入についていち早く検討できる機会に恵まれています。数ヶ月にわたり、さまざまな事例における生成 AI テクノロジーの適用について検証を行った結果、生成 AI により、今後 IT リーダーがどのような戦略の変更を求められることになるかについて、いくつかの結論を得ることができました。ここではそれらについてご紹介します。

アプリケーション ポートフォリオの合理化

過去数年間、ほとんどの CIO は、デジタルトランスフォーメーションの名のもとにさまざまな SaaS アプリケーションを熱心に購入してきました。特にカスタム アプリケーションを構築する場合には長期にわたり高いコストが生じることを考慮すれば、そのこと自体悪いことではありません。むしろサブスクリプションは理にかなった選択肢と言えるでしょう。しかし、実際には特定のビジネス上の問題の解決にしか役立たないポイント ソリューションが購入されています。このような状況を変え、新たな可能性を拓くのが生成 AI です。

自動化プラットフォームと生成 AI を組み合わせることにより、新たなツールを購入することなく迅速にソリューションを構築することができます。私のチームでの評価に基づき、生成 AI 機能の活用により、来年までに当社のアプリケーション ポートフォリオを 5 ~ 10% 削減できると見込まれています。

同時に、個別の問題を解決するために毎回カスタム ソリューションを構築するのは無駄になることがあります。あらゆるサプライヤーが、ポートフォリオへの生成 AI 機能の追加を目指しています。そのため、サプライヤーの掲げるロードマップを注視し、まもなくサプライヤーにより提供される機能を構築することがないよう注意が必要です。

ユーザー エクスペリエンスの変革

ここ 20 数年間で、アプリケーションはマルチテナントのクラウド プラットフォーム上で動作するようになり、モバイルへの対応も進んだため、利用しやすさが大幅に向上しています。ですが、コア アーキテクチャは変わっていません。いまだに、構造化データを利用するデータベースを基盤に、フォームを用いたユーザー インターフェースが実行されています。非構造化データを理解して人間のように回答できる生成 AI は、このような従来型のコア アーキテクチャおよびユーザー エクスペリエンスに変革をもたらします。

たとえば、営業担当者が Salesforce CRM 上で 4 つまたは 5 つの画面を操作し、15 回ものクリック操作を行って見積り作成作業を行う場合、軽く 15 分から 20 分もの時間がかかります。これと同じ機能を、よりインテリジェントなチャット機能を利用して短時間で回答を得られるようにすることができます。レポートの取得やダッシュボードの表示についても同じことが言えます。

最近私のチームでは、ミーティングを予約する、機器を発注する、見込み客の LinkedIn プロフィールを参照してセールス メールの草稿を作成するなどの基本的な作業を社員が対話的に実行できる機能を展開しました。このような機能と当社独自の自動化プラットフォームを組み合わせることで、この機能をさらに拡張し、何百種類に及ぶ日常的な作業を簡単に行えるシステムの構築を目指しています。

データ処理のシンプル化

あらゆるプロジェクトで最も面倒な作業は何かと IT リーダーに尋ねると、ほとんどのリーダーがデータの変換とクレンジングだと答えるはずです。データの変換とクレンジングを行うためには、さまざまな形式のデータをシステムが理解できる構造へと変換するため、何百行もコードを記述する必要があるからです。どのように強力な機能を備えた分析ツールでも、データを適切に変換して統合しないとその威力を発揮することができません。

LLM モデルの優れた点の 1 つとして、さまざまな形式のデータをそのまま取り込んで理解できる機能を挙げることができます。生成 AI を活用すると、データの変換やクレンジングに必要な手間を省くことで、データ分析戦略を大きく変革できることが期待されます。

チーム構造の刷新

世の中では、さまざまな変化が非常に速いペースで同時多発的に進行しています。労働力不足、インフレーション、コスト制約、新たに生じる競争圧力などにより、世界的に生産性低下の危機に見舞われています。マッキンゼー社の予測によると、全世界の GDP 目標を達成するためには、企業の生産性を 50% 向上させる必要があります。そのため、ビジネス リーダーは、自動化と AI を組み合わせることで、どのように拡大し続ける生産性ギャップを埋め、競争力を維持し、イノベーションを推進して成長を持続できるか日々頭を悩ませています。

オートメーション・エニウェアでは、人間の可能性を引き出すことで、仕事の未来を引き寄せることをビジョンとして過去 20 年にわたり事業を展開してきました。オートメーション・エニウェアはそのビジョンに向け、お客様が AI を活用したデジタル ワークフォースを構築し、人間が本来最も得意とするコラボレーション、創造、ビジネスの成長といった仕事に従業員が集中することができるようにしています。

しかし、この取り組みはまだ始まったばかりです。そして今、大きな可能性が新たに拓かれようとしています。

オートメーション サクセス プラットフォーム全体での生成 AI の活用

2023 年 2 月、オートメーション・エニウェアでは OpenAI 社および Microsoft 社の協力のもと、当社で初めての生成 AI ソリューションをリリースしました。当社のお客様およびパートナーのコミュニティでは、すでにこの革新的テクノロジーの利用が進んでおり、実際のビジネス課題の解決に役立つという声が寄せられています。これにとどまらず、Google 社や Amazon 社などの主要テクノロジー ベンダーとのパートナーシップにより Google Vertex AI や Amazon Bedrock といったサービスを利用できるほか、Anthropic 社や Nvidia 社などのパートナーとの連携を通して、お客様に自由な選択肢と柔軟性を提供しています。

そして本日、オートメーション サクセス プラットフォーム全体に生成 AI が組み込まれ、あらゆるアプリケーション、チーム、プロセスで活用できるようになったことをお知らせします。

3 つの新たなイノベーションについて、概要を示します。

Automation Co-Pilot + Generative AI for Business Users (既に提供中): 昨年、任意のアプリケーションに組み込むことのできる自動化アシスタント Automation Co-Pilot を発表しました。そしてこのたび Automation Co-Pilot に AI が組み込まれました。これにより、コンテンツの作成や要約、メールの送信、レコメンデーションの提供など、あらゆるシステムで、さまざまな生成 AI の事例を実現できるようになり、チームの生産性がさらに向上しています。

Automation Co-Pilot + Generative AI for Automators (7 月プレビュー、第 3 四半期提供予定): Automation Co-Pilot が新たに開発者エクスペリエンスに組み込まれ、生成 AI と接続されるようになりました。これにより、プロの開発者からビジネス ユーザーまでの誰もが生成 AI を使用して対話を自動化ソリューションに変換し、自動化ソリューションの構築作業を 55% 高速化できます。ユーザーは、Automation Co-Pilot と自然言語で対話するだけで自動化ソリューションを迅速に作成できるため、組織の誰もが簡単に自動化ソリューションを開発できるようになりました。ぜひその威力を実際にお確かめください。こちらからプレビューにお申し込みいただけます。

Document Automation + Generative AI (第 3 四半期提供予定): Document Automation で、生成 AI を活用して、構造化ドキュメントや半構造化ドキュメントに加えて、増え続ける多様な非構造化ドキュメントからも迅速にデータの理解、抽出、要約を行うことができるようになりました。多くの種類のドキュメントがサポートされるため、利用できるデータの幅が広がります。自動化ソリューションとも接続されているので、データをそのままプロセス ワークフローに取り込むことができます。リフト & シフトは不要です。

数十年に及ぶ自動化分野での経験に基づき開発された、すぐに使えるモデルであるため、オートメーション サクセス プラットフォームで簡単に生成 AI を活用し、短時間で高いビジネス成果を実現できます。当社のオープン プラットフォームを基盤としているため、個別の事例に最適な大規模言語モデルを柔軟に選ぶことができます。当然のことながら、基盤となるオートメーション サクセス プラットフォームはエンタープライズ グレードのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス基準を満たし、信頼性が高いため、責任ある形で AI を活用したいと望む企業にとって最適なパートナーとなります。

生成 AI + 自動化のパワーを活用

自動化 + AI: ライブでは、当社のパートナーである Google および AWS からのインサイトをお届けするほか、ここでご紹介した生成 AI および自動化に関するイノベーションが実際に活用されている様子をご覧いただけます。オンデマンドで再生できますので、ぜひご覧ください。オートメーション・エニウェアのお客様には、生成 AI と高度な大規模言語モデルを活用して、大きな成果を実現していただきたいと考えています。生成 AI の具体的な活用事例について詳しくは、https://www.automationanywhere.com/jp/products/automation-ai をご覧ください。

概要 Adi Kuruganti

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Adi is the chief product officer at Automation Anywhere.

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