AI自動化: 詳細な紹介

Gourav Bais

AIと自動化

私たちは、AI（人工知能）と自動化への顕著な移行を目撃しています。AIは、タスクを自動化して効率とスピードを向上させるために重要な役割を果たしています。AIと自動化が協力することで、お互いをさらに高め合います。

AI自動化は、ほぼすべての産業にとって画期的な変革です。これは生産性を向上させ、人為的なエラーを減らし、顧客と従業員の総合的なエクスペリエンスを向上させる方法でビジネス成長を促進する巨大な可能性を開拓します。医療、金融、小売り、製造業などの産業はすでにAIによる自動化プロセスから恩恵を受けており、さらなる利益を得る見込みがあります。

この記事では、AI自動化の理解を深め、革新と効率が共に融合する未来を形作る産業の支援方法について紹介します。

AI自動化の例

AI（人工知能）自動化はすでに価値連鎖全体でビジネスプロセスを改善しています。

フロントオフィス

セールスオペレーションの強化。PipedriveなどのCRMソフトウェアを自動化し、Slackのようなフロントオフィスコミュニケーションソフトウェアと組み合わせることで、セールスチームがリードや機会について共有できるようになります。
マーケティングキャンペーンの発展。AI自動化により、アセットのリクエストを効率化し、ウェブ、デザイン、分析、MOPsなどのチーム間でキャンペーンの展開を容易にします。

バックオフィス

請求書処理や監査などのEOM（月末）タスクの自動化。例えば、KPMGのような企業は、AIを使用して監査プロセスを自動化しています。
詐欺の検知とリスク管理。AI搭載のソフトウェアは、販売時点および請求書の調整での詐欺取引を検出し、リスクを管理します。

顧客体験

購入、返品、配送に関する質問に24時間365日のサポートを提供します。たとえば、ウォルマート、フリップカート、アマゾンなどの企業は、AIチャットボットを活用して顧客の質問に回答しています。
顧客サービスの電話やメールなどの業務を自動化します。Comcastは、顧客サービスの電話を処理するためにAIソフトウェアを使用しています。
正確な推奨や提案を提供します。適切なAI自動化は、過去のデータに基づいて顧客の旅を向上させることができます。

従業員体験

医療給付や人事に関する質問に24時間365日のサポートを提供します。例えば、Babylon HealthのAIチャットボットは、健康や医薬品に関する25,000件の質問に答えることができます。
オンボーディングの効率化。新入社員は、ツールのプロビジョニングが容易になるだけでなく、明確に提示された歴史的な知識を備えたストリームライン化されたナレッジベースへのアクセスも可能です。
退職手続きや離職手続きの効率化。退職する従業員は、円滑なデプロビジョニング（アクセス権停止）と財務上の義務と口座の明確な移行を受けることができます。

業務効率化

サプライチェーンと注文承認の向上。自動化により、複雑なサプライチェーンを継続的に監視し、AIがブレークポイントで改善を支援することができます。時には、ブレークが発生する前にすでに改善を行うこともあります。
ITSM（ITサービスマネジメント）の解決策。AI自動化により、システム間の運用性が向上し、ダウンタイムやAPI接続、認証に関する問題のコストを軽減または排除することができます。
より効率的かつ効果的な製品の設計。AI搭載のソフトウェアと自動化されたフィードバックにより、設計やエンジニアリングチームが製品を迅速にイテレーションできます。

AI自動化の仕組みは？

AI自動化の仕組みを理解するためには、それを支える技術について掘り下げることが重要です。機械学習（ML）、深層学習（DL）、自然言語処理（NLP）は、すべてAI自動化の要素です。以下に、AI自動化ツールやソフトウェアが実際に動作する際の仕組みをステップバイステップで説明します。

データ収集

顧客と従業員のやり取り、利用データ、システムフィードバックなど、さまざまなソースからのデータを収集することからプロセスを始まります。このデータは、AIシステムのトレーニングのための原材料として機能します。

データの準備

データが収集されたら、トレーニングのために準備されます。これには、データのクリーニング、外れ値の削除、矛盾の除去、およびシステムで使用できる形式にデータを変換する作業が含まれる場合があります。

トレーニング

データが準備されたら、AIシステムに教える時が来ました。MLモデルは準備されたデータでトレーニングされます。たとえば、チャットボットを作成する目標がある場合、過去のチャットの記録がモデルに入力されます。機械学習を通じて、システムはトレーニングデータに基づいてパターン、関連性、および最も効果的な応答方法を学習します。トレーニングの一環として、さまざまな機械学習アルゴリズム、深層学習アーキテクチャ、およびNLPアルゴリズムを使用できます。

実行

トレーニングが完了すると、AIシステムは新しいデータを受け入れる準備が整います。これは、顧客の問い合わせ、画像、またはセンサーデータなどのさまざまなデータを含む場合があります。トレーニングプロセス中に学習データから学んだパターンに基づいてシステムが決定を行います。その後、AI自動化を使用して、特定のビジネスやチームに特化したシステムを改良して改善することができます。

継続的な学習

AI自動化は実行で終わりません。新しいデータを使用して継続的に学習し、そのアルゴリズムを洗練させ、能力を向上させます。データ収集、トレーニング、実行のサイクルを繰り返すことで、AI自動化システムは時間とともにより正確かつ効率的になります。

AI自動化導入のメリット

AI自動化を導入するシステムは、迅速に改善が見られます。

高度な効率性と生産性の向上

AI自動化は、反復的で時間のかかるタスクを自動化することで、人間の関与を減らし、企業の効率性を向上させることができます。

意思決定の改善

AIと自動化を組み合わせることで、チームは膨大な量のデータを分析し、見逃される可能性のあるパターンやトレンドを特定することができます。このデータに基づく意思決定は、戦略的な計画を強化します。

コスト削減

AI自動化は、システムが学習するにつれて、単調で時間のかかるタスクが自動化され、効率と精度が向上することで、長期間にわたって企業の運用コストを大幅に削減します。AI自動化は、任意のプロセスでのエラーの数を減らし、反復的なフィードバックを継続的に改善することで、継続的なコスト削減をもたらします。

顧客および従業員体験の向上

AIを活用したチャットボットや仮想アシスタントは、24時間365日の顧客サポートを提供し、全体的な顧客体験を向上させます。迅速な対応とチケットの解決は、従業員の満足度を高めることにもつながります。

データ分析

データ豊富なシステムにおいて、プロセスの自動化は特に価値があります。AIの機械学習機能とデータ分析における自動化を組み合わせることで、膨大な量のデータを低いエラー率で迅速に処理することが可能となります。

AI自動化の導入における課題

AI自動化の実装にはいくつかの課題があります。その前に、企業が意識しておく必要があります。

データの品質と利用可能性

AIモデルやAIワークフローは、ソースデータに大きく依存しています。もしモデルのトレーニングに使用されるデータが品質が悪いか不十分であれば、正確な結果につながる可能性があります。データは、AIシステムが効果的に機能するためにはクリーンで関連性があり、アクセス可能である必要があります。

変化への抵抗

AI自動化は業務の実施方法に大きな変化をもたらす可能性があり、これによって従業員からの抵抗が生じることがあります。従業員は、仕事の安定性について懸念を抱くか、単にAI自動化システムが提供するものについて十分に理解していない場合があります。

人材不足

AI自動化システムの開発と維持には、熟練した労働力が必要です。機械学習、データサイエンス、およびAIに必要な専門知識を持つ専門家を見つけて確保することは課題となる場合があります。

実装の複雑さ

AI自動化を実装するプロセスは複雑であり、さまざまな技術、トレーニングフェーズ、およびデータ管理が関与します。この複雑さを管理し、円滑な移行を確保することは重要な課題となります。

AI自動化の導入

自動化の力は、プロセスを効率化し、時間を節約し、エラーを減らすことができます。AIは、システムがデータを理解し、規模を問わず結果を予測するという、人間と同じように思考し学習する能力を提供します。これら2つを組み合わせることで、成果を飛躍的に向上させることができます。では、始める方法を見てみましょう。

小さく始める：すべてを一度に自動化しようとしないでください。企業は常に、いくつかのタスクやプロセスを自動化して、自動化環境に内部で適応し、顧客と従業員にサービスを提供する準備をするべきです。
適切なものを自動化する：すべてのタスクが同じ価値を持っているわけではありません。反復的で時間のかかり、大量のデータが必要なタスクは、自動化に最適です。
必要なデータを収集する：AIシステムは学習して改善するためにデータが必要です。収集するデータが質であればあるほど、AIモデルのパフォーマンスが向上します。
適切なAIツールと技術を選択する：予算や特定のニーズに応じて、さまざまなツールと技術から選択できます。クラウドコンピューティングプラットフォームは、独自のインフラストラクチャに投資せずに必要な計算能力を提供します。PigやHiveなどのビッグデータ分析ツールは、企業が大量のデータを収集、保存、分析するのに役立ちます。Tensorflow、Pytorch、SklearnなどのMLおよびDLツールは、AIシステムのトレーニングや展開に役立ちます。しかし、これらのテクノロジーを独力で管理するのは難しい作業です。ここで、Workatoのようなツールがビジネスを向上させる役割を果たします。Workatoを使用することで、組織はビジネスプロセスを自動化し、異なる技術スタックを接続し、データを簡単に統合してイテレーションすることができます。

AI自動化の未来

AI自動化は、自動化がオペレーションを合理化し、AIが知能を提供する強力な組み合わせです。両者が共に作用することで、効率性、生産性、革新性が向上し、組織が常に変化する環境に適応し、繁栄することが可能となります。AI自動化は、ビジネスがよりスマートに働き、データに基づいた意思決定を行い、顧客と従業員にシームレスな体験を提供する力強い変革の力です。Workatoのようなツールは、AI駆動の統合と自動化の力を活用して、業務をより簡単で、速く、スムーズに行う手助けをします。

この投稿は、Gourav Baisによって書かれました。Gouravは、コンピュータビジョン/深層学習パイプラインの開発、機械学習モデルの作成、システムの再トレーニング、およびデータサイエンスのプロトタイプを製品レベルのソリューションに変換することに精通した応用機械学習エンジニアです。

AIと自動化に関するさらなる情報をご希望ですか？機能やリソースについて詳細を知るために、当社の自動化専門家とのデモをスケジュールしてください。