AI自動化とは何ですか？ 利点、例、その他

自動化と人工知能の違いは何ですか？

従来の自動化は、反復的な作業を一貫して信頼性高く行うことに焦点を当てています。 ユーザーはあらかじめ定義されたプロセスを取り、それを実行するために関連するコンピュータシステムがどのように動作すべきかを定義します。 自動化はルールベースであり、自動化エンジニアが各アクションを説明する必要があります。 システムが自律的に意思決定を行う必要があるプロセスには適していません。 例えば、フォーム処理、データ入力、注文管理は自動化の主要な候補です。

一方で、AIは高度な自動化の一形態と見なすことができます。 それは、自然言語処理のような複雑なアルゴリズムや計算理論を使用して、認知能力を必要とするタスクを実行します。 その高度な技術により、AIは明示的にプログラムされていないタスクを処理し、音声認識、複雑なデータの解釈、トレンドの予測など、人間の判断を模倣するような決定を下すことができます。

AI自動化は、システムが自律的に学習し適応することを可能にすることで、従来の自動化を強化します。 あらかじめ定義された指示に従うのではなく、これらのツールはデータから学び、自分自身の方法を開発してタスクを達成します。 この柔軟性により、AIは人間の入力なしでさまざまな環境に適応できるため、人間が設計した自動化よりも強力になります。

AI自動化ツール

さまざまな方法論と技術が組み合わさって、人工知能の自動化を可能にしています。 これらのコンポーネントは、システムが独立して学習し、調整し、タスクを実行することを可能にします。 主要なAI自動化ツールは以下の通りです。

機械学習（ML）

MLはAI自動化の中心にあります。 MLアルゴリズムは過去のデータを分析してパターンを認識し、最小限の人間の関与で自律的な意思決定を可能にします。 これらのアルゴリズムは、メンテナンス予測や生産最適化などのシステム内で予測モデルを作成するために、分析したデータも使用します。

光学文字認識（OCR）

OCR技術は印刷された、タイプされた、または手書きのテキストをデジタル化するために使用され、自動化された文書処理とデータ入力を可能にします。 OCRは物理的な文書を迅速に編集可能で検索可能なデジタルファイルに変換することで、生産性を向上させます。 歴史的記録をデジタル化することで、アーカイブ作業も迅速化され、デジタルアーカイブが簡単にアクセス可能で検索可能になります。 たとえPDFやJPEGのようにすでにデジタル化された文書があっても、OCRを使えばそれらを検索可能で構造化されたものにすることができます。

自然言語処理（NLP）

NLPを使うことで、機械は人間の言語を理解し、解読することができます。 この機能により、企業はカスタマーサービスのチャットボットやバーチャルアシスタントなど、人間とコンピュータの相互作用を含むサービスを自動化することができます。

ロボティクス

AIと統合されると、物理的なロボットは複雑で適応可能なタスクを実行することができます。 これは特に製造業の組立ラインや医療分野で一般的であり、ロボットを活用することで精度を高め、エラーのリスクを減らし、効率を向上させることができます。

コンピュータビジョン

コンピュータビジョンは、機械が視覚情報に基づいて解釈し、理解し、意思決定を行うことを可能にします。 この技術を使用することで、AIシステムは欠陥を迅速かつ正確に検出することができます。 コンピュータビジョンは、主に自動化された品質管理、自律走行車両、監視システムで使用されます。 しかし、OCRやインテリジェントドキュメントプロセッシング（IDP）も、コンピュータビジョンのAI分野で非常に一般的な技術です。

ビジネスにおけるAI自動化の利点

AI自動化を取り入れることは、ビジネスタスクを削減し、効率化するための非常に貴重な方法です。 ここでは、AI自動化の主な利点をご紹介します。

生産性を向上させる

手作業に頼ってビジネスを運営するのは時間がかかり、高くつきます。 AI自動化ツールは反復的な作業を処理できるため、従業員はより影響力のある仕事に集中することができます。 そして、データを迅速に処理する能力により、システムは手動やルールベースの自動化方法よりもはるかに早く意思決定を行うことができ、生産性の向上につながります。

意思決定を改善する

AIの自動化により、企業は人間よりも迅速かつ正確に膨大なデータを処理することが可能になります。たとえば小売業では、AIがリアルタイムの売上や在庫状況を分析することができます。このデータを活用することで、企業は在庫補充やマーケティングの意思決定を行い、市場のトレンドに素早く対応し、顧客のニーズに応えることができます。こうした状況での的確な意思決定は、最終的に顧客満足度の向上と売上の増加につながります。

顧客サービスを向上させる

競争の激しいビジネス環境において、質の高いカスタマーサービスを提供することは、一貫した成功のための秘密の武器です。 AI自動化を活用することで、企業は顧客データを分析し、パーソナライズされたオファーやインタラクションを作成することができます。 AI搭載のチャットボットは、問い合わせに対してオンデマンドでサポートを提供し、顧客が購入の過程でサポートされることを保証します。

コストを削減

AI自動化は、さまざまな方法で企業のコストを削減します。 まず、ビジネス内の反復的で冗長なタスクを自動化することで、手動入力への依存を減らし、重要なプロセスを遅延させるボトルネックを排除します。 第二に、プロセスが変更されるとスタッフはしばしば再訓練が必要ですが、AIはそうではありません。 機械学習のような技術を使えば、AIは新しいシナリオに適応することでほとんど自分自身を維持することができます。

意義のある仕事を促進する

従業員は給料以上のものを求めており、自分の仕事に目的を持たせたいと考えています。 自動化がすべてのルーチン作業を処理すると、従業員は創造性や批判的思考を必要とする活動に集中できるようになります。 この変化は士気と仕事の満足度を高めると同時に、企業が人材からより多くの価値を引き出すことを可能にし、彼らはより高価値な業務に集中できるようになります。

ダウンタイムを減少させる

AI自動化は顧客第一の取り組みにだけ有益なわけではありません。 また、設備を分析し、メンテナンスが必要な場合や故障の可能性がある場合に通知することで、内部プロセスのダウンタイムを最小限に抑えるのにも役立ちます。 このデータを持っていることで、生産が静かな時間帯に修理をスケジュールすることができ、予期せぬ操業停止に伴う混乱やコストを削減することができます。

メンテナンス作業を最小限に抑える

前述のように、AI自動化の最大の利点の一つは、ほとんどの時間独立して作業できることです。 AI搭載のソリューションは維持や変更が容易であり、ビジネスの維持管理のニーズとコストを削減します。 また、実装チームが他のタスクに集中できるように時間を確保します。

AI自動化の課題

AI自動化がビジネスにとって全体的に有益であるにもかかわらず、組織はその実装において課題に直面する可能性があります。 考慮すべき主要な課題は次のとおりです。

データプライバシー。 第三者のAIシステムは通常、機密性の高いビジネスおよび顧客情報へのアクセスが必要ですが、これが不適切に扱われると、企業は評判、法的、コンプライアンスのリスクにさらされる可能性があります。 データプライバシーの違反やサイバー脅威を防ぐために、適切なセキュリティ対策が講じられていることを確認することが重要です。

潜在的な仕事の喪失。 AI自動化の最大の利点の一つは、ルーチン作業を引き継ぐことであり、これにより労働力内の手作業の仕事が置き換えられ、スタッフの間に不安を生じさせる可能性があります。 この課題を乗り越えるためには、企業は従業員のスキル向上とトレーニングに投資する必要があります。 従業員をAIが扱えないより価値の高いタスクに再配置することは、職場の士気を維持しながら適応力と成長を促すのにも役立ちます。

システム統合。一部のAIツールは互換性が限られており、現在のインフラストラクチャと統合できない可能性があります。 古いシステムと新しいシステムの間でシームレスな統合と互換性を確保するには、計画、変更、またはアップグレードが必要になる場合があり、これらはすべて時間がかかります。 他のアプリケーションと簡単に統合できるノーコード自動化ツールを選ぶことは、業務のワークフローを中断させないために重要です。

業界全体にわたるAI自動化の例

AI自動化の主な利点は、業界を問わず普遍的に適用できることです。 さまざまな分野におけるその利点の例を以下に示します。

製造業におけるAI自動化

製造業は過去数十年にわたり、従来の自動化から大きな利益を得ており、AI自動化がさらなる業界の革新を促進する準備が整っています。 特に有益な分野の一つは予知保全です。 AI技術は、ビジネスで使用している機器を追跡し、その性能を評価することができます。 部品交換の最適な時期をユーザーに通知し、運用の非効率を検出することで、ダウンタイムや予期しない故障を減らすのに役立ちます。

医療におけるAI自動化

AI自動化は、医療業界において多くのサービスおよび診断の利点を提供することができます。 それは医療画像を正確に分析することで病気の診断をサポートします。 プロセス改善のための領域を特定し、情報の流れを加速させて患者ケアを向上させるのに役立ちます。 AI自動化には、外科手術でロボットツールを使用して外科医が正確な行動を行うのを支援し、エラーの可能性を最小限に抑えることも含まれます。 さらに、患者の体験をサポートし、受付から請求までの患者の書類処理を円滑に行います。

金融におけるAI自動化

文書が多い業界である金融業界では、AI自動化がプロセスの自動化に大いに役立ち、手作業を減らすことができます。 しかし、文書処理の削減を超えて、AI自動化は金融機関がリスクを評価するのにも役立ちます。 AIは顧客の金融取引を分析して、不正行為を示す行動を特定することで詐欺を防ぐことができます。 企業はこの活動について通知を受けるためのアラートを設定でき、金融犯罪のリスクを減らすのに役立ちます。

保険におけるAI自動化

AI自動化技術を活用することで、保険会社は書類処理を大幅に簡素化し、プロセスを迅速化し、顧客サービスを向上させることができます。 インテリジェントなAI自動化は、企業が厳格なシステム要件を設定し、それを確実に満たすことを可能にすることで、保険会社が規制に準拠するのを容易にします。 システムは、潜在的な顧客や法人の保険リスクを自律的に計算し、正確に保険料を決定することができるようになります。

マーケティングにおけるAI自動化

ターゲットオーディエンスのニーズに合わせた広告やキャンペーンを開発することは、マーケティングの投資収益率（ROI）を最適化するために重要です。 AIツールはマーケターが顧客データを分析し、パーソナライズされたマーケティングオファーを作成するのに役立ちます。 これらのツールは分析するデータから学習し、顧客の好みが変化するにつれて独自のマーケティングコンテンツを作成するのが徐々に容易になります。

小売業におけるAI自動化

小売企業は、顧客サポートと業務効率を向上させるために、ますますAI自動化を利用しています。 小売店はAIを活用して、特定の期間内の売上を分析および予測することができ、需要に応じた在庫の発注や未使用在庫の回避を確実に行うことができます。 マーケティング組織と同様に、小売業者はAI自動化を利用して顧客の購入習慣を評価し、パーソナライズされたプロモーションやオファーを提供することができます。

人事におけるAI自動化

人事部門は、採用から給与処理までのさまざまなプロセスを効率化するためにAI自動化を利用できます。 AIアルゴリズムは、履歴書をスキャンし、候補者を職務内容にマッチさせ、チャットボットを通じて初期面接を行うことで、採用プロセスを効率化します。 これにより、バイアスが減少し、採用プロセスが迅速化されます。 AIの自動化は、給与や福利厚生の処理を含む管理業務の負担をHR社員から軽減し、より戦略的な取り組みに集中できるようにします。

職場におけるAI自動化の未来はどのようなものになるのでしょうか。

AI自動化は、ビジネスの効率を向上させる能力を通じて、労働力を劇的に改善する準備が整っています。

主な変化は仕事の変革に集中すると予想しています。 AIが仕事を完全に消滅させるという懸念がある一方で、多くの場合、仕事は完全に消えるのではなく、新しい技術の助けを借りて変革するでしょう。 マッキンゼーによる分析では、約60％の職業のうち約30％のタスクが自動化できることがわかりました。 言い換えれば、ほとんどの役割は部分的に自動化できるということです。 将来的には、ほとんどの業界の労働者がAI自動化技術と共に働き、生産性を向上させ、単調な作業から解放されるでしょう。

労働市場の変化を超えて、AIの自動化は大きな経済成長を促進する可能性があります。 AIへのアクセスが増えることで、中小企業や起業家は大企業に比べて限られたリソースでより多くのことを成し遂げることができるようになります。 ある意味では、AIの自動化は平等化装置と見なすことができます。 それは、あらゆるプロセスで使用できる高度な深層学習技術への即時アクセスを、業界を問わず企業に提供します。 生産における異常の特定から不正なアカウント活動の発見まで、AI自動化のデータから学び、適応する能力は、指数関数的なビジネス成長を支えるための貴重な長期投資となります。

AI自動化の始め方

約90％のプロセスには文書が含まれています。 それらのプロセスを自動化することが、無限のビジネス効率を引き出す鍵です。 そこにABBYYの目的に特化したAI自動化ソリューションが登場します。

ABBYYのAIプラットフォームは、インテリジェントドキュメント処理（IDP）およびプロセスインテリジェンス（PI）において市場をリードしています。 それは、機械学習や最新のAI技術を含むツールと技術の組み合わせを使用して、組織全体のプロセスを分析、自動化、予測、監視します。 文書をデジタル化し、そこからデータを抽出し、記録システムを分析して自動化や機会を提供し、ボトルネックが発生する可能性のある場所を予測することができます。

顧客のオンボーディングやクレーム処理から、通関や税務準備に至るまで、ABBYYが自動化できないプロセスはありません。 私たちのローコードプラットフォームは200以上の言語を理解しており、ABBYY Marketplaceから利用可能なAIモデルにアクセスすることで、すぐにドキュメントの処理を開始できます。

ビジネスの重要なプロセスを自動化することで、次のことが可能になります：

• ワークフローと意思決定を加速する
• 顧客体験を向上させる
• 手作業のコストを削減する
• すべての受信データをビジネスルールに照らして検証する
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