ロボティック・オートメーションと人工知能のダイナミックな融合により、ビジネス・プロセスは根本から再構築されています。このアプローチは、繰り返し作業を自動化することで運用を合理化し、人間の労働者がより複雑な課題に集中できるようにします。最終的には、サービス提供を加速し、やり取りを簡素化することで、顧客体験を向上させます。インテリジェント オートメーションは、ロボティックプロセスオートメーション (RPA) の技術と、機械学習、ディープラーニング、高度な分析、自然言語処理などの人工知能 (AI) のさまざまな分野に依存しています。これらの主要技術を組み合わせることで、データ分析、意思決定、環境との相互作用が可能な自律システムを作成できます。これらは、在庫管理から顧客サービスまで、企業のあらゆるレベルに適用できる。
ベインの研究によると、自動化に最も多額の投資を行っている企業は、新しい破壊的技術の採用によるコスト削減において、他の企業を上回っています。リーダー企業とラガード企業の間に差は拡大しており、リーダーがIT予算に占める投資の割合を増やすにつれて拡大するでしょう。リーダー企業は、ラガード企業に比べ、平均して約4倍の金額を生成AIに投資することを計画しています。 成功する自動化プログラムには、企業全体の展開、テクノロジーの組み合わせ、価値創造、そして従事するスタッフが含まれます。たとえば、UPSが自動化と人工知能(AI)のスケールアップに成功してきた長い歴史を考えると、UPSがコンタクトセンターに生成AIを実装した成功結果をまもなく発表すると予想されていました。UPSは、一般に公開されている大規模言語モデル(LLM)を活用して、毎日受信する50,000件を超える顧客の電子メールの一部への応答を自動化するメッセージ応答の自動化(MeRA)のシステムを開発し、電子メールの処理時間を50%短縮しました。同社は、MeRAを営業、人事(HR)、財務などの機能に拡張する予定です。
ベインが世界中のオートメーション業界の経営者を対象に行った最新の調査によると、自動化に最も多額の投資を行った企業は、達成したコスト削減額と、生成AIを含む新しいより破壊的なテクノロジーの採用において、ラガード企業を上回っています。より広範な投資により、彼らはビジネスを迅速に変革することができます。この点で、リーダー企業とは、過去2年間でIT予算の少なくとも20%を自動化に割り当て、平均22%のコスト削減を実現した企業と定義されます。対照的に、IT予算の5%未満を自動化に投資している企業は出遅れている企業に分類され、これらの企業は平均で8%弱の節約を達成しています。
2023年、自動化をリードしている企業はプロセスコストを22%削減することができましたが、ラガード企業は8%の削減にとどまりました。これらのリーダーラガード企業の上位 25% は、平均 37% のコスト削減に成功しました。また、回答者は、価値の低いタスクを削減し、プロセスの完了を迅速化し、サービスの品質と精度を向上させることの利点を強調しました。さらに、リーダーラガード企業とラガード企業の差は拡大しています。自動化のリーダーは、学習曲線に沿って急速に進歩し、長期的な優位性を確保します。リーダー企業は自動化のためのIT予算の割り当てを増やす計画を立てている一方で、ラガード企業はより慎重な姿勢を維持する意向であるため、このギャップはさらに広がると予想されます。この調査によると、リーダーの45%が2022年の29%から2024年に投資を大幅に増やすことを目指しているのに対し、同じことを計画しているのは出遅れた企業の17%に過ぎず、2022年の14%からわずかに増加しています。
これらの企業が自信を持って従来の自動化やAIを超えて、生成AIに多額の投資を行う原動力は何でしょうか?その答えは、自動化によってすでに実現している測定可能なコスト削減やその他のメリットにあります。ほとんどの調査参加者は、現在、3つの異なるフェーズで生成AIを適用しているか、適用する予定です。最初のフェーズでは、新しいマーケティングコンテンツの作成など、以前は不可能だったタスクにテクノロジーを活用しています。第2フェーズでは、注文処理など、現在のアプリケーションの既存のテクノロジーを置き換えます。第３フェーズでは、買掛金や売掛金など、既存のユースケースの強化に注力します。その根拠は、企業がすでにリソース、統合、従業員のトレーニングに投資しているユースケースをゼロから始めるのではなく、生成AIを適用して新しい可能性を探求することです。
自動化は多くの大規模な組織で主力となっていますが、その洗練度と成熟度は大きく異なります。自動化の導入が遅れている企業は、投資を増やし、仕事のやり方を変革する持続的な取り組みに取り組むことで追いつくことができます。従来の自動化テクノロジーから得られた洞察は、コストを効果的に管理し、顧客体験を向上させる新しい方法を提示するジェネレーティブなどの新しいテクノロジーの実装を成功させるための指針となります。
Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor & MEGA Tech