Loading article…
インテリジェントオートメーション（IA）またはインテリジェントプロセスオートメーションは、人工知能（AI）とロボティックプロセスオートメーション（RPA）を組み合わせたソフトウェア用語です。 [1]企業は、人工知能を搭載したロボットソフトウェアを使用して反復的なタスクを軽減することで、コストを削減し、タスクを合理化するためにインテリジェントオートメーションを使用しています。[1]システムがデータを蓄積するにつれて、効率を向上させるために学習します。[2]インテリジェントオートメーションアプリケーションは、パターン分析、データアセンブリ、分類などで構成されますが、これらに限定されません。[2]この用語は、調査グループガートナーが2020年のトップテクノロジートレンドの1つとして特定した概念であるハイパーオートメーションに似ています。 [3]
テクノロジー
インテリジェントオートメーションは、タスクを反復的なステップに分割してビジネスプロセスを改善するという組立ラインの概念を適用します。[4]インテリジェントオートメーションは、各ステップを人間が行うのではなく、インテリジェントなソフトウェアロボットまたはボットでステップを置き換えて効率を向上させることができます。[5]
アプリケーション
この技術は非構造化コンテンツの処理に使用されます。一般的な実世界のアプリケーションとしては、自動運転車、食料品店のセルフチェックアウト、スマートホームアシスタント、家電製品などがあります。[6]企業はデータと機械学習を適用して、消費者行動の変化に対応する予測分析を構築したり、RPAを実装して製造現場の業務を改善したりできます。[6]
例えば、この技術は、新型コロナウイルス感染症ワクチンの配布のワークフローを自動化するためにも使用されています。病院システムの電子健康記録から提供されるデータを処理して、患者を特定し、教育したり、ワクチン接種のスケジュールを立てたりすることができます。[7]
インテリジェントオートメーションは、収益性と効率性に関するリアルタイムの洞察を提供します。しかし、2022年4月にAlchemmyが実施した調査では、企業の4分の3が将来の発展における人工知能の重要性を認識しているにもかかわらず、ビジネスリーダーのわずか4分の1（25％）が、現在のパフォーマンスを理解する上でインテリジェントオートメーションを「ゲームチェンジャー」と見なしていました。CTOの42％は、「人材不足」を自社のビジネスにインテリジェントオートメーションを導入する上での主な障害と見ており、CEOの36％は「既存の従業員のスキルアップと専門能力開発」を最も大きな導入障壁と見ています。[8] [9]
IAは、あらゆる規模の企業にとってますます利用しやすくなっています。これを念頭に置くと、あらゆる業界で急速に成長し続けることが期待されます。[10]この技術は、労働力を変える可能性を秘めています。進歩するにつれて、ますます複雑で困難なタスクを実行できるようになります。[11]さらに、これにより、特定の労働力の問題が明らかになり、タスクの割り当て方法が変わる可能性があります。[12]
利点
プロセスの合理化
- 反復的な手作業は労働者に負担をかける可能性がありますが、これらの作業を自動化することで、労働者は人間の認知を必要とするより重要な問題に取り組むことができます。[11]インテリジェントオートメーションは、人為的ミスのある作業を軽減するためにも使用でき、その結果、熟練度が向上します。[11]これにより、企業は品質の低下やリスクの増大などの従来の悪影響なしに生産を拡大する機会が得られます。[12]
顧客サービスの改善
- 顧客サービスを大幅に改善することができ、企業の競争上の優位性につながります。[12]チャット機能を活用したIAは、顧客に対して即座に厳選された応答を提供します。[12]さらに、顧客に最新情報を提供したり、予約を取ったり、通話を管理したり、キャンペーンをパーソナライズしたりすることもできます。[10] [11]
柔軟性
- IAは幅広い用途があるため、さまざまな分野、技術、プロジェクト、業界で役立ちます。[10]さらに、IAは既存の自動化システムと統合できます。[10]これにより、各企業独自の最適化されたシステムを構築し、個々のニーズに最も適したものにすることができます。[10]
機能
- 認知自動化: AI技術を活用して人間の意思決定とタスク完了を支援する
- 自然言語処理：コンピュータが知識労働を自動化できるようにする
- ビジネスプロセス管理：企業運営の一貫性と俊敏性を高める
- プロセスマイニング: データマイニング手法を適用してビジネスプロセスを発見、分析、改善します。
- インテリジェントなドキュメント処理: OCRなどの高度なテクノロジーを活用してドキュメントからデータを抽出し、構造化された使用可能なデータに変換します。
- コンピュータビジョン：コンピュータがデジタル画像、ビデオ、その他の視覚入力から情報を抽出できるようにします。
- 統合の自動化: データ、アプリケーション、デバイスを統合する自動化されたワークフローを備えた統合プラットフォームを確立します。
参照
参考文献
- ^ ab 「企業は回復のために自動化に頼ると予想される」ウォール・ストリート・ジャーナル。2020年5月20日。 2021年11月9日閲覧。
- ^ ab Ray, A. (2020). インテリジェントオートメーション：資本市場業務の新たなフロンティア。証券業務とカストディジャーナル、12（3）、266-277。
- ^ 「ガートナー、2020年の戦略的テクノロジートレンドトップ10を発表」Forbes . 2019年10月21日. 2021年11月9日閲覧。
- ^ 「よりスマートでシンプル、そして高速なレコード管理で成功し、競争しましょう」www.unisys.com . 2022-09-19 . 2023-08-24閲覧。
- ^ 「ソフトウェアボットはビジネス自動化の未来となる可能性がある」Axios 2021年7月20日2021年11月9日閲覧。
- ^ ab 「ガートナー、ローコード、RPA、AIが『ハイパーオートメーション』の成長を牽引」VentureBeat 2021年4月28日2021年11月9日閲覧。
- ^ 「Notable Health、インテリジェントな自動化を通じてCOVID-19ワクチン接種の改善を目指す」Techcrunch . 2021年2月16日. 2021年11月9日閲覧。
- ^ ニュース、2022年4月27日 | (2022-04-27)。「CEOの3分の2は、自社の収益源を知りませんが、ほとんどのCEOは、それを知るための手段としてインテリジェントオートメーションを検討していません」。オートメーション。 2022年5月8日閲覧。
{{cite web}}:|last=一般的な名前があります (ヘルプ)CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク) - ^ 「インテリジェントオートメーション」Alchemmy . 2022年5月8日閲覧。
- ^ abcde ハイター、S. (2023).インテリジェント オートメーションの概要。eWeek、N.PAG-N.PAG.
- ^ abcd インテリジェントオートメーションとは? - インテリジェントプロセスオートメーションの説明 - AWS . (nd). Amazon Web Services, Inc. 2023 年 12 月 3 日に https://aws.amazon.com/what-is/intelligent-automation/ から取得
- ^ abcd インテリジェントオートメーションとは? | IBM . (nd). 2023年12月3日取得、https://www.ibm.com/topics/intelligent-automation