ビジネス界における人工知能（AI）の変革は？

過去数十年間、あらゆる生活の場面で見られる人工知能の驚異的な発展は、 AI の適用や自動化が何百万人もの人々を失業させ、ビジネス界全体を逆さまにすることを恐れる人々を非常に心配させました。現在、AIはサプライチェーン管理、ゲーム、医療などのいくつかの分野に適用されています。

今のところ、これらの恐ろしい展望は現実にはなっていません。ただし、人工知能の台頭は、アイデア、イノベーション、発明の意味と概念を不可避的に変えました。その結果、AIの発展は、様々な機会を提供する一方で、それに伴う多くの課題がある、あらゆる業界のビジネスに影響を与えています。

Contents

1 AI (人工知能) とは
2 AI の役割
3 まとめ

AI (人工知能) とは

人工知能（じんこうちのう、英: Artificial Intelligence、略称：AI）とは、機械が人間の知能を模倣して行う知的な作業全般を指します。つまり、機械が自ら学習し、推論し、問題解決する能力を持つようにプログラムされたシステムのことです。 AI の例としては、自然言語処理、画像認識、自動運転、医療診断などがあります。

AI の役割

ビジネスにおいては、AIの応用を単なる技術ではなく、ビジネス改善のための候補として見る方が適しています。この記事では、プロセス自動化、認知インサイト、認知エンゲージメントの3つの最も重要なビジネスアスペクトについて、AIの応用によって変革される可能性があることについて掘り下げていきます。

企業は、より低コストで生産性を向上させるために、組織内の物理的およびデジタルプロセスを自動化することがますます増えています。企業は、組織内の自動化に関する目的に応じて、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）またはBPA（ビジネス・プロセス・オートメーション）のいずれかを検討することができます。RPAは、機械で人的リソースを置き換えることで、チェーン内の特定のタスクを自動化します。一方、BPAは、より複雑なプロセスを自動化して最適化します。そして、AI は、BPAにおいて重要な役割を果たします。

AI の応用は、さまざまなルーチンタスクを自動化し、数秒で大量のデータを分析し、ユーザーインターフェースとエクスペリエンスを向上させることができます。これらすべてが、ビジネスプロセス管理を大幅にサポートすることができます。

McKinseyによると、AIは、特定の仕事の45％以上を自動化することができ、技術が簡単に達成できないより使命-criticalまたは高い価値のある仕事に従事する労働者を解放することができます。

プロセス自動化の例：

●自動レポート生成と配布

●メール自動化

●オーダー自動化

●自動請求プロセス

●自動ファイル転送

ビジネスに関して、AIの応用技術としてではなく、ビジネス改善の候補としてAIアプリケーションを見ることが、企業にとってより適切であるでしょう。この記事では、AIアプリケーションによって変革が可能な3つの最も重要なビジネスアスペクト、すなわちプロセス自動化、認知的洞察、そして認知的エンゲージメントについて、より詳しく掘り下げていきます。

プロセス自動化

組織は、生産性を向上させ、コストを下げるため、物理的・デジタル的なプロセスを自動化することがますます増えています。企業は、組織内での自動化に関する目的に応じて、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）またはBPA（ビジネス・プロセス・オートメーション）のいずれかを検討することができます。RPAは、特定のタスクを機械で置き換えてチェーン内の特定のタスクを自動化しますが、BPAはより複雑なプロセスを自動化して最適化します。

そして、BPAこそがAIが重要な役割を果たす分野です。

AI アプリケーションは、さまざまなルーチンタスクを自動化し、秒単位で大量のデータを分析し、ユーザーインターフェイスと体験を向上させることができます。これらはすべてビジネスプロセス管理を大いに支援することができます。

McKinseyによると、AIは特定の仕事の45％以上を自動化することができ、技術では簡単に達成できないより使命遂行的かつ高価値な仕事に従事する労働者を解放することができます。

プロセス自動化の例：

自動レポート生成と配布
Eメールの自動化
注文の自動化
自動クレーム処理
自動ファイル転送

認知的洞察

機械学習とAIアルゴリズムは、ビジネスプロセスに関する洞察を得て活用するための優れたアシスタントとなることができます。ハーバード・ビジネス・レビューによると、組織における技術プロジェクトの38％がデータのパターンを検出して解釈することを目的としているとのことです。AIアルゴリズムによって生成される認知インサイトは、しばしばよりデータ駆動型であり、また機械が学習を進めるにつれて意思決定能力も向上します。

人工知能・認知的洞察

これらの機械学習アプリケーションは、以下のような用途に使われています。

特定の顧客が何を買う可能性があるかを予測する
クレジット詐欺をリアルタイムで検出し、保険請求の不正を検出する
自動車やその他の製品の安全性や品質の問題を特定するために保証データを分析する
デジタル広告の個人ターゲティングを自動化する
保険会社により正確で詳細なアクチュアリーのモデリングを提供する

認知的エンゲージメント

現代の企業は、顧客が瞬時に情報を求めるようになるにつれ、より顧客中心主義的になっています。個人化は、顧客満足を保証する上でも重要な要素です。世界中の企業は、認知的エンゲージメントのためにAIを採用しています。ChatbotやデジタルエージェントのようなAIアプリケーションは、顧客情報やリクエストを収集・分析・処理する上で重要な役割を果たしています。1つのマシンで多数の人員の作業を処理できるため、人的リソースを大幅に節約することができます。また、これらのチャットボットやエージェントは、顧客との会話を通じて学習し、コミュニケーションや問題解決能力を向上させていきます。例えば、スウェーデンのトップ銀行の一つであるSEBは、デジタルエージェントのAmeliaを雇い、Active Directoryのアカウントのロック解除やFAQに回答するなど、多数の内部ITサービスタスクを自動化しました。内部での成功した実装に続き、同行はAmeliaの範囲を顧客向けの活動に拡大しました。Ameliaは、スウェーデン語の会話インターフェースを介して数百万人の顧客にサービスを提供するようになりました。