インテリジェント オートメーション: 企業はどのように始めるべきか?

今日のペースの速いビジネス世界の不確実性の中で、企業はビジネス インテリジェンスの自動化を実現し、プロセスを合理化する方法を常に模索しています。 ビジネスの自動化は主流になり、中小企業から大企業まで、誰もが日々の業務に不可欠な要素となっています。

ただし、タスクによっては依然として多くの人的介入が必要であり、自動化が困難です。 ここで、インテリジェントなビジネス自動化サービスの出番です。 「インテリジェント プロセス オートメーション」とも呼ばれるこの最先端のテクノロジは、ビジネス インテリジェンスの自動化、機械学習、人工知能の力を組み合わせて、以前は不可能と考えられていた複雑なタスクを自動化します。

インテリジェント オートメーションのビジネス ケース

ここ数年、インテリジェント オートメーションはビジネスの世界で最も重要なトレンドの 1 つになり、企業に効率性、精度の向上、コスト削減などの重要なメリットをもたらしています。

インテリジェントなビジネス自動化は、いくつかの業界でその価値がすでに証明されています。 たとえば、全保険会社の半数は、2021 年までにレパートリーの一部としてインテリジェント オートメーションの側面をすでに採用しています。機械学習アルゴリズムは、金融業界での不正取引の検出にも役立ちます。

Research and Markets のレポートによると、世界のインテリジェント プロセス オートメーションの市場規模は、2022 年の 139 億から 2027 年には 211 億米ドルに成長し、CAGR 8.7% で成長すると予測されています。 これは、今日のデジタル時代に競争力を維持しようとする企業にとって、インテリジェントな自動化が必要であることを示しています。

この記事では、インテリジェントなビジネス自動化サービスとは何か、そのコンポーネント、このテクノロジを実装する利点、およびビジネス プロセスに実装する方法について詳しく説明します。 また、ヘルスケアや金融などのトップ業界のインテリジェント オートメーションの例もいくつか見ていきます。 インテリジェント オートメーションのエキサイティングな世界の探索を始めましょう。

インテリジェントオートメーションとは正確には何ですか？

インテリジェント オートメーションは、複数のコンポーネントを組み合わせて複雑なビジネス プロセスを自動化する高度なテクノロジであるため、定義が困難です。 ただし、インテリジェント オートメーションの最も基本的な要素には、人工知能、機械学習、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) が含まれます。

• 人工知能は、インテリジェント オートメーションのバックボーンです。 これは、自然言語の理解やデータ内のパターンの認識など、通常は人間の知性を必要とするタスクを機械が完了する能力として定義されています。 AI により、機械は人間の介入なしに、データとルールに基づいて決定を下し、行動を起こすことができます。
• 機械学習は、機械が時間をかけて学習し、パフォーマンスを向上させることを可能にする AI のサブセットです。 機械学習アルゴリズムは、履歴データを使用してパターンを識別し、予測を行います。 マシンのデータが多ければ多いほど、予測の精度が向上します。 この機能により、マシンは継続的に学習し、変化するビジネス ニーズに適応することができます。
• ロボティック プロセス オートメーションは、かつて人間が行っていた反復作業をマシンが実行できるようにするテクノロジです。 RPA は、データ入力、データ処理、ドキュメント管理などのタスクを自動化するのに役立つため、インテリジェント オートメーションのバックボーンです。 RPA ロボットは、入力、クリック、スクロールなどの人間の行動を模倣できるため、定型的で反復的なタスクの自動化に最適です。

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インテリジェント オートメーションはビジネスにどのように役立ちますか?

インテリジェント オートメーションは、ビジネスの運営方法に革命をもたらしていますが、それには正当な理由があります。 これは、企業がより効率的になり、コストを削減し、競争に勝ち抜くのに役立つ多くの利点を提供します。 この b の一部として、インテリジェント オートメーションの利点のいくつかを探り、企業がどのように利益を得ることができるかの例を示します。

• 効率の向上:インテリジェント オートメーションの最も重要な利点の 1 つは、効率の向上です。 データ入力や請求書処理などの日常的なタスクを自動化することで、企業は時間とリソースを節約し、より価値の高いタスクに割り当てることができます。 たとえば、ヘルスケア業界では、RPA を使用して保険金請求の処理を自動化し、処理時間を 25% 短縮しました。

• コスト削減:インテリジェントな自動化は、ビジネスのコスト削減にもつながります。 日常業務を自動化することで、企業は人件費を削減し、生産性を向上させることができます。 McKinsey のレポートによると、自動化を採用した企業では、生産性が 30% 向上し、人件費が 15% 削減されました。 さらに、在庫管理などのプロセスを自動化することで、企業は無駄を減らし、保管コストを節約できます。

• 精度の向上:インテリジェントな自動化により、業務の精度も向上します。 機械学習アルゴリズムと人工知能を使用することで、企業はエラーを減らし、製品やサービスの品質を向上させることができます。 たとえば、製造業ではインテリジェント オートメーションが使用され、品質管理プロセスを自動化することで製品の品質が向上しています。
• 顧客満足度の向上:最後に、インテリジェントな自動化は顧客満足度の向上につながります。 企業は、顧客サービスへの問い合わせなどの日常業務を自動化することで、顧客により迅速かつ効率的に対応できます。 さらに、機械学習アルゴリズムを使用して顧客のニーズと好みを予測することにより、企業は顧客の期待に応えるパーソナライズされた製品とサービスを提供できます。

インテリジェント オートメーションをどのように実装しますか?

インテリジェント オートメーションは、定型的で反復的なタスクの自動化、効率の向上、およびコストの削減を目指す企業の間でますます人気が高まっています。 ただし、インテリジェント オートメーションの採用は困難な作業になる可能性があり、企業は実装を成功させるために明確な計画と戦略を用意する必要があります。 このブログでは、企業がインテリジェント オートメーションを採用する方法について説明します。

ステップ 1: 目標と目的を定義する

自動化プロジェクトに着手する前に、企業は目標と目的を定義する必要があります。 このステップには、自動化する必要があるタスクとプロセス、自動化によって期待される結果、およびビジネスへのメリットを特定することが含まれます。 このステップにより、自動化プロジェクトがビジネス戦略と一致し、期待される結果を測定できるようになります。

ステップ 2: 現在のプロセスを評価する

目標と目的が定義されたら、企業は現在のプロセスを評価する必要があります。 このステップには、自動化できるタスクとプロセスの特定、データとテクノロジーのインフラストラクチャの評価、および実装に対する潜在的な障害の特定が含まれます。 このステップは、企業が自動化プロジェクトの範囲と複雑さを理解し、実装計画が現実的であることを確認するのに役立ちます。

ステップ 3: 適切なインテリジェント オートメーション ツールを選択する

適切な自動化ツールを選択することは、自動化プロジェクトの成功に不可欠です。 企業は利用可能な自動化ツールを評価し、ニーズと予算に最適なものを選択する必要があります。 自動化ツールを選択する際に考慮すべき重要な要素には、使いやすさ、スケーラビリティ、統合機能などがあります。

ステップ 4: 実装計画を策定する

インテリジェントな自動化ツールを選択したら、企業は包括的な実装計画を策定する必要があります。 この計画には、タイムライン、マイルストーン、および責任を含める必要があります。 実施計画では、従業員と利害関係者のトレーニングとサポートのニーズも考慮する必要があります。

ステップ 5: 自動化ソリューションをテストして検証する

自動化ソリューションを展開する前に、企業はそれをテストして検証する必要があります。 このステップでは、自動化ソリューションが意図したとおりに機能し、予想される量のデータとトランザクションを処理できることを確認します。 自動化ソリューションがビジネスのニーズと要件を満たしていることを確認するには、テストと検証が不可欠です。

ステップ 6: 自動化ソリューションをデプロイして監視する

自動化ソリューションがテストおよび検証されると、企業はそれを展開できます。 このステップには、従業員のトレーニング、ソリューションのパフォーマンスの監視、および問題への対処が含まれます。 自動化ソリューションが期待される結果と利益を確実にもたらすためには、継続的な監視が不可欠です。

ステップ 7: 結果を測定し、ソリューションを改良する

最後のステップは、結果を測定し、自動化ソリューションを改良することです。 このステップには、自動化ソリューションの有効性の評価、投資収益率の測定、および改善領域の特定が含まれます。 ビジネスは、自動化ソリューションを継続的に改良して、ビジネス戦略と目標に沿ったものにする必要があります。

インテリジェントオートメーションの例は何ですか?

ロジスティクスとサプライ チェーン管理を改善するためにインテリジェント オートメーションを使用することに関心のある大手 e コマース企業について考えてみましょう。 e コマース業界は非常に競争の激しい分野であり、効率的なロジスティクスとサプライ チェーン管理は成功に不可欠です。

問題の e コマース企業は、ロジスティクスとサプライ チェーンのプロセスを管理するという課題に直面しています。 彼らは大量の注文に直面しており、在庫と配送スケジュールの管理が困難になっています。 さらに、同社の手動プロセスは時間がかかり、エラーが発生しやすく、さらに拡張性が必要でした。

これらの課題に対処するために、同社はロジスティクスとサプライ チェーンのプロセスにインテリジェントな自動化サービスを実装しました。 徹底的な分析の結果、同社は自動化の 3 つの重要な領域を特定しました。それは、注文処理、在庫管理、および配送スケジュールです。

• 注文処理:注文処理は、Web サイト、ソーシャル メディア プラットフォーム、モバイル アプリケーションなど、さまざまなチャネルからの注文を手動で処理する必要があったため、同社にとって最も時間のかかるプロセスの 1 つでした。 このプロセスはエラーが発生しやすく、顧客の不満や配達の遅延につながる可能性がありました。

注文処理を自動化するために、同社はインテリジェント自動化サービスを使用して、顧客からの問い合わせを処理して注文を処理できるチャットボットを作成しました。 チャットボットは、機械学習アルゴリズムを使用してトレーニングされ、人間のような方法で顧客と対話できました。 これにより、同社のカスタマー サポート チームの作業負荷が軽減され、応答時間が短縮されました。

• 在庫管理:同社は在庫管理の支援を必要としていましたが、これは注文を予定どおりに履行する能力に影響を与えていました。 手動の在庫管理プロセスは時間がかかり、エラーが発生しやすく、よりリアルタイムの可視性が必要でした。

在庫管理を自動化するために、同社はインテリジェントな自動化サービスを使用して、在庫レベルを追跡し、需要を予測し、発注書を自動的に生成できる AI 搭載システムを開発しました。 このインテリジェントな自動化システムは、同社の注文処理システムと統合されたため、在庫をリアルタイムで管理し、フルフィルメント率を向上させることができました。

• 配達のスケジューリング:同社の手作業による配達のスケジューリング プロセスは重大なボトルネックであり、配達時間に対する顧客の期待に応えることが困難でした。 同社の物流チームと配送パートナーとの間の調整不足により、配送スケジュールが遅れることがよくありました。

この課題に対処するため、同社はインテリジェント オートメーション サービスを使用して AI を活用したシステムを開発し、リアルタイムの交通データ、気象条件、配達パートナーの空き状況に基づいて配達ルートとスケジュールを最適化しました。 このインテリジェントな自動化システムは、配送状況に関するリアルタイムの更新情報を顧客に提供し、顧客満足度を向上させました。

仮説ではありますが、問題の e コマース企業は、インテリジェントな自動化ソリューションを実装し、注文処理時間と配送時間を大幅に短縮し、在庫の精度を向上させることで、大きな成果を達成できたはずです。 さらに、彼らは生産性と顧客満足度を首尾よく向上させることができたでしょう。

次のセクションで説明するように、多くの企業がこの仮想シナリオの成功を再現することに成功しています。

ビジネス インテリジェンス自動化のその他のユース ケース

ビジネスにおけるインテリジェント オートメーション (IA) は、さまざまな業界での働き方に急速に革命をもたらしています。 たとえば、このテクノロジーは、金融やヘルスケアにおけるビジネスの運営方法を急速に変革しています。これは、この分野でのインテリジェントなプロセス自動化のユースケースがいくつかあることからもわかります。

金融では、インテリジェント オートメーションには次のような多くのアプリケーションがあります。

• 不正行為の検出: IA を使用して、金融部門での不正行為を特定できます。 機械学習アルゴリズムとデータ分析ツールを使用して、IA はデータのパターンを検出し、潜在的な不正行為の試みを金融機関に警告することができます。これにより、不正行為のリスクを軽減し、顧客の信頼を高めることができます。

• アカウント調整: IA を使用してアカウント調整プロセスを自動化し、より正確かつ効率的にすることができます。 プロセスを自動化することで、IA は人的ミスの可能性を減らし、手作業による調整に費やす時間を減らします。 これにより、企業は時間とお金を節約しながら精度を向上させることができます。
• 顧客サービス: IA は、顧客からの問い合わせへの応答を自動化することで、金融部門の顧客サービスを向上させることができます。 チャットボットと自然言語処理 (NLP) ツールを使用して、IA は顧客のクエリを理解し、関連する応答を提供できます。 これにより、企業は応答時間を短縮しながら、迅速かつ効率的な顧客サービスを提供できます。

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一方、ヘルスケアでは、インテリジェント オートメーションには次のような用途があります。

• 医療記録管理: IA は医療記録管理を自動化し、手作業によるデータ入力の必要性を減らします。 プロセスを自動化することで、IA はエラーを減らし、医療記録の精度を向上させることができます。 これにより、医療提供者はより多くの情報に基づいた決定を下し、患者の転帰を改善できます。

• 請求処理: IA は、請求処理プロセスを自動化し、より迅速かつ正確にすることができます。 機械学習アルゴリズムとデータ分析ツールを使用して、IA は不正請求を特定し、エラーのリスクを軽減できます。 これにより、医療提供者はコストを削減し、請求プロセスの効率を向上させることができます。

• 患者ケア: IA は、予約のスケジュール設定や処方箋の補充などの反復的なタスクを自動化することで、ヘルスケアにおける患者ケアを改善できます。 IA はこれらのタスクを自動化することで、ヘルスケアの利点を解放し、専門家がより複雑な患者ケア タスクに集中できるようにします。 これにより、患者に提供されるケアの質が向上します。

インテリジェント オートメーションは、ビジネスの運営方法に革命をもたらし、効率の向上、コスト削減、精度の向上、および顧客満足度の向上をもたらす可能性を秘めた革新的なテクノロジです。 Appinventiv は、インテリジェント オートメーションの採用に関する専門的なガイダンスとサポートを提供することで、企業がデジタル時代に競争力を維持できるよう支援します。 Appinventiv の最先端の AI 開発サービスと明確な戦略により、企業はインテリジェント オートメーションをビジネスにうまく実装し、その可能性を最大限に引き出すことができます。 したがって、複雑なタスクの自動化であろうと、ビジネス プロセスの合理化であろうと、Appinventiv は企業がインテリジェント オートメーションの力を活用して目標を達成し、デジタル市場で成功するのを支援できます。 このエキサイティングなインテリジェント オートメーションの世界を受け入れ、Appinventiv と提携してビジネスを次のレベルに引き上げる時が来ました。

よくある質問

Q1. インテリジェント オートメーションとは何か、ビジネスにどのように役立つのか?

A.インテリジェント オートメーションとは、ビジネスにおける人工知能、機械学習、ロボティック プロセス オートメーションを組み合わせて、複雑なプロセスを自動化するテクノロジーです。 これは、企業がより効率的になり、コストを削減し、競争に勝ち抜くのに役立つ多くの利点を提供します。 インテリジェント オートメーションのメリットには、効率の向上、コスト削減、精度の向上、顧客満足度の向上などがあります。

Q2. 企業はインテリジェントオートメーションをどのように実装していますか?

A.企業は、インテリジェント オートメーションの実装を成功させるために、明確な計画と戦略を整備する必要があります。 まず、目標と目的を定義し、自動化する必要があるタスクとプロセスを特定し、現在のプロセスを評価する必要があります。 次に、適切なテクノロジを選択し、ロードマップを作成し、従業員をトレーニングし、自動化プロセスを継続的に監視して改善する必要があります。

Q3. インテリジェントな自動化により、ビジネス オペレーションの精度をどのように向上させることができますか?

A.インテリジェント オートメーションは、機械学習アルゴリズムと人工知能を使用してエラーを減らし、製品やサービスの品質を向上させることで、ビジネス オペレーションの精度を向上させることができます。 たとえば、製造業ではインテリジェント オートメーションが使用され、品質管理プロセスを自動化することで製品の品質が向上しています。