AI を活用したオートメーションで Vale が金鉱を掘り当てた方法

Automation Anywhere は現在、AI を活用した自動化イノベーションをたくさん提供しております。発見から自動化までを記録的な速さで進めることで自動化できるプロセスを増やせるよう、組織を支援しています。ただし、自動化の成功はすべて、自動化するプロセスの微妙な差異を最初に理解することから始まります。それにより、プロセス最適化とビジネス ROI までの最速の道が見つかります。

ブラジルに本社を置くグローバルな鉱業会社である Vale は、Automation Anywhere のプロセスディスカバリーを使用し、獲得プロセスをより良く理解し、自動化に最適な候補を特定し、3,000 以上のプロセスを自動化して年間 121,000 時間以上を節約しました。そして同社は、もっと有益な仕事に集中するための時間を社員に与えられるよう、会社の努力を自動化の利用に傾けています。読み進めるとその手法がわかります。

作業負荷を増やさずにボリュームを倍増する

Vale は鉄鉱石、ペレット、ニッケル、その他の資源を採掘し、銅、金、銀、その他の素材を作るための事業、そして物流、エネルギー、製鉄の分野での事業を展開しています。また、同社が鉄鉱石を獲得することで、他の鉱業会社が Vale の広大なグローバル物流ネットワークを活用できます。これには、カナダ、インドネシア、マレーシア、中国、イギリスなどの施設やオフィスが含まれます。

Vale は 12 万人以上の従業員と事業に携わる数万の追加の第三者労働者を抱えており、巨大な組織であることに議論の余地はありません。その中で、80,000 人の労働者が自動化の候補となりえるプロセスにコンピューターを使用しています。自動化の機会を見つけることは、それがどんなに小さなことであっても、会社に何千時間もの時間と何百万ドルものコストを簡単に節約させるでしょう。

その規模に加え、ブラジルの極めて官僚的な規制要件を考慮すると、2018 年に自動化の旅を始めた Vale にとって、自動化の効果を実感するまで時間はかかりませんでした。

「ブラジルには、世界に輸出するために私たちに製品を販売する生産者がいます」と、Vale の人工知能およびデータ民主化責任者 Alexandre Pigatti 氏は Imagine Austin 2024 で語りました。「ブラジルでは、こうした取引に大量の文書化がともないます。私たちはその取引の数を倍増させる計画を立てていますが、取引に必要な従業員の数を倍増させる余地はありません。それが私たちの挑戦でした。」

物事が実際にどのように行われるか理解する

Vale は最初に、既存のプロセスを定義し、分析する目的で、従来のインタビューに基づくプロセスディスカバリー手法を使用しました。それは多くのやり直しとフォローアップインタビューを必要とする、遅くて骨の折れるプロセスでした。

「みんなそれぞれの仕事があり、締切を気にしているので、会議のスケジュールを組むのは大変だった」と Pigatti 氏は振り返りました。「人間ですから物忘れもします。実装の段階になってようやくギャップが見つかる始末です。インタビューをやり直さなければならず、良くなかった。通常、このフェーズには約 3 か月かかりました。」

Vale は、この自動化の重要な前段階を Automation Anywhere の AI を活用したプロセスディスカバリーで最新式にする機会を見出しました。軽量のソフトウェアエージェントをユーザーのデスクトップに展開し、すべてのプロセスタッチポイントを記録するという方法で機能します。プロセスディスカバリーは、プロセスデータを特定し、構造化し、マッピングして、プロセスブループリントとプロセス定義文書（PDD）を作成します。その後、自動化チームはプロセスを分析して最適化の機会を見つけ、次のステップを決定し、コンプライアンスの取り組みを通知できます。

この規制文書作成プロセスのために、Vale はわずか 7 人の作業者のコンピューターにプロセスディスカバリーエージェントをインストールし、10 日間実行させました。その間、370,000 件のイベントをキャプチャしました。

「プロセスディスカバリーを使用すると、わずか 10 日で済み、私たちにとってはるかに良いことでした」と Pigatti 氏は付け加えました。「そしてプロセスディスカバリーはステップを決して忘れないので、より優れていました。」

3 か月が 10 日になる。Automation Anywhere は Vale のプロセス発見サイクルを 89% 削減するのに役立ちました！しかしながら、それはさまざまな節約・削減の最初に過ぎませんでした。

標準外のステップも含め、プロセス全体を最適化し、自動化する

プロセスディスカバリーは、他の方法では Vale が見逃していたかもしれない貴重なプロセスインサイトも生み出しました。最初に、ユーザー間でのプロセスのばらつきがほとんどないことがわかり、プロセスが非常に安定しており、成熟していて、自動化に理想的であることを示していました。また、売り手が品質管理フォームに記入する必要があるステップで最適化の機会が見つかりました。 Vale は標準化された回答を期待していましたが、各販売者は異なる方法でフォームに記入しており、追加のトレーニングやフォーム自体の改善の機会を示していました。

システムインタラクションレベルでは、Vale は従業員が SAP システム内でプロセスの大部分を完了することを期待していました。プロセスディスカバリーの分析により、実際には従業員が SAP よりも Microsoft Excel、File Explorer、Outlook を多く使用していることが示され、さらなる最適化の機会があることが示されました。

「従業員は作業時間の 42％で Excel を使用していたので、私たちは従業員の SAP トレーニングをより良くすべきか、それとも Excel をプロセスの一部にすべきか考えました」と Pigatti 氏は語りました。「それは興味深い発見でした。なぜなら、プロセスマイニングだけだと、SAP や他の旧式システムからのログにしか機能しないからです。当社には Excel や Microsoft のログはありません。プロセスディスカバリーは何でもキャプチャしました。」

自動化で仕事を変革する新しい方法を探る

プロセスディスカバリーの結果をもって、Vale は注文作成や請求書管理に製品品質報告と履行まで、6 つのプロセスカテゴリを特定しました。

「自動化は労働力を削減することではなく、分析や戦略にもっと多くの時間を割けるようにするためのものでした」と、Pigatti 氏は説明しました。

「私たちは年間 2,500 時間を節約することができました。それは FTE を増やすことなく 500 万ドルのコストを回避したことに相当します。そして、それは部署全体の働き方を完全に変えました。」

Vale は現在、素材獲得プロセスの自動化の途中にありますが、30 以上の分野で年間 121,000 時間を節約するために 3,000 以上の作業を既に自動化しています。自動化はまだまだ続きます。市民開発者 810 人が訓練を受けたことで、Pigatti 氏はさらなるコストと時間の節約、そして組織全体で自動化のプロセスを増やせる機会を模索しています。こうした取り組みの大きな構成要素が、自動化のために設計された最初の生成 AI 搭載アシスタントである Automation Anywhere Automation Co-Pilot です。

「いくつかの旧式システムに Co-Pilot を適用しようとしています」と、Pigatti 氏は語りました。「生成 AI を実行したいと考えています。そして、私たちは検索拡張生成（RAG）サービスを実行する準備もできています。」

Pigatti 氏は、AI を活用した自動化とチャットボットを Vale が使用し、作業のスピードと精度を上げる計画の例を挙げました。

「私の休暇をスケジュールするよう、チャットボットに頼む場面を想像してみてください。チャットボットは HR システムにアクセスし、私の休暇をスケジュールできるでしょう（私はシステムのその部分への入り方をいつも忘れてしまいます）。その後、プロセスが完了したとき、チャットボットから私に通知が届きます。あるいは、特定の鉄鉱石鉱山の生産量を知ることもできます。チャットボットに質問すれば、チャットボットが製造システムに問い合わせ、レポートを作り、情報を抽出し、私に回答します。」