Automation 360 v.33 の AI を活用した 5 つの画期的なイノベーション

Automation 360™v.33 の発表: AI を活用したオートメーションの新たな可能性を解き放つ

オートメーション・エニウェアは、AI を活用したオートメーションプラットフォームの最新バージョン、Automation 360™ v.33 のリリースを発表しました。

今回のリリースでは、オートメーションの可能性の限界を広げるためのイノベーションが多数導入されています。これにより、業界トップレベルの当社のプラットフォームはさらに進化し、お客様は全社で安全に自信を持って AI を活用できるようになります。

リリースのたびに、プラットフォームはオートメーション・エニウェアで最も機能豊富で安全かつ強力なバージョンとなり、最適な自動化パフォーマンスと比類のない効率を実現しています。

v.33 には、組織の生産性を向上させる新機能、拡張機能、強化機能が満載されていますが、ここではその中でも特に重要な 5 つの機能をご紹介します。

v.33 オンラインセミナーに登録すると、さらに詳細な情報やライブデモをご覧いただけます。オンラインセミナーは、2024 年 7 月 30 日午前 8 時 (太平洋夏時間)/午後 4 時 (英国夏時間) に開催予定です。

#1 - AI Agent Studio の導入

組織は、生成 AI を導入してスピードや生産性などを向上させながら、使用範囲の拡大とともに責任ある AI 運用を実現する必要性に迫られています。AI Agent Studio では、企業は固有の事例に合わせて完全にカスタマイズされた独自の AI Agent を簡単に構築、管理、制御できるようになり、この問題を解決することができます。

その仕組みは次のとおりです。

AI スキル: AI Agent が独自の機能を実行できるのは、AI スキルと呼ばれる特別な生成 AI 機能を備えているためです。AI Agent は、作業を実行するために必要なあらゆる情報に合わせて複数の AI スキルをカスタマイズできます。各スキルは基礎モデルを使用して構築し、エンタープライズデータに接続して、調整されたプロンプトとともにパッケージ化できます。AI スキルはオートメーション全体で再利用することもでき、経験のないオートメーション開発者でも生成 AI モデルを活用できます。
モデル接続: AWS Bedrock、MSFT Azure OpenAI、Google Vertex AI など、主要なクラウドプラットフォームの幅広いモデルから選択できます。AI プロンプトやスキルを作成、調整する場合、個々のモデルのパフォーマンスを評価することもできます。
エンタープライズコンテキストの拡充: ネイティブの RAG (Retrieval Augmented Generation: 検索拡張生成) 機能や、クラウドパートナー (AWS、GCP、OpenAI Enterprise など) が提供する RAG サービスへの統合により、基盤となるモデル出力を改善し、ハルシネーションを軽減できます。
AI のセキュリティとガバナンスの制御: オートメーションで承認済みモデルのみを使用し、機密情報がプロンプトやモデルの応答に含まれないようにすることで、AI ガバナンスの強化を促し、コンプライアンスや規制の要件を満たすことができます。また、監査とリアルタイムの監視を通じて、基礎モデルと交わされるプロンプトや応答についてより深いインサイトを得ることもできます。

AI Agent Studio を使用すると、Amazon Bedrock、Microsoft Azure OpenAI、Google Vertex AI などの主要な基盤モデルに接続できます。また、ネイティブの検索拡張生成 (RAG) 機能や、クラウドパートナーが提供する RAG サービスへの統合により、基盤となるモデル出力を改善し、ハルシネーションを軽減することもできます。さらに、AI Agent Studio では、承認済みモデルのみを使用するとともに、オートメーションの実行時にプロンプトや応答を監査および監視する機能も提供することで、AI ガバナンスの強化を促します (この機能はクラウドのお客様にのみ提供されます。また、Enterprise Platform ライセンスが必要です)。

#2 - Autopilot の導入

AI を活用したオートメーションは成長を促進する重要な原動力になっているため、組織内のオートメーション担当チームを直ちに強化しなければ、組織は遅れを取ってしまうかもしれません。Autopilot を使用すると、生成 AI を使用してプロセスマップを迅速に自動化し、数か月かかるオートメーションライフサイクルを数日に短縮して、ビジネスの ROI を短期間で達成できます。プロセスディスカバリーアウトプット (PDD) がコードとガイダンスを含むオンラインのプロセスワークフローに変換されるため、開発者は Automator 向けの Automation Co-Pilot を使用してオートメーションを迅速に完成できます (この機能はクラウドのお客様にのみ提供されます。また、Automator AI ライセンスが必要です)。

#3 - 強化されたオートメーションテンプレート

オートメーションテンプレートの強化は、オートメーションの完成にかかる期間と規模の拡張にかかる期間の短縮に重点を置いています。このため開発者は、オートメーション開発の簡素化、迅速化、拡張を目的とした内蔵のベストプラクティスやプロセスファーストのアプローチを活用し、有利なスタートを切ることができます。今回のリリースには、次のようなテンプレートが含まれています。

保険の見積もりの作成: AI Agent を使用して生成された確認メールを使って、Salesforce 内で損害保険の見積もりを生成するプロセスオートメーションを迅速に構築します。
倉庫の商品受領: Microsoft Teams で処理される出荷数量の過不足の承認により、SAP の発注プロセスに対する商品受領を自動化します。
ローンの事前承認: LLM と企業ナレッジベースからのデータを組み合わせて推奨する複数の AI Agent のサポートを受けて、銀行からディーラーへの自動車ローンの事前承認を自動化します。

このような機能強化により、開発者によるプロセステンプレートの導入が進み、開発期間が短縮され、結果的にオートメーションの品質が向上します。テンプレートを作成して再利用し、オートメーションで使用される反復パターンをキャプチャすると、開発者の生産性をさらに最適化できます。

#4 - 高度なデバッグ機能の強化

トラブルシューティングはあらゆる開発プロセスの中核要素であるため、速度の向上はオートメーションの稼働と短期間での ROI の達成を促します。高度なデバッグ機能により、開発者は複雑なマルチレベルのオートメーションをすばやく簡単にデバッグして、入れ子になったオートメーション内を迅速に調査してトラブルシューティングし、コールスタックを使用してオートメーションシーケンスを追跡および移動し、変数を臨機応変に調整して問題を迅速に特定し修正することができます。

#5 - セキュリティ、規模、ガバナンス

セキュリティ、規模、ガバナンスはオートメーションの成功を左右する要素ですが、オートメーション・エニウェアはあらゆる面で期待に応えています。v.33 では、次のような新機能や強化機能により、これら 3 つの分野においてより優れたプラットフォームを実現しています。

安全な記録により、オートメーションに使用されない UI 要素の詳細の自動削除によってコンプライアンスが強化され、個人を特定できる情報 (PII) が誤ってオートメーションに保存されないようにすることができます。
顧客はオンプレミス環境で、セキュリティポリシーを満たしていない未使用のパッケージバージョンを削除できるようになり、ストレージコストの削減とインフラストラクチャの簡素化を実現できます。
同じオートメーションフロー内でさまざまなアプリケーションレベルのユーザーアクセスの組み合わせを必要とするプロセスを簡単に自動化できるようになり、より複雑な Web アプリケーションのオートメーションに対応できます。
リポジトリの分割により、クラウド環境のパフォーマンス基準を維持し、迅速で信頼性の高いチェックイン、チェックアウト、エクスポート、インポート、その他の操作によりシームレスな拡張性を確保できます (エンタープライズバージョンでのみ可能)。
OAuth ユーザーは、証明書ベースの認証を使用してオートメーションとビジネスアプリケーションを接続する方法が改善されています。