AI + 自動化： AI が自動化の次の段階になる理由

従来の自動化システムは、事前に定義されたルールと構造化されたデータに依存しているため、構造化されていない複雑なワークフローに上手く対処できません。 一方で AI は、データが整理されていない、一貫性がない、不完全であるといった場合が多い、非構造化プロセスや環境に適しています。

AI は、自然言語処理（NLP）やコンピュータ ビジョンなどの高度なテクノロジーを使用して、テキスト、画像、音声などの非構造化情報を処理および解釈する機能に優れています。 この機能により、AI モデルは、従来の自動化システムではアクセスできないデータを解釈し、有意義なインサイトを抽出することができます。 企業は非構造化情報を処理する AI により、かつては複雑過ぎるか変動の幅が大き過ぎるために自動化できないと思われていたワークフローを高速化できるようになります。

たとえば保険業界では、AI が請求書、メール、顧客との連絡由来の非構造化データを分析し、請求処理のワークフローを自動化することができます。 AIシステムは、これらの文書のコンテキストと内容を解釈し、請求承認に関する情報に基づき推奨事項を提示することで、処理時間を短縮し、精度を向上させることができます。

同様に、カスタマーサービスでは、AI を活用したチャットボットが、非構造化された会話を含む問い合わせを処理し、顧客の意図を理解して、関連する応答を提供することができます。

医療においては、AI は医療記録、検査報告書、画像診断由来の非構造化データを処理し、臨床上の意思決定や管理業務の自動化を支援することができます。 AI システムは、重要な情報を抽出し、パターンを特定することで、医療の専門家による病状の診断、治療法の推奨、患者ケア管理の改善を支援することができます。

自動化と、人間による入力および監視のバランスを維持することで、企業は AI のポテンシャルを活用しつつ、AI を活用した意思決定の整合性に対する信頼を確保できます。 「人間参加型」モデルは、人間の入力により自動化システムを洗練し、強化するものです。AI を活用した意思決定を、人間の判断に基づいて検証または調整する必要があるシナリオにおいて特に重要です。

プロセスで人間と AI のコラボレーションを活用すると、カスタマー エクスペリエンスなど、やり取りに高い価値がある場面で、人間がやり取りを担当する時間を増やすことができます。

どのような場合においても、人間と AI のコラボレーションを最適化することは、AI と自動化によってサポートされるワークフローを成功させるために重要な要素となります。 効果的なコラボレーションを促進するベスト プラクティスとしては、作業アプリケーション内に AI を活用した自動化へのアクセスを直接埋め込む、AI システムの理解を含むテクノロジーの使用方法および目的に関するトレーニングを提供するなどがあります。

AI システムと、その基盤となるデータ ソースを含むメカニズムの効果的な使用方法に関するトレーニングを提供することは、人間と AI の協力体制を成功させるために大いに役立ちます。 システムが何をするのか、その目的、意図された使用法を理解することで、従業員は AI の作業を批判的に評価し、起こり得る問題や先入観を特定することができます。 毎日作業を行うユーザーは、これを認識することで、AI が意図した通りに機能し、組織の目標や基準に沿っているかどうかを判断できるようになります。

AI を適切に使用するため、堅牢な監視メカニズムがサポートします。 AI システムを効果的に監視するには、継続的なモニタリング、リアルタイム分析、定期的な監査、影響のレビューなどの多面的なアプローチが必要です。 継続的な監視には、AI システム運用の常時監視による、異常、パフォーマンスの問題、期待される動作からの逸脱の検出が含まれます。 定期監査では、システムのアルゴリズム、データ使用状況、意思決定プロセスを検査します。この作業は、透明性と説明責任の保持に役立ちます。

組織レベルでは、AI システムの広範な影響を評価する影響レビューを行います。この作業は、企業の運営における長期的な成功と安全な適用を確保するために不可欠です。 アプリケーションが意図した目的を達成しているかどうかを評価し、従業員、顧客、広範囲にわたる企業の運用状況に意図しない結果を招いていないかどうかを確認しておくと、AI および自動化戦略全体の形成に役立ちます。 また、このプロセスにより、AI システムへの調整や改善を促進し、潜在的なリスクを最小限に抑えながら価値を提供し続けることができます。

複雑でクリエイティブな作業を拡張し、自動化するには、AI システムが時間とともに適応し、継続的な学習プロセスを通じて自ら改善する能力が必要です。

適応型 AI の中心となるのは、機械学習や強化学習などの高度な学習メカニズムです。この機構により、AI システムは人間が常時介入することなくパフォーマンスと意思決定能力を洗練させることができます。

機械学習により，AI はパターンを特定し、膨大なデータセットからインサイトを抽出して、過去のデータに基づき予測や意思決定を行うことができるようになります。 また AI システムは、より多くのデータを処理するのに合わせて学習を継続し、精度と効率を向上させます。

AI システムは、強化学習により、環境との相互作用から学習できるようになります。 つまり、システムが行動に対するフィードバックを受け取ると、望ましい結果を最大化するために戦略を調整できるということです。 これは昔からある試行錯誤のアプローチと同じものですが、AI が新しい課題に適応し、時間の経過とともにそのパフォーマンスを最適化することを可能にします。この機能は、明瞭な解決策を得られるとは限らない、クリエイティブで複雑なタスクにおいて特に効果を発揮します。