新しいコンテンツインテリジェンスで、AIをビジネスバリューにつなげよう

人工知能をビジネスプロセスに統合する傾向の高まりは、データ駆動型の意思決定を含むあらゆる業務を強化するだけでなく、多くの組織で行われているナレッジワーク(知的業務)の方法を変えることにもなります。

1959年に「ナレッジワーカー(知的労働者)」という言葉を最初に造り出したしたPeter Druckerの言葉を借りれば、最大の課題は「ナレッジワークとナレッジワーカーの生産性を向上させること」です。自動化が職場環境を変化させ、定型的なタスクを排除し、従業員が自由に例外処理や創造的な仕事をできるようになることで、部署や組織の業務規模を大幅に拡大させることができます。自動化によってナレッジワーカーはより価値の高い業務に集中できるようになり、ヒューマンエラーを最小限に抑えることができます。

2つの重要なトレンドがナレッジワークに大きな影響を与えています。一つはモバイルであり、多くのビジネスプロセスをセルフサービスモデルへと移行させています。もう一つは自動化とAIの活用で、基本的な意思決定を自動化させています。

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モバイルとRPAがナレッジワークをどのように変革するか

モバイル端末の使用が飛躍的に増加したことで、職場環境に大きなパラダイムシフトがもたらされました。かつてナレッジワーカーが所有し、対処していた多くのタスクは、現在ではモバイルエンゲージメントを開始するエンドユーザーが所有し、対処するようになっています。

これはナレッジワーカーに大きな影響を与えました。ナレッジワーカーの職務は、意思疎通やタスクに対処することから、意思疎通やタスクをサポートし、プロセスの中断を可能な限り迅速に軽減することへと変化しました。つまり、ナレッジワーカーは例外が効果的に処理されるように、より迅速に対応するようになったということです。

モバイルと同様に、自動化(より具体的には、ロボットによる業務自動化(RPA))は、ナレッジワークに大きな影響を与えています。RPAソフトウェアの構成要素は新しいものではありませんが、現在私たちが目の当たりにしている複合的な効果には前例がありません。

さらに、AIはRPAとモバイルの両方に大きな付加価値をもたらします。RPAに関連して、洗練された機械学習アルゴリズムは、与えられた状況の中でナレッジワーカーがどのように反応し、行動を起こすかを観察・学習し、将来の結果や推奨される一連の行動を予測することができます。

ビジネスにおけるAIの未来とは

AIに関する誇大広告やよくある誇張にもかかわらず、多くの組織は来年には人工知能アプリケーションから具体的な利益を得ることができると期待しています。私たちの身近なところでは、非構造化コンテンツから構造化コンテンツへの変換を簡素化し、自動化することで、より迅速に行動を起こし、より良い意思決定が行えるようになることが求められています。

コンテンツから言語的なインサイトを抽出する分野でもAIが進んでいます。例えば、請求書から数字を抽出したり、賃貸借契約書に記載されている様々な関係者や条件を抽出したり、パスポートに記載されている情報を抽出したりするのが良い例です。最近のコンテンツ処理の進歩は、大きな物質的な利益をもたらし、コンテンツインテリジェンス市場の変革をもたらすでしょう。この傾向は、RPAの進歩とともに長期的な影響を及ぼすでしょう。なぜなら自動化の市場は、2021年までに年平均36%の複合成長率で12億ドルの成長が見込まれているためです。

ナレッジワークから価値を生み出すためには、組織はAIとビジネス価値の間に明確で首尾一貫した関係性を確立する必要があります。ビジネスプロセスの自動化は、膨大な生産性の向上と労働力の変化を約束しており、そのメリットは先見の明のある組織にのみもたらされます。AIは、フォーム、請求書、契約書、一般的なオフィス文書、写真など、処理するコンテンツの種類を見極める技術を急速なペースで成熟させています。


この記事はCiarán Dalyによる『New Content Intelligence Solutions Link AI To Business Value』の要約版です。AIビジネスに関する完全版を読むためには、こちらをクリックしてください:https://aibusiness.com/document.asp?doc_id=760573&site=aibusiness

参考ブログ

本コラムはこちらのブログを参考に執筆者の見解でまとめたものです。Abby社の公式見解ではありませんのでご注意ください。

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