2024年のAIと自動化--UiPathが示したトレンド

河部恭紀 (編集部)

2023-12-12 08:17

 エンタープライズ自動化ソフトウェアを提供するUiPathの日本法人UiPathは12月11日、「自動化とAIのトレンド:2024年版〜2つの革新的なテクノロジーが来年どのような価値をもたらすかの7つのトレンド」を発表した。

 今回のレポートは、UiPathの1万社以上の顧客、数千社のパートナー、数百万人のUiPathコミュニティーメンバーによるグローバルネットワークから得られた市場の反応、第三者機関による調査の分析、実社会で得られた総合的な知見などを基に作成したものだという。

 自動化とAIという2つの革新的なテクノロジーからさらなる価値を引き出すために知っておくべきこと、実行すべきことを紹介したいとプロダクトマーケティング部 部長 夏目健氏は語る。

 レポートの全体感として、2024年は自動化とAIが相互に連携し、企業のビジネスに対して大きな価値と変革を生み出す年になるとの見込みを夏目氏は示す。AIの活用による価値を生み出すことを考えた多くの取り組みが進むが、インフレや雇用格差、サプライチェーンの混乱といったコロナ禍後の問題に対処するといった後ろ向きなものではなく、AIによりビジネス上の新しいチャンスをつかんでいくといった企業の期待感が感じ取れるという。

 自動化とAIについての日本市場の展望については、ビジネスの現場で使えるAIの需要が高まっているとし、生成AIを含むAIの活用を前提とした自動化のユースケースが増えていくと同氏は述べる。そのようなニーズの高まりを受けて同社でもロボティックプロセスオートメーション(RPA)とAIを連携したオートメーションを推進してきたという。

 レポートでは7つのトレンドとして、(1)自動化によって、経営層はAIの価値を理解する、(2)AI+自動化のユースケースの需要が高まる、(3)透明性の高い組織への注目が集まる、(4)大規模言語モデル(LLM)がバーチャルアシスタントを強化、(5)自動化自体に「自動化」の要素が追加される、(6)「安全なAI」が人々の行動と革新の焦点となる、(7)業務の在り方の再定義が始まるーーを紹介している。

 (1)では、2024年はビジネスにおいて「AIの実行」が進む年となるという。2023年は、「ChatGPT」などの生成AIの可能性について期待を高め、実際に使い始めた年となったが、2024年は、これらAIを実際のビジネスの現場において活用して成果を体感することに注力すると夏目氏。4分の3以上の企業ではAIの評価などをしているものの、実際のビジネスに展開して成果を生み出す段階までは至っていないという。

 ビジネスへのAIの活用を考えた場合、社内のシステムやアプリケーションとの連携、自動化との組み合わせが最重視されているという。これは、同社のコンセプトである「RPAを神経系として、頭脳であるAIとアプリケーションを連携させる」ことだと夏目氏は述べ、既存の業務の生産性の向上だけではなく、新しい製品やサービスの実現、パーソナライゼーションの強化など、多様な価値の実現につなげることができるとアピールする。

 RPAのような自動化技術は、既存のシステムを変更することなく、AIとシステムの連携を容易に実現できるため、短時間でAIの活用価値を生み出すことができる。また、容易な実装が可能なことで、高度なスキルを持った技術者だけでなく、幅広い部門のユーザーによる幅広い業務に対する活用が期待できる。「2024年は、AIの価値の実現のために、企業がエンタープライズオートメーションに目を向け、推進していくことになる」(同氏)

 (2)では、「すぐに使えて、成果が出る」ソリューションの注目度が上がるという。ChatGPTにより、AIは誰にとっても利用可能で身近な存在となり、皆がその可能性と限界を理解できるようになった。しかし、ソリューション本部 エバンジェリストであるThomas Telandro氏は、「AIは、新たな電気だ」というAndrew Ng氏の言葉を引用し、AIは基盤となる技術だが、それ自体が解決策ではないとし、AIから価値を生み出すことは簡単ではないと続ける。

 これに対して、企業にとってAIの価値を開拓するのがソリューションだとTelandro氏は指摘する。。例えば、LLMを活用してドキュメント処理やコミュニケーションマイニングを実行する高度な文書処理(IDP)ソリューションなどは、実際のビジネス課題を解決するためのAIの実用的な価値を示しているという。

 (3)では、プロセスとタスクのマイニング、デジタルツインの活用が広がるという。プロセスがエンドツーエンドでどのように実行されているかを可視化できない状況下では、作業のボリューム、ボトルネック、ミスによる手戻り、非効率性などの課題が明確にならず、どの作業に対して自動化やAIを活用したら高い効果が期待できるのかの判断が難しかったと夏目氏。

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