ハイブリッド・クラウド・ソフトウェアの次なる大きなイノベーション、AIを活用した自動化機能が利用可能に

これは、自動化への新しいアプローチを概説するシリーズの第一弾です

COVID-19によってもたらされた課題などにも後押しされて、世界中のあらゆる業界でデジタル・トランスフォーメーションが加速しています。企業は、ハイブリッド・クラウドの世界にまたがる重要なITシステムと複雑なアプリケーションの管理にますます直面しています。したがって、私がクライアントと話す際にますます注目を集めていることが、産業時代の黎明期からずっと続いてきたこと、つまり自動化であることは驚くべきことではありません。

自動化にとっての転換点

では、なぜ今、自動化への関心が高まっているのでしょうか？今日は、いくつかの技術トレンドによる転換点といえるでしょう。第一に、企業がビジネス・プロセスとITオペレーションをデジタル化し、自動化することで競争力を維持しようと躍起になって、デジタル・ビジネスが急増しています。もう一つの原動力は、画像認識、自然言語処理、機械学習の融合によりもたらされた人工知能（AI）の最近の進歩です。これらの技術は、膨大な量のデータを記録的な時間で処理し、統合する機能を活用した、よりインテリジェントな自動化の新しい可能性への扉を開きました。

これらをすべてまとめると、新しいアプローチ、つまり“AIを活用した自動化” が生まれます。そして、企業がITとビジネスをデジタルに変換し、前例のないスピードで大規模に運営する方法を改善することを可能にする、大きな可能性を秘めています。自動化ツールキットにAIを追加することで、企業は自動化によるデジタル・トランスフォーメーションをどこに適用するのが最適か見いだし決定することができます – イノベーションを加速させ、成果を向上させるため、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために必要な知識を従業員に提供し、本質的にスマートに仕事ができるようにします。

企業は、AIを活用した自動化を適用して複雑なテクノロジー環境を管理し、ワークフローやタスクを簡素化することができます。その結果、コスト削減と時間の節約ができるため、人は最も戦略的なことに集中できます。AIを活用した自動化によって、情報を中心としたすべての仕事がより生産的になると信じています。例えば、インシデントの自動検出は、デジタル機能の停止を回避するのに役立ちます。そして、デジタル社員は、業務の自動化に貢献することができます。

AIを活用したオートメーションの4つの重要な要素

こうした生産性向上を実現するために、4つの重要な要素で構成される、AIを活用した自動化へのアプローチ:発見、決定、行動、最適化があります(参考:ブログ)。AIを活用しない場合、自動化に関連するデータ発見は、ほとんどが構造化されたプロセスと構造化されたデータに限定されます。しかし、機械学習や Watson Discovery の読解機能にある自然言語機能のような AI ツールは、構造化されていないデータやプロセスを理解できるまでに進歩しており、企業はノイズの多いデータの中からパターンや機会を発見することができ、手作業でデータを読んで分析する負担を軽減することができます。

IBM Operational Decision Manager のようなツールにAIを組み合わせて、従来の自動化をはるかに超えるスピードと規模で、ビジネスや IT オペレーションの中で意思決定を実行することができます。このような意思決定の実行は、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）として知られている実証済みのテクノロジー領域に大きく分類されますが、AIのおかげではるかに広い範囲に到達することができます。(参考文献:ブログ)

RPA はもはや単純な単一タスクの自動化ではなく、完全なシステムとワークフローのデジタル化を目的としています。AI を活用した自動化の発見、決定、行動の各側面の利点を完全に組み合わせるためには、Watson AIOps のようなツールを使用して最適化を継続的に適用し、新しい洞察を活用してビジネスと IT 運用を自律的に強化することで、リアクティブ(事後対応的)なものからプレディクティブ(予測的)、プロアクティブ(事前対応的)なものへと変化させなければなりません。

お客様のユース・ケース

この “発見、決定、行動、最適化” のアプローチを使用すれば、以下の例に示すように、オートメーションのジャーニーの中でどこにいるのかを理解し、ビジネス価値へのより迅速な道を切り拓くことができます:

• 中国のグリーンエネルギー企業であるENN Group様(英語)は、COVID-19のパンデミックが発生した際に、ITサービスデスクからのリクエストで、突然リモートで仕事をするようになった従業員に対応するために、バーチャル・アシスタント・ソリューションを導入しました。以前であればセットアップ作業に数日から数週間かかっていましたが、たった半日で数千人の従業員がリモートワークに必要な技術を利用できるようになりました。 また、ENNはIBM RPAテクノロジーをベースにして自動化された財務アシスタントをバック・オフィス業務に導入して、処理時間を60%短縮し、数百万ドルのコスト削減を実現しました。
• トルコの携帯電話会社Turkcell様(英語)は、AIを搭載したIBM Datacap OCR（光学式文字認識）ソリューションを使用して、6ヶ月間で1,500万件の顧客契約を処理し、人件費を節約し、コンプライアンスリスクを低減し、顧客対応力を向上させました。
• 米国南東部の州にある合衆国の裁判所事務局(英語)様は、AIを活用した自動化により、申し立てに対する処理を77%高速化し、年間13万5千件の申し立てなど、増加する取り扱い件数に対応できるようになりました。

このような事例から、AIを活用した自動化が目に見える価値を生み出すことができることがわかります。実際、IBM Institute for Business valueは、AIによってサポートされた自動化は2022年に数十億ドルの労働価値を生み出すと予測しています。 そして、AIと自動化のアーリーアダプター(初期採用者)の80%は、競合他社を大幅に上回ると予想しています。その理由は、AIによる自動化がもたらす究極の利益は、よりスマートな働き方であり、それはスケーラブルな収益成長をもたらすためです。

IBM オートメーション・ソリューション

これが、IBMはこの1年間、IBM Cloud® PaksがサポートするITおよびビジネス・オートメーション・ソフトウェアの統合スイートの構築に投資してきた理由です。IBM Cloud Paksは、企業が拡大する環境の中でイノベーションを推進し、デジタルトランスフォーメーションを加速させることを支援するために設計されています。

これらの自動化されたAI製品の中核をなすのが、Red Hat OpenShift上に構築されたWatson AIOpsです。Watson AIOpsは、企業がITの問題をリアルタイムでプロアクティブに自己検出、診断、対応できるように設計されています。IBM が最近買収したアプリケーション・パフォーマンス管理および監視機能の企業である Instana は、この IT 自動化ポートフォリオを強化し、業界で最も完全な AI を搭載した自動化プラットフォームを顧客に提供します。(参考:ブログ)

IBM はまた、ビジネス・プロセス自動化サービスの拡大に向けた大規模な投資を続けています。これには、ソフトウェア・ロボットを通じたインテリジェントな自動化への幅広いアクセスをお客様に提供するための WDG Automation の買収、企業が IT 運用を自動化するために AI を適用することで、運用リスクの低減とコスト削減を支援する共同ソリューションを開発するための ServiceNow とのパートナーシップの拡大、規制の厳しい業界特有の課題に通信事業者が対応できるように設計されたオープンなハイブリッド・クラウド・アーキテクチャーである IBM Cloud for Telecommunications、企業が拡大する環境でイノベーションを推進し、デジタル・トランスフォーメーションを加速するのを支援するための IBM Cloud Paks の継続的な更新などが含まれます。

これらの投資は、AIを活用した自動化がハイブリッド・クラウド・ソフトウェアにおける次の大きなイノベーションであり、現在および今後10年間の業績向上の鍵であるというIBMの信念を反映しています。IBMは、イノベーションの加速と効率性向上のためにお客様とのパートナーシップを継続し、よりスマートな働き方を見つけられるように支援し、時間という贈り物をお返しすることを望んでおり、そのために成長を促進し、競争し、勝利するための新しい方法を見つけることに焦点を当てています。

このブログ・シリーズの次回の特集は、エンタープライズ・オートメーション戦略の導入に関わる重要なステップに焦点を当てます。

さらに詳しい技術的な情報は、IBMオートメーションの副社長兼CTOであるIBMフェローのジェリー・クオモ氏によるブログ “エンタープライズ・Automation 2.0 – AIを活用した自動化” (日本語抄訳版)もあわせてご覧いただけますと幸いです。