トライアルの開始

2020年8月18日

これからの「AI人材」とは?ニューノーマル時代に備えて今できること

18 8月 2020

これからの「AI人材」とは?ニューノーマル時代に備えて今できること

COVID-19で変わる働き方と、浮き彫りになった「人」として大事なこと

 

新型コロナウイルスの世界的大流行を受けて、個人個人の働き方が変わるとともに、企業における業務プロセスの変革により、リモートワークの先に自動化が進み、テクノロジーの活用に拍車がかかってきています。

 

このように、コロナとともに新しい生活様式へとシフトする中で、企業活動をスローダウンさせないためにも、デジタルトランスフォーメーションの加速がより一層重要になっています。中でも、AIやRPAを用いたデジタルロボットによる業務の自動化は、不必要な接触を減らし、社員の安全を確保するためにも有効な手段となります。

 

しかし、それだけではありません。

大切なのは、デジタルロボットにストレスフルな仕事を一任することで、他者に対して共感し、相手を思いやる「心の余裕」がうまれることだと私たちは考えています。新しい働き方として非対面・非接触が求められる中で、「共感する心」を持つことこそが、その隙間を埋めてくれるのではないでしょうか?

 

実は、UiPath株式会社 代表取締役 CEOの長谷川康一も、コロナ流行以前から共感力の重要性について提唱しています。昨年9月のTEDxOtemachiED 2019における長谷川の講演を是非、ご覧ください。

 

*字幕設定より「日本語」を選択いただけます。

 

ニューノーマル時代のAI人材

 

では、今後の社会でAIRPAの担い手となるのは誰でしょうか?

長谷川の講演にもありましたが、「現場」が鍵を握っています。

 

ニューノーマルの到来により、AIをどのように活用していくか、ますます大きな関心事となっている今、企業におけるAI活用には「ズレ」が生じています。AIの適用は、労働力不足の解消、従業員の生産性向上、顧客満足度の向上、人材配置の最適化など、さまざまなメリットが語られますが、実際には活用があまり進んでいません。現に、企業経営者の4人に3人は組織全体へのAIの展開が必要と考えている一方、実際に業務での活用まで至ったAIのプロジェクトは全体の16%に留まっているというデータ*があります。この「ズレ」、すなわち「AI Gap」に私たちは注目しました。

出典: “AI: Built to Scale” by Accenture

 

AI Gapが生じる要因として、部署やプロジェクト単位での利用にとどまり企業全体での取組みができていないことや、改善にむけた継続的な取組みが難しいことなど様々なものが挙げられます。中でも、多くの企業の経営者が課題として認識しているのは、人材不足です。データサイエンティストのようなAIスキルを持つ人材の不足により、ビジネス現場でのAIの取り組みが進んでいないのが実状です。

 

UiPathは、この課題を解決できるのは、業務を一番よく知る現場のビジネスユーザーだと考えています。企業内外を跨る、複雑なビジネスプロセスの自動化は、その業務を本当に理解している「現場」がAIの導入、継続的な改善をデータサイエンティストと一緒に担うことが解決の糸口となります。

 

AIの民主化を進めるプラットフォーム

 

現場のビジネスユーザーがすぐにAIやRPAを使いこなすために、何が必要でしょうか?

それは、すばやくビジネスの現場に展開できるプラットフォームです。複雑なプログラミング知識の要るツールが必要では、なかなかすぐには実用化ができません。

 

UiPathは、様々なAIの機能をRPAプラットフォーム「UiPath」上で展開しています。中でも、今回ご紹介するのは「UiPath AI Fabric」と「UiPath Action Center」です。

 

UiPath AI FabricとUiPath Action Centerは、AIという心臓を育てる動脈と静脈です。この2つの製品を活用することで、自社で開発したAIモデル(※)や既存のAIメーカーが作ったAIモデルを業務自動化のワークフローにすぐに組み込むことができ、さらには、現場ユーザーは実務の中で判定した結果を教師データとして、AIモデルの精度を高めるために開発側のデータサイエンティストにフィードバックすることができます。

 

具体的には、予測や自然言語処理などのAIモデルを活用して自動化をしたい場合、UiPath AI Fabric上で該当のAIモデルを展開すると、UiPath Studioのワークフローに簡単に組み入れることができます。これによって、高度なAIスキルがなくとも、AIを組み込んだ複雑な業務自動化が実現できるようになります。

 

また、UiPath Action Centerにより、現場ユーザーが業務の中でUiPath AI Fabric上の該当AIモデルを学習させることが可能です。

例えば、需要予測に基づいた製品の発注処理をするケースでは、需要予測をするAIモデルと連携し、予測結果に対して発注量を人が確認して発注処理を実行します。この「人による確認」のプロセスをUiPath Action Centerにより自動化フローに組み入れることができます。さらに、AIモデルの予測を人が承認/訂正したデータにより、UiPath AI Fabricを介してAIモデルを再学習させることが可能です。このように、現場ユーザーは通常業務を行いながらもAIモデルを精錬させることが可能になります。

AIモデル:与えられたデータから、目的の処理に必要な判断や予測を行うように学習された計算式/計算方法

 

UiPathの取り組み―AI×RPAの更なる進化に向けて

 

AI×RPA製品群のリリースに加え、UiPathでは、8月18日(火)から28日(金)の期間に、オンラインカンファレンス「UiPath AI EXPO 2.0」を開催しています。昨年はRPA企業として国内初のAI×RPAに特化した「UiPath AI EXPO」 を開催し、2,200名以上にご参加いただきました。今年はオンラインで、全16講演を本日より配信しています。 

 

「UiPath AI EXPO 2.0」では、株式会社オープンハウス、KDDI株式会社、株式会社セブン銀行、株式会社横浜銀行などによるユーザー事例セッションの他、AI inside株式会社、株式会社BEDORE、株式会社Cogent Labs、ファーストアカウンティング株式会社などのテクノロジーパートナーによるセッション、また注目のAIスタートアップ2社である、株式会社エクサウィザーズ 代表取締役社長 石山洸氏、株式会社シナモン 代表取締役社長CEO平野未来氏を迎えてのパネルディスカッションを実施するなど多彩な講演をご覧いただけます。 

※記載の社名順は、50音順

 

AI×RPA、すなわちAIと親和性の高いRPAをあわせて圧倒的な相乗効果を出すために、企業の自動化を実現するRPAAIを組みわせて現場が活用することで、今までのAI導入のアプローチを変える、新たなAIの活用方法をご提案させていただきます。是非参考にしてみてください。

 

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by Digital Marketing Japan

TOPICS: Education, RPAxAI, hyperautomation

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