最新の生成 AI が企業変革にもたらすメリット

AI に関する発表や技術革新は留まるところを知らず、ChatGPT が登場した約 1 年前から猛スピードで加速しています。ここ数週間だけでも、OpenAI の DevDay や AI に関する大統領令の発令など、大きな出来事がありました。これらのテクノロジーが将来どうなるかについては、まだ多くのことがわかっていませんが、1 つ明らかになりつつあるのは、それらがエンタープライズ オートメーションに大きく影響し、企業はこれまで以上に広範なプロセスを包括的に自動化できるようになるということです。

生成 AI の影響を確認する

特に財務およびカスタマーサービスの分野において、企業は生成 AI を自社の業務に積極的に統合しており、オートメーション・エニウェアはビジネス環境における明らかな変化を目の当たりにしています。この戦略的な動きは、9 月の Imagine カンファレンスで素晴らしい成果を発表した Petrobras 社などの初期の成功事例に活かされています。注目すべきは、これらの企業が非常に短い期間で数百万ドルの収益を上げており、軌道に乗れば数十億ドルを稼ぎ出すこともあるということです。

さらに、生成 AI の登場は、収益を上げるだけでなく、オートメーションの民主化に大きな変革をもたらします。生成 AI は今後、オートメーション開発の障壁を軽減し、組織内のより多くの人々が迅速にオートメーションを構築できるようにすることで、オートメーションの普及をさらに加速させるでしょう。

最新の生成 AI の進歩とその限界を理解する

OpenAI は、第 1 回の開発者カンファレンスとなる DevDay での最近の発表において、こうしたオートメーションの発展に不可欠な構成要素が進化し続けており、エンタープライズ オートメーションの促進を後押ししていると述べました。これらの発表は、GPT-4 モデルの改良から、GPT と新しい Assistants API の導入まで、多岐にわたっています。

モデルに関する発表は、今後予定されている多数の改善点が主なものでしたが、GPT と Assistants API に関する発表は特に興味深いものでした。というのも、それらは多くの開発者が現在使用している機能を統合して対象のタスクを実行したり、LLM を使用してエージェントを構築しているからです。GPT と Assistants API は、特定の指示、知識の検索、プラグインの概念を組み合わせ、言語インターフェースを使用して目的特化型のエージェントを生成します。これは画期的な発表でした。フレームワークを標準化することで、開発者ではない多くの人々が生成 AI を使用してタスク特化型のエージェントを構築できるようになるためです。これにより、この分野の開発は加速されるでしょう。

これらのエージェントを目的外のタスクに使用すると、依然として多くの制限に直面することになります。AutoGPT のような以前のオープンソースのエージェント フレームワークと同様に、あまり頼りにならず、的外れになりがちで、ハルシネーションを起こすことがあります。しかし、このエージェント アプローチは、検索と関数呼び出しを組み合わせて、エージェントへの入力と出力に必要なガードレールと基礎知識を導入することで、より狭義のタスクを実行する場合に非常に役立つことが証明されています。

企業のワークフローで生成 AI を活用する

当社はお客様と連携し、上記の概念を複雑なエンドツーエンドのエンタープライズ オートメーションに適用しています。たとえば、カスタマーサポートのチケット解決を自動化する場合、データ検索に加え、LLM をオートメーション全体の 1 つのサブタスクとして使用します。このようなワークフローで AI を活用する際に効果を発揮するのが、オートメーション サクセス プラットフォームです。この事例の成功の鍵は、このマルチステップ、マルチシステムのプロセスのオーケストレーション全体を、このような高度なプロセスを本番環境に導入するために必要な適切なツール、ガードレール、ガバナンス、分析、統合などの機能を備えたエンタープライズ オーケストレーション プラットフォームで実行することです。

同時に、このプロセス全体で、顧客の問い合わせに基づいて関連する知識を検索し、LLM を使用して顧客の質問に合わせて個別最適化された回答を生成するために必要な AI を活用できます。OpenAI からの新しい発表により、ソリューションの 1 つを全体的なエンタープライズ プロセスに簡単に組み込む方法が登場しました。

DevDay では OpenAI が生成 AI の活用例をいくつか発表しましたが、当社もお客様と協力して数多くの活用例を開発しています。Imagine カンファレンスでは、メール、Salesforce、SAP、MS Teams などのシステムからデータを収集し、AI を使用して非構造化データからデータとインサイトを抽出して、承認を得るための出荷問題解決プロセスを取り上げました。

この重要なビジネス プロセスでは、システムとユーザー間でエンドツーエンドのオーケストレーションが必要ですが、当社のプラットフォームではそれをシームレスに実行できます。また、生成 AI を活用して、製品在庫に関する個々の情報を分析し、顧客の注文に対応するための提案も行えます。このような提案をワークフローの一部として行えることも、目的特化型 AI エージェントの活用例の 1 つです。

新たな会話体験

生成 AI のもう 1 つの活用例は、ビジネス ユーザーと開発者がオートメーションと情報のためのフロントエンドの対話型インターフェースとして使用する例です。すでにリリースされている Co-Pilot for Automator では、自然言語を用いてオートメーションを開発できるため、開発を 55% 以上高速化できます。Co-Pilot for Automator は、新しい GPT および Assistants 製品と同様の概念を多数採用していますが、ビジネス オートメーション ワークフローを作成するための強力な機能が追加されています。また、1 億回を超えるオートメーションの実行から情報を得たカスタム トレーニング モデルを使用して、注文管理プロセスなどのエンタープライズ オートメーション ワークフローを出力します。

オートメーション・エニウェアでも、チームの生産性を向上させるために、社内の AI アシスタント Jarvis を立ち上げ、プラットフォーム上で従業員がビジネス関連の質問に対する回答を得て、自動化されたビジネス プロセスを開始できるようにしています。Open AI が発表した機能により、より多くの人々が基本的な会話アシスタントを作成して個人の生産性を向上できるツールを入手し、これらを当社のプラットフォーム上でエンドツーエンドのワークフロー オートメーションを活用するための構成要素として利用できるようになるはずです。

AI を最先端のインテリジェント オートメーション プラットフォームと連携する

まったく新しい事例を開発したり、何百万ドルものビジネス成果を上げたり、テクノロジーとの関わり方に変革をもたらしたりなど、現在はテクノロジーとエンタープライズ オートメーションにとって画期的な時代となっています。先週の Open AI の発表では、これらの新しい AI モデルの可能性がさらに明らかになりました。当社が連携している大手企業のオートメーション ワークフローには、すでに多くの活用例が組み込まれていますが、今後さらに加速することになるでしょう。業務を変革するためには、これらの新しいテクノロジーをビジネスクリティカルなワークフローに組み込むための適切なオートメーション プラットフォームを確保することが重要です。