AIとビジネス自動化の間に欠けているものは何でしょうか。プロセスインテリジェンスです。

世の中には、もともと相性のよい組み合わせというものがあります。塩とコショウ、マカロニとチーズ、ピーナッツバターとジャムのように。

ここ数年で、AIと自動化も、これらの優れた組み合わせの1つとして浮上してきました。さまざまな業界の企業がAIと機械学習をビジネスに統合してプロセスを自動化し、生産性の向上、エラーの削減、リソースの最適化、ビジネス成果の向上を実現しています。それを望まない企業などいません。

AIと自動化が自然なパートナーとして確立していることに議論の余地はありません。しかし多くの組織は、この組み合わせにはまだ欠けている要素があることに気づいていません。強力なビジネスプロセス管理へと変貌させる「秘伝の隠し味」とも言える存在に。

AIと自動化：プロセス領域における理想の組み合わせ

人工知能と自動化を組み合わせたインテリジェントプロセス自動化（IPA）という形で、人工知能を巡る産業全体が成長してきました。IPAの世界市場は急速に拡大しており、2024年には145.5億ドルと評価され、2030年までに年平均成長率22.6％で成長すると予想されています。

IPAはAIを従来の自動化技術と統合し、企業が単に反復的な定型業務を自動化するだけでなく、AIエージェントやコパイロットなどの認知技術を組み合わせて、ビジネスニーズに適応する高度な自動化を実現できます。IPAは定められた手順に従うだけでなく、学習し、適応し、時間とともに改善することができます。いわば自律的に「考える」ことができるのです。これは、タスクとして定義された範囲を超えて「考える」ことができないロボティックプロセスオートメーション（RPA）よりも一歩進んだアプローチです。

AI を活用した BPA と RPA の違いは何ですか？

IPA市場が成熟するにつれ、その基本的な構成要素であるBPAとRPA、そして両者の違いに目を向ける価値があります。

まず、ビジネスプロセスオートメーション（BPA）は、API、ルール、ヒューマンインザループ（HITL）ステップを活用し、複数のシステムにまたがるワークフロー全体を再設計し、オーケストレーションできる能力を備えています。BPAソリューションは、作業のルーティング、SLAの遵守、例外処理まで対応でき、業務引き継ぎを減らし、時間を節約し、運用コストを最小限に抑えることに貢献します。

これに対してRPAは、データ入力、レポート作成、フォーム入力など、UIレベルで行われる反復的かつルールベースのタスクを対象とします。先に述べたように、RPAは与えられたタスクの範囲に限定されるため、BPAは全行程を指揮する「指揮者」、RPAボットはその行程の一部を実行するために呼び出される存在、と考えると分かりやすいでしょう。

AIを搭載したBPAソリューションに求めるべきものとは？

BPAソリューションは、現代の技術スタックに素晴らしい追加要素をもたらします。企業はBPAを活用して、顧客オンボーディングやKYCチェックから、クレーム処理、調達から支払い、受注から入金までのプロセスまで、あらゆる業務をオーケストレーションできます。BPAプラットフォームを評価する際に注目すべき特性と機能は次のとおりです。

• インテグレーション優先のアーキテクチャ：幅広い既製コネクタやAPIを備え、シンプルな処理ステップを実行するためにRPAを呼び出すことができます。
• HITLHuman-in-the-Loop) とケース管理:自動化と人間の関与をシームレスに融合できる動的ルーティング、承認、SLA タイマー、例外処理。
• スケーラビリティと信頼性：文書、データ、インテグレーションの急増にも対応し、特定のステップが失敗した場合（例：障害やタイムアウト）の再試行にも対応できます。
• セキュリティとガバナンス：役割と権限を提供し、明確な監査証跡と暗号化を備え、各種コンプライアンス要件を確実に満たします。
• エンドツーエンドの可観測性：リアルタイム更新のライブダッシュボード、サイクルタイムや初回合格率などの幅広い主要指標、アラート、そして「what-if」テストを提供します。
• プロセスインテリジェンスプラットフォームとの互換性：Celonisのような主要なプロセスインテリジェンスプラットフォームと統合することで、BPAがビジネスプロセス固有のコンテキストにアクセスでき、自動化の取り組み効果を最大化します。

では、プロセス自動化をさらに効果的にするために必要な、AIプロセス自動化パズルに欠けているピースとは何でしょうか？

プロセスインテリジェンス：欠かせない要素

プロセス・インテリジェンスは、AIがビジネスの言語を理解できるようにします。これは、プロセスマイニングのような革新的な技術から得られたデータと、プロセス最適化の長年の経験を通じて得られた標準化されたプロセス知識を組み合わせることで、AIがビジネスプロセスをエンドツーエンドで理解するために必要なコンテキストを提供します。プロセスインテリジェンスによって実現される状況認識により、AIはビジネスニーズに適応し、よりスマートなプロセス自動化を推進できるようになります。

KARL STORZ SE & Co KGのExecutive Director Business Process ManagementであるEtienneKneschke氏は次のように述べています：「プロセスインテリジェンスは、企業における生成AIベースの自動化を実現するための基盤となる要素です。なぜなら、企業がシステム、部門、地域を横断してどのように運営されているかを知るために必要な、不可欠な文脈的理解をLLM（大規模言語モデル）に提供するからです。

プロセスインテリジェンスが提供するコンテキストがなければ、AIと自動化の組み合わせはリスクを伴う組み合わせになりかねません。どれほど高度な機械学習アルゴリズムであっても、誤ったデータや不完全なデータから学習すれば、最適ではないプロセスを自動化してしまい、結果として状況を悪化させる可能性があります。エンドツーエンドの業務を理解していなければ、AIツールでひとつのビジネスプロセスを自動化することが、組織内の別の領域で思わぬ影響を引き起こす可能性があります。

Celonisは、Process Intelligence Graphを通じてプロセスインテリジェンスを提供します。これにより、あらゆる業務システムからデータを抽出し、オブジェクトやイベントがどのように相互作用しているか、プロセス同士がどのようにつながっているか、そしてビジネスがどのように動いているかを可視化できます。さらに、標準化されたプロセス知識とAIを重ね合わせ、ビジネス全体をつなぐ「結合組織」のような役割を果たします。

AIによるプロセス自動化の強化

AIは、プロセスに関する知識によって文脈化されたデータを与えられると、さまざまなツールを用いてインテリジェントな自動化を推進することができます。例えば、Process Intelligence Graphは、システムに依存せず、顧客の技術スタック内ですでに利用可能なツールで自動化をトリガーできます。Microsoftユーザーであれば、Power BI AIやPower Automateがこれらに該当し、その他のユーザーの場合はRPAツールが使用されることがあります。

既存の自動化技術の効果を高めるだけでなく、Celonisは、以下のような独自のAI機能と自動化ソリューションを提供しています。

• Action Flowは、プロセスの自動化を定義し、オーケストレーションするために使用されます。これらはProcess Intelligence Graphと完全に連携しており、既製コネクタを備えた直感的なローコードインターフェースを使って、数分でセットアップできます。
• Annotation Builderは、生成AI（GenAI）を用いてデータを推論し、アクションのための判断や推奨を生成するノーコードツールです。ユーザーは自然言語でルールを定義できるため、この形態のプロセス自動化は特に扱いやすく、誰でも利用しやすいものになっています。
• LLM for PQL Generationは、ユーザーのクエリを、プロセスデータをプロセスインテリジェンスへと変換するために使用される言語である Process Query Language (PQL) へと変換する、もう一つの生成AIツールです。
• Process Copilotは、自然言語処理（NLP）と会話型AIを活用し、Celonisプラットフォームとの対話を同僚との会話のように簡単にする、PQL生成向けLLMの進化版です。
• AgentCは、AIエージェントツール、連携機能、およびパートナーシップで構成されたスイートであり、ユーザーが独自のAIエージェントを開発したり、Celonis Process Intelligence（これにより、エージェントはあなたのビジネスがどのように運営されているかを真に理解します）を活用した既製のAIエージェントを利用したりすることを可能にします。

AIアシスタント、コパイロット、エージェントそれぞれの強みやユースケースを、ちょっとした「旅」になぞらえて分かりやすく紹介しています。詳しくは、こちらのe-book 「Destination AI: Unpacking AI tools」をご覧ください。

AIと自動化の実践例

プロセスインテリジェンス、AI、自動化は互いに連携し、これまでにないレベルの可観測性と実行可能性を推進することができます。インテリジェントな自動化のユースケースには、リアルタイムで問題を検知して解決するリアクティブ型と、問題が発生する前に回避したり、発生しても迅速に対処できるよう支援するプロアクティブ型の双方があります。プロアクティブ型のユースケースは、オブジェクトセントリックプロセスマイニング（OCPM）のように、プロセスが組織全体でどのように動き、相互作用しているかを可視化する技術によって支えられています。

インテリジェントな自動化の例としては、次のようなものがあります。

• B3がAIエージェントを導入し、契約内容の理解からサプライヤーとの連絡まで、契約更新プロセス全体を自動化します。
• CampariがCelonisおよびRollioと共同でAI搭載のコラボレーションエージェントを開発し、滞留している受注の解消を迅速化します。
• PepsiCoがAction Flowsを活用し、未回収債権の督促状の作成と送付を自動化し、チームの貴重な時間を節約します。
• Florida Crystalsがインテリジェントな自動化を活用し、買掛金チームが対応できるよう、近く期限を迎えるキャッシュディスカウントに関する日次アラートを送信します。

AI自動化をさらに前へ進めるために

今日、AIがビジネスプロセスの自動化に効果的に活用できることは、もはや疑う余地がありません。しかし、AIによる自動化を進める際、その判断材料となるビジネスプロセスの知識でデータを補強した基盤（いわゆるプロセスインテリジェンス）を事前に整えずに急いで導入してしまうと、予期せぬ結果を招く可能性があります。

CelonisのProcess Intelligence Platformは、チーム、システム、プロセス間で共通の言語を提供します。このプラットフォームはシステムに依存せず、BPAソリューションとシームレスに連携でき、AIが組織に実質的で変革的な効果をもたらすために不可欠な、固有のビジネスコンテキストを提供します。

当社のProcess Intelligence Platformに支えられることで、AIと自動化は組織全体のプロセスを円滑に機能させることができます。

CelonisのProcess Intelligence Platformについて、そしてそれが自動化の取り組みをどのように加速できるのか、もっと知りたいですか？弊社チームまでご連絡ください。専門家に相談できるよう手配いたします。