企業における自動化のこれまでとこれから - RPAからAIまで 第6回 AIとの連携で広がる自動化の可能性

ただ、Pew Research Centerのレポート によると、「AIへの期待よりも懸念のほうが大きい」という回答が2022年に比べて増加し、2023年には52％と半数以上に達したとされている。そこで人のチェックの介在やセキュリティ、ガバナンスを担保　する仕組み、成熟したAIガバナンスポリシーが必要になる。将来的に不適切なAIの利用が発生しそうになった場合などを想定して、それを監視・予防する仕組みやガードレールのような仕組みの構築・組み込み、「野良AI」の発見と最適化も必要になる。
日本における自動化とAIの今後

さて、これまで6回にわたって「企業における自動化のこれまでとこれから」をテーマにコラムを執筆してきた。最後となる今回のまとめとして、自動化とAIの進展の方向性について触れておく。

まず今後、AIはテキスト・画像・音声・動画などさまざまなデータから情報を収集し、それらを統合して処理できる「マルチモーダルなAI」への進化がさらに進むだろう。自動化と連携においても、このマルチモーダルなAIとの連携が拡大していくと予想される。

例えば、部品工場で製造設備のセンサーが取得したデータや製造工程を流れる部品の画像データなどをもとにマルチモーダルAIがより精度高く異常を検知し、設備のメンテナンスなどの指示を自動化できるといった仕組みの構築が考えられる。

AIが、より多元的な情報をもとにアウトプットを行えるようになることで、人間の仕事の質が今まで以上に高まっていく。データ分析や異常検知などはAIに任せることで、人間は人間にしかできない業務に集中できるようになる。

今後、自動化とAIはお互いを補完する関係性になっていくだろう。日本では人手不足がますます深刻になる中、働きがいや従業員満足度の重要性がますます高まっていく。自動化とAIを組み合わせたソリューションを活用すれば、従業員がより働きがいを感じられるような業務に集中できる環境を整えることも可能になる。

前述したようなリスクもはらんではいるが、バランスを模索しながら、さまざまな業種の現場で、自動化とAIを組み合わせたソリューションの存在感がさらに高まっていくだろう。

著者
UiPath株式会社　プロダクトマーケティング部 部長 夏目 健
UiPath株式会社　プロダクトマーケティング部　山崎 麟太郎