企業自動化における次の大きなトレンドは何でしょうか？テクノロジーの巨人に尋ねれば、それは生成型AIを搭載したエージェントだと答えるでしょう。
エージェントには普遍的に受け入れられている定義はありませんが、今日ではこの用語は、ソフトウェアや Web プラットフォーム間で人間のようなやり取りを通じて複雑なタスクを実行できる生成 AI 搭載ツールを表すために使用されています。
例えば、エージェントは航空会社やホテルチェーンのウェブサイトで顧客の情報を入力するだけで旅程を作成できます。また、アプリ間で価格を自動的に比較することで、特定の場所への最も安価な配車サービスを手配することもできます。
ベンダーはチャンスを感じている。ChatGPTの開発元であるOpenAIは、AIエージェントシステムの開発に注力していると報じられている。また、Googleは4月初旬に開催された年次カンファレンス「Cloud Next」で、エージェントのような製品を多数デモした。
「企業は今日から自律エージェントの大規模な導入の準備を始めるべきだ」とボストン コンサルティング グループのアナリストは最近のレポートで述べ、自律エージェントが3～5年以内に主流になると予測する専門家の言葉を引用した。
昔ながらの自動化
では、RPA はどうなるのでしょうか?
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、企業がコスト削減とデジタルトランスフォーメーションの推進を両立させるため、10年以上前に流行しました。RPAはエージェントのようにワークフローの自動化を推進します。しかし、RPAははるかに厳格な形式で、「if-then」型の事前設定されたプロセスルールに基づいており、厳密に定義された個別のステップに分解できます。
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「RPAはクリック、タイピング、コピー＆ペーストといった人間の動作を模倣し、人間よりも速く正確にタスクを実行できます」と、ガートナーのバイスプレジデントアナリスト、サイカット・レイ氏はTechCrunchのインタビューで説明した。「しかし、RPAボットには、自然言語処理や推論スキルを必要とする複雑、創造的、あるいは動的なタスクの処理には限界があります。」
この硬直性により、RPA の構築にはコストがかかり、RPA の適用範囲も大幅に制限されます。
RPAベンダーであるRobocorpが2022年に実施した調査によると、RPAを導入したと回答した組織のうち、69%が少なくとも週に1回は自動化ワークフローの不具合を経験しており、その多くは修復に数時間を要しています。企業がRPAを導入し、不具合を未然に防ぐための支援を行うことで、ビジネス全体が成り立っています。
RPAベンダーは甘い考えではありません。彼らは課題を十分に認識しており、生成AIが自社プラットフォームの終焉を早めることなく、多くの課題を解決できると考えています。RPAベンダーの考えでは、RPAと生成AI搭載エージェントは共存可能であり、将来的には互いに補完し合うように成長する可能性もあります。
生成AI自動化
UiPath は RPA 市場の大手企業の 1 つであり、Uber、Xerox、CrowdStrike など、推定 10,000 社以上の顧客を抱えています。同社は最近、ドキュメントとメッセージの処理に重点を置いた新しい生成 AI 機能を発表し、UiPath の CEO である Bob Enslin 氏が「ワンクリック デジタル トランスフォーメーション」と呼ぶものを実現するための自動化アクションも発表しました。
「これらの機能は、顧客に特定のタスク向けにトレーニングされた生成AIモデルを提供します」とエンスリン氏はTechCrunchに語った。「当社の生成AIは、メールのテキスト補完、分類、画像検出、言語翻訳、個人を特定できる情報のフィルタリング、そして内部データから得た知識に基づいた人物関連の質問への迅速な回答といったワークロードを強化します。」
UiPathが生成AI分野で最近展開している取り組みの一つに、クリップボードAIがあります。これは、UiPathのプラットフォームとOpenAI、Googleなどのサードパーティモデルを組み合わせ、エンスリン氏の言葉を借りれば、「コピー＆ペーストを行うすべての人に自動化の力をもたらす」ものです。クリップボードAIを使用すると、ユーザーはフォームからデータをハイライト表示し、生成AIを活用してコピーしたデータの適切な保存場所を特定し、別のフォーム、アプリ、スプレッドシート、またはデータベースにコピー先を指定できます。
「UiPathは、アクションとAIを融合させる必要性を認識しています。そこに価値が生まれるのです」とエンスリン氏は述べた。「エンドツーエンドのプロセス全体にわたって、生成型AIと人間の判断（いわゆる「ヒューマン・イン・ザ・ループ」）を組み合わせることで、最高のパフォーマンスが実現できると考えています。」
UiPath の主なライバルである Automation Anywhere も、生成 AI を RPA テクノロジーに組み込むことを試みています。
昨年、Automation Anywhere は、自然言語からワークフローを作成し、コンテンツを要約し、ドキュメントからデータを抽出し、そしておそらく最も重要な点として、通常 RPA 自動化の失敗の原因となるアプリの変更に適応するための、生成 AI を活用したツールをリリースしました。
「[当社の生成AIモデルは] [オープンな]大規模言語モデル上に開発されており、数千ものエンタープライズアプリケーションにおける1億5000万以上の自動化プロセスから得られた匿名化されたメタデータでトレーニングされています」と、Automation AnywhereのエンタープライズAIおよび自動化担当SVP、ピーター・ホワイト氏はTechCrunchに語った。「当社はプラットフォーム内の特定のタスク向けにカスタム機械学習モデルの構築を継続しており、現在、当社の自動化データセットを用いて、基礎的な生成AIモデル上にカスタムモデルを構築中です。」
次世代RPA
レイ氏は、RPA機能の基盤としてますます多くのものを生み出す生成AIの限界、特にバイアスや幻覚を認識することが重要だと指摘する。しかし、リスクはさておき、生成AIはこれらのプラットフォームの仕組みを変革し、「自動化の新たな可能性を生み出す」ことでRPAに付加価値をもたらすと彼は考えている。
「生成AIは、RPAプラットフォームの機能を強化する強力なテクノロジーです。自然言語の理解と生成、コンテンツ作成の自動化、意思決定の改善、さらにはコード生成までが可能になります」とレイ氏は述べています。「生成AIモデルを統合することで、RPAプラットフォームは顧客にさらなる価値を提供し、生産性と効率性を向上させ、ユースケースとアプリケーションを拡大することができます。」
Forresterの主席アナリスト、クレイグ・ルクレア氏は、RPAプラットフォームは、ユースケースの拡大に伴い、自律エージェントや生成AIをサポートするために拡張する準備が整っていると考えています。実際、ルクレア氏は、RPAプラットフォームが自動化のためのオールラウンドツールセット、つまりRPAに加えて関連する生成AIテクノロジーの導入を支援するツールセットへと進化していくと予測しています。
「RPAプラットフォームは数千ものタスク自動化を管理できるアーキテクチャを備えており、これはAIエージェントの集中管理にとって良い兆候です」と彼は述べた。「数千もの企業がRPAプラットフォームを導入しており、生成型AIを搭載したエージェントへの活用に前向きになるでしょう。RPAが成長してきたのは、UI統合を通じて既存の業務パターンに容易に統合できる点が一因であり、これは今後、よりインテリジェントなエージェントにとっても価値あるものとなるでしょう。」
UiPathは、今月初めにプレビューを開始した新機能「Context Grounding」で、既にこの方向への取り組みを開始しています。Enslin氏の説明によると、Context Groundingは、モデルが利用する可能性のあるビジネスデータを、インデックス作成や検索が容易な「最適化された」形式に変換することで、ファーストパーティおよびサードパーティの両方の生成AIモデルの精度を向上させるように設計されています。
「コンテキスト グラウンディングは、ナレッジ ベースや社内ポリシー、手順などの企業固有のデータセットから情報を抽出し、より正確で洞察に富んだ対応を作成します」とエンスリン氏は述べています。
RPAベンダーの足を引っ張るものがあるとすれば、それは顧客を囲い込みたいという常につきまとう誘惑だとル・クレール氏は述べた。彼は、プラットフォームが「特定のシステムに依存しない」こと、そして現在そして将来の様々な企業システムやワークフローと連携するように設定できるツールを提供する必要性を強調した。
これに対してエンスリン氏は、UiPath が「オープンで、柔軟で、責任ある」姿勢を維持することを誓った。
「AIの未来には、特化型AIと生成型AIの組み合わせが不可欠です」と彼は続けた。「私たちは、お客様があらゆる種類のAIを安心してご利用いただけるようにしたいと考えています。」
ホワイト氏は中立性を明確に約束したわけではない。しかし、オートメーション・エニウェアのロードマップは顧客からのフィードバックに大きく左右されることを強調した。
「あらゆる業界のお客様から、ジェネレーティブAIの導入によって、自動化をより多くのユースケースに組み込む能力が飛躍的に向上したという声が聞こえてきます」と彼は述べた。「RPAなどのインテリジェントオートメーション技術にジェネレーティブAIを組み込むことで、組織は運用コストを削減し、生産性を向上させる可能性を秘めています。これらの技術を導入しない企業は、ジェネレーティブAIと自動化を導入している他社との競争に苦戦することになるでしょう。」
