オートメーション・アドバンテージ（2021年）は、現代の組織に自動化とAIを構築するためのロードマップを提供します。自動化の旅で企業が通過すべき段階から、雇用破壊を心配する従業員を安心させる最善の方法まで、未来の世界で繁栄するための方法をリーダーに示します。
自動化が加速する世界で、あなたと組織が生き残り、成功する術
今後数十年、自動化とAIは働く世界を変革し続けるでしょう。製造業や重工業といった予測可能な分野だけでなく、ジャーナリズムから医学まで、まだ黎明期にある分野も見違えるほど変化します。時代に適応できなければ、企業は淘汰される危険があります。
かつて製造業に革命を起こしたように、自動化は他の仕事領域も再構築しつつあります。この要約では、あなたとあなたのビジネスがこれらの技術進歩に適応し、利益を得るための指針と戦略を提供します。自動化とAIを組織に統合しようとするリーダーの視点から物事を見ることができるでしょう。そして何より、自動化とAIが人間の才能を単に置き換えるのではなく、いかに活かせるかを学べます。
本書『オートメーション・アドバンテージ』（バスカー・ゴーシュ、ガヤトリ・パレール、ラジェンドラ・プラサード著）の内容は、中級から上級の読者を想定していますが、自動化やAIの世界の初心者でも理解できるでしょう。この要約では、深く豊かな知見の中から、本書を他と際立たせる最も強力なアイデアに焦点を当て、効率的にお届けします。具体的には、自動化とAI統合を進めるための基本的なステップ、自動化成熟度へのロードマップの構築、そして人間中心のアプローチがなぜ不可欠かについて学べます。この要約で学べるのは、
- イタリアの新聞がバーチャルアシスタントを導入した結果
- 自転車の乗り方を学ぶことと自動化戦略の共通点
- 持続可能な自動化・AI統合に人間中心のアプローチが欠かせない理由
システムとAIの自動化はビジネスとして意味をなさなければならない
まず、この要約で頻出する用語を定義しましょう：インテリジェント・オートメーション。著者たちは、データ分析や意思決定といったタスクを、そこから生じるアクションや学習を含めて機械で自動化することを指します。もちろん、これらは今なお人間が行う典型的な仕事であり、不安を感じるかもしれません。しかし心配は無用です。ゴーシュ、パレール、プラサードの研究は、変化し続けるテクノロジー環境の中で、インテリジェント・オートメーションをチームやビジネスに貢献させる方法を示しています。
イタリアの有力新聞のひとつ、イル・セコロXIXの例を見てみましょう。カラー印刷、デジタル展開、統合ニュースルームなど、新聞業界の革新を常にリードしてきた同紙も、深刻な課題に直面していました。デジタル世界に追いつくために迅速に変革しなければ取り残されると、リーダーシップは気づきました。読者を維持・拡大するには、高品質で費用対効果の高いジャーナリズムが必要でした。彼らの解決策は？バーチャルアシスタントの導入です。AI技術が記事の文法ミスを素早くチェックし、インターネット上で意外な関連性を探し出しました。これにより、記者は見落としがちな情報源や過去のニュースを参照でき、他紙では見つけにくい深みのある記事を生み出せるようになりました。つまり、記者は優れた記事を書くことに集中し、機械が骨の折れる調査や校正を担ったのです。人間の記者を不要にするのではなく、バーチャルアシスタントは彼らの仕事の質を高めました。これは、リーダーシップが読者維持や拡大といった重要指標を改善する機会を見いだし、規模を問わず記者が最高の仕事をできるよう適応した好例です。また、ビジネス戦略とインテリジェント・オートメーション、統合AIを整合させる必要性と価値を示しています。
では実践に移りましょう。ビジネス戦略やシステムにインテリジェント・オートメーションを統合し、正しい方向へ導くにはどうすればよいのでしょうか。ビジネスリーダーとして、まず自問すべき適切な質問があります。自社をどこへ導きたいか？業界の未来はどうなっているか？その展開が数年後の自社のビジネス価値の定義にどう影響するか？これらの重要な問いに答えることで、リーダーシップチームがレビューし整合させるべきすべてのコンポーネント、システム、リソース、境界を検討できる明確な戦略を実行できます。基本的に覚えておくべきは、反復作業を自動化し人間の潜在能力を解放するという目標は素晴らしいものの、それがビジネスとして意味をなさなければならないということです。組織で自動化とAIの統合が本当に軌道に乗るには、本格的な戦略が必要です。では何をすべきでしょうか？
成功する自動化導入にはビジネス戦略が欠かせない
まず、自動化を通じて組織がどのように競争優位を獲得するつもりかを理解する必要があります。それがどのような優位性をもたらすのかを明確にしなければなりません。場合によっては、ビジネスモデルの全面的な見直しが必要になるかもしれません。この旅に出る前に、次のような質問を自問しましょう。自社は価格競争と市場シェア拡大のために自動化やAIを導入するのか？あるいは、長期的な優位性を見据え、競合を技術的に置き去りにするイノベーションを目指すのか？次に、どの自動化プロジェクトに集中するかを絞り込みます。自動化は困難でエネルギー集約的なプロセスですから、適切なプロジェクトが優先されていることを確認しなければなりません。複数の自動化プロジェクトが進行中なら、どれが最良のビジネスケースを提示するかを問い、そこに集中します。また、ビジネスリーダーとIT部門は、組織の自動化・AI統合を構築する際に緊密に連携すべきです。こう考えてください。もしサービス指向のビジネスが、顧客がアプリのサービス体験をひどく嫌っているために財務的な打撃を受けているなら、どれだけ洗練された技術アーキテクチャを持っていても、顧客のニーズに対応していなければ意味がありません。顧客のペインポイントを特定し、その結果を活用して技術アーキテクチャを調整する必要があります。自動化が導入された後も、企業は改善を続けなければなりません。「重要な領域を自動化できたから、これで一息つける」と考えたくなる誘惑は強力ですが、それは重大な過ちです。競争力を保つには、毎日をスタートアップの初日のように扱わねばなりません。技術面では、絶え間ない革新が必要です。技術革新への出遅れから生じる損失は、十分に吟味されていない新技術を導入して被るかもしれない損失をはるかに上回ります。もちろん、見切り発車はリスクがありますが、傍観していると、自社が「現代的」と見なされる競争優位を逃すかもしれません。自動化ロードマップを作成すれば、統合戦略の実施、追跡、革新の方法を明確にできます。ロードマップは、ビジネス成果に焦点を当てたレベルと、自社の自動化成熟度を高める旅に焦点を当てたレベルの2つを同時に開発すべきです。
自動化ロードマップを概説し、成功する自動化・AI統合の準備を整える
では、ビジネス成果ロードマップに入りましょう。成功する自動化成熟プロセスの戦略モデルはすぐ後で説明します。著者たちはビジネス成果プロセスを主に3つのフェーズに構造化しています。第1フェーズは「確立」です。この段階では、ビジネスアプリケーション全体で自動化の可能性がある箇所を探索し特定します。次のフェーズは「拡大」です。その名の通り、ソリューションを開発、有効化し、スケールさせます。最後の第3フェーズ「運用」では、真の価値実現をよりよく観察するために地理的カバレッジを広げ、そこから得た学びに基づいてインテリジェント・オートメーション戦略を更新します。このプロセスレベルは、自動化成熟度を成功させるためのプロセスと織り交ぜることを忘れないでください。戦略的ロードマップのこの部分を掘り下げる際には、常に念頭に置いてください。
さて、ビジネス戦略と自動化・AIの目標を整合させた段階に達しました。次は何でしょうか？自動化とAIを組織に統合することです。これは系統的なプロセスです。その旅を始めることは、さまざまな発達段階を経ることを意味します。自転車の乗り方を学ぶ段階を想像してください。まず歩くことを学び、次に三輪車をマスターし、その後補助輪付き自転車、そして最終的に自信を持って自転車に乗れるようになります。同じことが自動化を目指す企業にも言えます。段階を踏まなければ、実際の進歩はまず望めません。最初に、現在のインフラの状態と改善のためのギャップを検証する基礎段階から始め、ビジネスの成長に合わせて俊敏に進化できる持続可能で成功する自動化戦略を設定する必要があります。これが自動化とAI統合の成功の土台です。
まず、ツール主導段階です。この時点では、特に実装や改善の余地がある領域において、孤立しているが繰り返し発生する問題の解決に注力します。つまり、自動化の取り組みは断片的かつサイロ化されており、全体的な価値は限定的です。次にプロセス主導段階です。これは、現在の自動化インフラに対する綿密な、または外部からの評価が、企業や組織の収益に価値をもたらさないプロセスの非効率性を明らかにする段階です。これらを検証したら、製品やサービスの重複点や接続点に細心の注意を払い、最適化の機会を探ります。基礎段階と最適化段階を経て、ビジネスはロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を探求する準備が整います。簡単に言えば、ここで行うのは、迅速な成果を生む反復的なタスクをソフトウェアプログラムで自動化することです。例えば、銀行の顧客サービス体験において、最初の問い合わせから高度な回答まで、これらすべてをチャットボットが提供できます。最後から2番目の段階はデータ主導段階です。有用で信頼できるデータがあれば、ビジネスはそこから明らかになる洞察から大きな恩恵を受けられます。しっかりしたデータによって、例えば製品体験をより正確に予測できるようになり、コスト削減という目標から、効率向上や、絶えず変化する消費者やクライアントのニーズ・行動に俊敏に対応する目標へと焦点を移せます。例えば、さまざまなデータソースに対してアルゴリズムを実行することで、消費者の購買行動を学習し、その人にパーソナライズされた商品オファーを送ることができます。データに細心の注意を払ってください。
最後に、自動化の最高成熟度はインテリジェンス主導の自動化です。これは、従来人間に限定されてきた複雑な機能やタスク、例えば曖昧さの感知や理解、学習し行動に移すことをコンピューティングパワーが実行できるようになった段階です。例を挙げて明確にしましょう。米国の保険会社でAIがクレーム管理業務のパターンを検出できるようになったとき、不正請求をフラグできるようになりました。これは業界に数十億ドルの損害を与え、平均的な家庭の保険料に直接影響し、こうした虚偽の請求のために年間400〜700ドルの追加負担を強いています。先ほど述べたように、最初から始めることが重要です。自転車に乗ることを考える前に、歩くことを学ばねばなりません。ですから、ビジネスを自動化の最終成熟度に到達させ、技術の進歩から利益を得たいのであれば、必要な段階を一切飛ばしてはいけません。このガイドに従い、組織を持続可能で収益性の高い未来へと導いてください。次に、ビジネスにおけるインテリジェント・オートメーションの実践的な実装について掘り下げましょう。
自動化を導入するには、リーダーは従業員を安心させ、鼓舞する必要がある
まず言うべきは、時代に適応できない企業は淘汰される可能性があるということです。そして実際、多くの企業が適応に失敗するでしょう。変化は難しく、適応できない理由はいくつもあり、自己課した障害もあれば、外的要因もあります。しかし詳細に立ち入らずに重要なポイントは、チームのスキル不足、経営陣の抵抗、時代遅れの技術インフラへの依存といった技術適応の障害に直面したときの答えは、自動化とAIを中心に据えたまったく新しいシステムを構築することです。では、人の要素に取り組みましょう。情報化時代の自動化は、人々の才能を活用することを意味します。これは、現実に多くの肉体労働の仕事を機械が奪った第一波の自動化とは大きく異なります。今日の自動化の基本は、機械が得意なことを機械に任せて時間を節約し、人間が創造性やイノベーションなど、人間ならではの才能に集中できるようにすることです。この点で、リーダーは具体的に何ができるでしょうか？最も重要なのは、新しい技術が皆の仕事の質をどう高めるかを示し、支持を築くことです。自動化の利点を売り込む際に、その技術的特徴を説明することに脱線しないようにすることが大切です。説明はソフトウェア開発者を興奮させるかもしれませんが、それ以外の人を安心させることには何の役にも立ちません。
次の例がこの点をよく表しています。化石燃料企業のシェルが、鉱山労働者向けにインテリジェントなヘッドマウントディスプレイを導入しようとしたとき、その必要性を説明しなければなりませんでした。ヘッドマウント技術の裏にあるコンピューティングの魔法を誇張するのではなく、シェルのマネージャーは実用的な利点に焦点を当てました。鉱山労働者は危険な仕事をしています。地下を掘り進むのは冗談ではありません。リアルタイムの支援が生死を分けることもあります。そこで、新技術を売り込むために、会社のリーダーたちは、鉱山労働者が音声操作デバイスを使って技術的問題の画像を送り、リアルタイムで支援を受けられる状況を説明しました。結局、新技術は売り込みの言葉をほとんど必要とせず、AIは完全に歓迎されました。
リーダーとして自動化のメリットを示す別の方法は、紙とペンだけの簡単な演習です。スタッフに自分の仕事のさまざまな側面を尋ね、それぞれについてどう感じるかに応じて笑顔、しかめ面、無表情の顔を描いてもらいます。そして、しかめ面になった仕事の側面がすべて自動化されたらどう感じるか尋ねます。すると、突然、自動化はそれほど悪い提案には思えなくなります！
インテリジェント・オートメーションの統合は、全社的な取り組みであるべきです。
多くの組織で自動化の障害となるものがある
ビジネスリーダーやITリーダーから現場スタッフに至るまで、会社のあらゆるレベルの全員が、プロジェクトに関与し、積極的に貢献すべきです。しかしこれを成功させるために、ゴーシュ、パレール、プラサードは、進行中の意思決定プロセスを導く次のモデルを提案しています。これが最高の自動化成熟度に到達するための4つのS、すなわちシンプル、シームレス、スケール、持続（Sustained）です。シンプル：これはある種の診断チェックを行う段階です。ITと接続されたビジネスインフラを詳細に調査し、欠陥や改善の余地がある箇所では、機能単位またはモジュール性を簡素化することを目標にアプリケーションやアーキテクチャを再構築します。シームレス：自動化とAIの統合がコアシステムと調和してつながるようにしなければなりません。また、企業文化がこれらの統合をサポートし、受け入れ、その成功実装に活力を与え、投資されている状態を確保する必要があります。スケール：自動化システムと戦略を導入したら、それを実行に移し、俊敏性、堅牢性、持続可能性を試す実世界の条件下でどう機能するかを確認します。ですから、いきなり全面切り替えをしてはいけません。自動化統合は、ビジネスの戦略、文化、目標のすべての要素を考慮した、着実で思慮深いステップで行うべきです。例えば、スケーリングで鍵となるのが人材開発です。テクノロジーそのものと同様に、組織の全員が、状況の進化に応じて俊敏に対応し、成長の可能性を持つよう準備すべきです。持続：インテリジェント・オートメーションを統合した後も、仕事は終わりません。業界の進展を追跡し、新たな可能性を認識し、他社がこれらの進展やトレンドをどう探求しているかを観察するプロセスを確立すべきです。そして繰り返しになりますが、自動化統合を全体的に捉え、全員が自動化の課題と解決策を共有できる企業文化を維持するようにしてください。このモデルと、これまで取り上げた他の提案に従うことで、ビジネスのパフォーマンスを変革し、戦略的目的を達成することができます。今日の世界で、企業はじっとしている余裕はありません。
自動化とAIの成功には絶え間ないイノベーションが不可欠
テクノロジーの変化のペースは速く、遅れをとる者は競合に置き去りにされます。かつての書店がアマゾンのデジタルストアに気づくのが遅れたように、またタクシー会社がウーバーの成功を指をくわえて見ていたように、革新を選ばなかった者は負けます。同じことは、自動化とAIの進展に目を背けている者にも当てはまります。イノベーションとは、先駆者になることを恐れないことです。一部の企業にとって、自動化とAIに関しては、踏み出すのが難しい一歩です。技術がまだ新しい時に飛び込むのは愚かだと信じているのです。結局、事態が落ち着くまで待ってから飛び込むことに何の害があるでしょう？確かに変化のペースが速いため、今あるシステムはすぐに時代遅れになります。しかしこれは、始めるのに適切な時期は決して来ないように思わせがちです。しかし傍観している組織は、ますます取り残されていきます。すぐに陳腐化するシステムに投資したことを後悔するかもしれませんが、本当のリスクは、今日テクノロジーを導入することで得られる学びの利益をすべて逃してしまうことです。
自動化が導入されたら、企業は改善を続けなければなりません。真実は、自動化の旅に終わりはないのです。これらが主な要点です：強固な自動化とAI統合を構築する明確な計画を立て、そのステップを着実に実行しなければなりません。
組織の自動化計画の目的は、ビジネス戦略と整合し、調和して機能すべきです。 雇用を破壊する自動化への恐れは大きな問題であり、だからこそ新技術が人間の才能を置き換えるのではなく、増強するものだと説明する必要性を強調しています。 忘れないでください、人間中心のアプローチがなければ、自動化は持続可能ではありません。 最後に、自動化とAIを導入しようとする人にとって最も重要な教訓：決して、決して、イノベーションを止めてはいけません。
