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Introduction

  • 定義: インテリジェントオートメーション（IA）は、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAI（人工知能）技術を組み合わせて、業務プロセス全体の自動化を実現する高度な仕組みです。

  • 目的: IAは、プロセスを簡素化し、リソースを解放し、運営効率を向上させることを目的としています。

  • 要素: IAは主に人工知能（AI）、ビジネス・プロセス・マネジメント（BPM）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の3つの要素から構成されます。

  • 用途: 自動車製造、製薬、保険などの業界で、製造のスピード向上、人的エラーのリスク軽減、コスト削減などに利用されています。

  • 利点: IAは24時間365日稼働可能で、疲弊することがなく、ミスも少ないため、業務の効率化と精度向上に寄与します。

定義と要素 [1]

  • 定義: インテリジェントオートメーション（IA）は、RPAとAI技術を組み合わせて業務プロセス全体の自動化を実現する仕組みです。

  • 要素1: 人工知能（AI） - 機械学習と複雑なアルゴリズムを使用してデータを分析し、知識ベースを発展させます。

  • 要素2: ビジネス・プロセス・マネジメント（BPM） - ワークフローを自動化し、ビジネスプロセスの俊敏性と一貫性を向上させます。

  • 要素3: ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） - ソフトウェア・ロボットを使用してバックオフィス・タスクを自動化します。

  • 統合: これらの要素を統合することで、プロセスを合理化し、ワークフローを簡素化し、顧客体験を向上させるソリューションが生まれます。

用途と事例 [1]

  • 自動車製造: IAを使用して製造のスピードを上げたり、人的エラーのリスクを軽減したりします。

  • 製薬業界: 反復処理を自動化し、コストを削減しリソースの効率化を図ります。

  • 保険業界: 保険料の支払い計算、保険料率の計算に使用する予測の作成、コンプライアンスのニーズへの対応に利用されます。

  • ライフサイエンス: 反復処理を自動化し、業務の効率化を図ります。

  • その他の業界: IAは多くの業界でプロセスの簡素化と効率化に利用されています。

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利点 [1]

  • 効率化: IAはプロセスを簡素化し、リソースを解放し、運営効率を向上させます。

  • 24時間稼働: IAは24時間365日稼働可能で、疲弊することがなく、ミスも少ないです。

  • コスト削減: 反復処理の自動化により、コストを削減できます。

  • 精度向上: 人的エラーのリスクを軽減し、業務の精度を向上させます。

  • リソースの効率化: リソースの効率的な利用が可能になります。

関連技術 [2]

  • 人工知能（AI）: 機械学習と複雑なアルゴリズムを使用してデータを分析し、知識ベースを発展させます。

  • ビジネス・プロセス・マネジメント（BPM）: ワークフローを自動化し、ビジネスプロセスの俊敏性と一貫性を向上させます。

  • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）: ソフトウェア・ロボットを使用してバックオフィス・タスクを自動化します。

  • プロセス ディスカバリー: 組織が既存のプロセスを特定、理解、分析するための機能です。

  • 高度な文書処理（IDP）: 大量の文書を正確かつ効率的に処理します。

導入事例 [3]

  • アクセンチュア: プロセスマイニングを実施し、業務の可視化・分析を行い、自動化施策を実施。

  • NTTデータ: AIとインテリジェントオートメーションを活用し、ビジネスプロセスの自動化を推進。

  • IBM: 自動車製造、製薬、保険などの業界でIAを活用し、業務の効率化とコスト削減を実現。

  • AWS: 機械学習やその他の認識技術を使用してデータを継続的に収集、処理、分析。

  • Automation Anywhere: プロセス ディスカバリーや高度な文書処理（IDP）を活用し、業務の効率化を図る。

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