2018年、児童福祉、養子縁組、メンタルヘルスサービスを提供する慈善団体「ニューヨーク・ファウンドリング」は、カットアンドペースト地獄に陥っていた。
臨床医と事務スタッフは、様々な法的要件を満たすために、異なる文書やデータベース間でテキストを転送するのに何時間も費やしていました。慈善団体の最高情報責任者であるアリック・ヒル氏は、データ入力の煩雑さが当時の年間離職率42%の原因だと指摘しています。「私たちの業界はそれほど華やかではありません」とヒル氏は言います。「紙の臨床記録からようやく脱却し始めたばかりなのです。」
それ以来、ニューヨーク・ファウンドリングは、いわゆるソフトウェアロボットを用いて、こうした重労働の多くを自動化してきました。ソフトウェアロボットとは、単調な作業を実行するために手作業で作成されたシンプルなプログラムです。多くの場合、これらのプログラムは、あるデータベースからテキストフィールドをコピーして別のデータベースに貼り付けるといった、ユーザーのキー入力を記録し、模倣することで構築されており、何時間もかかるストレスの多い反復作業を削減しています。
「衝撃的だった」とヒル氏は語り、離職率は17％にまで低下したと語った。
ニューヨーク・ファウンドリングは、作業を自動化するために、いわゆるロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）企業であるUiPathの支援を受けました。このプロジェクトでは、本格的な機械知能は必要ありませんでした。
しかし、UiPathは1月に、強力な新しい人工知能アルゴリズムを導入するため、自社のソフトウェアボット群のアップグレードを開始しました。これにより、より多くのオフィスで、文字起こしや画像分類といった、より複雑で困難な作業をロボットがこなせるようになると同社は考えています。最終的には、ソフトウェアロボットが反復作業を自ら自動化する方法を徐々に学習していくことを期待しています。
言い換えれば、人工知能がホワイトカラーの仕事に混乱をもたらすとすれば、それはこのように始まるのかもしれない。
「ロボティック・プロセス・オートメーションと組み合わせると、AIはソフトウェアロボットが実行できるタスクの数と種類を大幅に拡大します」と、バブソン大学で情報技術と経営学を研究するトム・ダベンポート教授は述べています。
長々とした手書きのメモを要約する必要がある企業を想像してみてください。文字認識と自然言語処理を実行するAIアルゴリズムは、筆記体を読み取り、テキストを要約します。その後、ソフトウェアロボットがテキストを例えばウェブサイトに入力するといった作業が可能になります。UiPathのソフトウェアの最新バージョンには、様々な既製の機械学習ツールが含まれています。また、ユーザーが独自の機械学習モデルをロボットプロセスに追加することも可能です。
AIがこれほど話題になっているにもかかわらず、現代のオフィスにAIがほとんど導入されていないのは注目に値します。しかし、クリックと入力を繰り返すだけの自動化は、依然として有用です。この技術は主に銀行、通信会社、保険会社、その他レガシーシステムを抱える企業で利用されており、市場調査会社ガートナーは、2019年のAI業界の売上高は約13億ドルと推定しています。
超スマートなアルゴリズムがすべての仕事をこなせるわけではありませんが、これまで以上に速く学習し、医療診断から広告の提供まであらゆることを行っています。
シンプルなソフトウェア自動化により、基本的なデータ入力など、海外で既に行われていることが多い反復作業が削減されています。コールセンターでは、適切な書類を開き、適切なフィールドを探し、テキストを入力するようソフトウェアをプログラムできれば、フォームへの記入に必要な人員を削減できます。ニューヨーク・ファウンドリングでは、ヒル氏のソフトウェアによって8人の従業員を他の作業に振り分けることができました。
しかしダベンポート氏は、AIを活用したソフトウェアロボットは、特に景気後退期に陥った場合、より多くの雇用を奪う可能性があると指摘する。「企業はAIを活用して人員削減とコスト削減に努めるだろう」と彼は言う。
MITデジタル経済イニシアチブのディレクターであり、テクノロジーが労働力に与える影響について研究した数冊の本の著者でもあるエリック・ブリニョルフソン氏は、ロボティック・プロセス・オートメーションは、ある程度の訓練を必要とする管理業務など、中程度のスキルを持つオフィスワーカーに主に影響を与えるだろうと述べている。
しかし、それは一夜にして起こるものではない。彼によると、スクリーンスクレーパーやシンプルなコーディングツールから派生したシンプルなソフトウェアロボットがオフィスワークに影響を与えるまでには、何年もかかったという。「ここでの教訓は、比較的シンプルな技術でさえ、複雑な環境に確実に実装するには膨大な労力がかかるため、ビジネスに影響を与えるまでにどれほどの時間がかかるかということです」とブリニョルフソン氏は指摘する。
データサイエンスと機械学習は、いわゆるプロセスマイニングにおいて既に重要な役割を果たしています。これは、オフィスワーカーが実行するタスクをソフトウェアで監視し、ボトルネックや非効率性を特定することを意味します。
プロセスマイニングという用語を考案し、この分野の研究を先駆的に進めてきたドイツのアーヘン工科大学の教授、ウィル・ファン・デル・アールスト氏は、ここで使われている技術は、今日AIと考えられているものではなく、より古い統計手法だと指摘する。彼によると、今日話題になる機械学習アルゴリズムは、画像認識や音声認識といった特定のタスクに最も適している傾向があるという。
ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスでビジネスプロセス自動化を専門とするレスリー・ウィルコックス教授は、プロセス自動化業界はまだ本格的には立ち上がっていないと述べている。障害としては、ソフトウェアロボットが容易にアクセスできないサイロ化されたデータ、互換性のないインフラ、そして多くのオフィスで自動化が未だに利用されていないことなどが挙げられている。しかし、ウィルコックス教授は、AIが最終的にはほとんどの企業に浸透していくだろうと考えている。
「トップクラスのテクノロジー企業を除けば、世界中の大多数の企業で強力なAIが導入されているとは思えません」とウィルコックス氏は語る。「しかし、企業がこれらのテクノロジーをより効果的に導入する転換点が来るでしょう。5年かかるかもしれませんが、ゆっくりと進んでいます。」
AIがロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を変革するとしても、リスクは伴うだろうとバブソン大学のダベンポート氏は指摘する。この傾向は、自動化をその能力を超えて利用するという人間の自然な傾向を助長する可能性があり、これは解釈が難しい機械学習手法を用いる場合に特に問題となる可能性がある。「信用供与や不正行為の防止といった重要な意思決定にAIが利用される可能性があります」とダベンポート氏は指摘する。「そして、プロセスにおける意思決定を行うアルゴリズムは、自動化システムを継続させるかどうかの判断を下さなければならない管理者にとって、透明性が確保されていない可能性があります。」
しかし、こうした懸念が信奉者たちの熱意を冷ますことはなさそうだ。UiPathのチーフエバンジェリスト、ガイ・カークウッド氏は、ソフトウェアロボットがSFのAIに非常に近いものとなり、最終的には最初から最後までプログラミング方法を自ら引き継ぐようになるというビジョンを描いていると述べている。
「今後の方向性としては、まだそこまでには至っていませんが、システムが人間の行動を観察し、反復的な動作がある場所を判断し、あらゆる差異や例外を考慮した上で最適なルートを導き出す、自己構築型ロボットの開発を目指しています」と氏は言う。「そうなれば、かなりすごいことです」
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