デジタルトランスフォーメーションとは？AIによる業務判断の自動化とDXの関係

ビジネス環境が急速に変化するいま、
企業が優位性を保つために必要不可欠な
デジタルトランスフォーメーションとは？

企業に於いて、大規模なデジタルトランスフォーメーション（Digital Transformation：DX）実現には既存ビジネスモデルの再設計とそれに伴うオペレーションの再構築が必要とされ、このために経営は組織と人材をも変革し、展開してゆくことが求められます。
その時、IT部門はこの改革に対し、テクノロジー面から率先してリーダーシップを発揮しなくてはなりません。

2020年代に突入した現在、基本改革は一番顧客に近いビジネスシーンより常に発生し、顧客接点からバックオフィスに至るまでの徹底的な効率化、自動化を推進することが有効です。

まずは身近なアナログ業務をデジタル化する「デジタライゼーション」より始めること。これがデジタルトランスフォーメーションの第一歩となります。

情報、判断、データの一元化とアナログ業務のデジタル化により、契約事務を徹底的に効率化。生命保険引受時の受付処理期間を半減させることにより、お客様への保障開始までの期間を大幅短縮！

ある生命保険会社では、顧客接点である契約プロセス中、「引受査定」が大きな負担となっていました。 このため、繁忙期には事務処理が滞り、各所からのクレームや、契約事務処理のステータス把握も困難であったため、クレーム対応にも支障が出ているような状況だったのです。

本事例は、契約事務における課題を解決するために、業務判断のデジタル化に取り組んだ結果、新規契約受付件数が以前の3.5倍に増加したにもかかわらず、契約成立までの期間の50%削減するなど、劇的な事務改善に成功したものです。

この業務デジタライゼーションにRPAとAIを連携させ、企業のインテリジェントオートメーションを実現する「AEDAN」の最新フレームワークと、その中核を担うルールベースAI「Corticon 」などが採用され、お客様のビジネスに俊敏性を与えるとともに、組織のデジタルシフトにも成功しています。

デジタルトランスフォーメーションを前提としたデジタライゼーション推進のために重要なことは、ビジネスプロセスのデジタル化における一番のキーファクター「ディシジョン：人による業務判断と意思決定」をプロセスより正確に分離、可視化の上、変化に柔軟な仕組みに再構成することです。

AEDANフレームワークは、標準化団体OMGの提唱するDMN（Decision Model and Notation）をベースとしたプロセスとディシジョンを正確に分離するモデリング技法で、モデルはそのまま「AEDANソリューション」で実装でき、ディシジョン・インテリジェンスを実現するものです。

参考記事：ディシジョンインテリジェンスとは？　目的の異なるAIの融合で実現する判断と意思決定の高度化

AEDANフレームワークはこの３つの条件を兼ね備え、ディシジョン（意思決定）観点よりデジタルトランスフォーメーションにアプローチします。

1.Decision Requirements Diagram(DRD)
　　　意思決定の要因やプロセスの分解
2.Decision Logic
　　　意思決定ルールの構築
3.Predictive Analytics
　　　意思決定のための予測分析

これらのフレームワークで、いままで「人」に依存せざるをえなかった意思決定業務が可視化され、容易な再設計を可能にします。

AEDANは、あらゆる業種／業務の効率化に活用できるルールベースAIを中核としたビジネスソリューションとフレームワークです。また、様々なシステムとの連携にて、より一層ビジネスの高付加価値化を実現することが可能です。ここではAEDANが提供する４つの価値を具体的にご紹介します。

効率改善のために業務プロセスを可視化していくと、いかに多くの目に見えない判断や意思決定が、毎日の業務の中に入り込んでいるかに気づくでしょう。それらは、常に属人的に処理されているために、一貫性がない／整合性がない／正確性がない／時間がかかるなどの問題を内包しています。この問題を解決しない限り、真の効率化は図れません。 AEDANならば、AIでオペレーショナルディシジョン（職務上のマイクロディシジョン）を可視化／自動化し、ビジネスプロセスとつなぐことによって、企業全体の業務効率を劇的に向上させることができます。

顧客ロイヤリティの維持やソーシャルメディアによる風評被害防止／法的対応など、企業活動において特に正しい判断が必要とされる業務においては、リスクにつながる可能性のある事象を可視化して、分析し続けることが重要です。 AEDANなら、リスクのスコアリングと柔軟なリスク管理によって正しい結果を導き出し続けることで、ビジネスの歩みを緩めることなく、攻めのイノベーションへつなげていくことが可能です。

労働人口が年々減少していく中で、金融、保険業を中心にロボットで業務を自動化(RPA：Robotics Process Automation)しようとする傾向が高まっています。RPAとは、従来人手で行っていた業務をAIや機械学習等を含む認知技術の活用により業務を自動化することを差し、デスクトップ上の手作業を自動化するものではありません。アシストのRPAソリューションは、手作業の自動化だけでなく、推論型AIを中核に据えたソリューションの活用により、プロセス中の人によるチェック／判断まで自動化することで、真の仮想知的労働者（デジタルレイバー）による業務の完全自動化を実現します。

製造業やIoTの分野では、センサー／ログ／気候など、デバイスより自動収集した形式の異なる様々なデータをまず一箇所に集約。ビックデータ分析による知見の導出と、その知見をビジネスや社会に活用していくことが重要です。AEDANならば、デバイスから収集した情報の保存、整備、分析、意思決定の自動化までの一連のプロセスの自動化に役立てることが可能です。

今、旬なキーワードとして注目される「デジタルトランスフォーメーション」。しかし、テーマが広すぎて具体的に取り組めないという方に、具体的事例のご紹介や取り組みやすい第一歩をご紹介するセミナーを開催しました。

基調講演には、日経BP社発行「デジタルトランスフォーメーション」の著書である株式会社ベイカレント・コンサルティング 様をお招きし、企業として今あるべきデジタル戦略をご講演いただきました。また、JINSのウェアラブルデバイス Memeプロジェクトに参画された株式会社エイム様より具体的なデジタルトランスフォーメーション事例を、そして、データマイニング専門企業の株式会社データフォーシーズ様よりデジタルトランスフォーメーション実現に向けたビッグデータの分析事例をご講演いただきました。
最後に、アシストからDXに向けたデジタルディシジョンオートメーションを実現するルールベースAI Corticon及びAEDANフレームワーク＆ソリューションをご紹介。開催レポートページから、アシストセッションの解説付き資料をダウンロードいただけます。