インテリジェント・ワークフローとは

インテリジェントなワークフローへの移行は推測的な傾向ではなく、現代の仕事のあり方における構造的な変化への直接的な反応です。

によると IBMビジネス・バリュー研究所、経営幹部の70％以上が、従来の自動化では今日の複雑な業務を処理するにはもはや十分ではないと報告しています。これは主に、業務のインプットがますます非構造化され、システム間で、急速に変化しているためです。これと並行して、 サービスナウ 現在、ほとんどのエンタープライズワークフローには、ドキュメント、メッセージ、ダッシュボード、および人間の判断が混在しており、ルールベースの自動化が処理するように設計されたものをはるかに超えていることが強調されています。

同時に、マッキンゼーは、ジェネレーティブAIと高度な意思決定システムが自動化または強化できると推定しています。 ナレッジワーク活動の30〜40％ただし、AI が運用ワークフローに直接組み込まれ、スタンドアロンのツールとしては使用されない場合に限ります。

インテリジェントなワークフローは、この現実に対する組織の対応です。これにより、システムは作業を理解し、状況に応じて決定し、さまざまなツールで実行できるようになると同時に、使用状況に応じて継続的に改善されます。

インテリジェント・ワークフローとは

インテリジェントワークフローとは、自動化と人工知能を組み合わせて、理解、判断、適応が必要な作業を処理するワークフローシステムです。

事前定義されたステップと既知の結果を前提とする従来のワークフローとは異なり、インテリジェントワークフローは次のような環境向けに設計されています。

• 入力は、自然言語、ドキュメント、ビジュアル、または混合形式として届きます
• 「正しい」次のステップは、状況、歴史、意図によって決まる
• 複数のツールやチームにまたがって実行
• 成果から学ぶことは不可欠です

中核となるインテリジェントなワークフローは、次の 3 つのことを継続的に実行します。

まず、仕事を理解します。自然言語処理とドキュメントインテリジェンスを利用して、電子メール、フィードバックフォーム、ブリーフ、PDF、チャットメッセージを読み取り、キーワードだけでなく意味を抽出できます。

第二に、意思決定を行います。静的なロジックに従うのではなく、ユーザーの役割、過去の成果、緊急性、リスク、組織方針などのシグナルを評価して、次に取るべき最善の行動を決定します。

第三に、行動します。インテリジェントなワークフローはレコメンデーションにとどまりません。成果物の生成、システムの更新、人材の調整、仕事の前進につながるアウトプットの生成といった実際の実行のきっかけとなります。

これが、インテリジェントなワークフローが今や世界中で基盤となっている理由です AI ワークフローシステム そして クリエイティブワークフロー—理解、意思決定、実行を単一の運用レイヤーに統合します。

インテリジェント・ワークフローと従来のワークフロー

従来のワークフローとインテリジェントなワークフローの違いは、段階的ではなく構造的なものです。

インテリジェント・ワークフローのコア・コンポーネント

効果的なインテリジェントなワークフローは、緊密に統合された複数のコンポーネントから構築されます。

• インテリジェンスインテークレイヤー
  このレイヤーは入ってくる作業を解釈します。NLP、文書解析、エンティティ認識を適用して、フィードバックフォーム、授業計画、リサーチノート、製品概要などの構造化されていない入力を、構造化された実用的なコンテキストに変換します。
• コンテキスト & メモリーレイヤー
  インテリジェントなワークフローは、インタラクション全体で知識を保持します。過去の意思決定、ユーザーの好み、以前のファイル、過去の結果はすべて、今後の仕事の処理方法に影響します。これは長期的な改善には欠かせません。
• 意思決定と推論のレイヤー
  ここで AI がオプションを評価します。学習したパターンと明確なルール (ポリシー、期限、リスク閾値) を組み合わせて、次に何をすべきか、またその理由を判断します。
• 実行レイヤー
  ワークフローは、ドキュメントの生成、アセットの作成、レコードの更新、タスクの調整、人間によるレビューのための資料の準備など、実際のアクションを実行します。
• フィードバックと学習レイヤー
  成功、編集、承認、失敗などの結果はシステムにフィードバックされるため、将来のワークフローはより速く、より正確になり、実際のニーズとより一致するようになります。

これらのコンポーネントを組み合わせることで、インテリジェントなワークフローをスクリプトのようにではなく、よりスクリプトのように動作させることができます 適応システム。

インテリジェントワークフローの実際のユースケース

インテリジェントなワークフローは、仕事が細分化され、インプットが乱雑で、結果が厳格なルールではなく判断に左右される、現実の役割固有の問題に適用した場合に最も価値が高まります。以下に、ユーザーが考え方や運用方法を変えなくても、インテリジェントなワークフローによって仕事の進め方が大幅に改善される一般的なシナリオをいくつか紹介します。

1。学生向け:学習と知識集約型作業

学生や研究者は、講義ノート、読み物、フィードバック、下書き、外部参照など、散在する資料を扱うことがよくあります。インテリジェントなワークフローでは、これらすべての情報を取り込み、重要な概念を特定し、理解のギャップを明らかにし、進捗状況やフィードバックに基づいて、要約、練習問題、学習計画などのアウトプットを継続的に調整できます。

インテリジェントなワークフローは、学習を 1 回限りのコンテンツ消費タスクとして扱うのではなく、反復的なシステムに変えます。新しいノートは事前の理解を深め、フィードバックは重点分野を再形成し、アウトプットはコンテキストが大きくなるにつれて進化します。これにより、情報の再編成に費やす時間が大幅に短縮され、実際に学習に費やす時間が増えます。

2。教師向け:教育、評価、コンテンツ準備

教育者は、教材（授業計画、読書、クラスディスカッション、課題）を構造化された評価や教材に変換するという別の課題に直面しています。インテリジェントなワークフローは、構造化されていないコンテンツを学習目標に沿ったクイズ、ワークシート、または復習教材に変換するのに役立ちます。

さらに重要なのは、これらのワークフローは時間の経過とともに適応できることです。つまり、どのトピックが常に混乱を招いているかを浮き彫りにし、コンテンツの強化が必要な箇所を示し、反復的な準備作業を減らすことができます。その結果、教育は自動化されず、教育者が機械的な労力を軽減しながらも制御を維持できる拡張指導が可能になります。

3。プロダクトマネージャー向け:プロダクト＆ストラテジーワーク

プロダクトマネージャーと戦略チームは、ユーザーフィードバック、分析、調査レポート、デザインアーティファクト、過去の決定事項などの情報を常に統合しています。インテリジェントなワークフローが優れているのは、アーティファクト全体でコンテキストを保存できるからです。

すべての計画サイクルを空白の文書から始めるのではなく、チームは以前の決定を理解し、繰り返し発生するユーザーのペインポイントを抽出し、要件文書、ロードマップ、リリース計画などの構造化されたアウトプットを生成するワークフローに頼ることができます。これにより、計画サイクルが短縮され、イテレーションの合間に組織の知識が失われるリスクが軽減されます。

4。マーケター向け:マーケティングおよびクリエイティブオペレーション

マーケティングチームは、多くの場合、厳しい期限のもとで、インサイト、メッセージング、アセット、キャンペーンを横断して業務を行っています。インテリジェントなワークフローは、リサーチインプット (顧客フィードバック、パフォーマンスデータ、ブランドガイドライン) を実行アウトプットに直接結び付けることで、これらのレイヤーを統合するのに役立ちます。

たとえば、ワークフローでは過去のキャンペーンを分析し、特定のオーディエンスに最も効果があったメッセージを特定し、ブランドの声に沿ったドラフトコンテンツを生成できます。チームがアウトプットをレビュー、編集、承認すると、システムが好みや制約を学習し、クリエイティビティを厳格なテンプレートに閉じ込めることなく、今後のイテレーションを改善できます。

これは特に次の場合に役に立ちます クリエイティブワークフローここで、一貫性とスピードは柔軟性と共存しなければなりません。

5。起業家向け:アントレプレナーシップとクロスファンクショナル・オペレーション

創設者やオペレーターは、明確に定義されたプロセス内で作業することはめったにありません。採用、契約、資金調達、製品に関する意思決定、業務は常に重複しています。インテリジェントなワークフローは、文書、会話、意思決定をつなぐレイヤーとして機能することで、この現実をサポートします。

起業家は、ツールを切り替えたり、コンテキストを再説明したりする代わりに、記憶に残るワークフロー（以前の契約、過去の雇用基準、または以前の戦略の議論を理解すること）に頼ることができ、進化する目標に沿った新しい資料の作成を支援できます。これにより、認知的負荷が軽減され、小規模なチームがはるかに大きな組織の力を借りて業務を遂行できるようになります。

結論

インテリジェントなワークフローは、単に自動化と AI を組み合わせたものではなく、現代の仕事の新しい運用モデルです。

理解、意思決定、実行、学習を単一のシステムに組み込むことで、インテリジェントなワークフローにより、組織や個人はコンテキストを犠牲にすることなく迅速に業務を遂行し、判断力を失うことなく規模を拡大できます。

AI ワークフローが成熟し、クリエイティブなワークフローが拡大し、AI タスクマネージャーが普及するにつれて、インテリジェントなワークフローは、インテリジェンスを現実的で再現性のある結果に変える接続レイヤーの役割を果たします。