
ロボティックプロセスオートメーション
多くの人が日常業務で 3 つの R、Routine(定型作業)、Repetitive(反復作業)、Rules-driven(ルールベースの作業)に悩まされています。ロボティックプロセスオートメーション(RPA)の目的は、日常の事務作業を自動化することです。フルタイム当量(FTE)時間を機械ベースの学習に置き換えることで、人事、金融サービス、コールセンターなどの部門は、より有意義で戦略的な目標に集中できるようになります。
企業がロボティックプロセスオートメーションによる自動機械学習をどのように活用しているかをご確認ください。
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ロボティックプロセスオートメーション(RPA) + AI
RPA は、機械学習やインテリジェンスを適用するための基盤を築きます。RPA ソリューションが導入されている企業では、一般に、自動化が取り入れられ、データが最も重要視されています。そして、このような企業であれば、より複雑な機械学習モデルを導入してビジネス上の問題を解決することができます。さらに、企業データを機械学習モデルで使用できる形式に変換することもできます。
RPA を活用し機械学習によって生産性が向上することを実感した企業の多くは、一段と複雑なユースケース(活用方法)やデジタル戦略を積極的に取り入れようとします。
RPA を活用し機械学習によって生産性が向上することを実感した企業の多くは、一段と複雑なユースケース(活用方法)やデジタル戦略を積極的に取り入れようとします。
効率性と正確性の実現
- ボットを使って日常的な反復作業を処理し、人が行う作業を減らします。
- 機械学習を役立てるために必要なデータを自動的に収集、構造化し、ラベルを付けます。
ルールベースのプロセスの強化
- ロボティックプロセスにインテリジェンスを与え、検査されるデータやトレーニングされるデータが増えるにつれ、ロボティックプロセスが進化し向上します。
- ワーカーのパフォーマンスを高め、運用リスクを減らし、応答時間を改善します。
AI 主導によるエンドツーエンドのプロセスの自動化
- エンドツーエンドのプロセスのオーケストレーション、プロセスの応用、モデリング
- 人間、ロボット、システムが連携することで、決められたルールに縛られずに、よりスマートな意思決定を行います。

RPA + AI でのユースケース
(活用方法)
RPA は、DataRobot で予測モデルを実行するために必要なデータを収集できます。
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