デジタルワーカーとは？

毎日、あなたとあなたのチームは、請求書の処理、顧客からの問い合わせへの対応、レコードの更新など、数え切れないほどの日常的なタスクを処理しています。これらのタスクは不可欠ですが、戦略的で価値の高い仕事に充てる時間を奪います。もしタスクが自分で対処してくれたらどうでしょうか？それこそが、デジタルワーカーの仕事です。

人工知能（AI）を搭載したデジタルワーカーは、反復的なプロセスを迅速かつ正確に処理することで、バーチャル従業員のように行動します。このガイドでは、デジタルワークフォースの運用方法、その最大のメリット、さまざまな業界に適合するケース、およびデジタルワークフォースを実装する前に考慮すべきことを学びます。

このガイドの内容

• デジタルワーカーとその定義
• デジタルワーカーの運用方法を理解する
• ビジネスにデジタルワーカーを導入するメリット
• デジタルワーカー vs 従来の自動化
• デジタルワーカーの主なユースケース
• デジタルワーカーを取り巻く課題
• ビジネスにおけるデジタルワーカーの実装方法

デジタルワーカーは、人間の能力を模倣し、複雑なタスクを処理するAIソフトウェアアプリケーションです。デジタルワーカーはバーチャル従業員として機能するAIエージェントであり、以前まで人間の労働者だけが達成できたさまざまな役割を果たすことができます。

デジタルワーカーは、デジタルテクノロジーによって促進される仕事の総称でもある、デジタル労働を行います。これには、日常的なタスクの自動化から、デジタルプラットフォーム上でのユーザー生成コンテンツの作成まで、あらゆるものが含まれます。

これらの洗練されたデジタルワーカーのシステム（デジタル従業員またはデジタル同僚とも呼ばれる）は、データの分析、意思決定、さらには顧客との対話を行うことができ、人間の従業員の能力を強化します。デジタルワーカーの台頭により、人間の従業員とAI駆動システムがシームレスに連携するハイブリッドワークフォースが生まれました。

みなさんはおそらく、以前に自動化ツールを使用したことがあるでしょう。その中には、メールの予定設定や、レポートの生成、請求書の処理も含まれていたかもしれません。デジタルワーカーは、自動化を次のレベルに引き上げます。決まった同じ手順を毎回踏むのではなく、エージェント型AI、機械学習、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を使用してデータを分析し、新しい情報に適応します。

デジタルワーカーは厳格なスクリプトには従わないので、従来のチャットボット、acros、自動化よりもはるかに柔軟性があります。これらの自律型エージェントは、適応や意思決定が可能であり、さらにはデジタルの同僚として一緒に働くことで効率を向上させます。デジタル従業員は、チームを置き換えるのではなく、反復的で時間のかかるタスクを引き受けるので、人間の従業員は戦略、創造、問題解決などの影響力の大きい仕事に注意を向けることができます。

反復的なタスクが従業員の業務スピードを下げることがなければ、仕事はより速く進みます。デジタルワークフォースにAIエージェントを追加することで、プロセスをスムーズに実行し続けることができるほか、多くの利点も生まれます。以下に、いくつかの利点を挙げます。

手動のプロセスは時間がかかり、不要な費用がかかります。請求書処理の場合でも、給与管理の場合でも、これらのタスクがボトルネックとなる可能性があります。デジタルの同僚がいれば、即座にタスクを完了し、ワークフローを進行させてくれます。

大量のデータタスクにおいては、もっとも経験豊富な従業員であっても、ミスの余地が残されています。デジタルワーカーは詳細な指示に従い、財務報告、コンプライアンスチェック、監査などの分野で正確性を確保します。この一貫性により、意思決定が改善され、コストのかかるエラーが削減されます。

従業員は、有意義なプロジェクトに集中しているときに最高の仕事をします。デジタルレイバーは、退屈で反復的なタスクを引き継ぐことができるため、チームは戦略、イノベーション、顧客とのやり取りに注意を向けることができます。このような転換によって仕事におけるエクスペリエンスの向上と燃え尽き症候群の減少、そして顧客の満足度の改善につながります。

オペレーションの規模を拡大するには、多くの場合、より多くのスタッフを雇う必要がありますが、これは必ずしも実用的で迅速であるとは限りません。デジタル従業員はビジネスの要求に適応し、追加の諸経費をかけることなく、増加した作業負荷を管理します。新しい市場への進出、季節的な急増への対応、サービス応答時間の改善など、ビジネスを鈍化させることなく成長させることができます。

すべての自動化が同じように機能するわけではありません。従来のツールはルールベースの厳格な指示に従います。一方でデジタルワーカーは新しいレベルのインテリジェンスと適応性をもたらし、人間とエージェントが新しい方法で協力するのに役立ちます。

基本的な自動化ツールは、事前にプログラムされたルールに依存しています。毎回同じ方法で反復的なタスクを実行するため、構造化された予測可能なワークフローに適している傾向があります。しかし、予期せぬデータ入力への対応など、プロセスに適応が必要な場合、従来の自動化はすぐに限界に達します。

デジタルワーカーは、ただ台本に従うだけではありません。AIと機械学習を使用してパターンを認識し、タスクを動的に調整します。さらには、時間の経過とともにアプローチを洗練させます。デジタルワーカーの柔軟性は、意思決定、非構造化データ、または変動する条件を伴うプロセスに最適です。

自分でお試しになりたい方は、このページの下部のチャットボックスに設置されたSalesforce のデジタルワーカーAgentforceと対話できます。

自動化は従業員に取って代わるのではなく、従業員をサポートする機能であるべきです。デジタルの同僚は既存のワークフローに統合し、時間のかかるタスクを処理するため、チームはより高いレベルの作業に集中できます。エージェントシステムを使用することで、企業はAIを活用したデジタルワーカーと人間の専門知識を組み合わせて、より迅速でパーソナライズされたカスタマーサービスを提供できます。たとえばカスタマーサービスでは、AIエージェントが日常的な問い合わせを処理し、人間の担当者が複雑なケースに介入できます。

コマンドを実行するだけの従来のボットとは異なり、デジタルワーカーはデータをリアルタイムで評価し、情報にもとづいた意思決定を行います。金融業界では、取引の異常を検出できます。またコンプライアンスにおいては、レポートが規制に準拠していることを確認します。IT部門では、セキュリティの脅威を特定し、自動対応をトリガーします。デジタルワーカーは、リアルタイムの情報を扱うことで、企業がより迅速かつ正確に対応できるよう支援します。

デジタルワーカーは、ほぼすべての業界に適合し、精度の向上と成長の両方を支援します。ここでは、さまざまな分野でのユースケースを紹介します。

デジタルワーカーはどんな時でも対応可能です。つまりは、いつでも顧客と対話して、インバウンドリードの育成、反対意見の処理、または人間の営業担当者の会議の予約を行うことができます。また、大規模なアウトリーチを支援し、顧客関係データ（CRM）データにもとづいてパーソナライズとカスタマイズを施したメッセージを提供することも可能です。この情報を活用することで、デジタルの従業員は、人間が一人で行うよりも、さらにカスタマイズされた方法を用いてより多くの連絡先に連絡を取ることができます。

また、このようなデジタルな同僚は、大規模なデータセットを分析してパターンを明らかにし、正確な売上予測を提供することで、チームが長期計画を立てる際に役立つ売上予測にも貢献できます。

迅速な応答時間により顧客満足度が向上するため、デジタル従業員はサービスチームにとって素晴らしい存在となります。メールの返信を自動化し、サポートチケットを分類することで、顧客が迅速に回答を得られるようにします。

Agentforceのようなプラットフォームは、AI主導の自動化とライブエージェントサポートを組み合わせて、シームレスなサービス体験を生み出すことができます。これらのエージェントは、日常的な問い合わせを処理することにより、人間の担当者が複雑な問題に集中できるようにします。

マーケティングに関して言えば、デジタルワーカーは単に反復的なタスクを引き継ぐだけではありません。概要の作成、オーディエンスのセグメント化、カスタマイズされたメッセージングの生成を行い、キャンペーンを構築できます。

その後、キャンペーンが開始された後も進行状況を監視し、パフォーマンスとKPIにもとづいて最適化することで、価値を提供し続けることが可能です。

デジタルワーカーは、買い物客が必要なものを的確に見つけられるよう支援するのに優れています。そして、すべての顧客のパーソナルショッパーとして機能することで、コマースチームをサポートできます。そのためには、買い物客が探しているものを迅速に提供し、他に何が適しているかを提案し、検索クエリを支援することが可能です。これらはすべて、サイトやメッセージングアプリを通じてオムニチャネルで行うことができ、顧客が望む場所と時間にサービスを提供することができます。

さらに、デジタルの同僚は、これらのサービスを購入者に提供し、チャット経由または販売ポータル内での商品の検索、購入、注文の追跡を支援できます。

デジタルワーカーは効率を向上させる一方で、適切なアプローチがあれば克服できる課題も抱えています。これらを業務にうまく統合するには、適切な戦略、テクノロジー、計画が必要です。

デジタルワーカーは、スプレッドシートやデータベースなどの構造化された入力を簡単に処理できますが、手書きのドキュメントや自由形式のメール、PDFなどの非構造化データについては障害を引き起こす可能性があります。簡単な解決策は、自然言語処理（NLP）やコンピュータービジョンなどの深層学習のAI機能を組み込み、デジタルワーカーが構造化されていない入力から情報を抽出して分析できるようにすることです。

設計が不十分なデジタルワーカーは、ワークフローが変わると苦労する可能性があります。自動化が厳格すぎると、効率が向上するどころか、ボトルネックが生じる可能性があります。さまざまなプラットフォームと統合できる構成可能な自動化ソリューションを選択することで、デジタルワーカーはプロセスの進化に合わせて調整できます。柔軟なアプローチにより、自動化が利点ではなく障害になるのを防ぎます。

すべての企業が、デジタルワーカーへの投資を正当化するのに十分な反復作業を行っているわけではありません。自動化がほんの一握りのタスクしか処理しない場合、エージェントの投資収益率（ROI）がそれに見合わない可能性があります。実装する前に、実行可能性調査を実施して、自動化からもっとも恩恵を受けるであろう大量で時間のかかるタスクを特定します。ここでは、AIエージェントが必要な場合に考慮すべきいくつかのシナリオを見ていきましょう。

デジタルワーカーはワークフローの自然な一部です。重要なのは、プロセスに適した自動化を選択し、従業員をサポートする方法で自動化を導入し、その影響を経時的に追跡することです。

デジタルワークフォースの構築を開始するにはまず、カスタマーサービス、財務、運用のいずれであっても、自動化がもっとも大きな影響を与える場所を特定することから始めます。デジタルの同僚が、自分の仕事をどのようにサポートしてくれるのかを、従業員が理解していることを確認しましょう。導入後は、デジタル従業員のパフォーマンスを定期的に評価し、価値を高める新しい方法を模索します。

テクノロジーだけでは効率は生まれません。その適用方法によって効率が生まれることを忘れないでください。Agentforceは、企業がデジタルワーカーを統合して、カスタマーサービスの強化と生産性の向上を実現します。また、従業員がより良いエクスペリエンスを提供できるようにサポートするのにも役立ちます。デジタルレイバーの労働力の構築を開始する場合は、Agentforce詳細をご覧ください。