デジタルワークフォースとは？

デジタルワーカーは、74万件の顧客コンテンツを処理し、50万件の会話を扱い、サービスケースの84%を人間の介入なしに解決しています。これはベータテストではありません。今日のビジネスで実現されていることです。

さまざまな業種の企業が人工知能（AI）を採用し、AIエージェントとAIオートメーションを使用して、チームのより迅速かつスマートな作業を支援するデジタル労働力への広範な移行を進めています。これらのテクノロジーは、単調な繰り返し業務を舞台裏でこなし、インサイトを明らかにし、プロセスを調整することで、人間のチームが本当に重要なことに集中できるようにしています。

カスタマーサービスからマーケティング、営業まで、デジタルワーカーは仕事の進め方を変革し、急速に変化する環境の中で企業が競争力を保てるように支えています。

デジタルワークフォースは、デジタルワーカーと呼ばれる複数のソフトウェアベースのシステムで構成されています。これらのデジタルワーカーは、通常は人間が担当する業務をインテリジェントオートメーションを活用して実行します。これらのシステムは、AI、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）などのテクノロジーを組み合わせて、作業を合理化し、精度を高め、24時間体制で稼働します。（注：かつて「デジタルワーカー」は、テクノロジーを介してつながるリモート従業員やフリーランサーを指していました。しかし、今日のデジタルワークフォースは人間ではなく、ソフトウェアベースの労働力を指します。）

デジタルワーカーの有用性は、単なる自動化にとどまりません。定型業務を引き受けるように設計されている一方で、AIオートメーションを通じてコンテキストを理解し、データを分析して論理的な意思決定を行い、フィードバックにもとづいて行動を変更することもできます。つまり、デジタル労働力は、データ入力などの構造化されたルールベースの作業を処理する場合でも、顧客の要求からインサイトを引き出すような抽象的で動的な作業を処理する場合でも、学習し、適応できます。

デジタルワーカーは、大量のデータの分析や単純なプロセスの繰り返しなど、人間のチームの作業効率を下げる可能性のある業務を引き受けます。これらのインテリジェントシステムは、人間が複数のツールやシステム、ステップを駆使してタスクを完了する方法を模倣します。定型的な業務を自律型エージェントに任せることで、従業員は顧客関係の構築、創造的な思考、影響力の高い問題解決に注意を向けることができます。

そのすべてを可能にしているのが、エージェント型AIです。エージェント型AIは、AIエージェントがデジタル労働力を提供するために使用するものです。また、AIエージェントは結果から学び、その動作を最適化し、フィードバックやアルゴリズムを通じて時間の経過とともに効率性と効果を高めることもできます。

ここでは、デジタルワークフォースが優れている分野をいくつかご紹介します。

デジタルワーカーは、個々のクリックやアクションを自動化するだけではありません。複数のプロセスを最初から最後までたどり、人間のように適切な順序で複数の適切なシステムを使用して業務をこなします。このシーケンスには、アプリケーションへのログイン、システム間でのデータのコピー、レポートの生成、フォローアップアクションの動的な実施が含まれます。たとえば、プロダクトデザインとテクノロジーのグローバル企業は、24時間年中無休のセルフサービスの強化、即時の回答、注文の更新、パーソナライズされたサポートの提供にデジタルワーカーを活用しています。これにより、質の高いサービスを維持しながら、手作業の負担を軽減しています。

請求書の生成、リード情報の補完、ケースの振り分け、データ入力などのプロセスには、正確性、一貫性、スピードが求められます。特にそれらを大規模に行う場合はなおさらです。デジタルワーカーはこの種の作業に優れており、疲労やエラーなしに数千の反復作業を並行して完了します。業界をリードする食品テクノロジープラットフォームは、デジタルワーカーを使用して複雑なケータリング注文を自動的に処理し、食事要件や通常は手作業による広範な調整が必要な直前の変更を管理しています。

多くの企業は、相互にやり取りを行うように設計されていないシステムに依存しています。デジタルワーカーは、クラウドアプリケーションとオンプレミスアプリケーションにわたる操作や、画面コンテンツの読み取り、データの入力、ツール間の移動が可能です。高度な連携やAPIによるアクセスは必要ありません。

自動化とMLを組み合わせることで、デジタルワーカーは結果にもとづいて調整を行い、最小限の人間の監視で性能を向上させることができます。たとえば、顧客のランクと問題の種類にもとづくサポートケースの緊急度、組織の階層に沿った承認の最適な割り当て方法、エンゲージメントと収益をもっとも高めるキャンペーンセグメントを学習できます。

デジタルワーカーは、季節による注文量の急増から月末のレポート作成作業に至るまで、ワークロードの変動を問題にしません。作業量の変化に応じて、スケールアップやスケールダウンを迅速に行えるからです。この柔軟性により、チームは人員を過剰に投入することなく、年間を通じて効率的に作業を進めることができます。プレミアムテクノロジーメーカーは、最も忙しい営業期間にデジタルワークフォースを導入、管理し、顧客との数千もの会話を24時間年中無休体制で処理するようにしました。これにより、人間のサポートチームのメンバーが応答品質を維持しながら、複雑な、技術的な問い合わせに集中できるようになりました。

デジタルワーカーは、スプレッドシート、PDF、メールスレッド、スキャンされたフォームなど、さまざまなソースから情報を抽出できます。抽出したデータに対してタグ付けや分類、要約を行うことや、その結果を後続のプロセスに提供して意思決定をサポートすることが可能です。たとえば、Salesforceでは、AgentforceがData Cloudを使用してこの種の構造化データや非構造化データを統合し、AIエージェントが必要な情報にアクセスして、迅速で正確かつ関連性の高い応答を提供できるようにします。

インテリジェントオートメーションと組み合わせることで、デジタルワーカーは入力データを分析し、ビジネスルールを適用し、ワークフロー内で意思決定を行うことができます。たとえば、金融取引の異常にフラグをつけたり、マーケットの状況にもとづいて価格のしきい値を計算したり、顧客管理（CRM）レコードが利用可能になったときに新しい顧客インサイトで更新したりできます。グローバルな人材ソリューションプロバイダーは、採用担当アシスタントと候補者コンシェルジュの両方にデジタルワーカーを使用し、候補者データと職務要件を分析して、インテリジェントなマッチング判断を行っています。

AIエージェントのワークフォースは、ボトルネックにつながる業務や、リソースを使い果たす業務を自動化することで、測定可能なビジネス成果をもたらします。大量のプロセスや繰り返されるプロセス、またはルールベースのプロセスを処理することで、チームが品質や制御を損なうことなく、少ないリソースで多くの成果を挙げられるようにします。デジタルワークフォースを採用し、管理することには、ほかにも次の利点があります。

• 時間とコストの削減：デジタルワーカーは、定型業務を迅速で正確、かつ一貫性を持って実行します。手作業のプロセスによる業務の停滞をなくし、人件費を削減し、作業のやり直しを最小限に抑え、チームを不要な遅延から解放します。時間の経過とともに、予算とリソースの両面で大幅な節約が実現します。
• 人間の従業員の戦略的な業務へのシフト：デジタルの従業員が取引業務を引き受けることで、人間の従業員は、より効果的な取り組みに注意を向けることができます。具体的には、顧客の複雑な問題の解決、新たなマーケット機会の開拓、社内主導のイノベーションの推進などが挙げられます。その結果、チームの能力が向上し、一人ひとりのスキルに沿った業務が可能になります。
• 従業員の満足度と定着率の向上：単調な繰り返し作業は、従業員のバーンアウトや仕事への関心の低下を招く可能性があります。デジタルワーカーは、時間とエネルギーを浪費する業務を引き受け、そのような重圧を和らげ、人間の従業員が自分の役割に満足し、やりがいを感じ、価値を感じられるようにします。多くの企業は、このようなデジタルの同僚をリスキルプログラムの出発点としても使用しており、人間の従業員が新たな分野の仕事を学び、主導する機会を得ています。
• より迅速で一貫性のあるカスタマーサービス：AIエージェントのワークフォースは24時間年中無休で稼働し、リアルタイムで対応します。会話サマリーを生成し、関連性の高い情報を取得し、一般的なリクエストを支援することで、さまざまなサービスチャネルにわたってスピードと一貫性の両方を向上させることができます。また、決められたワークフローに従っているため、顧客は常に信頼性の高いサポートを受けられます。
• 成長時または急増時の拡張性に優れた運用：新しい従業員の採用と研修には時間がかかります。デジタルワーカーはほぼ即座に導入できるため、繁忙期に事業を拡大したり、新たなマーケットに進出したり、予期していなかった需要の変化に対応したりすることができます。業務が落ち着いたときには、追加コストをかけずに規模を縮小できます。
• リスク管理とコンプライアンスの向上：リスクの原因としてよくあるのは人為的ミスです。デジタルワーカーは、正確なルールに従い、ひとつひとつのアクションを追跡します。また、監査やコンプライアンスのニーズに対応する可視化機能が組み込まれています。一貫した実行と詳細なログによって、問題を早期に特定し、規制要件に先手を打つことが容易になります。
• クリーンで信頼性の高いデータ：データは、最新のビジネスのあらゆる部分に有益ですが、それはデータが正確なときに限られます。デジタル従業員は、検証を自動化し、重複を削除し、システム間で情報が正しく流れるようにすることで、データ品質を向上させます。これにより、予測の精度が向上し、インサイトが強化され、意思決定の信頼性が向上します。
• ROIの迅速化：デジタルワーカーは初日からコストを削減し、生産性を向上させるため、組織の多くが数か月ではなく数週間で成果を上げています。また、従来のシステム変更よりもオーバーヘッドが少ないため、より広範なデジタルトランスフォーメーションに向けた取り組みの費用対効果の高い第一歩となります。
• マーケット投入までの期間の短縮：社内ワークフローの速度を高め、手作業による引き継ぎを減らすことにより、企業はアイデアから実行へと効率的に移行できます。企業が新しいキャンペーンを開始する場合でも、商品のアップデートをリリースする場合でも、社内の変更を実装する場合でも、デジタルワークフォースは摩擦を排除し、成果を加速させるのに役立ちます。
• より強力な自動化機能：デジタルワーカーは、チームの自動化の能力を徐々に高めていきます。データやユーザーの行動から学習していくことで、より複雑な作業を処理し、より多くの部門をサポートし、将来の自動化の取り組みの基盤としての役割を果たせるようになります。こうして、組織の全体的な自動化のIQが高まります。

デジタル労働力を支えているのは、複数の自動化テクノロジーを統合したシステムです。これらのツールの中には、システム間でのデータの移動など、基本的な操作を処理するものもあります。また、パターンを特定し、過去の情報にもとづいて選択を行い、さらには言語を理解することで、ソフトウェアが「考える」ことを支援するツールもあります。

ここでは、それを実現するコアテクノロジーを詳しく見ていきましょう。

ロボティックプロセスオートメーション（RPA）は、人間が複数のシステムにわたって実行するアクションを模倣することで、繰り返されるルールベースの業務やワークフローを自動化します。アプリケーションにログインし、データを抽出して入力し、人間の介入なしに段階的な指示に従うことができます。RPAは、デジタルワークフォースに不可欠な実行エンジンを提供し、大量のワークロードを正確に、拡張性を持って処理します。このテクノロジーは、デジタルワーカーが既存のシステムやアプリケーションとシームレスに対話するための基盤の役割を果たしています。

人工知能（AI）により、デジタルワーカーは推論や意思決定、パターン認識を必要とする業務を実行できます。AIは人間の認知を模倣することで、システムが文脈に応じて実行すべき行動を理解するのを助けます。たとえば、顧客向けメールのパーソナライズ、感情分析、ワークフローにおけるネクストベストアクションの選択などが含まれます。AIはスマートな意思決定と状況認識型のオートメーションを推進し、デジタル従業員が単純なルール以上の複雑なシナリオにも柔軟に対応できるようにします。

機械学習（ML）により、デジタルの同僚は過去のデータから学習し、時間の経過とともに性能を向上させます。MLモデルは、固定されたルールに頼らずに、収集したデータからコンバージョンの可能性が高いリードやエスカレーションの可能性があるケースなどの結果を予測し、作業の優先順位を決定します。この仕組みによって自己最適化のフィードバックループが生まれ、システムはプログラムの明示的な指示を必要とせずに、結果予測の精度を高めてスマートな自動化を可能にします。

自然言語処理（NLP）により、システムは対話型AIを介して人間の言語を解釈し、応答することができます。また、チャットの要約、センチメントの検出、ナレッジ記事の生成などの機能も強化されます。AIエージェントのワークフォースは、NLPによってリクエストを理解し、非構造化コンテンツから意味を抽出し、自然で役立つと感じる応答を生成できます。このテクノロジーにより、システムが人間の言語を理解して処理できるようになり、やり取りがより直感的でアクセスしやすいものになります。

BPMプラットフォームは、人間、システム、デジタルワーカーの間のワークフローを調整します。インテリジェントオートメーションプログラムを分析し、管理し、最適化するためのフレームワークを提供し、業務が適切な順序とロジックで完了し、例外が一貫して処理されるようにします。BPMは、組織全体でこれらのテクノロジーが連携して機能するように調整する戦略的な基盤の役割を果たします。

RPAは、ほとんどのデジタルワークフォース戦略に欠かせないコンポーネントであり、多くの場合、組織のデジタルワークフォース構築に向けた取り組みの第一歩となります。しかし、RPAだけで人間のワークフローを完全に模倣することはできません。デジタルワーカーは、RPAをAI、ML、NLPなどの他の認知テクノロジーと連携させ、単純な自動化では対応できない複雑な業務を処理します。

次のように考えてみてください。RPAボットは、単調な繰り返し業務を明確に定義された手順に従って処理することに優れています。しかし、作業が判断力の要求や変動性、自然言語の処理を伴うほど複雑になると、企業にはデジタルワークフォースによるインテリジェントな業務自動化が必要になります。

ここで、2つのアプローチを比較してみましょう。

作業の適用範囲と複雑さ：

• RPAボットは、フィールド間のデータのコピー、レポートの生成、フォームの送信など、範囲の狭い、タスク固有のアクションを自動化するように構築されています。スピード、一貫性、信頼性を備えていますが、その適用範囲は、手順が決まっている単純な業務プロセスに限定されます。
• 一方のデジタルワーカーは、複数の判断やデータタイプ、システムを伴い幅広いワークフローに対応します。分離された業務だけでなく、文脈に合わせて調整を行い、分岐ロジックを管理し、複雑なエンドツーエンドのプロセスをサポートできます。

技術的な機能：

• RPAボットは、スクリプトと事前に定義されたルールに依存しています。システムの中で人間が行う作業を模倣しますが、アクションの背後にある意味やインテントは理解していません。
• デジタルワーカーは、RPAをAIやML、NLPなどの認知テクノロジーと組み合わせ、データの分析や意思決定を行い、言語を理解します。この階層化されたアプローチにより、より自主的かつインテリジェントに作業し、推論が必要なシナリオを処理できます。

適応性と学習：

• RPAボットは適応したり学習したりしません。フィールドラベルやシステム更新などの変更が発生すると、プログラムが手作業で変更されるまで機能を停止します。
• デジタルワーカーは、最小限の人間の監視の下で自ら学習し、性能を向上さていくように作られています。MLを使用してパターンを認識し、リアルタイムで変化に適応し、やり取りのたびにスマートになります。

データ処理：

• RPAボットは、スプレッドシート、データベース、フォームフィールドなど、一貫した形式を持つ構造化データのみを処理します。
• デジタルワーカーは、メール、PDF、チャットログなどの非構造化コンテンツも処理できます。NLPを使用することで、言語から意味を抽出し、それにもとづいて行動するため、RPAでは不可能なユースケースにも対応します。

ビジネスにおける役割：

• RPAボットは、財務、人事、ITなど、ワークフローが一定のルールに従って繰り返されるバックオフィスの役割に利用されることが多くなっています。
• デジタルワーカーは、バックオフィスと顧客対応の両方のチームをサポートします。社員研修、ケース管理、コンテンツ作成など、多くの複雑な作業を迅速に進める必要がある場合に役立ちます。

戦略的価値：

• RPAボットは、特定の単純なプロセスの効率を向上させます。費用対効果に優れ、時間の節約にもつながる、単調な手作業の繰り返し削減に最適なソリューションです。
• デジタルワーカーは、組織が仕事の進め方を見直すのに役立ちます。拡張性、適応性、戦略性に優れた自動化が可能になることで、チームはより迅速に行動し、顧客により良いサービスを提供し、持続的な成長を見据えた体制を構築できます。

デジタルワーカーは、営業やサービスからITや業務部門に至るまで、企業内のあらゆるチームの業務の進め方を変革しつつあります。たとえば、Agentforceは、サービス、営業、マーケティング、コマースに特化したデジタル従業員を提供しています。これらのデジタル従業員は、それぞれが既存のビジネスプロセスとシームレスに連携できるように設計されています。繰り返される手作業や時間のかかるプロセスには、必ずデジタルワーカーを活用する機会があります。

デジタルワーカーは、営業担当者の作業を停滞させる舞台裏の業務を処理することで、営業チームをサポートします。営業向けAIでは、パーソナライズされたアウトリーチメールの下書き、リアルタイムの案件インサイトの表示、アクティビティのログと予測の自動化、会話パターンにもとづく営業担当者のコーチングを行うことができます。

カスタマーサービス向けAIを活用することで、デジタルワーカーは常時稼働のAIエージェントの強化、顧客との会話の要約、知識ベース記事の作成と更新、問い合わせの分類と割り当てを通じて、一貫したサポートを迅速に提供できます。

マーケティング担当者は、AIエージェントのワークフォースを使用して、キャンペーンを拡大し、状況の変化に適応します。マーケティング向けAIを使用すると、キャンペーンワークフローを構築して立ち上げ、主要業績指標にもとづいてパフォーマンスを最適化し、顧客セグメントを自動的に作成できます。新しいキャンペーンを開始する場合でも、リアルタイムのパフォーマンスデータにもとづいて戦略を調整する場合でも、マーケティングチームはこれらのシステムを活用することでアイデアから実行へと効率的に移行できます。

小売業界では、デジタルワーカーとコマース向けAIが在庫と価格の最新情報の管理、サプライチェーンデータのモニタリング、在庫状況と価格設定のリアルタイムでの確認を通じて、供給とフルフィルメント全体の効率を高めます。

デジタルワーカーは、スピードと精度が重視されるIT環境で特に効果的です。デジタルワーカーを活用したユーザーアカウントの作成と管理、パスワードのリセット、使用状況レポートの生成、高度な診断的分析、セキュリティ異常のフラグ付けが可能です。

デジタルワーカーは、すでにさまざまな業界にAIソリューションを提供すると同時に、一貫した利点をもたらしています。ここでは、いくつかの例をご紹介します。

• 金融サービス：デジタルワーカーは、社員研修、コンプライアンス、カスタマーサービスのプロセスを自動化しながら、規制要件を維持し、顧客体験を向上させます。
• ヘルスケアおよびライフサイエンス：デジタルワーカーは、患者受付、保険確認、医療情報の入力などの業務を合理化することで、事務的な負担を軽減し、医療サービスの提供を改善します。
• 小売：デジタルワーカーは、在庫管理、動的な価格設定、カスタマーサービスをサポートし、業務効率と顧客満足度の両方を向上させます。
• 製造：デジタルワーカーは、調達や品質チェック、メンテナンスのスケジュール管理を行い、生産の流れを最適化して稼働停止時間を減らします。
• 保険：デジタルワーカーは、保険金請求処理、保険契約管理、引受業務を迅速化し、顧客対応時間を短縮するとともに、業務の正確性を高めます。
• エネルギーおよび公益事業：デジタルワーカーは、停電対応や請求、フィールドサービスの調整を自動化し、サービスの信頼性を高めるとともに、顧客対応をスムーズにします。
• 運輸および物流：デジタルワーカーは、出荷管理や納入商品のトラッキング、配送経路の最適化を行い、配送の効率化と顧客への配送状況の見える化を実現します。

デジタルワーカーは、ビジネスの進め方を変えていくための実践的な第一歩となります。チームは、全面的なシステム刷新を待つことなく、定型業務を自動化し、連携していないツールをすぐにつなぐことができます。デジタルワークフォースは、高額な連携作業や何か月もかかる導入を必要とせずに、既存のシステムやレガシーアプリケーションともスムーズに連動します。

従業員への影響も無視できません。単調な繰り返し業務は、従業員のバーンアウトを引き起こすことが少なくありません。自動化が自分の仕事を脅かすものではなく、負担を軽減するものだと理解されれば、従業員は変革を混乱ではなく価値あるものと感じるようになります。また、チームにはよりやりがいのある仕事が提供され、スキル開発のための明確な指針が得られます。

ビジネスのニーズはめまぐるしく変わりますが、デジタルワーカーはそれに柔軟に対応します。忙しい時期には規模を拡大し、業務プロセスの変化に合わせて新たな業務にも対応できます。また、企業が競争力を保つために必要な柔軟性を提供します。

仕事の未来は、人間と機械の対立ではなく、人間とAIのコラボレーションであり、人とマシンが連携してより多くの成果を生み出すことにあります。

デジタルワーカーは人間の代替ではなく、単調な繰り返し業務やデータ整備、日常的な引き継ぎなど、時間と労力を消耗する作業を担うように設計されています。これにより、従業員は問題解決や顧客対応、イノベーション推進など、人間が得意とする課題に専念できるようになります。

実際には、デジタルワーカーはサポート役としてバックグラウンドで稼働し、複数のツールを連携させながらデータからインサイトを引き出し、業務プロセスを円滑に進行させます。一方で、人間のチームは共感や創造性、判断力を必要とする影響力の大きい業務に専念します。このような取り組みにより、顧客へのサービス提供が迅速化し、従業員の仕事への意欲が高まり、ビジネス全体の成果向上が実現します。

このパートナーシップは、すべての関係者にとってより良い成果をもたらします。従業員は、よりやりがいのある仕事や新たなスキルを身につける機会を得られます。顧客は、迅速かつ安定したサービスを受けられます。企業は、継続的な採用やチームの再編成に頼らず、市場の変化に素早く対応できます。

より多くのチームが、業務を停滞させる部分をデジタルワーカーに任せるようになっています。Agentforceは、AIを活用したサービスエージェントやセールスデベロップメント担当、専門的なデジタルワーカーを構築、導入し、人間の従業員が自動化では代替できない業務に集中できる環境を提供します。