UiPath
AIエージェントは、製造業に大きな変革をもたらす可能性を秘めている。従来のRPAでは難しかったエンドツーエンドの自動化を、対話型・自律型のAIエージェントが実現。調達から設計、生産、物流、営業といった全領域で、抜本的な業務改革を推進する。
UiPath
ソリューション本部
セールスコンサルティング第二部
Manager
西田 祐介氏
「バリューチェーンのあらゆる領域でAIエージェントによる自動化を実現できます」とUiPathの西田氏は胸を張る。
従来のRPAやワークフローによる自動化は「局所的」にとどまる。業務全体の自動化には至っていなかった。人のように自ら考え、そしてRPAなどを“手段”として駆使して業務を実行できるAIエージェントを業務のあらゆる段階で活用することで、人の介入を最小限にしながら業務の品質とスピードを大幅に上げる自動化が実現する。
西田氏は製造業におけるAIエージェントの具体的なユースケースを紹介した。
「例えば設計業務においては、設計者が設計図に合う部品を探す際に、データが未整理のため時間を要することがあります。AIにデータや紙、PDFなどあらゆる形式の部品情報を常に収集・整理させれば、担当者がAIエージェントに仕様を伝えるだけで最適な部品を瞬時に検索できる。無駄なロスを防げます」(西田氏)
生産ラインでエラーが発生した場合においても有効だ。センサーの情報に基づいてAIエージェントがエラーの状況を整理し、解決策を提案。その内容を確認した担当者は、解決策の実行に必要なパーツや作業指示を、対話型AIエージェントを通じて依頼できる。
物流における輸出手配もAIエージェントによる自動化が期待される領域だ。輸出手配は検索、照合、調整といった作業が非常に煩雑となる。これらのフローにAIエージェントを導入することで、複雑で時間のかかる手配作業や大量の書類チェック作業を自動化できる。
AIエージェントが有効な領域はこれらにとどまらない。西田氏は設計における特許関連のプロセス、工事の見積比較、カスタマーサポートや修理手配、そして営業サポートなどの領域にも有効と述べた。
UiPathはチャット型UIで人を助ける対話型AIエージェント「UiPath Autopilot」と、人の業務を代行する自律型AIエージェントを作成する「UiPath Agent Builder」を提供している。
AIエージェントは人間に代わって自ら行動できる点が特徴だ。一方、現場でAIエージェントが作業を完遂するためには、セキュリティーをあくまで担保しながら、各社固有のシステムやアプリケーションに滞りなくアクセスする必要がある。
長年にわたりRPAやAPIを通したシステム間連携や自動化を実施してきたUiPathのノウハウが凝縮されたAIエージェントなら、そうした壁を乗り越えてエンドツーエンドの自動化をスムーズに実現できるという。
「AIエージェントは設計・開発から販売・サポートに至るまで、製造業のあらゆる領域における抜本的な業務改革を推進する可能性を秘めています」と述べ、西田氏は講演を締めた。
自動化のこれから――調達シナリオの例
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