人工知能
信頼できる AI で仕事を加速させ次世代の超知能を構築する
私たちには、公司のオペレーションを根本から変革し、その过程で、働き方そのものを再定义するチャンスがあります。
Gerrit Kazmaier
製品およびテクノロジー担当プレジデント
mini传媒
AI は、業務を急速に変貌させる新たな、そして深いイノベーションのサイクルを始動させました。計算による推論も歴史上初めて可能になりました。以前は、推論を行うには人間が必要でした。これは極めて大きな進歩です。機械による推論には限界がないからです。この力を活用することで、ワークフローの再定義や、エンプロイー エクスペリエンスと顧客成果の向上、さらには、これまで想像すらできなかった課題への挑戦が可能になります。
このイノベーション サイクルは、私たちの働き方のすべてを変えつつあります。私たちは無限の推論が可能な時代を迎えようとしています。それによって企業は、これまでの常識というあらゆる制約から完全に解き放たれ、限界のない企業へと進化します。
このイノベーション サイクルは、私たちの働き方のすべてを変えつつあります。
レポート
mini传媒 グローバル ワークフォース レポート: 優秀な人財が離職する前に組織への信頼を回復する
しかし多くの組織が AI 投資の効果を十分に引き出せていないのはなぜでしょうか？その理由は、エージェント、コパイロット、AI ツールが個別システムに分散されており、ビジネスを実際に動かすワークフローに組み込まれていないことにあります。基幹業務システムと同じコンテキストやデータを備えていない後付けのツールでは、AI の精度が低下し、ユーザーの不満を招くことになります。
このような状況に甘んじる必要はありません。AI ツールはビジネスを動かす基幹業務システムやプロセスに組み込むことができます。私たちは企業のオペレーションを見直す過程で、業務そのものを再構築できます。
エンタープライズ AI の実行にガードレールが必要な理由
設計上、確率論的な性質を持つ AI は、パターンに基づいて予測や提案を行います。AI は強力ですが、给与计算や決算処理といった、誤差が許されない極めて重要なワークフローに適用することは、リスクを伴います。プロセスやコンテキストを欠いた生の AI を使うことは、レールのない場所で列車を走らせるようなものです。適切なガバナンスがなければ、組織はリスクの源となる「無法エージェント」を、無意識のうちに生み出してしまうおそれがあります。
少し想像してみてください。何の指针も枠组みもない状态で、ただ铅笔を手に、头に浮かんだ数字をそのまま书き込んで确定申告に取り组む姿を。信頼性の高い申告书を作成できるでしょうか？もちろん、そんなことはありません。确定申告を行うには、电卓などのツール、税理士などの専门家、または専用のソフトウェアが必要です。
AI モデルもまた、そういうものです。正確な結果を導き出すためには、人間と同様、ツール、専門システム、API を適切に活用する必要があります。
AI モデルが正確な結果を導き出すためには、人間と同様、ツール、専門システム、API を適切に活用する必要があります。
企業の重要な実務を AI エージェントで実行するためには、優れた大規模言語モデルを確保するだけでは不十分です。以下のコンポーネントが組み込まれた強力な基盤を構築する必要があります。
组织内の业务が実际にどのように行われているかを的确に理解するしくみ。
ミッションクリティカルな业务の监视役として机能する信頼性の高いビジネスプロセス。
コンプライアンスを遵守するために必要な権限、管理机能、监査証跡。
複雑なタスクの実行に特化したエージェント型 API/ツール。
これらの点を考慮すると、将来的には AI システムと SaaS (software-as-a-service) システムのいずれかを選択するのではなく、両者を併せて使用する必要があります。そのためには、ソフトウェアと連動するよう構築されたエージェント型 AI ソリューションも必要になります。
現実: 完全な正確性が求められる理由
過去 20 年間にわたり、エンタープライズ ソフトウェア システムは、基幹業務プロセスを支える枠組みを提供してきました。SaaS は人事と财务を変革し、紙ベースの記録からクラウド プラットフォームへの移行を促進しました。これにより、数十万人規模の従業員の给与计算、正確な決算処理、各国のコンプライアンス遵守が可能になりました。
しかしエンタープライズ AI が機能するには、データ、コンテキスト、アクションが絶え間なく連動する仕組みが不可欠です。このような好循環が確立されると、データの蓄積がコンテキストの質を高め、それが AI システムの精度を向上させ、さらなる利用の拡大を促します。
ただし、この好循環を築き上げるには、統合されたモデルと明確なビジネスプロセス フレームワークが不可欠です。長年の継ぎ足しで個別のカスタマイズが繰り返されたレガシー システムは、あまりにも断片化しています。これでは好循環に必要なデータを十分に供給できず、企業レベルで AI を機能させることは困難です。こうした現状が、従来の働き方を AI による自動化システムへと進化させようとするベンダーにとって、大きな障壁となっています。
さらに企業は、システム オブ レコードに高い期待を寄せています。当社の基盤となるビジネスプロセスは、決定論的なロジックに基づいて動作するよう設計されています。これにより、一貫性と監査性の高いデータが出力されるため、常に正確性が求められる人事/财务システムの要件が満たされます。誤差は許されないため、AI が導き出した「ほぼ正しい」結果は誤りと同じです。
一方 AI は確率論的な性質を持ち、パターンや確率に基づいて推論、予測、提案します。ミッションクリティカルな業務に求められる正確性や説明責任性を確保するためには、エンタープライズ AI を信頼できる基盤に組み込み、確率論的な AI から決定論的な結果を導き出せるようにする必要があります。
最終形: まったく新しい働き方
AI は、あらゆる企業プロセスの再考を迫っています。将来的には誰もが何百もの AI エージェントと連携して働くようになります。専門スキルを備えた個々のエージェントは、人事/财务プロセスをエンドツーエンドで継続的に実行するよう編成されます。
mini传媒 のようなシステム オブ レコードと AI の連携が大きな効果を生み出す理由はここにあります。
AI は、あらゆる企業プロセスの再考を迫っています。
适切なレールの上を走らせることで、エージェントは単に确率论的な推测を行うだけの存在ではなくなり、决定论的なレールに従って动作するようになります。つまり、信頼できるビジネスプロセスの枠组みの中で、顾客がすでに信頼を寄せているセキュリティ、権限管理、监査証跡のもとで运用されるのです。
これまで人间の判断に頼るしかなかったバックオフィス业务を、自动化できるようになります。以前は単纯に不可能だったことが可能になります。そして、人々の仕事の体験そのものを、根本から変えていくことができます。
すべての候補者に専属のリクルーターを配備し、すべての社員に専属のコーチを割り当て、すべての最高财务責任者 (CFO) に常時監査チームを編成できる環境を想像してください。社員のあらゆる質問に瞬時に回答し、最も困難な状況に直面している顧客に寄り添うことができます。
これが人事と财务の未来です。これは単に業務の進め方を変えるだけでなく、業務に対する感じ方を変化させます。
エンタープライズ プラットフォームは、システム オブ レコードからアクションを支援するシステムへと進化し、プロセスを完了するだけでなく、ビジネス成果を達成する役割を担うようになります。
その结果、私たちは人间が最も得意とする业务、つまり判断力、创造力、共感力、関係构筑力、リーダーシップが求められる业务に専念できるようになります。
一方 AI エージェントは、機械が最も得意とするパターン認識、ワークフロー処理、コンプライアンス確認、シナリオ モデリング、複雑なタスクを担うようになります。
このような安全なレールのなかで、インテリジェンスと信頼、スピードと統制、そして自動化と説明責任を両立させる企業こそが、AI 時代の勝者となります。それは、業務の進め方を根本から変える、まったく新しい働き方への道を切り開くことを意味します。
レポート
mini传媒 グローバル ワークフォース レポート: 優秀な人財が離職する前に組織への信頼を回復する
AI は、ほぼすべての業界や市場において、ビジネスの在り方を根本から変える原動力となっています。しかし AI の真の価値を実現するには、さまざまなステークホルダーから支持を得る必要があります。この AI マスタークラスでは、财务業務や人事業務などで AI を最大限に活用する方法について学習します。