UiPath、「UiPath Autopilot」発表–業務でのAI活用を実現

今回は「UiPath、「UiPath Autopilot」発表–業務でのAI活用を実現」についてご紹介します。

関連ワード (ソフトウェア等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 米UiPathの日本法人であるUiPathは10月23日、「UiPath Autopilot」などAI機能を発表した。

 記者会見で代表取締役最高経営責任者(CEO)の長谷川康一氏は、7月に発表した製品戦略「AI-Powered Automation Platform(AI搭載の自動化プラットフォーム)」について触れ、発表後に経営者や最高情報責任者(CIO)など50人以上と話をした結果、「生成AIをビジネスに生かして、いかに成果を安全に上げられるか」への興味が大きいことが分かったと語る。その結果、「AI at work」に対する確信を深めたとする。

 AI at workは、「オフィスの現場に神が宿り、価値を創出すること」と長谷川氏。AIを現状のオフィス環境下でさまざまなシステムと連携させて使いこなすためには、AIと自動化の密接な統合が必要と説明する。「UiPathは、これを皆さんと実現したいと考えている」(同氏)とし、AIを活用した製品の機能強化を紹介した。

 「Wingman」から改名された「UiPath Autopilot」は、テキストを入力して指示を出すだけで自動化ワークローを生成する。UiPathを利用するユーザーに応じて、テキストで入力した情報を基に作業を自動化する機能群を搭載する。

 「Autopilot for Private UiPath Studio」は開発者向けの機能で、テキストからワークフローや式を自動生成する。「Autopilot for UiPath Apps」はテキスト、ドキュメント、PDFや画像からアプリケーションのインターフェースを自動作成できる。

 自動化テスター向けの「Autopilot for Test Suite」は、各フェーズを迅速化し、要件からテストを生成して、実行結果から実用的な洞察を導き出す。ビジネスアナリスト向けの「Autopilot for Process Mining」は、自然言語を使って、自動化の機会をフィルタリング・要約し、ダッシュボードを作成できる。また、「Autopilot for Communications Mining」は、自動化のセンターオブエクセレンス(CoE)チームが自然言語プロンプトを通じて自動化の機会を見つけるための包括的なツールを提供する。

 「Autopilot for UiPath Assistant」は、特別はITスキルを持たない一般的なビジネスユーザー向けの機能。日常業務においてテキストベースのコミュニケーションで対応する中で、既存の適切なオートメーションを提案し、必要な場合にはAIを使用して新しいオペレーションをその場で作成できるようにする。これにより、日々のオペレーションの中で自動化の活用を可能にする。

 Autopilot for Private UiPath Studioは現在、プライベートプレビュー版の提供だが、パブリックプレビュー版がまもなく公開されるという。Autopilot for Test SuiteとAutopilot for Communications Miningは、プライベートプレビュー版の公開が近々予定されている。

 「UiPath Communications Mining」では、日本語対応が11月15日に開始される。メールなどの日本語で書かれた文章を自然言語処理の技術を使って解析し、業務を分析・自動化する。

 高度な文書処理のオートメーションであるIntelligent Document Processing(IDP)領域では生成AIを活用した機能強化がある。これにより、「UiPath Document Understanding」とUiPath Communications Miningを中心とした同社IDPソリューションでは、AIモデルのトレーニング時間が80%短縮されるという。

 データにラベル付けをする「Generative Annotation」では、生成AIが自動的にアノテーション作業を実施するため、ユーザーはアノテーション結果の確認と修正だけに対応すればよくなる。ドキュメントを分類する「Generative Classification」では、請求書や発注書といったドキュメントの種類を指定するだけで、ルール指定やトレーニングを必要とせずに生成AIが分類を実行する。ドキュメントやメッセージからデータを抽出する「Generative Extraction」では、生成AIが文章を理解する能力を活用することで指定された情報を抽出する。「Active Learning」では、特別な知識やスキルがなくてもAIモデルのトレーニングが可能。

 Generative Annotationは日本語対応を完了している。Generative ClassificationとGenerative Extractionは11月15日に日本語対応を予定している。

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