インテリジェント・プロセス・オートメーション（IPA）とは？

規模に応じて手作業を削減

従来の自動化では、綿密な監視が必要な場合が多い。チームは依然として、例外のレビュー、データの不一致の解決、スクリプト外のタスクの管理に時間を費やしている。

IPAはそのような監視を軽減する。IPAはビジネス・ルールに従ってリクエストを解釈し、すべての段階で人間の介入を必要とせずにアクションを実行することができる。

こうしたワークフローを設計するために、AIエージェンシーと協力する企業もある。これらのパートナーは、システムが安定し、効率的で、実際の業務に適していることを確認することに重点を置いている。

変化するインプットと状況に適応する

従来のボットは一貫したフォーマットに依存しています。誤字脱字や新しい文書のレイアウトなど、小さな変更でもプロセスを壊す可能性があります。

IPAは変化に対応できる。IPAは入力を読み取り、意図を理解し、理想的な構造でなくても応答する。そのため、リクエストのパターンがいつも同じとは限らない日常的な使用において、より信頼性が高くなる。

事業の透明性を高める

ルールベースのオートメーションは、コンテキストがないと失敗することが多い。何が起こったのか、どこで起こったのか、何が失敗の引き金になったのかを理解するのは難しい。

これは、異なるエージェントが並列または連続して動作するマルチエージェントシステムにおいて、より大きな懸念となる。可視性がなければ、相互作用を追跡したり、エージェント間で信頼できるパフォーマンスを維持することは難しい。

IPAは、プロセスの各ステップをログに記録することで、観測可能性を向上させる。この詳細レベルは、マルチエージェントシステムを評価する際に特に有用であり、チームが問題を切り分け、エージェントがどのように連携するかを改良するのに役立つ。

ステップ1：トリガーイベントがプロセスを開始する

顧客が返品依頼フォームに記入するか、返品を依頼するメッセージを送信します。そのメッセージによって返品ワークフローが起動します。

エージェントは、手作業によるトリアージを待つことなく、すぐにそれをピックアップする。

ステップ2：AIエージェントが情報を解析する

エージェントがメッセージやフォームをスキャンして、注文番号、商品名、返品理由、顧客IDなどの重要な情報を引き出す。

構造化されていないメッセージに対しては、大規模言語モデルLLMs）を使って意図を解釈し、正しい順序を特定する。

ステップ3：AIエージェントが次のステップを決定する

ビジネスルールと返品ポリシーを使用して、エージェントは商品が返品に値するかどうか、そして返金やストアクレジットなど、どのような返品タイプかをチェックする。

サポート担当者が通常行うことを再現し、即座に決定を下す。

ステップ4：AIエージェントはシステム間でアクションを実行する

決断が下されると、エージェントは

• 注文ステータスの更新
• 返品ラベルの作成
• 顧客に指示を送る
• 倉庫に通知

チーム間でハンドオフすることなく、すべてがつながったシステム内で行われる。

ステップ5：AIエージェントが結果を記録する

最初のリクエストから最終的なレスポンスまで、各ステップが記録される。これらの記録はダッシュボードやアラートシステムに流れ込み、プロセスを追跡可能にする。

手作業によるレビューが必要なケースは、フォローアップのための完全なコンテキストとともにエスカレーションされる。

非構造化文書とフォームの処理

ルールベースのボットは、乱雑な入力を扱うとすぐに破綻します。多くのビジネス文書（請求書、クレーム、契約書、入社案内など）には、一貫したフォーマットに従わない非構造化または半構造化データが含まれています。

IPAエージェントは、光学式文字認識（OCR）と自然言語処理（NLP）を使ってこれを処理する：

• 領収書から合計を抽出する
• 契約条項の解析
• スキャンしたフォームからの本人確認

いったんデータが解釈されると、システムは人間の監視なしにそれに対処することができる。これは、従業員フォームを処理する人事チャットボットや、文書ベースのサポートリクエストを受信する顧客サービスのチャットボットのようなツール内のエンドツーエンドのワークフローをアンロックします。

システム間のマルチステップワークフローの自動化

オンボーディングや返品処理などのプロセスは、単一のシステムで行われるものではない。通常、CRM、社内データベース、スケジューリング・プラットフォーム、通知ツールにまたがる。各コンポーネントは、依存性の独自のレイヤーを追加します。

IPAエージェントは、フローを段階的に管理する。IPAエージェントは、入力を評価し、文脈に基づいて決定を下し、接続されたシステム内でアクションを実行する。

手動ルーティングや脆弱な回避策に頼ることなく、ロジックはそのまま維持される。

これは、IPAを予約チャットボットのようなワークフローの背後にある理想的なエンジンにします。インターフェイスが基本的な入力を収集する間、システムは空き状況のチェック、アポイントメントのスケジュール、確認の送信、バックエンドツールの更新を処理します。

メッセージの意図に基づいてサポートチケットをルーティング

サポート・キューがしばしば詰まるのは、メッセージが不明瞭だからだ。顧客は必ずしもきれいなフォーマットに従うとは限らず、ほとんどのシステムは実際に何を質問されているのか理解できない。

IPAエージェントは、メッセージを解釈し、重要な詳細を特定し、適切なアクションを決定することでこれを処理する。

緊急度を評価し、人間の入力を必要とせずにチケットを適切なシステムやチームに転送することができる。

これがAIチケットシステムをよりスケーラブルなものにしている。チケットは文脈で豊かになり、適切な場所に誘導される。

社内ポータルにおけるセルフサービスの強化

社内のチームは、承認待ちや、人が入力する必要のない回答待ちで時間を費やすことが多い。このような遅延は通常、所有権が不明確であったり、手作業によるプロセスが遅かったりすることに起因する。

IPAは社内ポータルをより便利にする。ユーザーが何を必要としているかを理解し、バックエンドシステムに接続し、タスクを直接完了させる。

これらのワークフローは、複数のチャネルやユーザーにまたがって拡張可能である一方、各インタラクションの明確な記録を保持するため、非常に効果的である。

1.Botpress

Botpress 、自動化の仕組みをコントロールしたいチームのために開発されました。単にルールに従うだけでなく、入力、記憶、リアルタイムのコンテキストに基づいて意思決定を行うエージェントを定義することができます。

返品資格の確認、返金リクエストの解釈、システム間のレコード更新などのフローを構築できます。各エージェントは、ルール、LLMs、または決定ロジックを使用することができ、すべてがウェブ、Slack、WhatsApp重複することなく実行されます。

可変入力、APIトリガー、実際の運用結果を含むインテリジェントなワークフローを構築する場合に最適です。

主な特徴

• フロー・ロジック、メモリ、条件を備えたAIエージェントのビジュアル・ビルダー
• 複数のチャネルで動作し、バックエンドツールと統合する
• リアルタイムAPIコール、ダイナミックルーティング、カスタムアクションをサポート
  
  

価格設定：

• 使用量に応じたAIクレジットの無料プラン
• Plus：ライブ・エージェント・ハンドオフとフロー・テストのための月額89ドル
• チーム：月額495ドル（コラボレーション、SSO、アクセスコントロール付き
• エンタープライズカスタム

2.メイク（旧インテグロマット）

Makeは、コードを書かずにアプリをつなぎ合わせるために設計されています。複数ステップのシナリオを構築できる視覚的なキャンバスを提供し、ツール間のアクションを自動化するIPAに理想的だ。

CRMと受注システムの同期や、条件付きアクションを含むサポートフォームへの応答など、あるシステムが別のシステムの何かに反応する必要があるワークフローで威力を発揮する。

エージェントレベルのコンテキストやAIの意思決定は得られないが、プロセスレベルの統合やトリガーについては、高速で柔軟だ。

主な特徴

• 何百ものアプリに対応するドラッグ＆ドロップ式ワークフロー・ビルダー
• 条件ロジック、スケジューリング、データ解析、ウェブフック
• 複雑な分岐とマルチステップフローをサポート
  
  

価格設定：

• 無料：1,000件/月
• コア：月額9ドル
• より高い使用率と高度なコントロールのためのProプランとTeamsプラン
  
  

3.Zapier

Zapier 、ツールを素早く接続し、複雑な分岐を必要としない場合に最適です。完全なオーケストレーションレイヤーではありませんが、ゼロコードでチャットボットとCRM、スケジューラー、データベース間のデータハンドオフを処理します。

IPAにとって、Zapier 解釈された意図をバックエンドのアクションに変えるのに最適だ。Zapierは "考える "のではなく、"考える "システムと仕事をするツールをつなぐものなのだ。

主な特徴

• 6,000以上の統合
• チャットボット、フォーム、ウェブフックからのトリガー
• エンジニアリング・サポートのないチームでも簡単にセットアップ可能

価格設定：

• 無料：100タスク/月
• スターター: $19.99/月
• プロフェッショナル：月額49ドル（高度な機能向け

4.ティディオ

Tidio は、自動化されたライブチャットプラットフォームです。それは完全な IPA プラットフォームではありませんが、ルーティング、入力の収集、またはサポートクエリへの返信のような顧客対応タスクを自動化する場合に最適です。

AI返信、条件付きフロー、バックエンド・ハンドオフをサポートしており、表面レベルの意思決定自動化に役立つ。小規模な運用チームや中小企業にとっては、簡単に始めることができる。

主な特徴

• 自動化テンプレートを備えたAI搭載ライブチャット
• Chat ルーティング、フォーム処理、CRM統合
• 柔軟な対応を可能にするGPTアシスタント

価格設定：

• 無料：基本的なチャットと自動化
• スターター: $29/月
• PlusAI機能とCRM同期

5. n8n

n8nはオープンソースのワークフロー自動化プラットフォームで、ロジック、トリガー、統合を完全にコントロールできます。Zapier Makeとは異なり、セルフホスティングが可能で、必要な時にコードを書くことができる。

そのため、柔軟性とプライバシーを求める技術リソースを持つチームに最適です。IPAエージェントを実行し、APIにフックし、構造化または非構造化データを処理することができます。

主な特徴

• コードノードをサポートするビジュアル・エディター
• ウェブフック、スケジューラ、条件分岐
• 自社でホスティングするか、クラウドサービスを利用するか

価格設定：

• 無料：セルフホスト
• クラウドベーシック: $20/月
• プロ：チーム機能付きで月額50ドル

1. ボトルネックの原因となっているワークフローを1つから始める。

返金承認のワークフローが良い例だ。リクエストは寄せられるが、一貫性がない。注文番号が含まれているものもあれば、含まれていないものもある。エージェントは詳細を追跡し、適格性を確認し、ビジネスロジックを手作業で適用しなければならない。

この摩擦は、インテリジェント・オートメーションの理想的な候補となる。ロジックは明確だが、入力はルールベースのボットをつまずかせるのに十分なほど変化する。

2.例外を含むエンド・ツー・エンドのフローをマップする

プロセスを文書化する。払い戻し要求がどのように寄せられ、エージェントがどこから情報を引き出し、どのような判断を下し、どのようなアクションを取るのかを追跡する。

データの欠落、返品理由の不明確さ、注文情報と返金ポリシーの不一致など、よくある例外が含まれていることを確認してください。

そこでインテリジェント・オートメーションが必要となる。

3.意思決定の場所を特定する

人間が入力を解釈したり、判断を加えたりする箇所を探しましょう。返金ワークフローでは、顧客の返品理由を読み取り、返品ルールと照合し、返金、ストアクレジット、返品拒否のいずれかを決定する。

ロジックが定義され、データにアクセスできる限り、これらの判断はAIエージェントが処理できる。

4.アクションの原動力となるツールをつなぐ

決定が下されると、システムは注文ステータスを更新し、顧客に通知し、ラベルを発行し、支払いを開始する必要がある。

これを自動化するには、これらのツールに接続し、アクションを確実に調整するプラットフォームが必要になる。それは、エージェント・オーケストレーション・レイヤーや、統合サポートを備えた自動化フレームワークかもしれない。

5.テスト、監視、改善

返金プロセスが自動化されたら、そのパフォーマンスを追跡する。どのようなケースが正しく処理され、どのようなケースでシステムが苦戦しているかを調べます。このフィードバックを使って、判定ロジックを改良し、信頼性を向上させる。

IPAシステムはダイナミックだ。より多くのエッジケースを把握し、処理すればするほど、ワークフローはより強固でスケーラブルになる。

プロセスとデータの準備不足

自動化が最もうまく機能するのは、プロセスが一貫しているときだ。しかし、多くの組織では、ワークフローが文書化されていなかったり、チームによって扱いが異なっていたりする。データは多くの場合、切り離されたシステムに存在するか、フォーマットが異なるため、安定した自動化を構築するのは難しい。

インテリジェント・プロセス・オートメーションを導入する前に、プロセスが現在どのように機能しているかをマッピングする時間を取る。インプット、既知の例外、ツールの依存関係、人間の介入がまだ必要なポイントを文書化する。

初期実装の複雑化

チームはしばしば、早急に自動化を進めようとしすぎる。最初のロールアウトが複数のシステムにまたがったり、最初からエッジケースが含まれていたりすると、立ち上げの遅れや失敗の可能性が高まる。

その代わりに、明確な意思決定ポイントと測定可能なアウトプットを持つ単一のプロセスから始める。スコープを絞ることで、早期に価値を証明する。

明確なオーナーシップや長期的ビジョンの欠如

インテリジェント・プロセス・オートメーション・システムは、適応性があり、進化するプロジェクトである。パフォーマンス、ロジック、メンテナンスに責任を持つチームや担当者がいなければ、システムはしばしば時代遅れになったり、ずれたりする。

最初から継続的なオーナーシップを割り当てる。誰かが、自動化がどのように実行され、何が壊れ、どこで調整が必要かを追跡する必要がある。

ビジネスゴールと自動化ロジックの不整合

すべてのプロセスが自動化する価値があるわけではなく、すべての自動化が価値を生むわけでもない。ロジックは技術的に可能なことを反映しているが、ビジネスが実際に必要としていることを反映していないこともある。

このような事態を避けるには、ワークフローを使用する人々と協力してワークフローを設計することだ。これには、サポートチーム、オペレーションリード、プロダクトオーナーが含まれる。

自動化が真のニーズに合致すれば、永続的な成果をもたらす可能性がはるかに高くなる。

1. How does IPA differ from Business Process Management (BPM)?

IPA (Intelligent Process Automation) differs from BPM in that BPM focuses on designing, modeling, and optimizing processes, while IPA actually executes those processes using AI, machine learning, and RPA to automate decision-making and actions. BPM is strategic; IPA is operational and execution-oriented.

2. Can IPA replace human workers entirely, or just reduce their workload?

IPA is designed to reduce human workload by automating repetitive and rules-based tasks, not to replace workers entirely. It frees up humans to focus on high-value work like problem-solving or relationship-building that automation can't handle reliably.

3. What kind of machine learning models are typically used in IPA?

Common machine learning models used in IPA include natural language models (e.g. BERT, GPT) for understanding unstructured text and random forests for rule-based decisions, and classification models for document tagging or intent recognition. The choice depends on the task being automated.

4. Is IPA only relevant for large enterprises, or can SMBs benefit too?

IPA is absolutely relevant for SMBs, as it enables small teams to automate repetitive tasks like invoice processing or form validation. Cloud-based IPA tools have made it affordable and scalable for companies with limited resources.

5. What kind of data is needed to train or configure IPA models effectively?

To train IPA models effectively, you need access to real operational data – emails, support tickets, chat logs, forms, and transactional records – paired with the correct outputs or actions. Clean, labeled historical data improves performance.