これらの4段階の知的活動は、後者ほどよりビジネス上の価値に直結しますが、定常的なワークフローの中での知的活動という観点では意思決定が重要な要素となり、この人間の意思決定をいかにAIが代替し補強するかがワークフローのビジネス価値を高めるポイントとなります。人間と協調し意思決定をサポートするAIワークフローの中で人が意思決定を行う際には、様々なデータに基づき状況を認識し、将来を予測し、そして意思決定を行いますが、これらの各段階でAIが支援を行うことで人の意思決定を高度化することが可能です。状況認識のAI状況認識のAIでは入力データをAIが加工し構造化されたデータに変換することで人の意思決定を支援します。画像から機械の損傷状況を認識して数値化し、機械の交換をするか否かを決めるといった意思決定が考えられます。AI将来予測のAIでは過去のデータに基づき近い将来に発生する事象を予測し、意思決定に生かします。販売数量を予測することで、生産数量を決めるといった意思決定が該当します。AI意思決定のAIではワークフローの決定事項そのものをAIが出力することで人間の意思決定を支援します。生産数量を決定するワークフローでは需要予測や現在の在庫状況からコスト最小となる生産数量を推奨することで、人間の意思決定を支援します。ダイナミック・プライシングさらに、同じ意思決定のAIでもAIの結果の精度が十分高い場合には人が全く関与せず完全にワークフローを自動化することも可能になり、ワークフローのリードタイムを飛躍的に短縮することが可能となります。これらの技術では多数のデータからその傾向をとらえたり、正解データを与えることで、正解を導くルールを学習することで法則を自動的に探し出すことが可能になります。これらをデータ指向のAIと呼ぶことにします。一方で、意思決定のAIでは次のような最適化技術が使用されます。シミュレーション意思決定のAIでは、意思決定そのものを出力する必要があり、そのために重要な考慮点があります。ワークフロー上の意思決定にはその決定に必ず良し悪しの評価があり、出力される意思決定が「良い」意思決定である必要があります。機械学習のアプローチでも「良い」意思決定のデータを多数学ぶことで、良い意思決定を出力することもある程度可能ですが、状況が変化したり、新製品、新設備などが導入された場合には必ずしも過去に学んだ出力が「良い」評価になるとは限りません。最適化技術ではこのような意思決定の評価や満たすべき制約条件を明示的に取り入れてモデル化することで、実用的であり最適な意思決定を導くことが可能となります。これらをモデル指向のAIと呼ぶことにします。データ指向のAIとモデル指向のAI機械学習に代表されるAI技術は、あらかじめ多数用意された入力と出力の組を多数学習することで、新たに入力データに対する出力を推測します。深層学習では、人間がルールを見いだせないような画像認識などでも人間に匹敵する精度を出すことに成功し革新をもたらしました。入力データと出力データの関係を強力に一般化することが可能ではあるものの、そこには概念を抽象化して理解しているわけではなく、場合によっては人間の常識に反した結果を出力することもあり得ます。一方で数理最適化に代表されるモデル指向のAI技術では業務のメカニズムをロジックや数式のモデルとして表現することで、意思決定がどのような影響をもたらし、どのように評価されるのか再現することで、評価が最良となる意思決定を出力できます。現実の業務要件に対して必要にして十分なモデルを作成することは必ずしも容易ではなく経験も技術も必要ですが、明示的に制約条件や評価が抽象化されて取り込まれているため、アルゴリズムを用いて効率よく最適な意思決定を探索することが可能となります。そのモデルで想定された範囲内ではありますが、新しい商品や設備などに関してもマスターの追加・更新などで対応できる範囲が非常に広くなります。データ指向のAIとモデル指向のAIの価値データ指向のAIは期待される結果を求めるメカニズムが複雑すぎたり、不明であっても多数のデータから推測して新しいデータに対して結果が得られる点に価値があると言えます。いままではプログラムとして実装不可能であった判断ロジックをワークフローの中に取り込むことが可能となります。モデル指向のAIでは、事前にビジネスのメカニズムを表すモデルを構築するすることで、様々な制約条件やトレードオフの関係を考慮して膨大な候補の中から最適な意思決定を導き出すことができ、その結果、意思決定の質を高めると共にリードタイムを短縮できる点に価値があります。生産のモデル化、物流のモデル化、またそのコストと利益のモデル化などを行うことで、意思決定がビジネスにどのような影響を及ぼすかをコンピューター上で計算可能にします。その結果、意思決定によって得られるであろうKPIが予測可能となり、KPIが最善となる意思決定を探索することが可能となります。この探索方法も純粋数学的な探索方法もありますが、人間の経験に基づく探索方法の知見を活かしたアルゴリズムも多数存在し人間では探すことができない良い意思決定を探すことが可能です。モデル指向のAIの事例モデル指向のAIでどのようにモデルを活用するのか具体的な例を見ていきます。お弁当の仕入れ数を決定する業務を考えます。需要予測に基づき、100個の販売が見込まれているとして、何個仕入れるのが最も利益が最大となるでしょうか。100個売れることが確実であれば100個仕入れれば最適ですが、現実には予測誤差をともないます。ここでは±10個の誤差が見込まれているものとします。仕入れ価格が400円、販売価格が500円で利益が100円とした場合には、売り切れの機会損失100円よりも廃棄ロス400円の方が大きいため少なめの仕入れが利益を最大化すると想定されますが、数理最適化技術を用いることで最適な仕入れ数は89個であると求まります。このように与えられた需要予測のもと、仕入個数と利益関係のメカニズムから利益を最大化する意思決定を得ることができます。AIと人間の協調における課題AIと人が協調して意思決定を行うインテリジェント・ワークフローでは人の最終意思決定を導くためならではの考慮点があります。状況認識のAI状況認識のAIが出力した情報を人間が信頼を置き、意思決定に生かすためにはその認識の信頼度や、根拠といった情報が有用です。これにより認識の誤りに気が付いたり、他の要素とのバランスを考慮するなどが可能となります。将来予測のAI予測結果を人間が使うためには、その予測値の根拠を知る必要があります。その予測に含まれている要素が何なのか分からないと、例えば需要予測にキャンペーン情報がどの程度予測に反映されているかが分からないと追加の補正が必要かどうか判断できません。場合によっては精度のよい複雑なアルゴリズムよりも、精度は劣ってもシンプルで理解しやすいアルゴリズムの方が有用なことも多くあります。意思決定のAI意思決定の推奨値においてもその根拠を示すことは有用であり、感度分析等による意思決定値とKPIの関係を提示することで人による調整を容易にすることができます。スケジューリングのような複雑な最適化問題では感度分析は適しませんが、複数のKPIの異なる優先順位で得られた複数案を提示することが可能です。コスト削減優先とリードタイム短縮優先の2案を提示して、意思決定者に最終判断を仰ぐ方法が考えられます。意思決定のAIを用いてワークフローを完全自動化する場合には人間との直接の協調はありませんが、その分イレギュラーに強く、大外しをしないことが求められます。そのためには意思決定の精度が高いだけではなく、環境の変化に対して頑健なモデルである必要があり、意思決定のモデル化において業務の抽象化を行い変化に対する耐性を持たせる必要があります。システム的な観点でも、イレギュラーな状況をルールにより抽出し、安全な値を出力するなどの対応を行うことで人間の関与を大きく減らすことが可能となります。まとめ以上見てきたように、企業のデジタル変革が進む中、企業のワークフローにAIを適用するインテリジェント・ワークフローによって企業の意思決定の価値を高めることの重要性が増してきています。データ指向のAIを用いてデータの価値を凝縮し意思決定に役立てることに加えて、数理最適化などのモデル指向のAIを活用することで、ワークフローの中の意思決定そのものの質の向上や、完全自動化を実現することで企業価値を高めることが可能となります。