RPAとAI技術が連携することで、意思決定プロセスの大部分も自動化でき、人間が介在しなくても業務プロセスが進むようになる。この「完全な自動化」の達成までは長い道のりになるが、市場には追い風が吹いている。
ロボティックプロセスオートメーション（RPA）と人工知能（AI）技術の導入は急速に進んでいるものの、両者の特性の違いと連携メリットに関する理解はそれほど進んでいない。AI技術の特性を整理した中編「『AI』活用は何がうれしく、何が厄介なのか？ 『RPA』との比較で考える」に続き、後編となる本稿はRPAとAI技術の連携がもたらすメリットを解説する。RPAとAI技術の連携による「ハイパーオートメーション」（完全な自動化）が実現した先のビジネスプロセスはどのような姿になるだろうか。
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企業がビジネス規模を拡大し、サプライチェーンやビジネスパートナーとの協業が進んだことで従来型のリスク／コンプライアンス管理の限界が露呈しつつある。リスク管理を次のステップに進めるためには、これまでと異なる仕組みが必要だ。
Lenovoでは、顧客デバイスのライフサイクル管理を支援するDevice as a Serviceを世界中に提供している。しかし、そのオペレーションは複雑であり、顧客エクスペリエンスを高めるために改善が必要だった。同社が採った改善策とは。
セキュリティリスクが増大している今日において、社内のセキュリティ教育は必須のタスクとなっている。しかし、セキュリティ教育それ自体が目的化してしまい、確実な効果を上げられていないケースも多い。
日々進化するサイバー攻撃から自社を守るためにも、時代の変化やトレンドに応じてセキュリティ教育を見直すことが必要だ。その実践ポイントを「目的の再確認」「教育の実施状況の分析」「理解度・定着度の測定」の3つの視点で解説する。
データ活用人材を社内で育成するためには、「DX推進者」や「分析実務者」などの役割に応じたスキル定着が欠かせない。効果的な育成を行う方法として、あるデータ活用人材育成サービスを取り上げ、その特徴や事例を紹介する。
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遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
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