デジタルレーバーとは？AI駆動型労働力におけるデジタルワーク

デジタルレイバーとは、AIエージェント、チャットボット、デジタルアシスタント、その他のデジタル作業を実行するアプリケーションやシステムを含む、デジタルシステムによって実行される作業のことです。デジタルレイバーは、タスクと大量のデータを自動化することで、効率性と生産性を大幅に向上させることができます。デジタルレイバーは、職務役割、必要なスキル、組織全体の構造に影響を与えながら、仕事の組織化と実行方法を変革しています。

デジタルレイバーとは何か？

デジタルレイバーとは、人間の意思決定と認知能力を模倣するAIオートメーションやエージェントなどのテクノロジーを指します。人間のみの労働力よりも迅速にタスクを完了する人間の能力を拡張します。エージェントは前例のないデータ量を処理しながら、より良い顧客体験を提供するのに役立ちます。

今日の経済において、デジタル組織は仕事の方法を真に革新し、企業の収益性と収益性を向上させることができます。デジタルシステムの採用は、広範で絶えず進化する影響を伴いながら、仕事と社会の景観を変革し続けています。2025年の進化するデジタルレイバーの景観では、AIとデジタルスキルが高需要です。AIとビッグデータ、ネットワークとサイバーセキュリティ、テクノロジーリテラシーなどの分野が最も急速に成長しているスキル領域です。

なぜデジタルレイバーは重要なのか？

デジタルレイバーについて語る際、デジタルレイバープラットフォームがデジタルレイバーの代名詞となっていますが、この記事では組織におけるオートメーションとAIエージェントの使用について議論します。AIエージェントはデータを実用的な洞察に変換するのに役立ちます。膨大なデータと技術の進歩により、エージェントは今や職場を変革することができます。AIエージェントは複雑なタスクを実行し、自律的に意思決定を行うことができます。

デジタルレイバーの台頭は人間の労働力を補完し、組織の成長を促進します。デジタルレイバーが最重要である デジタルプラットフォームも台頭しています。情報通信技術などの高給分野での成長は、市場成長の主要な全体的な推進力です。2024年、デジタルレイバー市場は大きく成長し、グローバルデジタル雇用市場はAIと高給分野に牽引され、7,200万から9,300万に増加すると予測されています。

プラットフォーム経済とエージェンティックなデジタルレイバーは、仕事の組織方法の転換を表しており、AIエージェントが反復的なタスクを引き受け、人間がより高度なタスクに集中できるようにし、生産性とグローバルGDPを潜在的に向上させます。グローバリゼーションにより、AIシステムは今まで以上に採用されています。雇用市場の変動により、デジタル従業員の需要が高まっています。

デジタル労働の種類

労働の側面とデジタルメカニズムは、組織やソーシャルネットワークなどのデジタルメディアによって異なる場合があります。しかし、デジタル労働は自動化プロセスに基づいて3つのカテゴリーに分類できます。

1. 基本的なプロセス自動化

基本的なプロセス自動化には以下のような技術が含まれます：

マクロ - 反復的なタスクを自動的に実行する単純なコマンドセットです。

スクリプト - 人間の動作を模倣して反復的なタスクを自動的に実行するプログラミング言語で書かれた小さなコードです。時間を節約し効率を向上させるために手動プロセスを効率化します。

スクリーンスクレイピング - 画面上のユーザーインターフェース（UI）から視覚的要素を読み取ることでデータを自動的に抽出し、システム間でのデータ転送を可能にするソフトウェアの使用を含みます。

ビジネスワークフロー技術 - これには、ワークフローマネジメントシステム、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）などが含まれ、明確なステップと条件を定義することで、ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて異なるシステム間のワークフローを効率化するプロセス内の反復的なタスクを機械化することができます。

ロボティックプロセスオートメーション（RPA）は、ルールベースのタスクを機械化するためのソフトウェアロボティクスの使用を含み、反復的なタスクが一般的な金融や医療などの産業で特に有用です。RPAソリューションは運用を効率化しコストを削減します。

2. 拡張プロセス自動化

拡張プロセス自動化は、チャットボットやデジタルアシスタントを含む、AIと自然言語処理（NLP）を使用する技術を含みます。

AIパワードチャットボット - これらのデジタルエージェントはリアルタイムで顧客とやり取りし、サポートと情報を提供します。複数の問い合わせを同時に処理し、応答時間を改善します。チャットボットソリューションは顧客とのやり取りを向上させ、満足度を高めるように設計されています。

バーチャルアシスタント - バーチャルアシスタントは音声コマンドを通じてタスクの管理、予約のスケジューリング、リマインダーの設定、情報提供をユーザーに支援します。バーチャルアシスタントソリューションは特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズすることができます。

3. コグニティブプラットフォーム

ジェネレーティブAIはコグニティブプラットフォームの時代を導入しました。これには文脈と含意を分析できるアプリケーションソフトウェアが含まれます。コグニティブプラットフォームはAIを使用して人間の思考を模倣し、意思決定を改善します。これらは自己学習システムであり、作業者の出力と生産性を向上させます。コグニティブプラットフォームには以下が含まれます：

機械学習モデル - これらのモデルはデータパターンを分析して予測や決定を行い、マーケティング、金融、医療分野で不正検出や顧客セグメンテーションなどのタスクに一般的に使用されています。

機械学習は認知プラットフォームにおける基盤技術です。

自然言語処理（NLP） - NLPは、感情分析や翻訳などのアプリケーションに不可欠な、人間の言語を理解し応答する機能を機械に与えます。NLPソリューションは様々なアプリケーションにおけるコミュニケーションと理解を向上させます。

画像・動画認識 - AIエージェントは視覚データを分析して、物体、人物、行動を識別することができます。これはセキュリティ、小売り、ヘルスケアにおける監視や分析に使用されています。

認知プラットフォームは、ビジネスプロセス内のタスク自動化などの特定のタスクを実行するデジタルワーカーに力を与えます。

デジタルワーカーとは何か？

デジタル時代では、デジタルワーカーとデジタルワークが著しく増加しています。仕事の未来は、デジタルワーカーの使用と応用によって決定されます。デジタルワーカーは、多くのタスクを含む複雑なワークフローを実行できるアプリケーションです。デジタルレーバーは、RPA、チャットボット、デジタルアシスタント、そしてデジタルワーカーなどのアプリケーションを含む広範なカテゴリーです。

ここでAIが使用され、デジタルワーカーが行き詰まらないように意思決定能力を提供します。これは労働市場に大きな影響を与え、将来の採用と解雇の決定に影響を与えることになります。

デジタルワーカーのメリット

• デジタルワーカーは自己学習システムです
• 従業員を時間のかかる反復作業から解放します
• 問い合わせとサポートに24時間365日対応可能です
• データ管理における人的エラーの削減を支援します
• デジタルワーカーは組織の全体的な適応性を向上させます

デジタルレイバーvsデジタルワーカー

デジタルレイバーは従来の仕事モデルとプロセスを変革します。デジタルワーカーはデジタルレイバー内の特定の存在で、人間の能力を模倣し、複雑なタスクを実行する高度なソフトウェアアプリケーションです。

デジタルワーカーは仮想従業員として、多様な役割を担います。デジタルワーカーはデータを分析し、意思決定を行い、顧客とやり取りすることができます。デジタルワーカーの導入により、人間の労働者とAIがシームレスに協働するハイブリッドな労働力が生まれました。デジタルレイバーに関する議論において、エージェンティックレイバーが注目を集め、AIベースのシステムはかつてないほど普及しています。

デジタルレイバーはAIとデジタル技術によって促進される仕事であり、一方でデジタルワーカーは人間の能力を模倣します。デジタルワーカーが行うタスクは、特定の、焦点を絞ったAIエージェントのタスクです。

デジタルワーカーの例として、AIを活用したカスタマーサービスエージェントやデータアナリストがあります。デジタルレイバーは業務効率を改善し、仕事の満足度を高めます。

デジタルワーカーはAIエージェントによって駆動し、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズします。戦略的なビジネス成果を導くため、複雑な意思決定を自動化します。

適応性があり、効率的で生産的な労働環境を作るには、人間の労働力とデジタルワーカーの間に補完的な関係が必要です。これにより、組織の特定の機能をアウトソーシングすることも可能となり、デジタルワークフォースが独立してタスクを実行し処理できるようになります。

デジタルワーカーとRPAボット

RPAボットは一般的に単一のタスクと単純なプロセスに制限されるソフトウェアロボットですが、デジタルワーカーは多くのタスクを実行し、他のシステムとインテリジェントに相互作用できる自律型エージェントです。エージェンティックシステムによってビジネスモデルも改善され、従業員は価値の低い仕事から解放され、組織におけるアプリケーションやシステムのデジタル化がより一般的になってきています。

エージェント型AIとアシスタント型AIの比較

AIエージェントは一般的に、構造化された予測可能なタスクに使用されます。これらは、システムにデータを投入する既存のワークフローを使用し、明確な結果を持つ複雑な多段階タスクです。AIエージェントは自律的で、これらの複雑なタスクを実行することができます。

アシスタント型AIでは、エージェントは主観的で協力的なタスクを重視します。ここでは、人間の従業員が評価する推奨事項が出力されます。AIはアシスタントの役割を果たし、自律性は低くなります。

AIエージェントは、人間の監督や承認なしに、より迅速な意思決定を実現します。また、ユーザー生成データへのアクセスが増え、よりカスタマイズされた体験を提供します。将来的には、AIエージェントの範囲が拡大し、カスタマーサービスなどの、より複雑なシナリオや高価値タスクを処理するようになるでしょう。

デジタルレイバーのビジネスケース

デジタル技術の導入により、ビジネスへの影響は組織全体で大きく感じられています。デジタルレイバーにより、企業はより少ないリソースでより多くのことを達成できます。AIパワードエージェントは、人間の創造性、意思決定、ワークフローの合理化を支援します。デジタルレイバーは生産性、効率性、スケーラビリティを向上させます。AIエージェントは人間の能力を補強し、従業員がより良い意思決定を行い、より創造的になることを支援します。デジタルレイバーはタスクを自動化することで運用コストを削減できます。エージェンティックレイバーは、人的ミスを減らし、一貫性のある正確なタスク実行を確保することで、精度と信頼性を向上させます。

デジタルレイバーを活用することで、企業は効率性の向上、より速いターンアラウンドタイム、より良い顧客サービスを通じて競争優位を獲得できます。

デジタル従業員が人間の生産性を向上させる方法

企業へのデジタル労働の導入により、デジタル従業員がデータ入力、スケジュール管理、レポート作成などの定型的な反復作業を処理し、人間がより価値の高い活動に専念できるようになります。

意思決定支援 - AIアルゴリズムが大規模なデータセットを分析して価値ある洞察を提供し、従業員の適切な意思決定を支援します。

効率性の向上 - AIは人間よりも速くタスクを自動化し情報を処理できるため、効率性が向上します。

生産性の向上 - 人間の労働者がより価値の高いタスクに集中できるようになることで、組織に導入されたデジタル労働によってAIは生産性を向上させることができます。

顧客体験の向上 - AIはより迅速でパーソナライズされた顧客サービスを提供できます。

組織はデジタル従業員の出現により人間の従業員を疎外すべきではありません。ハイブリッドな労働力を維持する必要があります。人間の労働力の疎外は更なる問題につながる可能性があります。

デジタルレイバーの利点と欠点

デジタルレイバーの利点には、トレンドの特定、結果の予測、24時間体制の業務、問い合わせへの即時対応があります。これは顧客満足度と応答時間にプラスの影響を与えます。企業にとってのその他の利点は、コスト削減、自動化、業務と顧客行動に関する貴重な洞察です。

デジタルレイバー労働力の一部としてのAIエージェントは、効率性とスケーラビリティを向上させ、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズし、データ分析と意思決定を強化します。

デジタルレイバーの欠点は、人間の感情への対応不能、長期的な影響の理解不足、技術的な問題、および中断です。

雇用の転換、人間による監視の不足、データセキュリティリスク、サイバー攻撃、データ侵害、倫理的懸念はすべてエージェンティックデジタルレイバーに特有の要因です。AIエージェントの実装と維持は複雑でコストがかかる可能性があり、企業はテクノロジーベンダーへの依存度が高まります。過去の労働力の変化を見ると、組織内で従業員の新しい役割が創出されました。エージェンティックAIでも同じことが予想されます。

デジタルレイバーの例

デジタルレイバーの出現により、多くの従業員は新しい役割のための再訓練が必要となります。デジタルレイバーの応用例には、オンラインコンテンツ制作、ブログ投稿の執筆、ソーシャルメディアコンテンツの作成、請求書処理、サプライチェーンの管理、テキスト翻訳、動画編集、データ入力、自動データ分析などがあります。これらの分野で人材が不足している場合、AIシステムがその不足を補うことができます。

カスタマーサービスではAI搭載のチャットボットがよく使用されています。AIエージェントは初期の問い合わせに対応し、問題を解決し、積極的にソリューションを提供します。エージェントシステムは営業リードを生成し、見込み客を審査し、ミーティングをスケジュールします。また、マーケティングキャンペーンの作成と最適化、ジャーニーマップの構築、パフォーマンス指標の分析も行います。

財務データはエージェントシステムによって分析され、控除を特定し、コンプライアンスリスクにフラグを立て、財務アドバイスを提供します。AIシステムはIT問題に自動的に対応し、様々なシステムと統合してチケットを解決し、複雑なタスクを自動化します。また、反復的なコーディング作業を自動化し、開発者がより複雑な課題に集中できるようにします。

AIエージェントは医療データから重要な情報を抽出して医師がより適切な治療決定を下せるよう支援し、管理業務を自動化します。エージェントシステムは、予測需要とサプライヤーのリードタイムに基づいて在庫水準を最適化する計画を作成できます。エージェントAIは取引と業務を継続的に監視し、コンプライアンス違反のしきい値を最小限に抑え、ガバナンスを改善します。

AIエージェント：将来と広範な影響

AIエージェントは企業にとって貴重な資産として見なされています。これらは2022年に初めて導入されました。AIエージェントの可能性はまだ完全には見えていません。狭義では、エージェントは複雑なワークフローで協力しながら専門的な役割を実行します。プロセスは、エージェントがどのように協力し、タスクがどのように実行されるかを特定します。タスクの委任、実行、完了が監督されます。

マルチエージェントシステムの複雑なワークフローを編成するためにフレームワークを使用できます。エージェントはアプリケーションに応じて異なるタイプのワークフローを使用します。アプリケーションの動的な性質に応じて、ワークフローの見直しや改訂が必要になる場合があります。

AIエージェントは推論し、決定を下し、行動を起こし、学習します。エージェントは何をする必要があるか、どのように行うかを理解するためにラージ・ランゲージ・モデル（LLM）を使用します。LLMは現在、相互に連携し、実世界でのアクションを取ることができます。

エージェントはユーザーや環境からの入力を必要とします。エージェントは入力を分析し、複雑なタスクを分解し、潜在的な解決策を生成することで推論します。プランニングにより、エージェントは時間の経過とともにアクションを順序付け、タスクを効果的かつ効率的に完了することができます。適応性により、エージェントは動的な環境に対応できます。

AIエージェントは組織と労働力のダイナミクスを変化させ続けています。人間とデジタル従業員のハイブリッドな労働力により、プロセスは高速化し、アウトプットは向上し、収益も増加します。AIエージェントは私たちの働き方や職場での相互作用を大きく変えることでしょう。デジタル労働力の活用により人間の能力と連携が向上し、企業の効率性と生産性が改善されます。