RPAを超えるAEO — 全社的な工程再設計が生む新たな効率

#AEO #自動化エンジニアリング #RPA進化系

■ はじめに：AIOとAEO、2つの潮流

前回の記事では、AI駆動型最適化（AIO）がマーケティングにおける外部接点をどう変革するかを解説しました。ChatGPTプラグインやAIチャットボットを活用することで、従来のSEOを超える新たな顧客体験と業績向上が可能になる、というお話でした。

しかし、AI活用の可能性はマーケティング（外部接点）だけに留まりません。企業内部の業務プロセスそのものを根本から再構築する潮流も加速しています。それが「AEO（Automation Engineering Optimization）」です。なお、本記事で言及するAEOは、税関手続きの簡易化制度（Authorized Economic Operator）とは別の概念です。

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■ AEOとは何か — “RPAから業務再設計”へ

AEO（Automation Engineering Optimization）とは、「RPAにとどまらず、AIと自動化技術を積極的に活用して、業務プロセス全体を最適化・再発明するアプローチ」のことです。

従来のRPA（Robotic Process Automation）は、既存の業務フローを前提に、単純かつ繰り返しの作業を自動化する技術として普及してきました。しかしAEOでは、もっと大胆に業務フローや工程そのものを“最初から最適化前提で組み立て直す”点が特徴となります。

例えば、Gartnerの予測[3]によれば、2024年までにハイパーオートメーション技術と業務プロセス再設計を組み合わせた企業は、運用コストを平均30％削減できるとされています。AEOが注目を集めるのも、こうしたインパクトが見込めるからにほかなりません。

具体的にAEOが目指すポイントは、下記の4つに整理できます。

業務プロセス全体の自動化

単発の作業をRPA化するだけでなく、プロセス全体を自動化や刷新の対象とします。Gartnerは、2026年までに企業の30%がネットワーク活動の50%以上を自動化すると予測しています。

AIとの融合

RPAと機械学習・自然言語処理などのAI技術を積極的に組み合わせることで、より高度な意思決定や予測分析を可能にします。[4]

データ駆動の意思決定

現場の業務データを定常的に分析し、ボトルネックを特定。得られた知見をさらに自動化や改善施策に反映するループを構築します。

継続的な改善

一度自動化して終わりではなく、PDCAサイクルを回し続けることで“生きた最適化”を続行。現場の状況変化に合わせ、フローを都度アップデートします。

── つまり、AEOは単なるコスト削減ツールではなく、**「業務フローそのものを再発明し、組織のあり方を変える」**変革手法だといえます。

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■ 先進事例：建設業でのAEO導入がもたらす革新

AEOが実際にどのようなインパクトを与えるのか、大手企業の事例を一つご紹介します。建設業の竹中工務店では、建設現場の品質管理にAIを組み込んだAEOを導入し、以下のような高度な自動化と最適化を進めています[5]。

建設現場写真をAI画像認識で自動仕分け

[6]

人間が1枚1枚確認しなくても、施工工程別・異常箇所別に分類してリスト化。

国土交通省のProject PLATEAUとの連携

[7]

3次元モデルとAIを組み合わせ、施工シミュレーションを自動生成・改善。

YOLOv7-CWFDを用いた物体検出

[8]

Attention機構（FFCAM等）を活用し、作業員の安全監視や資材配置チェックを自動化。

過去の品質データを分析して予防保全に活用

[9]

以前の不具合事例をAIが分析し、似たパターンを早期に検知。

同社は品質管理業務の工数を最大70%削減する目標を掲げており[10]、業界全体でもAIを用いた品質検査が平均32％ほど精度向上しているといいます[11]。さらに、AI×IoTによる空調制御システムでエネルギーを26%削減[12]するなど、幅広い効果が確認されています。

また注目すべきは、生成AI「Amazon Bedrock」を活用した建設業ナレッジ検索システム[13]の導入。過去の膨大な設計データや施工ノウハウを自然言語で検索できるようになり、技術者の意思決定や教育に革命的な効率化がもたらされているといいます。

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■ まとめ：AEOがもたらす業務革新の可能性

AEOは、RPAの延長ではなく、業務プロセス全体をAI連携型に再発明する革新的なアプローチです。竹中工務店の事例が示すように、AIやデータ分析との融合によって、業務の自動化と高度化を同時に実現する可能性は非常に大きいでしょう。

建設業のみならず、多くの業界でAEOが今後さらに注目されることは間違いありません。Gartnerは、インフラ自動化市場が2027年までに11億ドル規模に成長すると予測しており[14]、その波はDXの遅れている企業にも急速に波及すると見られています。

実際、AI駆動型最適化（AIO）を導入した企業では、ユーザーエンゲージメント指標が平均25％も改善したという報告[15]もあります。AEO（社内工程の最適化）についても、同様に組織のパフォーマンスを大きく引き上げる力を秘めているのです。

ただし、その真価を引き出すには“現場主導の変革マインド”が欠かせません。ポイントは、IT投資の前に「業務そのもの」を問い直し、仕組みをアップデートすること。AEOとはまさに、その総合的な再発明を促すキーワードといえるでしょう。

次回は、「GEO（Generative Engineering Operation）」について解説します。生成AIが業務設計を自動化する最前線で、具体的に何が起こっているのか。どのような企業が先行しているのか。その可能性に迫りますので、ぜひご覧ください。