定義

自然言語ワークフロー（NLW）とは、自然言語処理（NLP）と理解機能を自動化されたビジネスプロセスに直接統合することを指します。NLWは、厳格に定義された入力（特定のボタンをクリックしたり、正確なコードを入力したりすること）を必要とせず、ユーザーが非構造化された会話形式の人間言語を使用してワークフローと対話し、それを推進できるようにします。

なぜ重要か

従来の自動化は、プロセスがスクリプトから逸脱すると失敗することがよくあります。NLWは、システムが自由形式のテキストや音声から意図、コンテキスト、ニュアンスを解釈できるようにすることで、このギャップを埋めます。これにより、自動化の参入障壁が劇的に低下し、複雑で人間中心のタスクを機械が管理できるようになります。

仕組み

本質的に、NLWはいくつかのAIコンポーネントに依存しています。

• 意図認識： システムはユーザーが何を達成したいのかを特定します（例：「経費報告書を提出する必要があります」）。
• エンティティ抽出： 言語から重要なデータポイント（エンティティ）を抽出します（例：「金額：500ドル」、「日付：先週の火曜日」）。
• ワークフローのトリガー： 意図とエンティティが検証されると、システムは適切なバックエンドワークフローをトリガーします。これは、CRMの更新、承認リクエストの送信、またはドキュメントの生成などです。

一般的なユースケース

NLWはさまざまな部門で非常に汎用性が高いです。

• カスタマーサポート： 顧客の説明に基づいて、複雑なチケットルーティングと初期トリアージを処理します。
• ITサービス管理： 従業員が複雑なチケットメニューをナビゲートする代わりに、自然言語を使用して技術サポートをリクエストできるようにします。
• データ入力と処理： Eメール、契約書、スキャンされたドキュメントから主要な数値とメタデータを自動的に抽出します。
• 内部運用： 会話型インターフェースを通じて、承認、スケジューリング、リソース割り当てを管理します。

主な利点

NLWを採用する主な利点は次のとおりです。

• 導入率の向上： ユーザーは会話できるシステムをより利用する傾向があります。
• 摩擦の低減： ユーザーが複雑なソフトウェア構文を学習する必要がなくなります。
• スケーラビリティ： 以前は多大な人間の解釈を必要としたプロセスを自動化します。

課題

NLWの実装には障害がないわけではありません。主な課題には以下が含まれます。

• 曖昧さの処理： 高度にニュアンスのある、または矛盾したユーザー入力を処理するには、高度なコンテキスト管理が必要です。
• トレーニングデータへの依存性： ワークフローの精度は、トレーニングデータの質と範囲に直接関連しています。
• 統合の複雑さ： NLPレイヤーをレガシーなバックエンドシステムに接続することは、技術的に困難な場合があります。

関連概念

この技術は、会話型AI、インテリジェントオートメーション（IA）、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）と大きく重複しており、NLWは自動化を推進するインテリジェントなインターフェース層として機能します。