AI生成記事についての注意
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LayerXは自動車の自動運転レベルになぞらえた5段階の「業務自動運転」モデルを提唱し、最終的にはレベル4（特定領域で人の介在なく業務を遂行）の実現を目指している。この発表では、バックオフィスSaaS「バクラク」とエンタープライズ向けAIプラットフォーム「Ai Workforce」における具体的な取り組み事例と、今後の研究開発方針について紹介された。
重要ポイント
- 段階的な業務自動化のロードマップ：現在のAI-OCRなどの特定業務効率化（レベル0-1）から、一定業務区間の自動化（レベル2）、さらにAIが主体的に業務を遂行し人間がアシストする世界（レベル3-4）へと段階的に進化。この明確なビジョンにより、15,000社以上の企業が利用する実用的なプロダクトと、将来の完全自動化の両立を実現している
- AIの学習を支える3つのアプローチの組み合わせ - 事例分析型（過去の事例からプロセスを発掘）、フィードバック型（人のレビューで改善）、内省型（AI自身が試行錯誤）という3つの学習方法を、用途に応じて組み合わせることで、定型業務から非定型業務まで幅広い業務の自動化を実現。特に、企業ごとに異なる業務プロセスへの柔軟な対応が可能になっている
- AI-UXの重視と既存技術との最適な組み合わせ - LLMの可能性を追求しつつも、間違いの気づきやすさや修正しやすさなどの「AI-UX」を重視し、ドメイン特化の既存モデルやOCR技術と組み合わせることで、精度と使いやすさを両立。今後はAI Automation Labを立ち上げ、ワークフローの自動生成と自律的改善の研究開発を加速
詳細メモ
- JSAI2025（第39回人工知能学会全国大会）のインダストリアルセッションで、2025年5月27日に発表された内容（発表者は島越氏）
- バクラクの主要機能には、AI-OCRによる請求書自動読み取り、申請内容の自動レビュー、自動仕訳などが含まれる
- Ai Workforceは三菱UFJ銀行や三井物産などの大手企業で導入され、契約書レビュー、ドキュメント解析、情報整理などに活用されている
- 金融、製造、ヘルスケア、不動産など、様々な業界の文書処理業務で実用化が進んでいる
- 従来のSaaSが「特定の型にはめる」アプローチだったのに対し、LLMを活用することで企業ごとの個別事情を考慮したワークフローを作成可能に
- 現在のAI-BPO（AIによるビジネスプロセス・アウトソーシング）サービスも展開開始予定
- LayerXは2018年設立のスタートアップで、「すべての経済活動を、デジタル化する」をミッションに掲げている
参考記事：LayerXにおける業務の完全自動運転化に向けた AI技術活用事例
https://speakerdeck.com/shimacos/layerx-ai-jsai2025