クラウドベースの SaaS アプリケーションで AI を活用して効率的なリモートワークを実現する方法

現在進行中のCOVID-19パンデミックにより、企業がリモートワークを実施する必要性が浮き彫りになりました。特にリモートワーク機能を持たない企業では、ビジネスニーズを満たすために信頼性の高い SaaS ベースのソリューションが必要です。クラウドプラットフォームと SaaS ベースのソリューションへの移行はリモートワーク機能にとって非常に重要であり、そのため企業はリモートワーク機能の向上に多額の IT 支出を行っています。

[[436514]]

調査会社ガートナーによると、クラウドベースの SaaS アプリケーションに対する各企業の平均支出は、2020 年には 120,686 米ドルとなり、2022 年には 171,915 米ドルに増加する見込みです。ただし、企業が SaaS ベースのソリューションを既存のシステムに統合するのはそれほど簡単ではなく、一部のタスクが重複するとコストが増加します。

たとえば、リモート機能のさまざまなテスト機能が改善され、さまざまな機能のテストケースの作成などの反復的なタスクを実行できるようになります。ここで、AI ベースの自動化が、このような反復的なタスクを削減し、拡張された操作のためのリソースを節約するのに役立ちます。人工知能はこれらのイノベーションの中心となっています。

以下では、AI を活用した SaaS ベースのアプリケーションを通じてリモートワーク機能を強化するさまざまな側面について説明します。

1. AIOps

SaaS およびクラウドベースのソリューションの人気の高まりにより、エンタープライズコンテンツの消費が促進されています。コンテンツ消費の変化とスケーラブルな SaaS プラットフォームの必要性により、AIOps の需要が高まっています。

AIOps は、現在の SaaS ベースの IT 機能を超える多層テクノロジープラットフォームです。したがって、企業が AI を活用した SaaS ベースのソリューションの開発方法を検討している場合、AIOps を活用することでリモートワーク機能を次のレベルに引き上げることができます。

分析および機械学習アルゴリズムをカプセル化し、インテリジェントな運用の卓越性を実現します。まず、AIOps プラットフォームはビッグデータを活用し、企業内の複数のソースからデータを集約します。次に、機械学習アルゴリズムが導入され、さまざまなパラメータの詳細な分析を通じて、SaaS ベースの運用における突然の変化に対してリアルタイムで対応できるようになります。

AIOps は、ビッグデータと機械学習という 2 つの主要なプラットフォームで動作します。これらのプラットフォームには、ログ記録および監視ツールによって記録されるデータソースを超えるデータソースが必要です。その結果、CRM ツール、運用分析、さらにはセキュリティシステムなどのソースからのデータも集約されます。

AIOps は、データを追跡して最適化のために迅速な変更を加えるだけでなく、異常を検出してシステムのセキュリティを強化します。これは、組織の従業員の大半がリモートで作業し、各拠点の安全でないネットワークを通じてシステムにアクセスする場合に特に重要です。

リモートワーク機能を向上させる AI ベースの SaaS アプリケーションを開発する際に考慮すべきもう 1 つの重要な要素は統合です。

2. リモート統合

SaaS ベースのエンタープライズプラットフォームでは、セキュリティ、CRM、さらには通信などのさまざまな機能に関連する複数の統合が必要です。たとえば、大手企業では、通話、インスタントメッセージング、VoIP 機能のために Communications as a Service (CaaS) 統合を使用しています。

同様に、各エンタープライズアプリケーションでは、新しい機能を追加してユーザーエクスペリエンスを強化するために、さまざまな統合が必要です。

3. サービスとしての人工知能 (AIaaS)

AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) を使用すると、企業は信頼性の高いサードパーティアプリケーションを SaaS アプリケーションに統合できるようになります。

AI ベースのアルゴリズムは、企業がベンダーの環境に基づいてカスタム API またはアプリケーションプログラミングインターフェイスを設計し、既存の SaaS ベースの CRM ソフトウェアとシームレスに統合するのに役立ちます。

ほとんどの企業は、このような統合を実行するためにカスタム API の開発を活用しています。しかし、統合ごとに、新しい API をゼロから作成する必要がありました。 AI は、企業が新しい環境に合わせてわずかに変更できる再利用可能なスクリプトを作成し、API の開発にかかる時間を短縮するのに役立ちます。

ただし、一部のフレームワークではこのような再利用可能なスクリプトを提供していますが、さまざまな環境に柔軟に調整することはできません。さらに、リモート統合には、企業がこれらの API をクラウドベースのプラットフォームに展開できる必要があり、そのためにはよりスマートな機能と資産の綿密な監視が必要になります。

AI ベースの SaaS 監視ツールは、企業がさまざまな環境での展開をリモートで追跡するのに役立ちます。同様に、アプリケーションのリモート展開を実行することも課題ですが、AI はよりスマートな継続的インテグレーション (CI)/継続的デリバリー (CD) パイプラインを通じてこれを支援できます。

4. リモート展開

企業はセキュリティと稼働時間の向上のためにコアサービスをオンプレミスで保存することを望む場合があり、SaaS アプリケーションをリモートで展開するのは簡単ではありません。ここで、企業はハイブリッドクラウドアプローチを導入に採用できます。ただし、展開には継続的な統合と配信を簡素化する必要があります。

たとえば、企業の SaaS アプリケーション用のチャットボットの実装を考えてみましょう。これは、人々の間のコミュニケーションをシミュレートして、より良いエンゲージメントを実現するコンピュータプログラムです。チャットボットを展開するには、保存、分析、およびデータ処理を有効にするために、いくつかのトリガー関数を構成する必要があります。

チャットボットのコアは AI ベースのアルゴリズムが機能することを必要としますが、同時に AI テクノロジーを使用して展開することもできます。たとえば、AI アルゴリズムはデプロイメントパイプラインを調整し、SaaS アプリケーションの設計からテストまですべてを合理化できます。

リモート展開に関して言えば、もう 1 つの重要な側面は、コンテンツをリモートで作成および共同作業しながら、プラットフォーム間で効率的にコンテンツを配信することです。

5. リモートコンテンツ配信

エンタープライズレベルのアプリケーションでは、ユーザーエクスペリエンスを向上させながら、プラットフォーム間でコンテンツを配信するための信頼性の高いソリューションが必要です。たとえば、コンテンツ内の画像や写真を取り上げます。信頼性の高い配信ネットワークが必要であり、そうでないと読み込み時間が遅くなる可能性があります。

コンテンツ配信は企業のビジネスの重要な部分であり、より高いパフォーマンスを実現するには効率的な配信ネットワークが必要です。エンタープライズアプリケーションは、コンテンツ配信ネットワーク (CDN) を利用して、読み込み時間の遅延やパフォーマンスのボトルネックを処理します。

AI ベースの CDN システムは、企業の SaaS アプリケーションがコンテンツを動的に配信し、読み込み速度を高速化し、顧客エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。企業は、機械学習アルゴリズムによってトリガーされる自動展開パイプラインを通じて、レイヤーベースのコンテンツ配信を活用できます。このような CDN システムでは、ビジネスニーズに応じてカスタマイズするためのトリガー機能が必要です。

6. SaaSカスタマイズ

企業がアプリケーションのトリガー機能をカスタマイズする場合、適切に設計された SaaS ベースの戦略が必要です。企業が AI 統合の戦略を策定したら、次のステップは既存のアプリケーションを評価し、トリガーする必要がある主要な機能を定義することです。

たとえば、マーケティング目的で SaaS ベースのアプリケーションを開発している場合は、自動応答やフォローアップメールなどのトリガー機能を定義する必要があります。ここで、SaaS コンサルタントの専門知識を活用して、顧客エクスペリエンスを向上させる重要なトリガー機能を特定、評価、開発することができます。