自動化：目的と方法

オートノミーのインフラストラクチャテクノロジにより、テキスト、Webページ、電子メール、音声、文書、およびユーザーについての理解をコンピュータが自動的に構築することができます。では、なぜ、そのようなことが重要なのでしょうか。

過去

旧態依然とした労働集約型アプローチでは、時間やコストが莫大に

初期のコンピュータ開発では、数字の加算などの統計的タスクの自動化に重点が置かれていました。「1＋1」の答えをコンピュータが自動的に算出できるようにした「ルールセット」と命令は、比較的に簡易性と拡張性があったため、電卓などのデバイスを生み出しました。しかし、人が取り扱いやすいデータに関しては、簡易性と拡張性のみでは処理が困難であることが分かりました。コンピュータは、散文で記録された「one plus one（1足す1）」の意味を理解できず、したがって、どのような有効な方法でもそれを操作または処理することはできないのです。そこで、データベースが登場しました。

データベースはこの問題を解決するために出現し、コンピュータで処理や操作の可能な手動で作成された命令（コード）に従って、人が取り扱いやすいデータを保存、ラベリング、および処理する方法の先駆けとなりました。手動の部分が多いもののこのようなアプローチは、テクノロジおよびソフトウェアにかかるコストの削減を受けて、人が取り扱いやすいデジタル情報（互換性のないさまざまなアプリケーションで作成された）が急増するまでは有効でした。今日では、これらのアプリケーションで処理される人が取り扱いやすい情報（テキスト、Webページ、電子メール、音声、ドキュメント、画像）が、デジタル情報の大部分を占めています。データベースが発達し始め、コンピュータはある程度までは非構造化情報に対応できるようになりましたが、現在存在している非構造化情報には異なるフォーマットが膨大に使用されているため、「進化」ではなく「改革」が必要になりました。手動で作成された命令に従って保存、ラベリング、および処理するには情報量が多すぎるとともに、旧態依然とした労働集約型のアプローチでは人が取り扱いやすい情報を処理したり、この改革に取り組んだりするには時間やコストがかかりすぎます。そこで、オートノミーの登場です。

現在

オートノミーによって、コストの削減、処理速度および精度の向上、真のROIを実現

オートノミーのテクノロジは、労働集約型の保存、ラベリング、処理ルーチンを必要とせずに、コンピュータがテキスト、Webページ、電子メール、音声、文書、ユーザー、および画像を自動的に理解することを可能にします。オートノミーの技術を活用すれば、非構造化情報と構造化情報の両方を処理するソフトウェアアプリケーションを大幅に改良することが可能であり、そのようなアプリケーションが多様なオペレーションを自動的に実行するため、手動により生じるコストの削減、処理速度や精度の向上、真のROIの実現につながります。

コンテンツ間、コンテンツとユーザー間、またはユーザー間のいずれであろうとも、任意の組み合わせで情報を自動的にリンクさせることによって、オートノミーのソフトウェアはバリューチェーンにおける重要なリンクを提供するため、手作業に集約されていたオペレーションとそれに固有のコストが一掃されます。

また、オートノミーは、あらゆるデジタルインタラクションにとっての重要な目標である、リアルタイムオペレーションを実現します。現在では80%を超える企業内の情報が非構造化（つまり、人が取り扱いやすい形式の）情報であり、それらの情報を保存することはもとより、まして価値を引き出すことも困難になっているため、そのようなテクノロジがかつてない程に重要になってきています。

結論として、オートノミーの洗練されたソリューションはコンテンツおよび情報の意味に基づいているため、他に類のない精度を提供し、従来のようなロケーション、主題、言語、フォーマット、またはアプリケーションなどの障害に関係なく、高性能かつ高精度のインタラクションを実現できるのです。

ソフトウェア製作者の多くは、自らのアプリケーションにオートノミーのテクノロジを取り込むことによって、手動コストの削減や処理速度と精度の向上といった課題を解決し、顧客に非構造化情報のオペレーションの自動化を提供できるようになるということに気づきはじめています。Autonomy Content Infrastructure（詳細は、ACI™に関する説明を参照）を介して、他のオートノミー対応ソフトウェアにアプリケーションをリンクさせることも可能です。

未来

情報世界には、現時点では仕方のないものとして受け止められている旧弊や、進歩の妨げとなっている行動の障害があります。これらを乗り越えて情報が相互に結び付けられ、内容によって管理される明日の姿を予見することは容易ではありません。デバイスやロケーションに関係なくリアルタイムに高精度のパーソナライゼーションを行なうことができれば、その価値は計りしれません。グローバルリソースからのコンテキスト管理。テキスト、音声、画像とのリンキング。手作業の記述に代わって個人の行動パターンによって認識される専門知識。現時点ではまだ想像の域を超えませんが、これらはすべて組織の枠組みや企業資産の機会を創出するための重要な基盤となります。