RPAとAIの今後

RPAとAIの関係性を徹底解説!違いや連携についても紹介!!

RPAとAIの今後

業務効率化のツールとして、RPAは大きな注目を集めています。

一方、AIも人間の仕事をロボットに代替させることのできるツールです。

では、RPAとAIの違いはなんでしょうか?RPAとAIを組み合わせることで何ができるのでしょうか?

この記事では、RPAとAIの違いを説明するとともに、それぞれが得意とする仕事やRPA×AIでできること、実際の活用事例など、RPAとAIに関するあれこれを解説します。

RPAとAIの違いとは?

まずはじめに、RPAとAIとはそもそも何か、簡単に説明します。

両者を混同しないよう、まずはそれぞれについて基礎知識を持っておきましょう。

RPAとは

RPAは「ロボティック・プロセス・オートメーション」の略で、業務効率化のためのツールです。

RPAは人間が業務フローを作成してそれを正確に行うツールであり、定期的に発生する単純な業務に適しています。

RPAは、業務内容をフロー化して自動化ロボットを作成する際に特別なスキルは要求されないので、導入・運用が簡単に行えるという特徴があります。

デジタルレイバー(仮想知的労働者)と呼ばれることもあり、働き方改革に伴う社会的課題の解決につながるという期待を集めています。

RPA導入の際に、どの業務をRPAに任せるかは人間が決め、RPAは判断を行いません

反復的な単純作業を、24時間365日ノンストップかつスピーディーに行うという点が、RPAの最も大きな強みと言えます。

また複数のアプリケーションをまたいだ作業もRPAは得意としていて、人間の手で行うよりも圧倒的なスピードで処理することが可能です。

すでにこのような定型業務にRPAを導入している企業は多く、残業時間や派遣社員の補充による人件コストの大幅な削減と、業務の自動・効率化に成功しています。

RPAについて、詳しくはこちらの記事で紹介していますので、合わせてご覧ください。

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RPAとはの写真

AIとは

AIは「アーティフィシャル・インテリジェンス」の略で、「人工知能」と呼ばれています。

自己学習機能を持ち、データを蓄積しながら自らが学習・分析し、最適な判断ルールを構築していくことができるという特徴があります。

これにより、行われた処理内容を人間側で判断したり、業務内容を指示する必要がなく、AIシステムが主体的に業務を行うことが可能になります。

AIは人間の頭脳のような判断・決定が得意なので、AI単独で仕事をするというより、システムやデバイスの中に組み込み、判断を伴う処理を行うケースがほとんどです。

AIを導入し、画像や音声・数値などのデータを解析したり、それらのデータを状況に応じ最適に組み合わせることで、様々な予測を立てたり分析を行ったりできるようになります。

ここで、AIが持っている学習機能について簡単に説明しておきます。

機械学習

AIは機械学習ができるという特徴があります。

与えられたデータを解析し、そのデータを蓄積することで、判断基準を確立していきます。

機械学習によりAIは、自ら考え、データを組み合わせて判断するという、人間と同じような行動をとることが可能になっています。

ディープラーニング

ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピューターに学習させる、機械学習の手法の1つです。

人間の神経細胞の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークをベースとした技術で、データに含まれる特徴を段階的により深く学習することが可能になります。

特に画像や音声の認識において、ディープラーニングは重要な役割を果たしています。

RPAとAIの違い

RPAとAIの定義を先ほど紹介しましたが、その違いはなんでしょうか。

一言で言うと、その違いは機械学習ができるかどうかです。

先ほどの定義から分かる通りですが、RPAは人間が業務フローを指示し、それに従って業務を行います。

RPAは、人間が指示したことをミスなくかつ高速で処理することができるツールと言えます。

一方、AIははじめに大量の知識やパターンを与えることで、そのデータをもとに自ら学習し稼働することができるので、自律した存在として認識されています。

AIは、ビッグデータをもとに判断を行うので、人間と同じように状況に応じた働きができ、場合によっては人間には想定できないような成果物を生み出すこともできます。

RPAとAIの導入状況

RPAはプログラミングが必要なく、特別な知識やスキルを要求しないので、比較的導入しやすいツールです。

実際、日本国内でも数多くの企業がRPAを導入しています。

一方、AIはまだよく知られていない部分が多く、一般企業ではなかなか導入できない状況です。

そのため、将来的にAIをRPAに連携させることを視野に入れた上で、RPAを導入・運用している会社も多いようです。

RPA発展の3段階

RPAの3段階

RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)は、その機能レベルによって、大きく3段階に分けられています。

レベルが上がっていくにつれて、複雑な業務を自動化できるようになります。

Class1 (RPA: Robotic Process Automation)

Class1は、あらかじめ定められたルールに従って業務を行います

定型業務をこなすソフトウェアロボットを指し、現段階のRPAはこのClass1に位置します。

ルールエンジンや業務フロー画面、画像認識などの機能が搭載されている上に、設定を会社に合わせて柔軟に設定できるという特徴があります。

Class2 (EPA: Enhanced Process Automation)

Class2は、ツール自体はClass1と変わらず、自動化できる領域が発展している段階を指します。

EPAは紙媒体の資料を集計し、その内容を分析するなど、非構造データを扱う作業を自動化する際によく用いられます。

RPAよりもイレギュラーな場面に強いため、柔軟に業務をこなすことができ、RPAにはできない非定型業務を担うことも可能になります。

また、Class2はRPAによる自動化の中で、特化型AIにより強化された各種技術が活用されるようになる段階です。

例えば、従来型のOCR(光学的文字認識)技術ではテキストデータ化できなかった紙や画像中の文字を、文字認識に特化したAI(AI-OCR)により自動でテキストデータ化することができます。

これにより、RPAで自動化できる業務範囲が紙や画像、音声を扱う業務にまで広がります。

Class3 (CA: Cognitive Automation)

Class3は、「自律」的に自動化される段階を指します。

汎用型AIの登場は2030年頃と予想されている以上、RPAがClass3に到達するのも2030年頃、ということになり、すでに実装されているClass2とは大きな乖離があります。

CAは、ディープラーニングによって自ら学習・成長していくので、単に情報を整理してくれるだけではなく、意思決定も行うことができます。

また、CAはディープラーニングができるため、AIの要素が高くなります。

RPAとAIを組み合わせるメリット

RPAとAIを組み合わせることによるメリットを3つ紹介します。

日常の業務の効率化

RPAも業務効率化のツールですが、RPAが対象とするのは単純な反復作業のみとなります。

一方、AIは、非定型業務も自動化することができます。

また、AIによる判断をもとにRPAがデータを処理するなど、両者を組み合わせることでより高度な自動化が可能になります。

そのため、RPAとAIを組み合わせることで、日常の業務をより大きく効率化することができます。

RPA×AIツールだけで業務を完結できる

通常の業務には判断を伴うため、RPAだけで業務を完結できることはほとんどありません。

しかし、RPAにAIを組み合わせ、人間の判断・思考・予測を再現するところまで自動化できれば、RPAにより業務を完結することができます。

これにより、業務の担当者が元の業務から完全に解放され、よりクリエイティブな仕事に就くことができます。

AIを導入しやすくなる

また、RPAとAIを組み合わせることで、AIを導入しやすくなるというメリットもあります。

AIを導入するのは一企業にとってはハードルが高いことですが、RPAであれば割と簡単に導入することができます。

つまり、前もってRPAを導入してそこにAIを組み合わせる、またはRPAとAIを掛け合わせたものを導入することで、企業がAIを導入しやすくなります。

また、RPAとAIを組み合わせることで、システム構築等を行わなくてもAIを導入することができるというメリットもあります。

RPA×AIで働き方はどう変わる?

RPAとAIを組み合わせることで、現在の働き方が一気に変わると言われています。

先ほどRPAの段階について説明しましたが、RPAには簡易なRPAと高度なRPAがあります。

現在利用されているほとんどのRPAはclass.1のRPAです。

簡易なRPAとは、RPA単体で動くもの、高度なRPAはAIとRPAを組み合わせたもので、その違いは歴然としています。

簡易的なRPAは定型的な業務が中心で、目的を達成するための方法やロジックは人間が考え、RPAに具体的な業務内容の指示を出すところまでを人間が行います。

これに対して、AIは、人間の指示を受けなくても能動的に考え、最適な答えを導き出すことができます。

RPAにAIを組み合わせることで、商品の売上予測や業務効率化の提案など、現在は人手を加えなくてはできない仕事もRPAが担うことができるようになります。

また、その予測は人間がやる場合よりも高速かつ高い精度で行うことができます。

RPAとAIを組み合わせた活用事例

近年は人工知能が著しく普及しています。

人工知能にできることは依然として限りがありますが、自動運転や画像診断などの分野においてはすでに人間の能力を大きく上回りつつあります。

ここではRPAと深い関わりを持つ人工知能分野を3つ、紹介したいと思います。

音声認識技術

音声認識技術とは、人間が話を聞き取るようにコンピューターが音声を認識する技術のことです。

人間の声などをコンピュータに認識させ、話し言葉を文字に変換することで、キーボード入力の手間が省けます。

音声認識技術を応用しているサービスの例としては、Siriなどのスマートスピーカーがあります。

また、RPAとの融合においては、コールセンター業務の自動化や音声入力機能等があります。

データ解析

ビッグデータを解析して高精度な分析結果を得るための方法として、データ解析の技術の利用があります。

人間が分析できるデータ量や、分析したデータを関連付け・グループ化するのには限界があり、コンピューターがこれを担うことで人間には得られない知見を得ることができるようになります。

RPAへの活用事例としては、Google Analyticsなどのマーケティングツールや、ビッグデータ解析ツールがあります。

コンピュータービジョン

コンピュータービジョンとは、人間が画像や動画を見るのと同じように、コンピューターが画像や動画を認識する技術のことです。

活用例としては、医療機関でレントゲンやエコーの画像を見て疾患を発見する技術が挙げられます。

また、RPAとの融合においては、従来の手書きで書かれた資料やデータをデジタル情報に読み替えるサービスがあります。

紙媒体の資料を多く扱う業種では特に、キーボード入力が不要で入力ミスのないRPAサービスは積極的に活用されています。

まとめ

本記事では、そもそもRPA・AIとは何かということから始まって、RPAとAIの違いは何か、RPA×AIの取り組みがもたらすものとはについてを見てきました。

RPAとAIがどのように関わっていて、どのように発展していくのか、その考え方を身につけていただけたら幸いです。

今後、RPAはさらに発展していき、同時にAIも企業レベルで使うことができるようになるでしょう。

どのようにRPAやAIを活用していくべきか、長い視点を持ってRPAを導入していけるといいかもしれません。

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