RPAとは？AIとは？
結論として、RPAとAIでは処理できる内容に違いがあります。各システムの特徴を踏まえながら、解説をしていきましょう。
RPAの特徴
RPAは「Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）」の頭文字をとった略称であり、業務効率の向上に貢献できるソフトウェアとして定義されています。
RPAを利用することで、今まで人が手作業で行なっていた「ルーティンワークなどの定型業務」を自動化できるようになるため、社員は「売り上げに直結する業務」や「やりがいを感じる業務」に時間を割くことが可能です。また、人に代わってロボットが定型業務を行うため、人が行うよりも正確かつ高速に処理が行えることも特徴のひとつとしてあげられます。
しかし、RPAは人工知能ではないため、繰り返し行う処理であったとしても処理内容を学習することは不可能です。そのため、RPAは人間の教えたルールに従い、忠実に動作しますが、人間が設定した通りにしか動作せず、単純作業しか任せることができません。新たな処理を行わせたい場合やプロセスに変更が発生した場合などは、都度処理内容の修正が必要です。
以上のことから、RPAは「ルーティンワークなどの定型業務」の自動化に適したITツールといえるでしょう。
AIの特徴
AIは「Artificial Intelligent」の頭文字をとった略称であり、人間のように自律的に考えることや判断を行うことができる技術のことを指し、一般的に人工知能と呼ばれています。AI技術は、機械学習というコンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を中核としています。
AIは自らが学習する機能を持つ自律的な技術として認知されていますが、AI単体で何らかの処理を行うことはなく、他のシステムと連携して利用される場合がほとんどです。ビッグデータと呼ばれる膨大なデータの中から法則性を見つけることで、状況に適した対応や、レスポンスなどが行える点もAIの特徴のひとつです。
AIの学習能力が高まっている背景から、近い将来に、生活や仕事におけるAIの活躍シーンはますます増加することが予測できます。また、AIを活用したサービスやソリューションは今以上に増えていくことは間違いありません。
つまり、AIは「コンピューターが人間のように自律的に考え、最適な判断を行うことができる技術」です。今後の生活や仕事で利用される機会が増加することが予測されます。
RPAとAIの違い
RPAとAIの大きな違いは、「学習機能の有無」です。そのほかにも、RPAは機械的で、AIはより人間に近いソフトウェアであることや、適している業務、導入の難易度にも違いがあります。
RPAは「定型業務」の自動化に適したソフトウェアです。マウスやキーボードの操作を覚えさせるだけで、業務プロセスの自動化が行えるため、導入の難易度が低く、AIに比べ導入コストも安く済みます。
AIは「非定型業務」の自動化に適したソフトウェアです。「定型業務」であったとしても、繰り返し処理を行うことでAIが自律的に学習を行い、処理の精度や速度が向上するほか、より効率的に処理が行えるようになるというような特徴があります。
しかし、AIの学習にかかるコストや期間、膨大なデータが必要であるというようなデメリットもあるため、RPAに比べ導入の難易度は高めであるといえるでしょう。
また、AIはまだ完全な技術として確立されていません。完全に自立をしたうえで、多くの選択肢から適切な処理を行うことは現時点では実現できていませんが、自動化のクラスが向上することで、今後実現が可能といわれています。
内容をまとめると、以下の通りです。
RPA
- 定型業務のような繰り返し行う処理に適しており、決められたルール通りに動作する
- AIのように判断を伴う処理はできない
- AIに比べ導入の難易度、コストが少ない
AI
- 非定型業務のような適宜判断が必要な処理に適しており、AI自体が処理を考えて動作する
- RPAとは異なり、繰り返し処理を行うことでAIが学習し、処理の精度が向上する
- RPAに比べ導入の難易度、コストが高い
つまり、RPAとAIの大きな違いは「学習機能の有無」です。そして、RPAは機械的な処理に適しており、AIはより人間に近い処理に適しているといえるでしょう。
RPAとAIの融合は実現可能か？
RPAとAIでは処理できる内容に違いがあることを解説しました。しかし、各システムの特徴を融合させることができれば、システム化できる業務は大幅に増えることが予想できます。
この章では各システムを組み合わせることによって得られる恩恵、前提としてシステムの融合が行えるのか、という内容について解説をしましょう。
RPAとAIの融合はさらなる飛躍に繋がる
結果から申しますと、RPAとAIの融合は理論上可能です。さらに2つの技術が融合することで働き方も大きく変わり、システム化が行える業務範囲が飛躍的に増加します。
業務プロセスを細分化し、単純な処理を「RPA」で実施し、判断を伴う処理を「AI」で代替することができるようになるからです。そのため、今までは業務プロセス上、必須であった「人による判断」というプロセスが不要となり、システム化が行える業務は急速に増加することが予測されます。
また、システム化を行うことで人が行う処理が減り、ヒューマンエラーなどの発生リスクを軽減させることも可能です。
つまり、RPAとAIの融合は可能であり、実現の暁には働き方が飛躍的に変わることになります。
ただし今後10年程度で実現は困難
RPAとAIの技術を組み合わせることで、システムで実施できる業務は飛躍的に増加し、働き方は大きく変化することが予測されます。しかし、今後10年程度での実現は困難であるといえるでしょう。
業務の効率化や自動化処理は3つの段階があり、高いレベルになるほど、複雑で高度な処理が行えるようになります。しかし、現時点での業務効率化や自動化で利用されている処理はクラス1の段階であり、単純な処理にしか対応ができていません。
クラス1(定型業務の自動化)
人間があらかじめ設定したルールに従い、情報取得や入力作業、検証作業などの定型作業の自動化が行える段階です。
現在普及している業務効率化や自動化がこの「クラス1」に該当します。
クラス2(一部非定型業務の自動化)
RPAとAIの技術を融合することで、定型作業のほかに、非定型作業の自動化が行える段階です。
クラス1の定型作業に加え、自然言語解析、画像解析、音声解析、マシーンラーニングの技術に対応が可能となります。
クラス3(高度な自律化)
AI自身がプロセスの分析や改善、意思決定までを判断し、より人間に近い処理を実現できる段階です。
クラス3の段階では人間以上の精度で分析や改善の提案が可能になるといわれていますが、10年程度では実現が困難とされています。つまり、10年程度での実現は困難ではありますが、将来的にはRPAとAIの技術を融合することで、働き方が大きく改革されると予測されています。
現時点ではRPAとAIの単独導入を進めるべき
RPAとAIの技術が融合することにより、システム化できる業務が大幅に増加すると予測されていますが、現時点で優先すべきはRPAとAIの単独導入です。
前提として、高度な効率化や自動化のためには業務プロセスの一部にRPAやAIの技術が適用されている必要があります。具体的には、RPAやAIを導入する過程で「業務プロセスの見える化」を実施し、プロセス毎にRPA、AIのどちらが適しているのかというような判断を行わなくてはなりません。そのため、まずは小さなプロセスから徐々にシステム化を進め、段階的に取り組むことが効果的です。
つまり、一気にRPAやAIの導入を行うのではなく、段階的に効率化、自動化を進めていくことが正しい流れといえるでしょう。
RPAやAIを導入する際のポイント
業務プロセスの効率化や自動化を進めるうえで、段階的に進めることが重要であるとお伝えしました。
本章では実際にRPAやAIを導入するうえで、考慮すべき内容を具体的に解説します。
全業務の見える化を行う
RPAやAIを導入する際は、「全業務プロセスの見える化」を行うことが前提です。全業務プロセスの見える化を行うことで、RPAやAIを適用すべきプロセスを正確に判断することができます。
作業効率が悪いプロセスや、現場が面倒に感じている業務、属人化されていた業務などを棚卸しすることで、自社の課題を正しく認識し、RPAやAI導入の目的を明確にすることが可能です。そして、その過程で見つかった課題に対し、解決のためにはRPAやAIが効果的な手段なのかという視点で判断をすることができます。また、実際に小さな業務プロセスだったとしても、月単位、年単位で換算すると大きな工数削減が行える業務プロセスも数多く存在するでしょう。
全業務プロセスを明確にしてからRPAやAIを導入することで、「導入したものの、ごく限られた業務のみに使用しており、導入効果が実感できない」というような失敗を回避することに繋がります。つまり、RPAやAIで業務プロセスの効率化、自動化を行なったことで得られる効果を正しく把握するためにも、まずやるべきは「全業務プロセスの見える化」であるといえるでしょう。
部署間でシステムの統一を図る
業務効率化や自動化を検討する際、部署間でのシステム統一もあわせて検討をしてください。
業務の特性上、適したシステムやツールは部署間で異なる場合が多いですが、中には効率化や自動化が難しいシステムも多く存在します。そのため、複雑な処理は行えないものの操作方法が単純である、別の部署で利用しているシステムで代替するなど、可能な限り「部署間におけるシステムの統一化」を行うことが導入を検討するうえでは重要です。
また、部署間におけるシステムを統一することで、システムの違いによる「効率化や自動化の可否」というような面で、部署間の差を減らすことにも繋がります。
経営層が積極的に関与する
RPAやAIを導入する際、「経営層が積極的に関与する」必要があります。ただし、削減時間のみに着目するのではなく、実際に現場の担当者が「負担に感じている業務」など、本音を拾い上げたうえで適用する業務を見極めることが重要です。
現場の担当者は常に業務の自動化を考えているわけではないため、RPAやAI導入の背景を正しく説明しなければ、両者の間で「RPAやAIの導入」に対する認識が大きく乖離することに繋がります。このような状態では導入が行えたとしても、実際の業務への定着が行えない可能性もあるでしょう。
そのためにも、経営層が積極的に社内及び部署全体に導入の目的を共有し、全社として導入を後押しするような雰囲気をつくることが必要です。また、RPAやAI導入に向いている人を複数名任命することや、学習時間も業務時間として捉えるなどの体制を構築することも重要となります。
そのほかに、経営責任者や幹部をリーダーにすることで、組織全体の視点で効率化や自動化の対象となる業務を判断することができ、改善の効果が大きい業務を選定することも可能です。ただし、冒頭でもお伝えした通り、改善の効果や削減時間のみに着目するのではなく、実際に現場の担当者の意見をヒアリングし、認識を合わせたうえで、導入を進める必要があることを忘れてはいけません。
つまり、経営層はRPAやAIを導入する体制構築に積極的に関与し、全社として導入を後押しするような雰囲気をつくることが重要といえるでしょう。
社内全体に導入のメリットを周知する
RPAやAIの導入を検討する際、社内全体に導入のメリットを周知する必要があります。導入に対するメリットが正しく周知されていなければ、業務効率化や自動化に対する社員の協力を得ることが難しく、導入も円滑に進めることができないからです。
また、周知を行う際は、「得られるメリットを具体的かつ、誰にでも分かりやすい形で共有する」ことも重要です。導入のメリットを周知するうえで、意識すべき内容は以下となります。
- 業務効率化や自動化のイメージが行いやすい
- 社員から業務効率化や自動化をしてほしい業務に関する意見が得られる
- 全社として業務効率化、自動化を円滑に推進できる
つまり、社内全体に導入のメリットを周知することで、社員の自動化や業務効率化に対する意識へ変えることができ、円滑な導入が行えるようになるといえるでしょう。
担当責任者を置く
RPAやAIの導入を円滑に行ううえでも、担当となる責任者を決め、複数名で取り組むことが重要です。特定の社員に導入を一任してしまっては、業務都合で思うように対応が行えない場合や、取り組み自体が属人化してしまう恐れがあります。このような状態を避け、円滑な導入を行うためにも、事前に担当となる責任者を決めて取り組むことが大切です。
また、導入後は責任者が主導となり、定期的な進捗会議などを開催することも忘れてはいけません。新たな改善策を見つけるきっかけにもなりますし、結果的に取り組みの形骸化を防ぐことにも繋がります。そのため、すぐに結果が得られるとは限りませんが、継続的にPDCAを回すことを踏まえ、導入の際に責任者を決めておくことが重要といえるでしょう。
まとめ
RPAとAI技術の融合により、システム化が行える業務は飛躍的に増加し、働き方が大きく変化するといわれています。しかし、一気にシステム化を進めるのではなく、段階的に効率化や自動化を行う必要があることを解説しました。要約は以下の通りです。
- RPAは「定型作業」に適していて、AIは「非定型業務」に適している
- RPAとAIの融合で業務の完全自動化は可能ではあるが、10年程度での実現は困難である
- RPAやAIの導入は全社として取り組む必要がある
また、労働人口は年々減少することが予測されます。生産性の低い業務の効率化や自動化をすることは今後企業が成長するうえで必須です。そのため、まずは自社の業務プロセスの見える化を行い、段階的にRPAやAIの導入を進めてみてはいかがでしょうか。
万が一、以下のような悩みがあれば、非エンジニアでも簡単にロボット作成が可能な「ロボパットDX」の導入をご検討ください。
- RPAやAIの導入を行いたいが、進め方が分からない
- そもそも効率化や自動化に適した業務を見つけることが難しい
- エンジニアがいないため、導入が成功するか不安に感じている
「ロボパットDX」はRPAソフトウェアとなり、「定型作業」の自動化が行えるソフトウェアです。
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