RPAとは？AIとは？
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（ロボティック・プロセス・オートメーション）」は、コンピューターを使った定型業務・ルーティンワークを自動化するためのシステムです。
RPAを利用することで、人に代わってロボットが定型業務を行うようになり、人が行うよりも正確かつ高速に処理が行えるようになります。その結果、業務の省力化が可能となり、従業員は「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できます。
しかし、RPAは人工知能ではないため、処理内容の学習や臨機応変な対応はできません。そのため、RPAは人間の教えたルールに従って忠実に動作しますが、人間が設定した通りにしか動作しないため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（Artificial Intelligent）」は、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は未だに確立された技術ではありません。完全に自立したうえで、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、将来的な技術の進歩により実現が可能になるといわれています。
RPAとAIの特徴や違いをまとめると、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が注目されている理由
現在、さまざまな分野でRPAが注目されていますが、その理由として以下の2つが挙げられます。
- 生産年齢人口の減少による人手不足
- 手軽で便利に使えるRPAが増加
生産年齢人口の減少による人手不足
生産年齢人口の減少による「人手不足」は、RPAが重要視されるようになった大きな理由のひとつです。厚生労働省によると、65歳以上の高齢者人口は令和3年10月時点で3,621万人となり、全体の28.9%を占めています。相対的に生産年齢人口が減少し、あらゆる業界で人手不足が深刻化しています。
RPAは、これまで人が手作業で行っていたルーティンワークを自動化できるため、人手不足に対応することが可能です。そのため、大企業はもちろん中小企業や政府自治体まで、RPAを導入する動きが加速しています。
手軽で便利に使えるRPAが増えた
RPAツールの改善が進んだことも、多くの企業がRPAを導入し始めた理由です。これまでのRPAには、ITスキルが必要なものや、複雑で使いづらいものが少なくありませんでした。しかし、現在のRPAは機能性が高いだけではなく、ITスキルを必要としない製品が増えています。現場の担当者も手軽に扱えるため、現場主義の日本企業に向いているといえます。
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します。
RPAとAIの融合はさらなる飛躍に繋がる
RPAとAIの融合は理論上可能です。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すると考えられます。
業務プロセスを細分化したうえで、単純な処理は「RPA」・判断を伴う処理を「AI」で代替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、システム化により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ということです。
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できます。
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りますが、10年程度では実現が困難とされています。しかし、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だといえるでしょう。
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導入の目的を明確化できます。そのうえで、「見つかった課題を解決するためにRPAやAIが効果的か」を判断できます。また、小さな業務プロセスも月単位・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、「限られた業務のみに使用していて導入効果が実感できない」という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、「全業務プロセスの見える化」が重要だといえるでしょう。
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あります。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」に対する認識に違いが出る可能性があります。このような状態では、導入しても実際の業務に定着し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です。
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し、改善効果が大きい業務を選定することもできます。ただし、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て認識を合わせたうえで、導入を進める必要があります。
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だということです。
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、以下の3つのポイントを意識しましょう。
- 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、自動化や業務効率化に対する従業員の意識へ変えて、円滑に導入できるようになるということです。
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。特定の従業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。
RPAとAIの代表的な組み合わせ事例
冒頭で解説したように、RPAとAIのハイレベルな領域での融合は、現時点では極めて困難です。しかし、部分的な融合であれば、すでに実用化の事例があります。ここでは、RPAとAIの代表的な組み合わせ事例について、以下の2つを紹介します。
- RPAとAI-OCRの連携
- RPAとAIチャットボット（対話型AI）の連携
RPAとAI-OCRの連携
「AI-OCR」は、機械学習やディープラーニングなどのAI技術により、精度を高めたOCR（光学文字認識）のことです。OCRは手書き文字をスキャナーで読み取り、テキストデータに変換する機器です。しかし、従来のOCRは認識精度に課題があり、正確に変換されないことがありました。
AIを活用したAI-OCRの登場により、ペーパーレス化や業務効率化の効果が高まっています。RPAとAI-OCRを組み合わせると、AI-OCRでデジタルデータに変換した書類を、RPAで自動的にデータベースに登録できます。担当者はただ書類をスキャンするだけでいいので、大幅な業務効率化と省力化が可能です。
ある自治体では、住民が提出した申請書のシステム登録を効率化するために、RPAとAI-OCRを導入しました。その結果、申請が集中する繁忙期でも担当者の業務負荷が減り、省力化を達成できました。
RPAとAIチャットボット（対話型AI）の連携
「AIチャットボット（対話型AI）」は、顧客からの問い合わせに対して、自動的に回答できるシステムのことです。問い合わせと回答のパターンを用意しておくことで、人間ではなくAIが顧客に対応できるようになり、業務効率化や人手不足の解消に役立ちます。RPAとAIを組み合わせることで、顧客の質問内容と回答をシステムに自動登録できます。
ある保険会社では、顧客から保険金の請求申請があったときに、オペレーターが手作業で対応していました。しかし、人手不足や業務効率の課題があったため、RPAとAIチャットボットを導入しました。請求申請のための情報をAIが顧客から聞き出し、RPAでその内容をシステムに自動登録することで、請求手続きの大幅な効率化に成功しています。
そのほかにも、近年では「ChatGPT」というシステムが普及しつつあります。ChatGPTは、テキストを自動的に生成することができるAIツールで、質問すると回答が得られたり、ある程度はクリエイティブな文章作成を行ったりすることも可能です。今後、さまざまな分野での活用が期待されています。
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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