RPAとAIの違いとは？
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ロボット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Excelなどを使って手作業で行なっていた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実行できず、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 Intelligence」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の活躍分野はますます増加することが予測できます。また、AI関連サービスやビジネス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が低く、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の連携で実現できること
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連携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や、前提としてシステムの連携が行えるのかという点について解説していきます。
業務自動化の3つの段階
RPAとAIの技術を連携させることで、システムで実施できることが飛躍的に増加すると考えられています。しかし、RPAとAIの連携を実現するにはまだ技術が追いついていないのが現状です。
以下で3つの段階をご説明しますが、現在普及している技術はクラス1の段階といえます。
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（高度な自動化）
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、この先10年程度は実現が困難とされています。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。
RPAとAIの連携で実現できることとは？
将来的にRPAとAIの連携が実現すれば、業務プロセスを細分化し、単純な処理を「RPA」で実施します。さらに、判断を伴う処理を「AI」で代替することができるようになります。
例えば、顧客が申し込んでから承認プロセスが複雑な業務をRPAとAIを連携させて効率化を図ると、AIのチャットボットが顧客とのやり取りをして、RPAが蓄積された情報から承認することが可能です。
場合によってはオンライン接客から契約までを自動化できるでしょう。オンライン接客が自動化できればコスト削減やスピーディーな契約などが可能となり、企業の利益も増加していくでしょう。
なお、RPAとAIの活用事例を後述しますので参考にしてみてください。
現時点ではRPAとAIの単独導入を進めるべき
RPAとAIの連携は、理論上は可能といわれています。しかし、今後10年程度はクラス3の自動化実現は困難でリスクが高く非現実的です。実際にそのような製品・サービスも存在しません。
そのため現状では、RPAやAIは単独でそれぞれが適した業務への導入を進めていくことをおすすめします。
まずは、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、プロセスごとに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。
このとき、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。一気にRPAやAIの導入を行うのではなく、段階的に効率化、自動化を推進し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
前章では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。ここでは具体的な導入ポイントをご紹介します。以下の5つのポイントを理解しておきましょう。
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、属人化されている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。
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、期待した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。
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。
システムのなかには自動化や効率化が難しい場合もあり「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。
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を導入する際は経営層が積極的に関与することも重要です。理由は経営層が積極的に社内や部署全体に導入目的を共有して、全社として導入を後押しする必要があるからです。
現場の担当者は常に業務の自動化を検討しているわけではないため、経営陣が導入の背景を説明することで全社的に共有が可能となります。また、経営陣や幹部がリーダーとなることで組織全体の視点で効率化や自動化できる業務の判断が可能です。
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。理由は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。
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。
RPAとAIを活用した事例
ここからは、RPAとAIを活用した事例を3つご紹介します。具体的な事例から技術の活用をイメージしましょう。
不動産仲介業におけるRPA導入事例
不動産仲介業では共通のデータベースから物件を調べて自社の名前で物件サイトに登録する手法があります。そのため、同じ物件がさまざまな物件サイトに掲載されて、成約の可能性が高まります。
しかし、物件が豊富にでてくる繁忙期は一時的に大量の物件をさばく必要があり、労働力が課題とされていました。
そこでまずはRPAによって一定条件でWebページを巡回させて、物件サイトからのデータ取得、登録までを自動化しました。ここまででも大きな成果といえるでしょう。さらにAIによって、優先的に掲載する物件を判断させることにしました。
過去の広告掲示、成約期間から短期成約物件とそれ以外の物件のデータを分けて、短期で成約に結びつく物件を判断するAIを開発したのです。
そして、RPAが抽出した物件情報をもとに1件ずつ短期成約に結びつきそうな物件を物件サイトに登録していきます。限られた広告費で効率良く収益増加を可能としました。
保険業での活用事例
保険業では複数のシステムを活用して従業員が処理する多くの事務作業が必要です。バックオフィス業務はスピード感、正確性、効率性が求められます。そこで大手グローバル保険会社では、RPAと対話型AIチャットボットをデータ連携させて、保険金の請求から処理までの一連の流れを改善しました。
顧客からの問い合わせやクレームの処理には、対話型AIのバーチャルエージェントを導入して、書類のやり取りでは光学式文字認識（OCR）とRPAを連携しました。読み取った情報は適切なシステムに送信するところまで自動化しています。
これにより顧客からの保険金請求が自動化できて、対応にかかるコストを大幅に削減しました。コスト削減だけではなく、顧客満足度が向上しており顧客維持率を高めることを実現しています。
自治体での活用事例
ある自治体においてはAI OCRとRPAを連携させることで、業務の自動化を目指しました。区民税の申告、転居届など各部署の書類処理の自動化を検討して実現しています。
そして、AI OCRによって書類をスキャン・認識した結果をRPAシステムに登録する業務フローを実現したのです。加えて人手で処理した場合と自動化後の作業時間も比較しました。
結果的に数多くの業務で年間1400時間もの作業時間の削減が判明したとのことです。民間企業だけではなく、行政機関もRPAとAIを連携させて自動化、効率化を果たした事例として注目できるでしょう。
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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