「人がやらなくても良い作業は全自動化できないのか。」そう考えている人、大勢いらっしゃるのではないでしょうか？近年 、業務の一部を自動化できるツールとして、AIやRPAというワードを耳にされたことがある人は少なくないかと思います。本記事 では、AI・RPAの違いを具体的に説明し、さらにその活用方法についても解説していきます。
目次
AIとは？
AIとは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」と訳されます。一般的には、機械に人間と同じような知能を持たせたソフトウエアのことを指します。
そのAIが、「機械学習」によって与えられたデータに基づいて法則を自動化、判断のルールを見つけ出すことで、AIそのものが主体的に判断を行うことができるようになっていくという仕組みです 。さらにAIは、多様な機械・システムに組み込むことが可能なほか、データに基づいて判断をするため、司令塔としての機能を果たすこともできます。
RPAとは？
RPAとは「Robotic Process Automation」の頭文字を取った略語であり、日本語に訳すと「ロボットによる業務自動化」という意味になります。このロボットとは、物理的な機械ではなくソフトウェアを指します。そのソフトウェアに作業を覚えさせ、人間の代わりに労働させることで業務を効率化します。
一般的にRPAは人間の指示が必要なため、 自ら物事を学習・判断することはありません。したがって、単純業務における自動化を得意としています。RPAは基本的に人間が指示したルールにのっとり作業を行いますが、より高度なものになると、大量のデータをAIに 学習させ、複雑な作業をしっかり処理するものもあります。複雑な作業してもらうことが可能となるため、少子高齢化による人材不足を補う手段としても期待されています。
AIとRPAの違い
AIとRPAの大きな違いは「自律的に判断を行えるかどうか」という点にあります。
例えば、交通費精算の承認作業を自動化する場合について考えてみましょう。AIは主体的にデータの規則性を見出し、よりよい作業方法を提案したりほかのツールに指示を出したりと判断力をもち、合わせたりしているという特徴があります 。RPAの場合は「交通費申請書を参照する」「申請書にもとづいて交通ルートをWeb検索する」「料金に相違がなければ承認する」など、人間が作業手順を指定してはじめて動作します。
したがって作業手順を指定せずとも、自らデータを検索し申請書の内容に相違ないことを確認できます。
AIとRPAの連携で高度な自動化が実現
AIとRPAを組み合わせると高度な自動化が可能です。頭脳であるAIが物事の判断と指示を担い、その指示を受けたRPAが手足として作業を遂行します。
両者を組み合わせた技術の一例として、OCRがあげられます。OCRとは光学的文字認識のことで、紙媒体の文字を電子データ化する技術です。AIが名刺の文字を認識し、RPAが読み取った文字データをエクセルファイルに転記することで、名刺リストのデータ化が可能です。このように、AIによって高度な作業が可能となったRPAをEPA（Enhanced Process Automation）と呼びます。
なお、EPAよりも高次の自動化としてCA（Cognitive Automation）もあります。これは、人間同様の思考回路をもった汎用型AIとRPAを組み合わせることで実現する、極めて高度な自動化です。
AIとRPAを組み合わせた活用方法
RPAと音声認識を組み合わせてテキスト化
サポートセンターにおいて、顧客から問い合わせがあった際は 、AI音声認識エンジンが音データをもとにテキスト化します。その後RPAと連携させれば、必要項目を抽出し基幹システムに自動登録可能です。
現在コールセンターでは、労働人口減少や働き方改革を受けて、人手不足が深刻化しています。RPAとAIを組み合わせて活用すれば人材不足を補い、業務効率化の効果が期待できるでしょう。
書類のスキャンから登録までを自動化
AI-OCRとRPAを組み合わせれば、書類処理を自動化できます。例えば、役所などでは税申告や転居届などさまざまなフォーマットの書類があり、大部分が手書きで記入されたものでしょう。一つひとつを読み取りデータ登録するには、膨大な時間がかかります。
AI-OCRを駆使して書類 をスキャン・認識し、RPAでシステムに登録するという流れを構築すれば、作業時間の大幅な短縮が見込まれるでしょう。
RPA×AI-OCR
RPAとAI-OCR（Optical Character Recognition）を組み合わせることで、企業は業務プロセスをより効率的に自動化し、生産性を向上させることができます。AI-OCRは光学文字認識技術を利用して画像やスキャンされた文書データ（非構造化データ）を解析し、テキストデータに変換することが可能です 。
日本では、紙の書類が多い自治体や金融機関、中小企業に導入され、ペーパーレス化や業務のデジタル化に貢献しています。
RPAとAI-OCRの活用方法として、紙の注文書や請求書の帳票や申込書・申請書をAI-OCRで読み取りテキストデータ化したものをRPAが自動的に処理して自社のシステムに反映させるなど、一連のプロセスを自動化することが可能になります。
人はAI-OCRで帳票をスキャンして読み込ませる作業だけで済むため、今まで行っていた入力・転記作業やWチェックの工数や修正作業を削減できます。
RPA×AI対話
対話型AIは、人同士の会話のようにコンピュータと人が会話できる技術です 。例えば、「Google アシスタント」や「Alexa」「Siri」などの音声入力型、または「ChatGPT」や「Bing」などのテキスト入力型のAIが対話型AIに該当します。
RPAと対話型AIの活用方法としては、ヘルプデスクや新規問い合わせのような場面で、顧客からの問い合わせに対して対話型AIが応答し、その情報をもとにRPAが特定のシステムに必要なデータを自動で入力して 、処理を行うことができるようになります。RPAと対話型AIを活用することで 、会話の流れから自動的に業務が進行し、迅速な対応が可能になります。
また、音声データ等をAIとRPAを組み合わせることで、業務効率化が可能になります。たとえば、会議内容の記録と要約では、音声AIが会議中の発言をリアルタイムでテキスト化し、RPAがその内容を整理して議事録を自動生成するフローを構築できます。これにより、参加者は議事録作成の負担から解放され、会議に集中できる環境が整います。
顧客対応の電話業務においても、音声AIが顧客の問い合わせ内容を解析し、その内容に基づいてRPAが対応フローを自動実行。例えば、請求書の再発行依頼ならば、RPAが顧客データを検索し、必要な書類を作成してメール送付まで行います。
音声AIとRPAの連携は、記録・要約業務や電話対応業務の効率化と品質向上を実現します。RPAとAIを組み合わせて活用すれば人材不足を補い、業務効率化の効果が期待できます。
RPA×AI画像認識
RPAとAI画像認識を組み合わせることで、従来のRPAが苦手としていた視覚的な判断を自動化に取り入れることが可能になります。AI画像認識は、画面上の要素や画像データを解析し、それに基づいてRPAが操作を実行する技術です。RPAとAI画像認識の連携により、業務の幅が大きく広がります。
たとえば、製造業では検査装置から得た画像データをAIが解析し、不良品を特定。その後、RPAが自動でデータベースに情報を記録するフローが構築できます。
また、物流業では、商品のラベルをAIが認識し、RPAが在庫管理システムへデータを入力することで、作業の正確性とスピードを向上させます。こうした活用により、画像や動画を扱う業務の効率化が可能になり、人間の負担が軽減されるだけでなく、業務品質も向上します。
AIを選んだ方が良いケース
AIはデータに基づいた分析や予測が可能なため、自然言語処理や画像・音声解析などで効果を発揮します。 例えば下記のようなケースではAIが活躍できます。
- 顧客データに基づくデータ分析
- 生成AIによるテキストや画像作成
- AIチャットボットによる問い合わせ対応
- 紙媒体の文字を認識し、テキストデータ化（AI-OCR）
- 物流や工場での不良品検出・検品業務
AIはかなり高度な判断を深層学習によって習得し、実行していくことができます。
RPAを選んだ方が良いケース
RPAには向いている業務がはっきりしています。ビジネスにおいてRPAを活用したほうがいいケースは下記のようなルーティンで反復的な業務です。
- データの抽出・取り込み、入力・転記などルールや手順が決まっている定型業務
- 複数のアプリケーションをまたいで作業する業務
- 大量のデータ処理
- 集計・分析
- スクレイピング
- メール送付
RPAはデータのダウンロードやインポート、集計や分析、入力・転記作業などの作業において、人間がするよりも迅速で精度が高く正確であることから、業種・業態に関わらず多くの企業が取り組んでいます。
人材不足解消のため、定型業務の多い経理や総務などのバックオフィス部門では積極的に活用されています。
AIとRPAの違いを理解して業務効率化を
RPAは予め定義された作業手順に基づく自動化ツールであり、主に単純で構造的な業務に適しています。それに対して、AIは学習機能を備え、複雑なデータや状況に適応でき、知的な処理が可能です。RPAは主にプロセスの自動化を担当し、AIはより高度な認知や判断を行い、両者を組み合わせることでより幅広い工程を自動化し、効果的な業務改善が期待されます。
RPAとAIは近年、多くの企業に導入されています。当初は「コストがかかる」「どんな成果が得られるか分からない」「仕事を奪われるのではないか」といったネガティブな意見や反発がありました。 しかし、そんな反応の強いオフィスや業界でもいざこれらのツールを導入後は、 大幅な業務時間の短縮やミスの削減が実行できること、またそれに伴い、コア業務やクリエイティブ業務に集中できる、残業時間を含む業務時間が短縮できる点が高く評価されています。
企業が業務効率を向上させ、競争力を強化するためには、RPAとAIの違いや特性を理解し、適切に組み合わせて活用することが重要です。2つの特性を最大限に引き出すことで、よりスマートで効果的な業務プロセスが構築できるでしょう。
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