ChatGPTや画像生成AIの登場で、今最も注目を集めているのがAIと言って良いでしょう。進化するAI技術は、業務効率化にも大きな役割を果たすことが期待されています。
しかしこのようなAIと、従来から業務効率化の現場で利用されているRPAにはどのような違いがあるのでしょうか。
今回の記事では、RPAとAIの違いやRPAとAIを組み合わせた活用事例、AIとRPAの未来について解説します。
RPAとAIの違いとは？
RPA、つまりRobotic Process Automationは、PC上で繰り返し行われる単純作業を自動化するためのソフトウェアロボットです。
まるで仮想の事務員のように振る舞い、人の代わりにキーボードを打ち、マウスをクリックして、指示された作業を機械的にこなします。RPAは、データの入力や情報収集など決まったルールに従って行われる作業に適しています。
一方でAIは、人間のように考えたり学習したりする能力を持ったコンピュータのことを指します。AIは、データを分析してパターンを見つけ、新しい状況にも適応できる柔軟性を持っています。
言い換えれば、RPAが「指示された通りに動くロボット」なら、AIは「自分で考えて行動を選ぶロボット」と言えるでしょう。
例を挙げれば、カレンダーから日程を調整するとき、RPAは「特定の条件に合った日程を探して予約する」という具体的なルールに従いますが、AIは「過去の予約傾向を分析して最適な日程を提案する」といったように複雑な判断を下すことができます。
つまり、RPAは「これをして」と具体的な指示に沿うもので、AIは「何がベストかを考えて」と自分で最適な行動を決定することが求められます。
RPAが得意なこと・苦手なこと
| RPA | |
| 得意なこと | 苦手なこと |
| 明確なルールや手順に基づいた単純な作業を自動化すること （例） ⚪︎フォーマットが決められたデータをシステムに入力 ⚪︎設定した時間にデータを集めてレポートを自動で作成する ⚪︎決められた条件に基づいてメールを自動で返信する | 決まったルールに基づかない作業や予期せぬ事態への対応 （例） ⚪︎プログラムされていない状況への対応 ⚪︎データから複雑な推論を行い、新しい判断を下すこと ⚪︎過去の経験から学び、作業方法を改善すること |
AIが得意なこと・苦手なこと
| AI | |
| 得意なこと | 苦手なこと |
| データから学習し、臨機応変に問題に対処できる （例） ⚪︎人間の言葉を理解し、意図を読み取って言語を処理する ⚪︎画像やビデオを分析して情報を抽出する ⚪︎データの中からパターンを見つけ出し、予測する ⚪︎経験から学習して自己改善を行う | 繰り返し同じタスクを実行する能力はRPAに劣る （例） ⚪︎ルールに基づいた正確なデータ入力作業 ⚪︎変更されないプロセスに基づいた定型的な単純作業 |
RPAとAIの組み合わせ「インテリジェントオートメーション」とは？
それぞれ得意分野が異なるRPAとAIですが、この2つを組み合わせることで今までのRPAには出来なかった高度な自動化ができるようになることが期待されています。
このRPAにAIを組み合わせた技術を「インテリジェントオートメーション」と言います。
従来のRPAではデータの分析や判断を下すなどの複雑なタスクにおける対応は難しいという欠点もありましたが、一方でインテリジェントオートメーションは複雑なタスクにおいても柔軟な対応が可能で、ビジネスの生産性を大幅に向上させることができます。
次世代のRPAの形として、インテリジェントオートメーションは今様々な業界で注目されています。
インテリジェントオートメーションの活用事例
RPA × AI OCR で手書き書類のデータ入力を自動化
AI OCRとは、OCR（紙に印刷された文字を読み取り、テキストデータへ変換する技術）にAIを組み合わせた技術のことです。
従来のOCRでは紙に印字された文字しか読み取ることが出来なかったのですが、AIによる機械学習によってAI OCRは手書きの文字まで読み取ることも可能になっています。
このAI OCR とRPAを組み合わせることで、紙の書類などに記載された文字などをAI OCRで読み取り、データ入力をRPAで行うという一連の作業を自動化することができます。
具体的には以下のような活用事例があります。
- 経理部門での紙の注文書や請求書をひとつひとつ目視で確認し手動で財務管理システムに入力する作業を、AI OCR × RPA で書類の分類からテキストの抽出、財務管理システムへのデータ入力まで自動化。それにより組織全体の効率性が飛躍的に向上
- 地方自治体、不動産業界、通信業界などで発生しがちな毎月数千件に及ぶ顧客からの膨大な数の手書きの申請書の処理を自動化
- 納品書に書かれている商品名や数量をAI OCRで読み取り、RPAで在庫管理システムに自動反映させることで、スピーディーな在庫管理を実現
複雑な保険料の支払い処理を自動化
保険業界ではインテリジェントオートメーションの活用で、RPAだけでは難しかった複雑な保険料の計算や支払いなどを自動化しています。
このプロセスを自動化することで、作業効率が上がっただけでなく人の手で計算を行うよりもミスが少なくなったため、保険会社のコンプライアンスを守ることにも繋がりました。
RPA×AI で医療の質が向上
ヘルスケアの業界では、患者のデータの分析、診断、治療の過程においてインテリジェントオートメーションが活用されることがあります。
人による診療ではその人によって診断結果にブレが生じることもありますが、インテリジェントオートメーションが一貫したアプローチを行うことで一定の品質やパフォーマンスが担保されるので医療の質の向上が期待できます。
ワクチンの製造スピードの向上に貢献
ワクチンの製造は、薬品の量などに厳密な管理が設けられており非常に規制が厳しいため、その製造には大量のデータを収集し分析する必要があります。
信頼性の高い分析と結果がなければ薬物試験は成功とは認められませんが、手作業ではミスが起きやすく、多くの時間と人手が要求されます。
しかし、この製造過程をインテリジェントオートメーションで一部自動化することで製造スピードを上げながら品質も維持することが可能になりました。最近では新型コロナワクチンの製造でこのような自動化が大きな成果をあげています。
高品質な自動車の生産を効率化
自動車産業はインテリジェントオートメーションの使用によって大きく進化しています。
インテリジェントオートメーションを使うことで、需要の供給の変化を予測し、より効率的な生産が可能となっています。
また分析だけではなく、業務プロセスの改善にも活用することで従業員の怪我の防止や低コストで高品質な自動車を生産することにも役立てられています。
AIとRPAの未来は？
昨今のAI技術の凄まじい変化やDX化でRPAの導入が後押しされていることもあり、AIとRPAは今後もますます発展していくことが考えられます。
それこそRPAとAIを組み合わせたインテリジェントオートメーションは、今後のスタンダードにもなると言われており、従来のビジネスの形を大きく変化させることになるかもしれません。変化に置いていかれないためにも、今からでも少しずつ社内のDX化などを進めると良いでしょう。
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ChatGPT×AUTOROでできること
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