DXに関連してよく取り上げられる技術が「RPA」と「AI」のふたつです。それぞれの技術を導入することで、作業を自動化でき、業務を大きく効率化できます。
このふたつは混同されがちですが、まったく異なる技術です。RPAにAIを組み合わせることで、RPAの活用の幅が広がり、さらに高度な自動化が可能です。 DXを推進していく立場であれば、RPAとAIの違いをきちんと把握しておきたいところです。
ここでは、RPAとAIの概要と両者の違い、ふたつを組み合わせるメリットとその事例を紹介します。
RPAとAIの違い
RPAとAIについて、それぞれの概要と、両者の違いを説明します。
RPAとは
RPA（Robotic Process Automation）とは、業務の自動化を行うソフトウェアロボットです。人間がパソコンで行っている作業を自動化し、手動で操作する必要がなく業務を進めることができます。
RPAは人間が指定したとおりの動作を繰り返すので、定型作業の業務効率化に向いています。何かを判断することには向いていないため、バックオフィスや工場で多く活用されています。
RPAはローコードで開発できるものが多く、比較的容易に作成できます。高いITスキルがなくとも、業務現場に必要なロボットを自分で作成し、導入することも可能です。そのため、DXの準備段階として導入されるケースもよく見られます。
RPAとDXの関係性については、次の記事もご参照ください。
DX推進に大きく貢献するRPA―導入メリットや注意点・事例まで
AIとは
AI（Artificial Intelligence）は、日本語では人工知能と呼ばれます。明確な定義はありませんが、一般的には、人間の知能を技術的に再現したシステムを指します。
AIは、開発時に与えられたデータを学習し、日常業務でも学習を繰り返すことでレベルを上げていきます。システムの構成や学習するデータにより、さまざまな分野で利用することが可能です。
AIは単独で利用するよりも、ほかの技術やツールと組み合わせて利用されます。全体の判断・指示を担当することで、作業の自動化・効率化を実現します。
AIについては、次の記事もご参照ください。
AIとIoTを組み合わせると何ができる？活用方法とその注意点
業種別AI活用事例！DXとの関係やAIによって進化した技術も紹介
RPAとAIとの違い
RPAとAIは、どちらも「これまで人間が行っていた作業をルールにもとづいて自動化・効率化」することに役立ちます。しかし、「作業のルールを設定するのは誰か」「自分で判断することが可能か」の2点において、両者は大きく異なります。
- RPA
ルールはソフトウェアを用いて人間が設定します。
RPAは設定されたルールに従って動作するのみで、自分で判断することは基本的にはありません。
- AI
与えられたデータをもとに、AIが学習・分析してルールを作成します。
分析結果にもとづき、AIが自分で判断して作業を進めることができます。
RPAとAIの違いについては、次の記事もご参照ください。
RPAとAIの組み合わせとそのメリット
RPAとAIを組み合わせることで、大きなメリットを得られます。RPAによって自動化された業務にAIを組み合わせると、AIがRPAの短所を補い、より高度な処理や分析が可能になるのです。
例えば、次のような応用が可能です。
- 適用範囲の拡大
RPAだけでは決まった動作しかできず、適用範囲は限られます。そこに、状況に応じて複数の処理から最適な処理を自分で判断し、動作を変えることが可能なAIを組み合わせることで、適用できる範囲が広がります。
OCR（光学的文字認識）機能にAIを融合させたAI-OCRとRPAを組み合わせると、通常のOCRとRPAの組み合わせでは対応できなかった処理が可能になります。例えば、通常とは異なるフォーマットの帳票も読みとって内容を解析し、通常のフォーマットの帳票と同じ形式にそろえることができます。その後、RPAがデータをデータベースに入力し、処理を行います。
- イレギュラーな処理
RPAにAIを組み合わせることで、結果が不確実な処理も可能になります。かりにイレギュラーな事態が起きても、AIがより適切な処理を選んで実行させることで、RPAが停止せずに処理を続けることができるのです。
例えば、自動的に発送や納品書・請求書の作成・発行などを行うRPAに、AIを組み合わせます。RPAが認識できない定形外の文面でもAIが内容を自動的に分析し、データベースに入力することが可能です。
RPAのクラス
総務省では、RPAの自動化機能について、次のように3段階にクラス分けを行い、業務範囲を想定しています。
各クラスの自動化レベルは、以下のようなイメージです。
- クラス1：データ入力や給与計算、在庫管理、注文処理などの定型作業の自動化
- クラス2：（AIとの組み合わせにより）画像認識や音声解析などの非定型作業の自動化
- クラス3：（より高度なAIとの組み合わせにより）ディープラーニングや自然言語解析技術などを用いて、自ら分析・提案・意思決定までを行う
現在はクラス2が進行している段階で、クラス3はほとんど実用化されていないといわれています。
RPAとAIの組み合わせの事例
RPAとAIの組み合わせの事例を紹介します。
- 製造業
RPAとAIを組み合わせることで、工場の製造ラインの不具合を早期に検知できるようになりました。
RPAと組み合わせて日報を作成していたAIに、機械の検査についてのノウハウを学習させます。それによって機械に不具合の兆候があれば、日報でアラートを発生させ、自動的に対処法を表示するようにしたのです。
従来は手作業で行っていたため、機械の検査には大きな時間と手間、さらに経験が必要でした。しかし、AIとRPAの導入によって、不具合の早期発見と検査や対応の標準化が可能になり、日報も有効に活用されています。
- 製造業、ECサイト
RPAで顧客情報を収集してAIで分析することで、マーケティング活動をより効率的に実施しています。
例えば、ECサイトや比較サイトをRPAでクローリング（プログラムを使ってWebページの情報収集する手法）したり、ソーシャルリスニング（ソーシャルメディアで発信されているユーザーの投稿データを収集・分析し、商品開発などのマーケティング戦略に活用すること）をRPAで自動化したりすることで、自社製品に関する多くの情報を収集できます。
収集した情報をAIで分析して自社製品の販売傾向を把握し、新たな視点での商品分析を行うなど、より効果的なマーケティング活動を実現しています。
- 金融業
AI-OCRとRPAを組み合わせて、申し込み内容の登録を自動化しました。
AI-OCRで手書きの申込書を読み取り、データをRPAで入力することで、処理の自動化が可能になりました。非定型の書類も読み取れるAI-OCRにより、これまでは難しかった自動処理を実現し、業務の大部分を削減しています。
- そのほか
さまざまな業種や企業で、RPAとAIを組み合わせて次のような処理を自動化しています。
・既存の書類のペーパーレス化
取引先からの書類の多くは、画像やPDFで送られます。改変防止のためですが、このままではデータ入力に不便です。そこでAI-OCRで内容を読み取り、RPAでデータを入力することで、それ以降の処理を効率化しています。
・チャットボットによる問い合わせ対応
現在、多くの企業ではLINEやWeb上で、AIチャットボットによる問い合わせ対応の自動化を行っています。AIチャットボットにRPAを組み合わせれば、ただ内容を記録するだけでなく、会話から必要な情報を取得して必要なデータを入力できます。それによって、対応しながらさまざまな申し込みを受け付けることも可能です。
RPAとAIの組み合わせでDXがより推進できる
RPAは定型業務を自動化できることから、デジタル化の推進に取り入れられることが多いツールです。しかし、それだけでは単なるデジタル化に終わってしまいかねません。そこにAIを組み合わせることで、システムが自分で判断し、より複雑な処理をこなすことが可能になります。それにより業務をより大きく変革し、DX推進へとつながることが期待できるでしょう。
これから業務のデジタル化を推進してさらにDXを進めていくのであれば、まずは自社の業務をRPAで自動化するところから始めてみてはいかがでしょうか。
ユーザックシステムでは、次のようなRPAをご用意しています。いずれも幅広い業種での活用が可能です。
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