RPAとAIの組み合わせで可能な業務効率化とは？活用事例も紹介

RPAとAIは、業務の自動化・効率化に有効なものとして注目されている技術です。RPAは定型的な作業を自動化することが得意ですが、判断を要する作業はできません。一方、AIはパターン認識や判断を行うことが得意ですが、AIだけでは実際の作業を行うことはできず、何らかの作業を行うにはロボットなどと組み合わせる必要があります。両者を組み合わせることで補完し、業務を大きく効率化することが可能です。

ここでは、RPAとAIの概要やその組み合わせによる効果、そして組み合わせてできることを紹介します。

RPAとAIとは？それぞれの概要

RPAとAIはどちらもDX推進によく利用される技術です。その役割と特徴はどのようなものでしょうか。

AIとは

AI（Artificial Intelligence：人工知能）とは、人間の知能をコンピューターで人工的に再現したものです。大量のデータをもとに学習し、ルール（処理のパターン）を発見していきます。それにより自ら「判断基準」を作成し、指示を出すことが可能です。

AIは次の2つに分かれます。

特化型AI：特定の分野に特化した知能や知識を持つAIを指します。現在利用されているAIはほぼ特化型AIです。
汎用型AI：分野を限らずさまざまな問題に対応できるAIです。AGI（Artificial General Intelligence、人工汎用知能）とも言います。

AIが単体でできるのは判断までで、実際の作業を行うことはできません。そのため、産業用ロボットなどほかのツールと連携してAIの判断を実行するように、組み合わせて利用されることが多くなります。

AIについて詳しくは、次の記事をご覧ください。

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

機械学習とは？定義や仕組み、活用例などを紹介

RPAとは

RPA（Robotic Process Automation）とは、PCで行う作業を自動化できるソフトウェアロボットのことです。

RPAはPC上の異なるソフトウェアやシステムをまたぐ業務プロセスを自動化することが可能です。日々のルーチンワーク（定型業務）を自動化し、業務を大きく効率化できます。

ただし、RPAは基本的には決まったルールでしか動きません。そのため、イレギュラーな事態や判断が必要な業務には向いていません。また、最初に人間がルールを教える（自動化シナリオを作成する）必要があります。

RPAについて詳しく知りたい方は、次の記事をご覧ください。

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

RPAの導入効果やメリット、自動化できる業務の具体例を徹底解説！

RPAのクラス

RPAの自動化レベルは3つのクラスに分けることができます。

クラス1：RPA（Robotic Process Automation）
定型業務の自動化です。人間が決めたルールに従い、判断や分岐のないルーチンワークを自動化します。現在はこのクラスが主流になります。
クラス2：EPA（Enhanced Process Automation）
RPAとAIとの組み合わせにより、ルーチンワークだけでなく、一部非定型業務の自動化もできます。言語や画像、音声などの解析ができ、必要なデータの収集・分析も可能です。
クラス3：CA（Cognitive Automation）
EPAより高度な自動化を実現するクラスです。ディープラーニングにより自ら成長し、意思決定までも自動化が可能となります。

参考：情報通信統計データベース｜RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）｜総務省

RPAのクラスについては、次の記事でも紹介しています。ぜひ参考にしてください。

事例あり！RPA×AIは自動化を進化させDX推進にもつながる

【最新】RPAとは？メリットや自動化できる業務の具体例について詳しく解説

IA

IA（Intelligent Automation）は、最近出てきた概念です。RPAとAIを組み合わせて業務プロセス全体を自動化するもので、判断が必要な部分も含まれます。CAに近いものと言えるでしょう。

RPAとAIを組み合わせることの効果

RPAにAIを組み合わせることでRPAだけではできなかった「判断」が可能になり、非定型な業務やイレギュラーな事態にも対応することができるようになります。

それにより、次のような効果が期待できます。

業務自動化・効率化の推進
RPA単体ではできなかった、イレギュラーな事態への対応や自律的な判断を要する作業も、ある程度自動化が可能になります。自動化できる業務の幅が広がると同時に質も向上し、業務の自動化・効率化を大きく推進することが可能です。
生産性・効率性の向上
RPAとAIを組み合わせることで、人の手に頼ることなく、データ入力や売上予測などさまざまな作業を自動化できます。RPAとAIは人と違って24時間休みなしに稼働させることができ、生産性・効率性が向上します。
人手不足問題の解決策になる
業務の自動化・効率化が進むことで人の作業負担を削減でき、少ない人手でも業務の遂行が可能になります。RPAとAIにルーチンワークを任せられるため、人はより高度な判断や創造的な業務、コア業務に専念することもできます。それにより一層生産性・効率性が高まることも期待できます。
作業品質の向上
RPAとAIにより作業の多くを自動化することで、人的ミスを大きく削減でき、品質のバラつきを抑えます。これによって作業品質の向上につながります。

以上のように、RPAとAIの組み合わせはさまざまな効果を生みます。

また、RPAとAIの組み合わせにより業務プロセスのデジタル化（デジタライゼーション）が進むことで、DX推進にもつながっていきます。

RPAとAIの組み合わせの効果やDXとの関連性については次の記事をご覧ください。

生成AIとRPAとを組み合わせてどう使う？導入の課題やメリットも紹介

デジタイゼーション、デジタライゼーション、DXの違いについては次の記事をご覧ください。

【徹底解説】DX(デジタルトランスフォーメーション)とは？必要性から成功事例まで

デジタイゼーションとは？デジタライゼーション・DXとの違いや具体例を解説

デジタライゼーションとは？効果や業種別の具体例と推進のステップ

RPAとAIの連携による業務自動化の例

RPAとAIを組み合わせてできる自動化の例を、いくつか紹介します。

流通業

伝票処理
RPAとAI-OCRを組み合わせることで、顧客からの伝票を自動的に読み取ってデータ化し、自動的にシステムに入力して、受注管理を行うことができます。
問い合わせ対応
入力フォームを通した顧客からの問い合わせテキストデータを抽出し、RPAで定型文の回答をすることができます。
さらにAIの音声認識機能を組み合わせることで、音声通話による問い合わせをデータ化、AIで回答文を生成し、RPAで対応することが可能になります。
入庫管理
AIによる画像認識で、出入庫管理、検品、仕分けが可能です。さらに、RPAがそのデータを自動的にシステムに入力することができます。

製造業（食品、部品）

売上予測
RPAにより気象、イベントなどの条件のデータを収集し、業務システムから過去の販売データを取得します。それらを組み合わせてAIで分析することで、素早く正確に商品の売上予測を行うことが可能です。
また、それをもとに在庫管理やシフト調整なども行うことができます。
設備・機械の保守点検
工場のラインで、AIにより設備に異常を検知したら、RPAがアラートを出して知らせます。点検の自動化が可能です。
異常検知の自動化
AIの画像分析やセンサーによるデータ分析により、製造ライン上に異常な製品があれば検知します。それをもとにRPAがアラートを出し、製造ラインを止めることが可能です。
食品製造工程の自動化
RPAにより、その日の温度や湿度などのデータを取得します。それをもとに材料の配合や調理時間をAIが調整し、そのデータをもとに、RPAにより計量や調理時間を設定することが可能です。効率化だけでなく、品質向上にもつながります。
設計図の管理
AI-OCRによって紙の設計図を電子データ化し、設計図に記載された文字をテキストデータ化します。それをもとにRPAが自動的に管理情報をシステムに入力し、適切なフォルダに保存することが可能です。

次の記事でも事例を紹介しています。ぜひ参考にしてください。

事例あり！RPA×AIは自動化を進化させDX推進にもつながる

AI-OCRでペーパーレス化や業務効率化を進めてDXの土台を作ろう！