RPAとAIの違いとは？RPAにAIを導入する具体例も教えます！
2020/12/16
「ロボットによる業務の自動化」を実現するRPAは、同じような自動化の概念としてAI（人工知能）と比較されることがあります。いったいどこに違いがあるのでしょうか？ AIを搭載したRPAの開発が進められているとも言われており、ポイントを整理しておきましょう。
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RPAは「ロボットによる業務の自動化」を実現するツールです。少子高齢化が進む中、限られた人材で業務を効率化する必要に迫られており、こうしたロボットによって自動化する手法が注目を集めています。また日本に長らく浸透してきた長時間労働を是正し、働き方改革を進める上でも、RPAはひとつの解決策になります。一方で同じような自動化の概念としてAI（人工知能）が知られています。両者の違いはどこにあるのでしょうか？ AIを搭載したRPAの開発が進められているとも言われており、改めてRPAとAIの違いについて整理しておきましょう。
RPAとAIの違いとは？
RPAとAI（人工知能）は、ともにコンピュータによる自動処理に関する言葉ですが、違いとなるとどんな点が挙げられるでしょうか？
RPAの特徴
RPAに自動処理をさせる場合、普段は人間が行なっているオフィス業務の手順（シナリオと呼ぶ）をソフトウェア型ロボットに覚えさせて実行します。まずは人間がそのルールを作り、それに従ってRPAは正確に、かつ大量に事務処理をこなしていきます。
AIの特徴
AIは「Artificial Intelligence」の略で、人工知能と訳されています。厳密な定義については諸説あり、定まっていませんが、一般的に言うと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。コンピュータが自らデータを分析し、判断、作業の振り分けといった司令塔としての役割を担います。
RPAとAIの違い
では、RPAとAIの違いについて、もう少し詳しくみていきましょう。まずRPAは、一般的に業務を自動化するシステムそのものを意味しています。またRPAはあくまで人間が事前に設定したシナリオを実行するロボットで、そのルールから外れた動作を起こすことはありません。エラーやバグによって処理が止まってしまうことはありますが、それを修正したり、回避する行動を取ることはなく、ひたすら人間が指定したシナリオを正確に実行し続けます。一方でAIは、PRAなどのシステム内に組み込むもので、データに基づいた判断や作業の振り分けを担当します。したがって、AIが人間における頭脳で、RPAは動作する体といった関係になります。
RPAとbotの違い
またbotも自動化に関する概念ですが、こちらは人間の行動や言葉を真似てユーザーと対話するチャットボット（chatbot）の略称です。メッセージツールを使って、ユーザーと会話しながら、一般的な質問に答えるといったサービスなどで利用されています。botの場合、どのような質問に対し、どう答えるのか、手順を細かく設定する必要があり、開発にもプログラミングの知識が欠かせません。ツールのUIが分かりやすくプログラミングの知識に乏しい人でもある程度、扱えるRPAとはその点が異なります。
RPAとIoTの違い
もうひとつ自動化に関する概念として、IoTがあります。Internet of Thingsの略ですが、「モノのインターネット化」と訳されます。家電製品を筆頭に身の回りにある、さまざまモノに通信機能を搭載して、インターネットに接続するシステムのことを指します。ネットワークとつながることによって、情報を取得したり、指令を送ることが可能となります。たとえば外出先からエアコンのスイッチを入れ、自宅に戻ったときには部屋が快適な温度になっているといった使い方がされています。情報を自動で取得したり、制御させることもできるため、自動化に関連して登場することがありますが、人があらかじめ設定したシナリオに従って事務処理を忠実に実行するRPAとは用途も組み込まれる分野も異なります。
RPAクラスごとの違いとAIの関係
ロボットによる業務の自動化を意味するRPAですが、3段階の自動化レベルがあり、レベルが上がるほど自律的な処理を行うことができるようになっていきます。その際にAIが関与しています。
クラス1：RPA
RPAは自動化の初期段階で、現在普及しているRPAツールのほとんどがこの段階にあります。情報取得や入力作業、あるいは検証作業といった、定型的な業務を自動で処理してくれます。人間が行なっている操作と同様の作業をロボットに記憶させると、忠実に再現し、しかも大量な処理が可能になるため、作業が飛躍的に効率化します。あらかじめ決められた方法にしたがって処理するため、自ら判断や分析を行うことはありません。
クラス2：EPA
自動化の次のステージがEPA （Enhanced Process Automation）です。初期レベルのRPAにAIを組み合わせることで、定型ではない作業の自動化が実現できます。たとえば、既存の画像をもとに新たな画像をカテゴリ分けするといった画像解析や、人間の曖昧な言語から内容を抽出するような自然言語解析、あるいはビッグデータを取り込みながら、どんな傾向があるか分析する、といった用途が考えられます。大量のデータを処理するだけではなく、AIによる分析が加わることで、RPAから一歩、自動化のレベルが上がるわけです。
クラス3：CA
さらにもうひとつ上の自動化レベルを指すのが、CA （Cognitive Automation）です。高度に自律化されており、結果だけではなくプロセスも分析し、改善や意思決定までを自動で行うことができます。ディープラーニングや、翻訳などのより高度な自然言語解析が可能となります。より自立的に判断し、その結果を出力できる点からEPAよりも高度な自動化だと言えます。
RPAを導入するメリットとは？
RPAを導入することによって、それまで人や時間をかけて行っていた単純作業から解放されます。そのほか具体的にはどんなメリットが考えられるでしょうか？ オフィスにRPAツールを導入することによって得られるメリットを整理しておきましょう。
効率的に仕事を進められる
RPAなど業務を自動化するツールを導入すると、ロボットに仕事を奪われてしまうのではないかと不安を持つ人がいます。しかし、RPAが得意とするのは、定型の単純作業の自動化です。ロボットであるため24時間365日稼働させても問題なく、処理スピードが落ちることもないため、膨大な量の単純作業を処理することができるようになります。その業務から解放された人材は、人間にしかできないクリエイティブな業務に集中させましょう。効果的に使えば、事務処理のスピードが飛躍的にアップし、業務の効率化につながります。
ミスなく業務を遂行できる
RPAは人間が事前に設定したシナリオの手順に沿って、忠実に動作を繰り返します。人間による手作業の場合には、長時間作業を続けていると集中力も切れ、不注意によるミスがどうしても発生してしまいます。ミスや漏れがないか確認する時間も余計にかかってしまいます。その点、RPAはシナリオ通りにしか実行しません。したがって、きちんと設定してしまえば、ミスのない正確な処理が大量に行えるというメリットがあります。
人材不足に対応できる
労働力の中心である生産年齢人口が減り続けており、優秀な人材の確保が企業に大きな課題となっています。今後も生産年齢人口は減っていくため、人材の不足は続いていきます。しかも、働き方改革が叫ばれており、長時間労働や残業を廃止し、働きやすい職場環境を作ることが求められる時代になっています。しかし、一方で仕事の量が減るわけではなく、少ない人材でより多くの業務をこなす必要があります。RPAを導入すれば、従来はマンパワーをかけて処理していた業務を自動化することが可能になります。RPAが処理することで、余った人材は他の部署や、他の仕事に分配することができるため、人材不足の解消につながります。
人件費を削減できる
RPAによって事務作業が自動化されると、人が行っていたときにかかっていた人件費が削減できます。処理する規模が大きければ、それだけメリットが大きいと言われ、大企業を中心にRPAが採用される一因となっています。RPAツールにもライセンス料などコストが発生しますが、人件費と比べると、大幅にコストを削減することができます。
RPA導入に適した業務とは？
事務作業を自動化できるRPAですが、どんな業務でも良いわけでありません。適している業務に採用しなければ、思ったほどの成果を得ることができません。RPA導入に適した業務とはどんなものでしょう？
繰り返し行う業務
たとえば、同じ動作を繰り返すような単純作業はRPAの得意領域です。毎時、毎日、毎月など決まった時間、月日に行われる業務も同様です。こうした作業を人間が行おうとすると、疲れたり、集中力が切れて、途中で作業効率が下がっていきます。RPAなら24時間、365日働いても疲れないため、高速で処理することができます。具体的にはデータの入力、ファイルのアップロード、自動メール配信、文書のPDF化などが挙げられます。
シナリオ化できる業務
RPAに処理をさせるためには、シナリオと呼ばれる作業手順を記憶させる必要があります。そのため作業フローが固定されているものや厳格なルールに基づいて行われる業務は、シナリオを作成しやすく、RPA導入に適していると言えます。ルールが統一されていない業務でもRPAで処理することは可能ですが、一度、ルールを整理する必要があるため、導入するまでに時間とコストがかかってしまいます。
パソコンだけで完結する業務
RPAはソフトウェアです。したがって、パソコン内で処理されるルーティンワークがRPAに適した業務になります。紙の情報をOCRなどで読み込むことで、オンラインデータ化ような用途も考えられますが、人間が担当する作業が残ってしまうため、あまり効率的とは言えません。
AI×RPAの実用例を紹介
RPAにAIを組み合わせることで、より高度な自動処理が可能になりますが、どんな用途や作業が考えられるのでしょうか？ 一例を紹介します。
AI-OCRで画像認識や解析
紙の文書をスキャンすることで、文字をデジタルデータに変換するのがOCRです。精度が高まっているとはいえ、手書きの文字は認識しなかったり、誤認識をするケースもあります。また、書類のどこに文字が配置されているか、フォーマットを指定することで読み取りができるケースもあり、読み取り能力も万能ではありません。そこでAIを組み合わせて認識精度を向上させるのが、AI-OCRです。誤認識を学習していき、だんだん文字の認識率がアップしていきます。文字の読み取り位置を指定する座標の設定も不要で、AIが自動抽出してくれます。
文章の読解や要約
あらかじめ設定したキーワードを拾ったり、数字を認識することはRPAでもできますが、日本語の文章を読み取らせるのは苦手な領域です。ただ自然言語処理や機械学習といったAIが持つ特性を組み合わせることで文章を理解できるようになります。簡単な文章の要約なら対処してくれます。
プロセスマイニング
プロセスマイニングはデータベースやCRMのログファイル解析から、ユーザーの行動を把握・分析することで、自動化する対象業務を可視化・発見するための仕組みです。RPAは導入しているけれど、全社的に見れば、展開されている分野が狭く、よりRPAを浸透させて業務を効率化させたいときなどに用いられます。こうしたプロセスマイニングでもAIを組み合わせることが欠かせません。
チャットボットの解析や文章化
チャットボットは問い合わせやよくある質問への回答など、比較的簡易なユーザーとのやりとりに利用されていますが、RPAとAIを組み合わせることで顧客対応後の事務処理を自動化するなど、処理に漏れが発生することなく、スピーディーに対応することが可能となります。
RPAとAIの関係をよく理解しておこう
RPAとAIは同じ自動化に関する概念で、単純作業の処理に特化したRPAと、分析や決定といった自立的な処理を得意とするAIといった違いがあります。ただ、両者を組み合わせることでより高度な自動化が実現できるため、AIを搭載したRPAの開発も進められています。その関係に注目することでRPAがより深く理解できるようになります。
