RPAとAIそれぞれの特徴と違い―組み合わせによって広がる業務自動化

RPAとAIそれぞれの特徴と違い―組み合わせによって広がる業務自動化

業務を自動化するツールとして、RPAが注目されています。また、コンピューターが自動で何かを行う場合に、AIがよく話題になります。このRPAとAIはそれぞれどのような特徴があり、どういった違いがあるのでしょうか。RPAとAIの違い、それぞれが得意とする業務、これら2つを組み合わせた業務自動化についてご紹介します。

RPAとAIとは何か

RPAとAI、どちらも「コンピューターが自動で何かをするもの」と認識している方も多いのではないでしょうか。しかし、この2つには明確な違いがあります。RPAとAIはそれぞれどのようなものか見てみましょう。

RPAとは

RPAは「Robotic Process Automation(ロボティック・プロセス・オートメーション)」を略したもので、直訳すると「ロボットによる業務の自動化」となります。しかし、一般的にRPAという言葉を使うときには2つの意味合いがあります。
それは「ロボットによる業務の自動化」という一連のプロセスを表す場合と、その場合に使用する「ソフトウェアロボット」を意味する場合です。どちらかではなく、その両方を表すこともあります。

また、自動化という言葉は製造業でよく使われますが、RPAによる自動化は工場における製造工程の自動化ではありません。オフィスでの業務、いわゆるホワイトカラー業務の自動化において導入されるソフトウェアロボットのことを指すのが一般的です。

RPAは、PCを使った事務作業を代わりにやってくれる、PCの中にいるロボットと考えると分かりやすいのではないでしょうか。あらかじめ設定したルールに則して、自動でデータの収集や入力、ファイルの管理などを行います。

AIとは

AIは「Artificial Intelligence(アーティフィシャル・インテリジェンス)」の略です。日本語では「人工知能」と表現されていて、こちらの方が耳に残っている方も多いかもしれません。

では、この場合の知能とは何を指しているのでしょう。たくさんの物事を記憶して知っていること、すなわち知識ではなく、経験をもとにして自ら判断することを指しています。このような知能としてのAIは、ビッグデータと呼ばれる大量のデータ群をもとにコンピューターが法則性を見つけ、自ら判断していく仕組みです。

こういった処理は人間であれば頭脳が担っていますが、頭脳は直接の作業はできず、手や足に命令を出して行ってもらう必要があります。AIも同様に、コンピューターの中で頭脳として働くものであるため、AI自体が直接何かの作業をするわけではありません。作業を行う手や足に当たる部分はほかのソフトウェアやシステムを使う必要があります。

RPAとAIの違いと得意とする業務

「人がやっていた仕事をコンピューターに任せる」という認識から、RPAとAIは混同されることもあります。しかし、RPAとAIは次のような点において異なります。

RPAは「手」、AIは「頭脳」

RPAはソフトウェアロボットによって業務を人間の代わりに行うシステム、言い換えると人間の「手」に該当する役割をするものです。一方、AIはさまざまなシステムに応用できる技術のひとつで、特定の業務を行うシステムではありません。人間であれば「頭脳」に該当し、その中でも特に判断を行うことに特化した部分と言えます。
ここで注意しなければならないのは、AIはそれ単体では具体的な作業はできないという点です。一方のRPAは具体的な作業を行うためのものです。

また、RPAとAIの特徴として、人がルールを設定するか、コンピューターが自律的に判断するかという違いもあります。RPAは、「こういった場合はこのように処理する」といったルールを人が設定しなければなりません。AIは、ビッグデータから法則性を見つけ出し、その法則を覚えることで、コンピューターが自律的に判断するものです。

このように、RPAは自ら判断はできないが直接の作業ができる「手」、AIは直接の作業はできないが判断する力を持つ「頭脳」、と考えることができます。
こういった役割の違いから、RPAとAIがそれぞれ得意とする作業とはどのようなものかを考えてみましょう。

RPAが得意とする業務

RPAは、人が作ったルールに沿って行うルーティンワークに適しています。

例えば、受け取ったメールから送信者と内容をExcelのセルにコピー&ペーストし集計するといった作業は、RPAが得意な作業です。売れた商品をあらかじめ登録してあるジャンルごとに分類し、販売実績について前年比も含めたグラフを作るといった作業も、RPAに任せることができます。RPAはこのような作業を正確にこなすことが可能です。また、疲労することはないので、休まず24時間稼働でき、人の何倍もの業務をこなします。

しかし、人の手によるルールの設定とメンテナンスは必要で、ルールの変更や情報のアップデートがあった場合には再設定や更新の作業が必要です。また、ルールとして定めていない事象に関しては処理できない点にも注意しなければなりません。

AIが得意とする業務

AIは自己学習する機能を持つため、簡単なルールを人が最初に教えてあげれば与えられたデータベースから学習し自律的に判断します。例えば、メールの内容から見積書を発行しなければならないことを判断して通知を行い、さらにこれまでのデータから適正な見積額を提示するといったことも可能です。

このように人が行わなければならなかった判断も自動化できる点が、オフィス業務においてAIを活用する際の最大のメリットと言えるのではないでしょうか。

しかしその一方で、AIが適切な判断を学習するためには、法則性を見つけ出すための大量のデータが必要となります。データ量が少なければ判断の精度が落ち、人が最終判断としてチェックしなければならなくなり、AIの利点を活かすことができません。大量のデータ、ビッグデータが蓄積されていてこそAIは正しい判断能力を身につけることができます。

RPAとAIを組み合わせてできること

RPAは具体的な作業を行うためのソフトウェアロボット、AIはコンピューターが自律的な判断をできるようにするための技術です。この2つは競合する関係ではなく、それぞれが得意とすることが分かれています。そのため、この2つは組み合わせることができます。判断をAIが担当し、実作業をRPAが担当する、といった強みを活かす使い方をすることで、お互いのメリットも大きくなります。

RPAとAIを組み合わせ、業務の効率化に成功した例として、次のようなものがあります。

AIチャットボットによるサービス受付

多くの企業で問い合わせ窓口として導入されているものに、対話型のAIチャットボットがありますが、このAIチャットボットとRPAの組み合わせによって新たな活用の可能性が広がります。

例えば、サービスの申込時にAIチャットボットの自動対応によって名前や生年月日など必要な情報を取得し、これをバックグラウンドでRPAが格納・受付作業を同時進行するといった作業ができます。2つを組み合わせることで、人が対応せずとも受付を受理することが可能です。

帳票類の振り分けにおける作業効率化

多くの場合、見積書や納品書といった帳票類は改変されることを防ぐために画像やPDFのファイル形式で送られます。このような画像となったファイルは、一般的なPCの機能だけでは文字を検索したうえで条件に当てはめて分類するといった作業ができません。

しかし、AIを導入したRPAを活用することにより、それが可能になります。AIが画像にある文字を認識し、内容を判断して適切な担当部署に振り分け、RPAによって処理するといった作業分担を行うのです。

総務省が実施する「業務改革モデルプロジェクト」

行政の申請業務においてもAI-OCRとRPAを活用した業務改善が取り入れられています。
AI-OCRは、手書きや印刷された紙データをスキャンし、そこに書かれている内容をデジタル文字に置き換える技術です。足立区役所では普段行っている作業からいくつかを選定し、AI-OCRとRPAを活用した業務効率化について検証しました。これは、総務省が実施する「業務改革モデルプロジェクト」に則して行われたものです。

以前は、職員が受理した書類を確認し、それを見ながら手作業でシステムに登録。登録後に内容の再確認を行っていましたが、内容に誤りがあり修正の手間が生じることもありました。しかしAI-OCR導入後は、職員が受理した書類をスキャンし、AI-OCRの読み取り結果を確認するのみとなりました。システムへの登録はRPAが自動で行います。

この検証では、6つの業務において合計1,436時間もの作業時間削減が見込めたと報告されています。これを費用対効果として試算すると、年間約415万円の効果があるとしています。このように、RPAとAIは強みとして持つ機能が異なるため、お互いを補うような使い方によってより高度な自動化が実現可能になります。

RPAとAI、それぞれの強みを組み合わせた活用を

RPAとAIのそれぞれの「特徴」と「強み」を組み合わせて使うことで、どのようなことが可能になるのかをご紹介しました。RPAは人がルールを設定することで業務の自動化が可能になります。一方、AIはそのルールを自ら判断する能力を学習していくことができる技術です。両者の違いを理解し強みを活かすことで、より高度な自動化が可能となります。これからのバックオフィスの業務効率化には、RPAとAIが深く関わっていくのではないでしょうか。


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