­­RPAとAIの違いは？一緒に使える？トレンドと事例でわかりやすく解説

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RPAとは

RPAとは「ロボティック・プロセス・オートメーション（Robotic Process
Automation）」を略した言葉で、パソコン上での定型的な作業を速く・休まず・ミスなく処理できる技術を意味します。オフィスで人が処理してきたルーチンワークを肩代わりし、ちょうど人を増やしたような効果が得られることから「デジタルレイバー（仮想知的労働者）」とも呼ばれ、わずらわしい作業から人間を解放し、よりクリエイティブな仕事に取り組む余力を創出する方法として普及が進んでいます。

関連ページ：RPA（ロボットによる業務自動化）とは

AI（人工知能）とは

AIとは「ArtificialIntelligence」の略で、その日本語訳が「人工知能」です。そもそも「知能」とは何か、まだ明確な定義がないことから、人工知能とは何であるのか、あるいは何ができれば人工知能と呼んでよいかについても意見は分かれています（例えば「自我や感情を備えること」「人間の脳と同じ仕組みを再現すること」が必要かなど）。もっとも、こんにちビジネスシーンなどでAIと称して実用化されている技術は、おおむね「人間が見聞きし、判断するのと同じ機能をコンピューターで実現するもの」であることが多いようです。

RPAとAIの違い

RPAとAIは、いずれもここ数年で社会的な注目度が一気に高まった技術です。ほぼ同じ時期に脚光を浴びたこと、また「人間しかできなかったことを、コンピューターが代わりに自動でこなす」という共通点もあることから、両者の違いについても話題になることがあります。

結論を述べると、RPAは「あらかじめ決められた作業内容をそのまま繰り返す」のに対し、AIは学習結果をもとに、初めて接することがらへの「分析・判断・予測」を行うのが、両者の最大の違いといえます。そのため、オフィスワークを自動化していく中では、「ルーチンワークを速く確実に処理したい」のであればRPAを、また「人間の経験や勘、感覚で判断していた処理をコンピューターに任せたい」のであればAIを選ぶことになるでしょう。

AIと連携するRPAの進化

RPAによる業務自動化は、今後3つの段階を踏んで高度化していくと予測されています。この高度化の過程で、RPAはAIの機能を少しずつ取り込んでいき、それによって定型作業にとどまらず、判断・予測を交えた非定型的な作業も自動化できるツールへと進化していくと考えられています。

クラス1：Robotic Process Automation（ロボットによる業務自動化）

現在実用化されているRPAの多くは、「データを取得する・入力する」「数値が合っているか検証する」といった単純作業を、あらかじめ決められた手順どおり実行しており、処理中に判断や予測をしません。

こうしたRPAは、人間より速く・休まず・ミスなく処理できるメリットはあるものの、機能として特に高度ではないことから、進化の3段階では最初の「クラス1」に分類されています。

クラス2：Enhanced Process Automation（強化された業務自動化）

単純作業を決められた手順で処理するクラス1のRPAにAIの機能を取り込み、部分的に非定型的な要素も含まれる定型作業を自動化できるようにしたRPAは「クラス2（Enhanced
Process Automation:強化された業務自動化）」に分類されています。

クラス2の典型は、「AIで精度を高めたOCR（光学文字認識）の技術とRPAを組み合わせ、紙書類から読み取った内容を自動登録できるようにして、手入力をなくす」ケースで、実際に多くの企業が、既にこの方法で業務効率化を達成しています。

もし紙書類でなく、Web上のフォームなどから受け付けた情報であれば、既にデジタルデータになっているので、それらをシステムに登録するのはクラス1レベルのRPAでできる完全な定型作業です。しかし、紙書類はデジタルデータではなく、さまざまな書式やフォント（手書きの場合もあります）を使って記載されています。したがって、紙の記載内容を自動処理するには、まずデジタルデータを新規作成しなくてはならず、そのために「参照したい項目がどこにあるか」「何と書かれているか」を判断する非定型的なプロセスが必要となるのです。

こうした判断を自動的に行うAIを組み合わせることで、自動処理できる業務の幅をクラス1よりも広げ、より高い生産性を目指せるのが、クラス2のRPAということになります。

なお、紙書類の自動処理では画像認識のAIが用いられますが、クラス2のRPAはそれだけに限らず、例えば「自然言語処理のAIを利用し、テキストチャットの問い合わせにRPAが自動応答する」といった活用方法も含まれます。

クラス３：Cognitive Automation（認知機能による自動化）

さらに将来的には、パソコン上で人が処理する作業をAIが分析し、そうした作業を人に代わって自動実行するプログラム、あるいはもっと効率的な業務手順を提案してくれる技術が一般的になると考えられています。このように、いわば「業務を自動化する作業も自動化する」RPAが、進化の最終段階である「クラス3（Cognitive
Automation:認知機能による自動化）」と定義されています。

実際、一部のRPAツールが既に、人間のパソコン上での作業を記録してルーチンワークを検出し、このルーチンワークを自動処理するソフトウエアロボットをボタン1つで適用できる機能を提供しています。これは、「業務の中から自動化できる作業を洗い出し、ソフトウエアにふさわしい手順に組み替えてロボットを作成する」という、RPA活用にあたって技術的に最も難しいプロセスをAIに任せられるものであり、もし実用化できれば計り知れないメリットが期待できます。

ただし、こうした機能を実際に利用する際には、自動化のポイントを洗い出すAIが適切に学習・判断できるよう、作業者全員のマウス・キーボード操作を全て記録することとなります。そのため、プライバシーやセキュリティーへの配慮はもとより、自動生成されるロボットや、その実行結果に対するチェック体制をどうつくるかなど、解決すべき問題も少なくありません。また、実際のオフィスワークはパソコン上だけで完結しないため、マウス・キーボード操作の分析だけでは最適な自動化が実現しづらいという限界もあります。

とはいえ、これらのハードルも絶対超えられないものではありません。クラス3のRPAは決して夢物語ではなく、技術と運用ノウハウのさらなる進化により、そう遠くない未来に現実のものとなるでしょう。

RPAと連携したAIの活用事例

このほか、RPAとAIの連携で実現した業務効率化としては、以下のようなケースも存在します。

導入前の課題

不動産仲介業では、業界共通のデータベースで物件情報を検索し、自社で仲介可能な物件を不動産ポータルサイトに登録する事務作業が日々発生しています。

ある賃貸不動産仲介業者では、ライバル業者に先んじてこの登録を行うことで集客を図っており、繁忙期にはわざわざ登録担当のアルバイトを雇っていました。また、ポータルサイトへの登録には広告料がかかるため、成約見込みが高い物件を選んで登録する必要があるところ、そうした判断はベテラン社員でない臨時のアルバイトには困難という問題もありました。

まずRPAを導入

こうした課題の解決に向けて、同社はまずRPAを導入し、物件情報データベースの巡回からデータ取得、ポータルサイトへの登録作業までをソフトウエアロボットで自動実行できるようにしました。

その結果、繁忙期もアルバイトの手を借りる必要がなくなったほか、決められた手順を人間よりも速く・ミスなく繰り返せるソフトウエアロボットにより、短時間で膨大な量の物件情報をポータルサイトに自動登録できる仕組みが整いました。

しかし、そのまま全部登録すると広告料がかかりすぎる上、むやみに登録しても効果が出ないため、「どの物件情報を登録するか」という選別が欠かせません。ロボットが自動収集してくる情報量は人間よりずっと多く、それらのチェックはベテラン社員にとっても重い負担となりかねませんでした。

データ処理のプロセスにAIを追加

そこで同社は、ポータルサイトへ優先的に登録する物件情報の判断を、AIに任せることにしました。

具体的には、過去に登録した物件情報を、短期間で成約に至ったものとそうでないものに分類した上で、それぞれの特徴をAIで分析。これにより、新着の物件情報に対して「早く成約しやすい物件かどうか」が自動判断できるモデルを完成させました。

RPAとAIをそろって用いるようになった結果、同社ではデータベースの巡回や情報の精査、登録といった作業を人間が行わなくても、最新の物件情報の中から早期の成約が見込まれるものだけがポータルサイトに自動登録されるようになりました。つまり、人件費や広告費を抑えつつ、成約率アップによる売上増も期待できるようになったのです。

「RPA×AI」の考え方

以上で見てきたとおり、こんにちビジネスの現場では、RPAもAIも、話題の技術として試用される段階は既に終えて、具体的な業務の効率化や新ビジネスの開拓に役立てる実用化の段階に入っています。

両者を併用する試みが多数なされた結果、実際にメリットが得られる活用パターンもはっきりしてきました。すなわち、

• RPA活用においてAIは「定型作業がメーンの業務を自動化する際に、一部に含まれる非定型的な判断も併せて自動化できる手段」として成果を上げる
• AI活用においてRPAは「AIが処理するデータの受け渡しを簡単に自動化できるツール」として有効に機能する

ことが分かっています。

このように、RPAとAIのどちらを出発点とするかによって、両者を併用するアプローチは、やや変わってきます。ただいずれにしても、一過性のブームに乗るような使い方では長続きせず、大きなメリットも得られません。

RPAとAIは、いずれも人と共働し、足りない部分を補ってくれる技術です。すでに目新しい存在ではなくなった分、費用的にも技術的にも、ありふれた道具として使いこなせる環境が整いつつあります。

今後さらに深刻化する人手不足への対応、また自社の経営課題の解決策としても、使いやすくなったRPAとAIを生かしながら「人が処理しきれない仕事」「人がやらなくてよい仕事」「人が苦手な仕事」を、着実に自動化していくことが大切です。

まとめ

パソコンで処理するルーチンワークを速く確実に自動実行できるRPAと、人間の経験や勘、感覚に頼っていた判断をコンピューターに任せられるAIの併用が、徐々に一般的なものとなってきました。いずれか一方でなく、双方を組み合わせることで実現できる自動化の幅が広がり、業務効率も飛躍的に向上します。実用的な併用のパターンは既にある程度確立しており、またRPAもAIも、以前より気軽に利用できる環境が整ってきているので、技術の特性を理解し、明確な目的を持って活用すれば、きっと期待以上の効果が得られることでしょう。

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