RPAとAIの違い
RPAがあらかじめ定められた作業手順を実行するのに対して、AIは学習データをもとに自律的に判断します。
RPAとAIの違いを明確化するために、それぞれの意味や機能について解説します。
RPAとは
RPA（Robotic Process Automation）は業務の自動化を実現する技術です。例えばデータの入力や処理、書類の作成、電子メールの送信など、さまざまな作業を自動処理できます。
どのような作業を実行するか（シナリオ）を指示すると、ロボットがそれに基づいて一連のタスクを行う仕組みです。
RPAの得意分野、苦手分野は下記の通りです。
・単純な定型作業（帳簿処理など）
・データの処理、分析
・情報収集
・勤怠管理
・在庫管理
・メールの自動送信（定型文） など▼苦手分野
・判断が必要な作業
・ルール化できない作業
・非構造化データ（手書きの文字や画像、音声など）の処理
AIとは
AI（Artificial Intelligence）は、人工知能のことです。学習データを分析して規則性やパターンを見つけ出し、その情報をもとに最適な処理や判断を行います。AIは与えられた状況に応じて柔軟に対応することが可能です。
例えば顧客からの問い合わせ対応にAIチャットボットを利用すると、過去の問い合わせ履歴や顧客データの情報をもとに最適な応答を生成します。
AIの得意分野、苦手分野は下記の通りです。
・画像の認識、解析
・音声の認識、解析
・自然言語の処理
・過去のデータからの推論、予測、判断
・大量のデータの処理▼苦手分野
・感情の読み取り
・オリジナルの創造
AIを搭載したRPAの開発も進んでいる
RPAの自動化レベルには一般的に3段階あり、シナリオ通りに作業を実行するものはクラス1に分類されます。
近年はAIとの連携でより高度な自動化ができるクラス2、クラス3のRPAも開発が進んでいます。
下記の表にRPAの自動化レベルと主な業務範囲、具体的な利用技術などをまとめました。
| クラス | 主な業務範囲 | 具体的な業務範囲、利用技術 |
| クラス1 | 定型業務の自動化 | ・情報取得や入力作業、検証作業などの定型業務の自動化 |
| クラス2 | 一部非定型業務の自動化 | ・AIの活用による非定型作業の自動化
・自然言語解析、画像解析、音声解析、マシーンラーニングの技術の搭載 ・非構造化データの読み取り、知識ベースの活用 |
| クラス3 | 高度な自動化 | プロセスの分析や改善、意思決定までを自動化
・ディープラーニングや自然言語処理の活用 |
出典：「RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）」（総務省）
RPAとAIを組み合わせるメリット
RPAはAIと組み合わせることによって可能な作業範囲が広くなるとともに、作業効率が格段に向上します。
RPAとAIを組み合わせるメリットについて詳しく解説します。
非定型業務の自動化が実現する
RPAは通常、作業を自動化するために使用されますが、その使用範囲は定型業務に限定されます。事前に作成された手順（シナリオ）に基づいて作業を実行するため、その都度判断を必要とする業務には適しません。
しかしRPAとAIを組み合わせることで、従来のRPAでは難しかった複雑な判断が可能になります。このことから非定型業務の自動化を実現することができます。
例えば顧客からの問い合わせ対応です。事前にすべての問い合わせに対する受け答えのシナリオを作成することは難しいでしょう。
RPA単体で対応するのは難しいものの、AIを組み合わせると顧客の問い合わせ内容に基づき最適な対応をとることができます。
データ分析を大幅に効率化できる
データ分析は企業が意思決定に必要な情報を得るために不可欠ですが、その処理には多大な時間と労力が必要です。ここでRPAとAIの組み合わせが効果を発揮します。
まずAIは高度なデータ分析が可能ですが、そのためには分析対象となるデータを人間が用意する必要があります。
一方RPAは複数のシステムやアプリケーションを操作して、必要なデータを迅速に収集できます。例えば複数のデータベースやウェブサイトからデータを抽出し、自動的に集計することが可能です。
この利点を組み合わせてRPAによってデータの収集作業を効率化すれば、AIを活用したデータ分析の実行までのスピードが向上します。
AIを搭載したRPAの活用事例
AIを搭載したRPAは、すでに企業や自治体でも活用されています。
ここでは実際の活用事例を3つ紹介します。
【RPA×AI-OCR】自治体におけるデータの入力作業
ある自治体では、住民からの申請内容を手作業でシステムに入力する作業が行われていました。しかし申請が集中する時期には作業負担が大きく、効率性や正確性が課題となっていました。
そこで採用したのが、RPAとAI-OCR（Optical Character Recognition）の組み合わせによる書類処理の自動化です。
AI-OCRはスキャナーを使用して手書きまたは印刷された文字を読み取り、学習データに基づいて文字を予測する技術です。
受理した書類を目視で確認してスキャンするだけで、AI-OCRが書類を読み取ってデータ化します。その後RPAが自動的にシステムに登録します。
手作業によるデータ登録をなくして大幅な業務効率化を実現した事例です。
【RPA×AI音声認識システム】コールセンターでの登録作業
ある保険会社では、保険金の請求に関する業務を効率化するためにAI音声認識エンジンとRPAを組み合わせたシステムを導入しました。
まず顧客からの保険金請求にオペレーターが電話で対応しながら、その音声データをAI音声認識エンジンがテキストに変換します。
次にRPAがテキストデータを解析し、事故の日時、場所、保険契約番号などの情報を抽出します。RPAはこれらの情報を自動的にシステムに登録します。
このようにAI音声認識エンジンとRPAを組み合わせて、保険金の請求手続きを自動化しました。オペレーターの業務負担を軽減し、顧客対応にかかる時間とコストを大幅に削減した事例です。
【RPA×生成AI】企業セミナーのメルマガ作成
ある企業では自社のセミナーやイベントの情報を告知サイトから手動で収集し、それをまとめてメルマガとして配信していました。しかし複数の部署がそれぞれのイベント情報を告知するため、情報の収集とメールの作成に時間がかかっていました。
そこで導入したのがRPAツールと生成AIです。
まずRPAツールが告知サイトから自社開催のセミナー・イベント情報を自動で取得します。その後、取得した情報をAIチャットシステムに送り要約するよう指示します。AIは取得した情報を要約するだけではなく、結果をファイルデータとして出力することも可能です。
RPAツールが出力されたファイルデータを受け取り、メルマガの形式で生成します。
こうしてセミナーやイベントの情報収集からメールの作成、配信までの一連の作業が自動化され、担当者の負担を軽減できました。
まとめ
RPAはルーティンワークを自動化するためのツールであるのに対し、AIは学習データから規則性を見つけ出して最適な処理を行う技術です。
RPAとAIを組み合わせることで高速処理とさらなる業務効率化を実現できます。
業務においてAIをより効果的に活用するために、RPAの導入も検討してみてはいかがでしょうか。
※この記事は、2024年3月時点での情報です。