たとえ意味を理解していても、違いを説明するのが難しい用語として「RPA」と「AI」が挙げられます。この記事ではRPAとAI、その他類似用語の意味や違い、RPAとAIの活用事例や導入課題などを紹介します。
目次
RPA・AIとは？主な違いは？
初めに、RPAとAIの基本的な意味や違いを解説します。
RPAとは
RPAはRobot Process Automationの略語で、ロボットによる業務自動化およびそれを実現するためのソフトウェアを指します。人間が設定した通りに動くことから、情報の入力・更新などといった定型作業の効率化が可能です。逆に言えば、人間が設定した通りにしか作動しないため、新たな作業を行わせたい際には都度メンテナンスが必要です。
AIとは
AIはArtificial Intelligenceの略語で、「人工知能」と呼ばれることが一般的です。AIを搭載したコンピューターは、新たなデータの記憶・記録や、蓄積されたデータをもとにした判断などを行うことができます。AIには自己学習機能が備わっているため、シチュエーションに適した対応やレスポンスを過去の情報から導き出せる点が特徴です。
RPAとAIの違い
AIとRPAの大きな違いは、自己学習機能の有無です。自己学習機能を有するAIは物事の記憶・記録・判断などを行うことができますが、自己学習機能を持たないRPAはあらかじめ人間が設定したルールのみで動きます。そのため、AIは状況に応じた対応が必要となる非定型業務にも用いられますが、RPAはルールにのっとって行う定型業務に用いられることがほとんどです。
また、AIは蓄積データにもとづく判断軸を有しているため、画像や音声の認識、言語処理などが行えるという点もRPAとの差異です。
RPA・AIとBOT、IoT、OCRはどこが違う？
次に、RPA・AIとBOT、IoT、OCRはそれぞれどのように違うのかを説明します。
BOTとの違い
BOTとは、会話・応答を自動で行うチャットボットのことを指す場合がほとんどです。BOTには大きく分けて「シナリオ型」と「AI型」の製品があり、決められたパターン（シナリオ）の範囲で会話・応答を行うシナリオ型のBOTは「決められた作業を自動的に行う」という点においてRPAと共通しています。
一方、AIを搭載した「AI型」のBOTは、自己学習能力によって処理パターンを増やせる点が特徴です。蓄積された情報から質問に適した答えを導き出すことを繰り返し、徐々に会話・応答の精度を高めてゆきます。
RPA・AIは「ある概念やそれを実現するための技術」を指すことが多いのに対し、BOTは「ツールやシステム、プログラムそのもの」を指すことが多いという点に違いがあります。
IoTとの違い
IoTはInternet of Thingsの略で、「モノのインターネット」と訳されます。さまざまな「モノ」をインターネットに接続することで情報の取得や通信を行い、製品・サービスなどへ活用する技術のことを指します。インターネットに接続される「モノ」には家電・自動車・スマートフォンなどがあり、これらをインターネットへ接続した際に情報の分析・最適化などを行うのがAIです。
つまり、「IoTの仕組みの一部として機能しているのがAIである」ということができ、IoTによって生み出された製品・サービスの例として、Apple社のスマートウォッチやgoogleの音声検索機能などが挙げられます。
OCRとの違い
OCRはOptical Character Readerの略で、紙に書かれた文字を読み取り、テキストデータへ変換する技術やソフトウェアのことを指します。「光学文字認識」または「光学的文字認識」と訳されることが一般的です。
OCRとRPA・AIを組み合わせて使用する場合もあり、OCRで処理したデータをRPAへ連携して高速登録したり、OCRにAIを搭載して文字の認識・変換・出力精度を高めたりすることによって相互補完効果・相乗効果を生み出す例が見られます。
RPA・AIそれぞれの活用事例・組み合わせ事例は？
続いて、企業におけるRPA・AIそれぞれの活用事例、組み合わせ事例を紹介します。
RPAの活用事例
ある製造販売業では、手作業で行っていたデータ入力をRPAに代行させることで業務の効率化を図りました。それまで3～4時間かかっていた入力作業の時間が大幅に短縮されたため、検討していた欠員補充を行わずに済んだといいます。
また、大量の顧客情報管理に時間とリソースを費やしていた酒類・飲料メーカーでRPAを導入したところ、7企業・20カテゴリーに及ぶデータの詳細な分析や、業務改善の提案が可能になりました。同企業では、年間約5,700時間・約1,100万円という大きな時間とコストを削減できたという結果も得られています。
AIの活用事例
通信関連のとある企業では、新卒採用の一次選考にAIを取り入れました。「エントリーシートの評価をAIに行わせ、不合格と判定されたエントリーシートのみ人事担当者が再確認する」というフローで選考を行ったところ、選考に要する時間が約75%も削減されたといいます。
AIとBOTを複合的に取り入れ、活用している保険関連企業もあります。この企業には年間100万本以上問い合わせ電話が寄せられており、「電話を保留状態にしてオペレーターがFAQを検索し、回答する」というのが従来のスタイルでした。そこで、AIとBOTを使って「顧客からの問い合わせ内容をテキスト化してオペレーターのPC画面上に表示するとともに、回答に役立つFAQを探し出して同時表示する」というサポート機能を開発し、電話保留の時間を短縮することに成功しました。
RPAとAIの連携を推進するUiPath社の事例
RPAとAIを連携させることも可能です。定型業務を迅速に行うRPAと、定型外業務の学習にくわえて音声・画像の処理もできるAIを連携させることで、代行業務の幅が広がり、プロセスの複雑化も可能になります。RPAの処理能力とAIの認知能力を組み合わせた「AIファブリック」という製品群を展開し、さまざまなジャンルの事業に活用している企業として、ルーマニアで創業したUiPath社が知られています。
RPA・AI導入の課題・問題点とは？
では、RPA・AIの導入を検討する際には、どのような課題や問題点が考えられるのでしょうか。注意すべき点を解説します。
業務とのミスマッチ
RPAの導入によって業務の効率化が可能なことはすでに説明しましたが、すべての業務を効率化できるわけではありません。RPAによる効率化が期待できるのは、「実行パターンが決まった定型業務」に限定されます。イレギュラーな対応が必要な業務、人の手や目による確認・精査が必要な業務はRPAに代行させるのに適さないと覚えておきましょう。
同様に、AIとミスマッチが生じがちな業務も存在します。「どんな場合であっても決まった対応が求められる業務」「判断が介在しないほうが良い単純作業」などが該当します。学習によって進化するのがAIの強みといえるため、それを必要としない業務にはAIを導入する意味もあまりないと考えられます。
人材不足
RPAやAIを導入する際には、IT・システムに詳しい人材が必要となります。また、RPA・AIを取り入れる業務へ見識のある人材や、フィット＆ギャップの判断ができる人材も必要です。自社内にこのようなリソースがなく、採用・育成が難しいケースも少なくありません。IT企業やコンサルティング会社にサポートを依頼して人材を確保することもできますが、人件費や成果報酬がまとまった金額となる場合もあるため注意が必要です。
コストダウンにつながらない場合がある
RPA・AIの導入がコストダウンにつながらない例もあります。上述のように、業務とミスマッチが生じたために人件費の削減へ結び付かないケース、導入時の人材不足を解消するために支出が増えるケースのほか、RPA・AI導入にともなう周辺システムの改修・置換に費用がかかるケース、RPA・AIの定着が進まず業務効率がかえって低下するケースなどが挙げられます。
外注の活用でRPA・AIの課題解決を目指す
RPA・AIに関する課題を解決したい場合、さまざまなスキル・実績を持つ人材を探せるクラウドソーシングサービス（※）を利用する方法がおすすめです。なかでも業界最大手の「クラウドワークス」は登録者数480万人を超えており、エンジニアやWebデザイナー、ITやAI分野に詳しい人材などが多数登録しています。
RPA・AI関連で導入したい業務に関する知識、RPA・AIシステムの操作経験が豊富な人材などを探すことができ、業務の効率化・自動化につなげられます。また、実作業を外注するだけでなく、アドバイザーとして開発・導入などのサポートを依頼することも可能です。
【クラウドワークスでの発注事例】
・マクロや関数を用いた業務の自動化・効率化：時給1,000～1,500円
・OpenAIのAPIや業務自動化システムの構築：時給2,000円～
・UiPathによるロボット開発（RPAエンジニア募集）：月額40～80万円
（※）クラウドソーシングサービスとは、仕事を外注したい人・受注したい人をインターネット上でマッチングするサービスのこと
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まとめ
RPAとAIは、それぞれの特性を踏まえて適切に導入することが企業のメリットにつながります。活用事例や課題、外注の活用方法なども参考にしながら、自社に合った導入方法を検討してみてはいかがでしょうか。
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