【幅広い業務を自動化を実現】RPAとAIを組み合わせてできること

企業の業務効率化において非常に強い力を発揮するRPA。しかし、RPAにも苦手分野は存在します。その弱点を補う技術として注目されているのがAIとの組み合わせです。それぞれの特徴と違い、両者を組み合わせてできることについて見ていきましょう。

RPA・AIとは

RPAとは、業務を自動化するロボットのことです。ここで言うロボットとは、一般的にイメージされる産業用ロボットとは異なり、コンピュータ上で業務を自動実行するツールを指しています。
導入により自動化できるのは、一定のルール・手順に従って行われる単純作業です。ルールや手順は人間が決める必要があるものの、手作業よりも早く、しかも正確に業務を処理することができます。また、ツールの使用には、プログラミングなどの高度な専門知識は必要ありません。そのため労働人口の減少による人手不足の解消や、働き方改革を実現するための手段として注目を集めています。

これに対し、AIとは人工知能のことです。具体的には、人間の頭脳と同じように機械学習によるデータに基づいた推論や判断を行うことのできるシステムを意味しています。

かつてのシステムはあらかじめ定められた手順に従って処理を実行することしかできませんでしたが、AIの登場により、主体的に判断することが可能になりました。しかし、人間が判断するときは頭を、実際に行動するときは手や足など体の部位を使うのと同じように、AI自体は判断するだけであり、実際に業務を行うことができるわけではありません。そのため、単体ではなく、他のシステムなどと組み合わせて利用されることがほとんどです。

RPAツールとAIの違い

RPAは決められた手順に則って繰り返し行われる業務、つまり定型業務の処理が得意です。人間と違って疲れたり飽きたりすることもなくミスもしないため、大量の業務を驚くべき速さで正確に処理できます。ただし、自らルールを決めることはできないため、業務手順が頻繁に変更される変則的な業務の処理には適していません。入力やチェック作業など主にルーティンワークを自動化するのに適したツールだと言えるでしょう。
データの性質でいえば、得意としているのは「構造化データ」と呼ばれるものです。構造化データとは、行と列によってデータがある位置や、どんな内容のものが格納されているのかを特定できるデータを指します。これに対し、手書き文字や動画や企画書などのように、単体のデータだけで成り立ち、毎回同じ用途では利用できないためデータベース上で扱いにくいものを「非構造化データ」と呼びます。これらのデータを処理するためには判断が必要となることが多いため、RPAは非構造化データの処理が苦手です。

一方、学習機能を持つAIは、非構造化データの処理を得意としています。例えば、顧客からメールで依頼のあった見積書を発行するケースを考えてみましょう。まずメールの内容を見て、見積書の発行が必要であるかどうかを判断する必要がありますが、この部分はAIの得意分野です。ただし、実際に見積書を発行することはできないため、RPAをはじめとしたロボットなどに発行を指示するにとどまります。

RPAとAIの組み合わせで幅広い業務を自動化できる

オフィスで行われている業務の多くは、人間による判断と事務処理を組み合わせたものとなっています。AIとRPAを組み合わせれば、これら一連の作業を自動化することが可能になります。

紙書類のデータ化

OCRという紙書類をデジタル化する技術を利用すれば、保存場所が削減でき、データの活用も進みます。しかし日本における手書き文字はひらがなから漢字まで多様な文字が使われており、表記ゆれの問題もあって読み取り精度の向上が課題でした。しかし、近年ではOCRにAIをプラスしたAI-OCRによって読み取り精度が大きく向上し、RPAと組み合わせることで文書のデジタル化が急速に進んでいます。

自動化できる業務の選別

業務を自動化する際には、まずオフィスで行われている業務の中から、自動化に適した業務を選別する必要があります。選別作業にAIを活用することにより、ツール導入段階における業務担当者の負担軽減が可能になります。

言語、会話の処理

AIは文章の内容を理解できるため、長い文章を要約したり、レビューを行うことができます。
問い合わせへの対応など、近年ではこれまで対面で行われてきた業務の多くがWebに移行しています。Web上で行われる会話の内容を判断し、返答することのできるロボットがチャットボットです。チャットボットにAIを搭載することにより、表現のゆらぎを吸収し、適切な返答ができるようになります。RPAと組み合わせて、問い合わせ内容の事務処理を自動化させるといった使い方も可能です。