仕事の自動化を実現するRPAとAI。その違いと関連性とは?

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仕事の自動化を実現するRPAとAI。その違いと関連性とは?

現代の企業にとって、ITの利活用は業務の効率化に必須のテクノロジーとなりました。さらにはデジタル技術を用いたビジネスの変革「DX」が次の課題となっています。そんな>DXの一翼を担うと言われているカテゴリに自動化があります。今よりもさらにITの活用を進めて業務を自動化するというのです。今まで人間の手作業、判断が必要だった事でも自動化が可能というから、適用すれば業務はより効率化し、コスト削減に力を発揮する事は明白です。
そんな自動化に際して、実現のためのテクノロジーとしてよく登場するのがRPAとAIというキーワードです。どちらも人間の仕事を代替するIT技術ですが、その違いを明確に認識できているでしょうか。本記事では業務への自動化の導入のためのIT技術RPAとAI、その違いを整理してご紹介いたします。
まずはじめに、RPAとAIの各キーワードについて概要を確認しておきましょう。

RPAとは

RPAの概要

RPAは「Robotic Process Automation」の略で、直接的に翻訳すればロボットによる業務の自動化といった形になるでしょう。繰り返し行われる業務をロボットによる作業に置き換えることを意味しています。RPAのなかで登場するロボットというキーワードですが、作業を行う機械を意味しており、必ずしも物理的なロボットに限ったものではありません。仮想知的労働とも呼ばれる、人間がPC上で行う操作をソフトウェアに覚えさせ、繰り返させるものもロボットの一種として扱われます。以降、本記事で扱うRPAはこの仮想知的労働を行うソフトウェアを指しています。
RPAを導入した自動化では、従来型のプロセス自動化で必要だった工程が不要となります。従来のプロセス自動化の際には、既存プロセスの調査、整理、業務フローの見直し、既存システムの変更といった時間とコストのかかる作業が必要でした。しかし、RPAの適用においては、既存の業務の形を変えることなく、業務の実行者のみをロボットに置き換えて自動化し、効率化することができます。

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RPAでできること

RPAでは、人間がコンピュータ上のGUI(※)で行っている操作を覚え、複数のアプリケーション、システムの操作を組み立てて実行させることができます。人が行ってきた操作を再現して、自動化することが可能なのです。
※GUI:グラフィカルユーザインタフェース。画面上の表示とマウスなどのポインティングデバイスによりコンピュータに指示を行う。
RPAは、基本的には覚えさせたルールに従って動きます。判断や順序の変更は伴いません。ただし、AIやソフトウェアとの組み合わせによる判断、順序の変更が可能なRPAも登場してきています。

RPAの適用分野

RPAはPCを使った各種のルーチンワークを自動化するのに高い効果を発揮します。複数のソフトウェア、システムをまたがっての操作も可能です。例えば、「Webブラウザの表示データから一部を抜出し、Excelに転記する」といった業務を覚えさせる事ができます。
これは幅広くデスクワーク全般に対し、ルールを抽出できれば適用が可能であることを意味しています。

RPAの概要

RPAは「Robotic Process Automation」の略で、直接的に翻訳すればロボットによる業務の自動化といった形になるでしょう。繰り返し行われる業務をロボットによる作業に置き換えることを意味しています。RPAのなかで登場するロボットというキーワードですが、作業を行う機械を意味しており、必ずしも物理的なロボットに限ったものではありません。仮想知的労働とも呼ばれる、人間がPC上で行う操作をソフトウェアに覚えさせ、繰り返させるものもロボットの一種として扱われます。以降、本記事で扱うRPAはこの仮想知的労働を行うソフトウェアを指しています。
RPAを導入した自動化では、従来型のプロセス自動化で必要だった工程が不要となります。従来のプロセス自動化の際には、既存プロセスの調査、整理、業務フローの見直し、既存システムの変更といった時間とコストのかかる作業が必要でした。しかし、RPAの適用においては、既存の業務の形を変えることなく、業務の実行者のみをロボットに置き換えて自動化し、効率化することができます。

RPAでできること

RPAでは、人間がコンピュータ上のGUI(※)で行っている操作を覚え、複数のアプリケーション、システムの操作を組み立てて実行させることができます。人が行ってきた操作を再現して、自動化することが可能なのです。
※GUI:グラフィカルユーザインタフェース。画面上の表示とマウスなどのポインティングデバイスによりコンピュータに指示を行う。
RPAは、基本的には覚えさせたルールに従って動きます。判断や順序の変更は伴いません。ただし、AIやソフトウェアとの組み合わせによる判断、順序の変更が可能なRPAも登場してきています。

バックオフィスのRPA導入は必須!手間のかかる業務こそRPAで効率化

RPAの適用分野

RPAはPCを使った各種のルーチンワークを自動化するのに高い効果を発揮します。複数のソフトウェア、システムをまたがっての操作も可能です。例えば、「Webブラウザの表示データから一部を抜出し、Excelに転記する」といった業務を覚えさせる事ができます。
これは幅広くデスクワーク全般に対し、ルールを抽出できれば適用が可能であることを意味しています。

AIとは

AIの概要

AIは「Artificial Intelligence」の略で、直訳では人工知能となります。ソフトウェアの一種で、データをもとに推論、判断、問題解決といった従来人間の頭脳で行ってきた思考によるプロセスを実現するものです。
AIはデータとアルゴリズム(※)により答えを導き出します。さらに、繰り返しの実施により学習を行い、応用して、判断の精度を高めていけるところが従来のソフトウェアとの大きな違いでしょう。

※アルゴリズム:計算や処理の手順、方法。
2021年現在、人間と同じようにあらゆることを考えることができる汎用型AIは実現されていません。少なくとも商用のプラットフォームでは登場してはいません。
現段階で実用化されているAIは、特定の分野に対し思考を行う特化型AIという分類です。

AIでできること

AIでできることは推論、判断、問題解決といった人間の思考に似たプロセスです。これらを組み合わせることにより様々なことが実現可能です。AIでできることの代表的なものとして、下記があります。

  • 自然言語処理
    文章の意味の理解、要約、翻訳、断片からの文章作成などを行うことができます。
  • 画像認識、音声認識
    データを使って学習することで、特定のデータと合うものを判断することができます。学習を深めることで精度をあげたり、傾向を見出します。
  • 推論
    検索、探索、予測などを用いて、可能性の高い解を算出します。
  • 異常検知
    連続的なデータの中で、特異点を見つけることが可能です。

AIの適用分野

実際にAIの適用が進んでいる分野の例を見てみましょう。

1.自動翻訳やスポーツの記録からの文章作成で、AIの自然言語処理が適用されています。代表的な例としてはGoogle翻訳では、翻訳の改善のためにフィードバックを受け付けており、AIがそのデータを活用することで、より翻訳の精度を高めています。

参考:Google翻訳

2.生体認証やバーチャルアシスタントに画像認識、音声認識技術が利用されています。Appleの作ったAI、Siriは音声での入力受付にAIによる音声認識と機械学習を取り入れており、利用を続けることで精度が高まる仕組みを構築しています。

参考:Apple「Siri」

3.囲碁、将棋、チェスなどのゲームの研究では、特定の条件下での最適解を探すAIが活用されているのは有名な話です。現在では従来型の将棋AIと機械学習手法の一つディープラーニングを使ったAIの対決イベントが行われプロの注目を集めており、藤井聡太三冠(2021/09/18時点)が研究に利用していることもニュースで取りあげられました。

参考:特定非営利活動法人AI電竜戦プロジェクト「電竜戦」

4.株価予測等の分野では、推測を利用したサービスが実用レベルではじまっています。
さらには、異常検知は工業分野での活用が始まっており、機械制御もAIによるものが目指されている状況です。

RPAとAIの関係とは

ここまで、RPAとAIの概要について記載してきました。本章では、その情報を整理して、RPAとAIの関係を確認します。

RPAとAIの違い

RPAもAIも自動化を実現させるための仕組みです。しかし、実現へのアプローチ方法は別々なものです。
RPAはものごとを自動化する取り組みそのものを指しています。その実行方法は設定に忠実であり、設定の再現がベースとなります。現在の人手による作業の代替といえます。
AIは人工知能です。人の思考を機械によって行う事を意図しています。データを増やすことで学習し、より精度が高い回答が得られる事が一つの特徴です。現在は人間が脳を使って行っている知的労働の一部を代替するものです。
実はRPAとAIは対立する概念ではありません。RPAによる手作業の代替とAIによる脳の代替を組み合わせることで、より精度、性能の高い業務の自動化を実現することが可能と考えられています。

AIを組み込んだRPA

人間の行っている手作業を再現できるRPAと思考を行うAIを組み合わせることで、より人間と近い業務の実現が可能となるはずです。さらには、機械の繰り返し同じことを高速に再現できる力を利用することで、人間よりも効率よく業務をこなすことにも繋がっています。
実際にRPAとAIを組み合わせる研究や実用化は進められています。ここに産業用ロボットやIoT、ビッグデータ等と組み合わせて活用することで、さらなるシナジー効果をもたらすとも考えらます。まさに、ビジネスの変革や新たな価値をもたらすDXの実現とも直接的に繋がってくるテクノロジーといえるでしょう。

RPAを使った運用自動化

運用業務の効率化に向けて

システム運用業務においても、RPAの導入により業務効率化を行うことが可能です。RPAは手作業の代替をするもので、作業のルールを抽出できれば、多くのことに適用できます。日々、繰り返し定型業務が発生し得るシステム運用業務でも、利用可能な範囲は多数存在しています。
例えば、データの収集、システムのチェック、データ転記などはRPAの適用で劇的に作業時間を削減できる業務にあたります。システム運用において、RPAは活用による恩恵の度合いが高いソリューションです。

RPAを使った運用業務効率化をご検討中ならば

それでは、自社のシステム運用にRPAを導入するとしたら、何処に適用できて、どれくらいの業務効率化が図れるのかこれまでRPAを利用していないとなかなか考えづらいところです。
SDTではRPAを使った業務の自動化を支援しています。コンサルティングから導入、運用保守支援までご提供可能です。多数の自動化事例が存在しており、ご相談から受け付けております。

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