TOPRPAコラムAI(人工知能)や機械学習との連携で広がるRPAの可能性、非定型作業の自動化も実現

AI(人工知能)や機械学習との連携で広がるRPAの可能性、非定型作業の自動化も実現

2018/04/24

基礎知識

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RPA(Robotic Process Automation)は、ホワイトカラーのデスクワーク効率化・自動化を実現するとして普及が進み、AIとの連携によってその可能性を広げると考えられています。その一方で、RPAとAIは何が違うのかと疑問を持たれている方は多いのではないでしょうか。

本記事では、RPAとAIにはどのような違いがあるのか、現在どのような関係であり、今後どうなるのか例を交えながら解説します。RPAとAIの連携によって、非定型作業の自動化も可能となりますので、興味がある方はぜひ最後までお読みください。

RPAとAIが担う役割の違い

現時点でRPAと称されるものの多くと、AIが担うことができる作業には、根本的な違いがあります。それは、あらかじめ与えられた情報を元に作業するか、自律的な学習を元に作業をするかという違いです。

RPAは、あらかじめ与えられた情報を元に、正確な作業ができるという特徴があります。ワークフローに基づいてホワイトカラーのデスクワークを代行し、作業効率化を実現するのがRPAの役割です。

一方、AIの定義は様々ですが、一般的には与えられた情報を元に学習し、次の行動を選択できるのがひとつの特徴といえます。たとえば、botであればプログラミングされた手順に基づいて、単純に作業を繰り返すことしかできません。しかし、AIは自ら学習して判断することができます。

RPAの代表的な活用方法は定型作業の自動化

RPAは、ユーザが作成したワークフロー(シナリオ)を素早く正確に行うことが可能です。定型業務を得意としており、人為的なミスを防ぎ、作業時間の短縮と作業品質の向上を実現することがRPAを導入する大きなメリットといえます。

なぜなら、人間の集中力が持続する時間には限界があり、疲れてくると集中力が低下して慣れている作業でもミスしてしまうことがある一方、RPAはソフトウェア型ロボットのため、作業の精度は安定しているからです。ミスの発生による時間のロスや、致命的なミスを見過ごしてしまい大きなトラブルに発展するかもしれないという可能性が、RPAでは改善されます。

つまり、RPAに定型業務を任せることで、そうした定型業務中のミスによる時間のロスを防止できるようになります。時間の余裕ができれば他の業務に専念できるようになり、作業能率の向上が期待できるでしょう。

AI(人工知能)は人間が詳細手順を指示しなくても作業ができる

上述しましたが、AIは学習した情報を基に自律的に判断をして作業できるという特徴があります。また、機械学習や深層学習の進化に伴って応用範囲が広まっており、そこが注目を集めているポイントのひとつです。

AIをわかりやすく解説するために、「ある画像が猫か猫以外かを分類する」という業務を想定します。

たとえばRPAの場合、人間が分類の明確なルールをあらかじめ用意しなければなりません。つまり、ルールに従って作業を行うRPAは自分で判断できないということです。

一方、AIは人間によって『何が猫の基準となるか』を学習させることで自律的な判断ができるようになり、高度な判断処理にも対応できるようになります。

つまり、ルール化が難しい非定型業務でも、データベースさえあれば自主学習でデータを紐付けて作業できるのがAIです。そして、そこがルールベースで動くRPAとの大きな違いとなります。

AI(人工知能)の活用はRPAの活躍の場を広げる

RPAとAIには上述したような違いがあります。なお、2018年3月現在では、RPAとAIが連携して業務を行っている事例は限られたものです。しかし、今後技術が発展することで、お互いの連携が容易になれば、業務効率をさらに高められる可能性を秘めています。

たとえば、ワークフローの中に「画像が猫ならば、Aという作業をする」という手順があったとしましょう。これをRPAで実行するための単純な方法を考えると、画像が猫であるかどうかを人間が判断し、その結果として作成されたデータを元にRPAが作業すればよいわけです。

しかし、画像の数が膨大になればなるほど、人間が一枚一枚「猫かどうかを判断する」のは工数がかかってしまうため、非効率といわざるを得ません。

一方、RPAにAIを連携させ、AIによって画像が猫であるかどうかの判断ができるようになれば、話は変わります。AIがインプットデータの整理・分類までの作業を代行した場合、人間の作業工数の大幅な削減が可能になるとおわかりいただけるのではないでしょうか。

つまり、定型業務の自動化が可能であるがルールベースで動くRPAと、自律的な判断が可能なAIの連携が実現すれば、人間の判断を必要とする非定型業務の自動化もできるようになるということです。

まとめると、AIが『人間によるルール化が難しい非定型業務』を担当すれば、RPAは非定型業務を定型業務と同等に扱えるようになり、RPA導入により生産性をさらに向上できるようになります。

おわりに

RPAを上手に活用することで工数削減が実現し、人間の作業時間がより多く確保されることが期待できます。また、人間とロボットの作業分担が明確になり、お互いがより質の高い仕事ができるようになるでしょう。

なお、今後はRPAとAIが連携する事例が増えると予想されており、現に、RPAとAI-OCR(文字認識に特化したAI)を連携し、複数企業から受領する非定型の請求書や注文書類をAIOCRがデータ化して、RPAで業務をシームレスに行うことができるようになっています。将来はRPAと連携できるAIの種類が増え、さらに業務効率化の幅が広がっていくことでしょう。

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