RPAとAIの違いとは？連携のメリットと活用事例をわかりやすく解説

業務効率化ツールとして、定型作業を自動化できるRPAと、人間の判断を自動化できるAIへの注目が高まっています。

「RPAとAIはどう違うの？」

「RPAとAIを効果的に活用する方法はある？」

このような疑問を持つ情報システム担当者の方向けに、この記事ではRPAとAIの違いについて解説します。

RPAとAIを連携することで、それぞれの長所を活かし、短所を補い合うことができます。RPAとAIの連携による業務効率化の事例も紹介しているので、ぜひ最後までお読みください。

RPA・AIとは

RPAとAIについて、それぞれの長所と短所を解説します。

RPAとは

RPAはRobotic Process Automationの略で、人がコンピューター上で行っている定型作業をロボットに覚えさせ、自動化するツールのことを指します。データ入力や分類、計算などのルーティン作業を自動化できます。

【RPAを活用できる業務の例】

• データベースからデータを検索、抽出する
• 見積書や請求書へデータや定型文を入力する
• 勤怠チェック
• 交通費や経費の精算チェック

RPAの長所

RPAの長所は、ルール化できるような単純作業を、人の手で行うのではなくロボットによって自動化できるという点にあります。

単純作業でも人間が行なっていると、ミスや抜け漏れを完全に防ぐことはできません。また、従業員ごとのスキルの差や体調、疲労などによって作業効率が落ちることもあります。

RPAを使って自動化することで、人為的なミスが減らせるという点がメリットです。また、ロボットは疲労することがないので、作業効率が落ちることもありません。

単純作業をRPAで自動化し、人の手で行わなければならない作業に注力することで、業務効率化や生産性の向上に役立ちます。

RPAの短所

RPAの短所は、イレギュラーな事態に対して自分で判断を下すことはできないという点です。

たとえば文章やデータに誤表記があった場合も、RPAはそれを誤表記だと認識することはできません。自分で修正することはできないので、誤表記があるデータに対してはエラーと判定し処理できない場合があります。

また、RPAの設定や修正に知識が必要という側面もあります。RPAについて理解している人にRPAのメンテナンス業務が集中し、属人化してしまうという点もデメリットです。

RPAによる業務自動化により、作業効率アップが期待できますが、ただ導入しただけでは利用が浸透せず無駄になってしまうことも考えられます。RPAを利用する業務フローが整っておらず、かえって業務が煩雑になってしまう可能性もあります。

RPAを導入する際は、業務プロセス全体を見直し、RPA利用を含めた業務フローを構築することが重要です。

AIとは

AIとはArtificial Intelligenceの略で、人工知能と呼ばれています。教師データと呼ばれる膨大なデータを与え、機械学習や深層学習を重ねることでパターンを学習し、人に近い判断を行えるようになります。

AIの役割は判断することがメインなので、RPAのように作業を行うことはほとんどありません。

【AIを活用できる業務の例】

• 売上や在庫状況の予測
• 自動運転
• 自動対話型AIによるチャットボット
• 工場での不良品チェック

AIの長所

AIの長所は、人が行っていた判断を自動化できるところです。

これまで人の手に委ねられていた判断をAIによって自動化できるので、業務効率アップが期待できます。また、見落としや判断ミスといった人為的なミスを減らせるという点もメリットです。

予測や不良品チェックといった作業は、経験の度合いにも左右されます。能力や経験、習熟度によって判断にムラがでることがありますが、AIに置き換えて自動化することでムラを低減できる点がメリットです。

人が行っていた判断業務をAIによって自動化することで、従業員の負担軽減につながります。たとえば顧客サポートをAIに置き換えチャットでの応答を自動対話にすることで、コミュニケーションコストを低減できます。

AIの短所

AIの短所は、AIの思考プロセスが見えなくなり、トラブル対処が複雑になるという点です。AIを用いた業務のリスク予想や対処には、AIに関する専門的な知識が必要になります。

また、AIがどのように判断しているのかがブラックボックス化してしまい、思考プロセスが見えなくなる点もデメリットです。AIがなぜそのように判断したのかというプロセスを、確認したくてもできなくなってしまうという事態が考えられます。

AIの思考がブラックボックス化することにより、責任の所在がわからなくなるという点も短所です。AIがミスや事故を起こした場合、誰の責任なのかがわからなくなってしまう場合があります。

AIに関する法整備も不十分なため、責任の所在を明確にできない分野については、導入を見送る判断も必要です。

RPAとAIの違いとは

RPAとAIの大きな違いは、「自分で判断できるかどうか」という点です。

RPAは、ルール化された作業を自動化することに特化したロボットであり、自分で判断することはできません。AIは大量のデータからパターンを学習して、自分で判断するシステムです。RPAのように作業を行うことはありません。

RPAは、作業の自動化による業務フローの改善と効率化のために用いられます。AIは、データを学習し人が行う判断を自動化するための人工知能です。

RPAとAIを組み合わせるメリットとは

RPAとAIを連携させることで、それぞれの長所を活かし、短所を補い合うことができます。

AIが人間の代わりに判断や予測を行い、RPAで作業を自動化できるよう連携することで、いままで人間しか行えなかった作業も自動化できるようになります。

業務効率の大幅なアップが期待できるほか、ミスを防いだり判断や予測の精度を高めることも可能です。従業員の負荷軽減や、生産物の品質向上に役立てられます。

RPAとAIの連携による3つのクラス

RPAは、AIとの連携度合いによって、以下の3つのクラスに分類されています。

• クラス1：RPA（Robotic Process Automation）
• クラス2：EPA（Enhanced Process Automation）
• クラス3：CA（Cognitive Automation）

RPAとAIの連携レベルと、それによってできることについて解説します。

クラス1：RPA（Robotic Process Automation）

クラス1は、AIと連携していない従来のRPAです。人間が行っていた定型作業のルールをロボットに覚えさせ、作業を自動化できます。

クラス2：EPA（Enhanced Process Automation）

EPAは、AIとRPAを連携してある程度の非定型業務が自動化できるようになっているレベルを指します。

• 自然言語解析
• 画像解析
• 音声解析
• マシンラーニング技術搭載

上記のことができるようになり、非構造化データや知識ベースを活用できます。EPAは、データ解析や画像の分類、売上予測などに用いることが可能です。

クラス3：CA（Cognitive Automation）

CAは、高度なAIと連携して重要な判断を行い、業務のほとんどを自動化できるRPAです。データを分析したうえで未来予測をし、経営に関わるような重大な決定をすることも可能です。

足りないデータを自分で補ったり、与えられた選択肢以外の選択肢を自分で提案することもできます。

RPAとAIの連携事例

RPAとAIが連携したシステムの例と、活用例について解説します。

• RPAとAI-OCR
• 自然言語処理
• RPAと対話型AI

RPAとAI-OCR

1つめの活用事例は、RPAとAI-OCRの連携です。

OCR（Optical Character Reader）とは、画像の文字部分をテキストデータに自動で置き換える技術です。AI-OCRはOCRにAIを搭載した技術で、OCRでは識別が難しかった字を判別したり、フォーマットが設定されていないテキストを認識できるといったメリットがあります。

AI-OCRとRPAが連携することで、伝票や帳簿の作成、書類の転記といった作業が自動化できます。手書きの伝票をAI-OCRが読み取りデータ化、RPAが所定の書類にデータを転記することで、人の手を介さず手書き書類のデジタル化を行うことが可能です。

書類や伝票の処理にかけていた時間を大幅に短縮でき、業務負荷や人件費などのコスト削減が期待できます。

自然言語処理

2つめの事例は、自然言語処理です。自然言語処理とは、人間が使う言葉をAIが理解して処理することです。

文脈をふまえて言語を理解することで、より精度の高い処理を行えるようになります。RPAと、自然言語処理機能が搭載されたAIを連携することで、より複雑な作業の自動化が実現できるようになります。

従来のRPAでは定型作業のみが自動化され、イレギュラーには対応できませんでした。自然言語処理AIと連携したRPAツールであれば、イレギュラーな形式のデータを取得した場合、自分で判断して処理を行うことが可能です。

RPAと対話型AI

活用事例3つめは、RPAと対話型AIの連携です。

対話型AIとは、コールセンターやカスタマーサービスなどで行う顧客とのコミュニケーションを、AIによって代替できる技術です。

対話型AIとRPAを連携させることで、顧客とのコミュニケーションをAIが行い、RPAが情報の検索や登録を行うことができます。これにより、コミュニケーションコストとオペレーターの負荷軽減の効果が期待できます。

さらにAI-OCRと連携することにより、手書きの申込書や請求書を自動でデータ化できるので、業務効率をより高めることも可能です。

まとめ

RPAは定型作業を自動化する技術、AIは人間の代わりに判断を自動化する技術です。

RPAは自分で判断ができない、AIは自分で作業することができないという短所がありますが、RPAとAIを連携させることで高度な自動化が可能になります。

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