RPAとAIの違いは何？それぞれの導入メリット・組み合わせてできることを解説

世間でトレンドとして取り上げられている「DX」や「働き方改革」などのワード。

これらに共通項を挙げるならば、「システム導入」や「業務の効率化」が思い出される方も多いのではないでしょうか。

業務効率化を考えた時に、業務の一部を自動化できるツールとして「RPA」「AI」は注目を浴びています。

しかし、RPA・AI双方の違いを適切に理解していなければ、どのように導入すべきか、迷われるケースも少なくありません。

当コラムでは上記のお悩みを解消すべく、RPA・AIの違いから、導入時に気を付けたいポイント、さらにはRPA・AIの連携活用という手法についてもご紹介します。

 

 

RPAの定義・強み

RPAの定義・強み まずはRPAについて、定義と強みを詳しく解説していきます。

 

RPAの定義

RPAとは、Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）の頭文字を取ったワードで、ロボット（ソフトウェアシステム）によって作業を自動化する仕組みを指します。

このRPAを活用して、従来は人間が作業していた分野をロボットが代行する動きが見られるようになりました。

例えば、交通費を精算したり、アルバイト・パートの勤怠データを管理したり、このような場面でRPAが活用されることがあります。

RPAを導入することで、業務効率を大幅に改善でき、人為的なミス・エラーの防止、コスト削減、スピーディーな対応などを実現できます。

このため、現在はビジネス領域でRPAに対する注目度が高まっています。

 

PRAの得意な役割

PRAを導入することでどのようなメリットを得られるのでしょうか？

ここでは、PRAの得意分野を紹介します。

 

・単純な定型業務

PRAを導入することで、電話・メールサポートなどの単純な定型業務を効率化することができます。

従来は手動で行っていた作業を自動化することで、人件費や労力を削減することが可能になります。

例えば、顧客から受け取ったメールの内容を顧客管理ソフトへ自動入力したり、受注データなどを自動ダウンロードしたりすることができます。

単純作業に使用していた時間を分析などにあてることで、事業の拡大を目指すことができるのです。

 

・データ収集、分析

PRAはデータ収集、分析を自動化できるというメリットがあります。

人手を使ってデータを収集したり、分析したりしなくても、自動で分析結果が表示されるので、スピーディーな分析が可能になります。

また、計算間違いなど人為的なミスも防ぐことができるため、効率アップも目指せるのです。

分析結果はCSVやエクセル形式などでダウンロードできるので、データを保管するのにも役立ちます。

 

具体的なRPA活用作業例

RPAの作業例を挙げてみます。

• 仕分け作業
• 受発注処理
• メール、電話の自動転送
• 入力された数値のグラフ
• 図式化 ・フォーマットへの自動入力
• 資料の不備検出
• データ間の自動転記

上記から見て取れる通り、RPAの強みは、こと「事務作業」において存分に活かされるといえます。

事務作業に割いていた人員をRPAへ代替えすることにより、作業者側が生産性向上を図れるだけでなく、マネジメント側にも最適な人員リソースを図れるメリットが生まれます。

 

AIの定義・強み

次に、AIの定義と強みを見ていきましょう。

 

AIの定義

Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）の頭文字を取ったワードで、直訳すると「人工的な知能」。

人間に代わって、コンピューターに複雑な計算や予測分析を行わせる技術を指します。

近年はさまざまな分野でAIを活用しようとする動きが見られており、話題性も高まっている技術です。

例えば、AIを活用して動画プラットフォーム上でユーザー個人にあわせたおすすめを行ったり、採用活動の面接などにAIを導入したりする企業も見受けられます。

AIを活用することで、ユーザーが使いやすいサービスを実現できるだけでなく、社内の業務を大幅に改善することができます。

 

AIの得意な役割

 AIを導入することでどのようなことを実現できるのでしょうか？

ここでは、AIの得意分野を紹介します。

 

・異常を検知できる

AIは、蓄積データと比較して通常のパターンとは異なるデータを瞬時に検出することができます。

この異常検知システムを利用することで、データを効率的に分析することが可能です。

異常検知は、「故障検知」や「不正使用検知」と呼ばれることもあります。

また、異常検知の種類は「外れ値検出」と「変化点検出」、「異常部位検出」に分類することができます。

 

・大量のデータから傾向を見つけ出す

AIは大量のデータから傾向を見つけ出すことができます。

傾向分析を実施することで、現在のプロセスにおける改善点を見つけられますし、今後の流れを予想することができます。

例えば、人材不足が懸念されている製造業においては、AIによって傾向分析することで稼働時間の最適化や品質検査の精度アップなどを目指すことが可能です。

もちろん、他の業界でもAIの傾向分析を活用することができます。

 

具体的なAI活用作業例

5つの作業例を挙げてみます。

• 問い合わせへの自動応答（例：チャットボットなど）
• 在庫管理、受発注処理
• 画像や生態の識別
• エラー検出（例：工場の製品チェックなど）
• データ解析（例：医療現場におけるカルテ診断など）

RPAと同じく、人の手で行われていた作業を効率化できることが分かりますが、AIができることは単なる事務作業に留まっていないことが分かります。

 

RPAとAIの比較

 

処理領域

では、双方の違いはどこで分かれるのでしょうか。

タスク処理を例に挙げ、下記3つの項目をもとに詳しく見ていきましょう。

 

１：ルール通りに動くか

RPAは、人間が定めた手順・ルールを厳守し作動します。

裏を返すと、イレギュラーな事象が発生する作業は不向きといえます。

一方AIは、イレギュラーな事象が起きても、今までの傾向をもとに、AI自身がその場でベストな判断を下し作動します。

 

２：自分で学習できるか

RPAは、ひとりでに学習を行うことはできません。

イレギュラーな対応を行わせたい場合は、都度イレギュラーな事象と、その事象に対する対応を人力でプログラミングしなければなりません。

一方AIは作業を繰り返すうち、正誤の要因について傾向を学習していきます。

作業が定型的でない場合にも、学習した傾向を判断材料として臨機応変に対応できるだけでなく、対応から生み出された結果を新たなデータとして学習するため、ひとりでに作業成長を図れるのです。

 

３：明確なゴールが必要か

RPAの場合、ゴールの設定が必要不可欠ですが、AIは、大雑把なゴールでも考えて対応します。

RPAAI

ルール通りに動くか人間が定めた手順・ルールを厳守し作動可能。イレギュラーな事象が起きても、今までの傾向をもとに、AI自身がその場でベストな判断を下す。

自分で学習できるか不可能。正誤の要因について傾向を学習していく。

明確なゴールが必要かゴール設定が必要。大雑把なゴールでも良い。

RPAAI

ルール通りに動くか人間が定めた手順・ルールを厳守し作動可能。イレギュラーな事象が起きても、今までの傾向をもとに、AI自身がその場でベストな判断を下す。

自分で学習できるか不可能。正誤の要因について傾向を学習していく。

明確なゴールが必要かゴール設定が必要。大雑把なゴールでも良い。

 

・上記３項目の具体例

文章だけだとやや分かりづらいため、よりイメージしやすいよう、メールの仕分け作業を例に挙げてみます。

たとえば、上司から届く重要なメールを取りこぼさないよう、指定のフォルダに自動で振り分けるとします。

RPAの場合は、たとえば「件名or文面に【重要】が入っている場合」「宛先が上司の場合」など、メールの傾向をもとに条件を自力で指定し、併せて「指定フォルダに振り分ける」という達成条件を設定する必要があります。

この場合、上記条件をすべて厳格に満たしたメールのみ振り分けられることとなりますが、仮に、条件が件名or宛先のみの指定では振り分けは行われません。

また達成条件を設定し損ねても、指定フォルダに振り分けられません。

一方AIの場合は、RPAと同様の設定によって指定フォルダに振り分けられることはもちろんのこと、仮に件名の【重要】が【至急】に代わった場合でも、今までの傾向からそのメールが重要だと判断した場合には、AIが自動で重要メールと判断し、指定フォルダに振り分けます。

このように、事象から内容を予測し、自動で振り分ける行為は、AIにしかない学習機能がもたらしています。

RPAは限界なのか？単体か付随か？

ここまでだと、一見「RPAの上位互換がAI」と捉えられた方も多いかと思います。

そこでもうひとつ、RPAとAIの違いについて触れておかなければなりません。

 

・AIは＋αのソリューションである

RPAは「業務効率化」を図るツールとして、すでにいくつもの製品が販売されています。

しかしAIの場合、AIそのものが単体のアプリケーションとして機能性を発揮しているイメージはあまりないかと思います。

それもそのはず、AIは特性上、既存の製品と組み合わせることにより、効果を発揮することが一般的だからです。

たとえば、画像の自動認識であればカメラにAI機能が付随しますし、自動音声認識による文字起こし機能も、収音機器と文字をライティングするデバイスがあり、この2つの機能を向上させる形でAIが活躍する、ということです。

もう少し分かりやすく、双方の機能を「ヒト」に置き換えてみます。

RPAは事前設定こそ必要なものの、一度指揮命令を出せば単体で作業を行えるため、いわゆる「手足」にたとえられます。

一方AIは、自立して最適解を導けるものの、実行するには他のデバイスを経由する必要があります。

そのため、いわゆる「頭脳」にたとえられます。

結論として、機能面だけを見ればAIはRPAの上位互換と捉えられますが、AI単体で効能を発揮することはありません。

そのため、単に「業務効率化」の軸のみで双方どちらを利用すべきかを比較するのは難しい、ということです。

 

RPAとAIの連携

前項にて、RPAとAIの性能と相違点、および業務効率化において導入を検討する場合、その仕様上比較が難しいとご説明しました。

ですが、業務効率化における選択肢がRPAに限られてしまうのかといえば、そうではありません。

先ほど、AIは何かと組み合わせることにより、その対象物の機能性・効果をより成長させるものだと述べましたが、この考え方はRPAでも例外ではありません。

当項では、この考え方を「RPAとAIの組み合わせ」と銘打ち、その相乗価値について解説していきます。

 

RPAとAIの組み合わせとは

RPAとAIの組み合わせについてお話するために、まずは「RPAの自動化レベル」という概念について解説します。

 

 

※引用…「RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）」／総務省

先項で挙げたRPAの特徴も、このクラス１に基づきます。RPAが指示を出す当事者側の設定に沿って動く状態のため、当事者の想定していなかった事象が起きた場合、RPAは対応できません。

 

組み合わせによって得られるメリット

RPAのクラス２は、RPAにAIが連携した自動化技術（システム）を指すと示されています。

このレベルになると、前項でご紹介した、RPA・AI双方の活用作業例を満たすことができるようになります。

加えて、AIが能動的に物事を考えられることから、RPAに指示を出す当事者の認識・予測を超えた作業最適化のアウトプットも期待できます。

 

RPA×AIの導入事例

RPAとAIの連携（以下、RPA×AI）によって、価値を発揮した導入事例をご紹介します。

 

カスタマーセンターの工数削減

カスタマーセンターでは、はじめにお客様へ顧客情報と問い合わせの状況を確認するフローが一般的です。

もともと人員で行っていたこのヒアリングフローを、RPA×AIからなる自動チャットボットによってすべて巻き取った結果、1人あたりの業務負荷を減らすことに成功しました。
ヒアリングした情報は、オペレーターからコンタクトを取る前に自動で顧客管理システムに反映されるため、転記の手間がかからないこともポイントです。

またこの技術は、資料請求や顧客登録など、営業活動にも応用できます。

 

採用選考の効率化

従来、対面によって行われてきた採用面接ですが、候補者が多いほど、膨大な回数を実施します。

しかしとある企業では、RPA×AIツールの活用によってこの問題を解決しました。

レジュメ上の自動選考（候補者の仕分け）から、簡易的な質問を投げかけるAIの自動面接を実施することによって、少ない人員リソースでもスムーズに採用活動を推進した事例です。

 

書類管理の生産性向上

事務作業を行う方の場合、OCRというワードを聞かれたこともあるでしょう。

OCRとは文字認識を行うソフトウェアのこと。PDFのテキスト編集などにOCRが活用されています。

OCRにAIを組み合わせたソフトウェアをAI OCRと呼びますが、さらにRPAと連携すれば、事務作業の効率化を大いに推進します。

具体的には、従来のOCRで判別が難しかった手書き文字の自動判別や、指定フォーマット外の資料からテキストを読み込んだうえでシステムへの自動登録も実現します。

 

導入判断時に留意すべきポイント

実はすでに、RPA×AIのパッケージ製品はいくつか出回っていますが、製品の比較検討時、機能の多さだけでの判断は早計といえます。

状況によってはRPA×AIツールのポテンシャルがうまくかみ合わず、導入損となってしまう可能性もあるからです。

当項では改めてRPA製品、はたまたRPA×AI製品の導入検討時に気を付けておきたいポイントを整理します。

 

解決したい課題の明確化

導入時の効果検証を正しく行うためにも、導入によって何を解決したいか、課題を洗い出しておきましょう。

課題の規模によっては、RPA製品だけで解決できる場合もあります。

 

操作性の確認

RPAとRPA×AI製品、いずれにせよソフトウェアを稼働し運用します。

直感的に操作できるものであれば初心者でも問題なく扱えますが、中にはプログラミングを施す必要がある製品も存在します。

社内に専門技術を有する従業員がいない場合、都度ベンダーに依頼を行わなければならないため、利便性だけでなく操作性も重視したいところです。

もし、事前にテスト運用ができる場合は活用する方が賢明でしょう。

 

ベンダーの質

製品導入時は、基本的にベンダーへ依頼することとなります。そこで重要視したいのが、ベンダーの質です。

導入後のサポート体制や、開示されたコストに透明性があるか、製品でできること、できないことは明確になっているかを入念に確認しましょう。

 

まとめ

RPAとAIの定義、違い、製品導入時に留意したいポイントについて解説しました。

自社に合う導入の判断材料として、少しでも参考となれば幸いです。

なお、上記だけではお悩みが解消されないケースも少なからずあるかと思います。

その場合はフリーランスITエンジニア専門エージェント「HiPro Tech」を検討に入れていただくことを推奨します。

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