そもそもRPAとは何か
RPA（アールピーエー）とは、Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）の略で、「ロボットによる業務プロセスの自動化」を意味します。
RPAは、「ルーティンで繰り返し行うパソコン業務を自動化するソフトウェア」で、人間がおこなっていた作業をRPAロボットに記録させることで、人が操作するのと同じ様に自動で実行してくれます。
RPAロボットが人の代わりに作業を行うことで、業務の自動化を実現し、今まで人手をかけて作業していた時間や人的ミスを大幅に削減することができます。
RPAは作業の手順を覚えさせて自動的に繰り返し実行する仕組みであるため、マニュアル化された作業や繰り返しのルーティンワークに適しています。そのため、作業手順が頻繁に変わるような業務や、人間が臨機応変に判断し対応する必要があるクリエイティブな業務や開発・企画、顧客対応などの業務には、適していないと言われています。
RPAツールは、個人または特定のパソコン端末での作業を自動化する「デスクトップ型RPA」、サーバー側で統括的に作業を自動化する「サーバー型RPA」、Webブラウザ上の作業を自動化する「クラウド型RPA」の3種類があり、それぞれ特徴が異なります。
RPA活用のメリット
RPAを活用することで得られる主なメリット3つをご紹介します。
業務の効率化による生産性の向上
RPAの導入により、繰り返しやルーティン業務を自動化することができます。例えばデータ入力や転記作業、データの抽出や集計作業などの単純な作業をRPAによって自動化することで、今まで人間が行っていた作業時間が短縮されるため、創出できた時間で従業員はより高度で付加価値の高い業務に集中できます。さらにRPAは24時間365日長時間稼働することができるため大量のデータを処理することが可能です。
これにより業務効率が向上し、生産性が飛躍的に向上します。
精度と品質の向上
人間が手作業で業務を行った場合、どれだけミスが発生しないように気を付けたとしても、入力ミスや漏れなどの人的ミスは必ず起こってしまいます。
RPAなら迅速且つ正確に作業を実行することができるため、ヒューマンエラーを大幅に削減し、品質の向上に貢献します。精度の高い処理によって、Wチェックや修正の作業工数も削減することが可能です。
コスト削減
手作業でおこなっていた分の人的コストを削減できるのも大きなメリットです。
数人分の作業をRPAでまかなえるようになるだけでなく、作業ボリュームが増えた場合でも人材採用をせず、現状と同じ人員数で業務を運用することができるため、増員にかかる採用コストや教育コストを削減できます。
また、月末月初など一時的な繁忙期を乗り切るための休日出勤・残業にともなう手当なども削減することが可能です。
顧客サービスの向上
お客様の対応を中断して業務を行ったり、作業中にお客様の対応をしたりするとお客様を待たせる時間や業務の遅延による課題が発生します。RPAを活用することでパソコン業務を自動化し、お客様対応に集中することができるため、サービス向上に貢献します。
また、データの集計や分析、資料作成をRPAに任せることで対応スピードが短縮され、顧客満足度の向上にもつながります。
従業員満足度の向上
単純作業はストレスや心理的な負担が大きく、やりがいも感じにくい仕事です。RPAによ単純作業から解放された従業員は、戦略立案や企画開発などクリエイティブでより価値のある業務に注力できるようになります。これにより、仕事へのモチベーションが向上し、従業員の満足度向上の効果や離職率低下が期待できます。
AI（人工知能）とは
AI（エーアイ）とは、「Artificial Intelligence」の略で、「人工知能」を意味します。機械やコンピュータが人間のような知覚や知性を人工的に再現した技術やシステムを指します。
AIは機械学習や深層学習（ディープラーニング）などの技術を活用し、膨大なデータから自ら学習して問題解決や意思決定を行うことができます。
AIには大きく分けて、「特化型AI」と「汎用型AI」の2つに分類することができます。
「特化型AI」は弱いAIとも呼ばれ、音声認識や画像認識、翻訳・要約など特定の分野・タスクに特化して自動的に学習し処理を行います。
すでに日常生活やビジネスの現場でも広く活用されており、現在人間が扱えるAIはすべて特化型AIとなります。
対して「汎用型AI」はあらゆる分野で役割や課題を処理できるAIです。柔軟性が高く、自分がどのような状況にあるのかを理解して取るべき行動を考え実行することができる（人間と同じように自分で判断できる）AIを指します。
AIのメリット
AIの主なメリットを紹介します。
業務効率による生産性向上
AIは膨大なデータを高速かつ精密に処理することができます。人の手よりもはるかに速いスピードで大量の情報を迅速に分析し、意思決定のサポートを行うことで、業務の迅速化と効率化を実現します。AIによってより短い時間で大きな成果を生み出すことが可能になります。また、正確性が非常に高いため人的ミスに対するタイムロスの削減や事故防止への対策にもつながります。
人件費の削減と労働力不足の解消
ビジネスに人工知能を活用すれば、これまで人間が行っていた業務を人工知能に任せることができるため、人件費を削減することが可能になります。例えばマーケティング活動においてはライティング・広告文作成のサポートや分析業務、サポート・CSにおいてはAIチャットボットによる顧客対応、プログラマーではコード生成、営業においては資料作成支援などが挙げられます。すべての業務を人工知能に任せることは難しいものの、人工知能に任せられる業務は徐々に多くなっているため、働き手不足・リソース不足という問題を抱えている企業にとっては大きなメリットです。
データ分析・予測
AIは大量のデータから法則やパターンを抽出し、予測モデルを構築することができます。これにより、過去のデータから未来の傾向を予測し、戦略的な意思決定が可能になります。
例えば、蓄積された顧客データや売上データなどを分析し市場トレンドをつかんだ新たなビジネス戦略を展開することもできるでしょう。
安全性の向上
AIは大量のデータからパターンを抽出し、予測モデルを構築することができます。これにより、過去のデータから学習し未来の傾向を予測し、戦略的な意思決定が可能になります。
近年ではAI機能を搭載したカメラを製造ラインに導入することで不良品を検出し未然にトラブルを防止したり、自動運転によるアクセルとブレーキの踏み間違いによる事故を防止したりと、さまざまなシーンで利用されています。
RPAとAIの違い
本章ではRPAとAIの目的や対象業務など主な違いをご紹介いたします。
RPAとAIの違いについて
RPAとAIの主な違いとして、RPAは予め決められた手順やルールに従って作業を行うのに対し、AIは自ら学習しその学習結果から判断してタスクを実行する点にあります。また、RPAは業務プロセスを自動化するシステムやソフトウェアそのものを指しますが、AIは単体で何かをするわけではなく、システムやデバイスに組み込まれることで機能します。
| RPA | AI | |
|---|---|---|
| 目的 | 定型作業の処理 | 複雑な課題の解決や 予測、対話など |
| 学習能力 | 予めプログラム・設定されたルールに基づいて特定の作業を実行する | 機械学習や深層学習（ディープラーニング）による判断・実行 |
| 対象業務 | 単純で反復的な業務や構造的なデータ処理に向いています。 例えば、データの入力・転記作業やデータ抽出、集計作業、システム間のデータの連携などが挙げられます。 |
データから学習し、それに基づいて自律的に判断を行えるため、複雑な認識や判断が必要な業務に適しています。例えば画像認識、音声認識、言語処理、予測分析などが挙げられます。 |
| 運用前の準備 | 作業手順を設定 | 機械学習とモデル評価 |
| 導入の容易さ | RPAはデスクトップ型やクラウド型なら比較的低コストで運用開始までの期間が短いため比較的容易に導入できます。 | AIを自社サービスに組み込む場合、膨大なデータの収集や学習モデルの構築に時間がかかることがあり、専門的な知識も必要なため、導入ハードルは高めです。 |
総じて、AIは柔軟な学習能力や判断力を持ち、複雑な課題に対処するのに対して、RPAはルールに基づく単純で構造化された業務を自動化するのに適しています。RPAとAIは組み合わせて使用することで、より効果的な業務自動化を実現することが可能です。
RPAの3つのクラス
RPAには3段階の自動化レベルがあり、ルールや手順に沿って業務を処理するものはClass1と呼ばれていますが、さらにAIを搭載した高度なRPAであるClass2やClass3も存在しています。3つの段階では対応できる業務範囲に違いがあります。
| Class1 | Class2 | Class3 | |
|---|---|---|---|
| 名称 | RPA （Robotic Process Automation） |
EPA （Enhanced Process Automation） |
CA （Cognitive Automation） |
| 領域 | RPA | RPA＋AI | |
| 自動化の範囲 | 定型業務の自動化 | 一部非定型業務の自動化 | 高度な自律化 |
| 対象業務 | 思考を必要とせず、主に反復的で単純な業務の自動化に利用されます。データの入力・転記や集計作業、システム間の連携などが該当します。 | RPAより複雑な業務プロセスに対応できます。処理されていない非構造化データを収集し分析、処理するといった業務が可能です。 例えば音声データのAI解析や問い合わせに対する回答などが可能です。 |
作業の自動化だけでなく、プロセスの分析や改善、意思決定までを自動化することができます。例えば、自然言語理解や画像認識、予測分析などが可能です。 |
Class3のRPAツールは現時点でほとんど実用化されておらず、現状では世界的にも「Class1」のシステムが主流となっています。
RPAとAIを組み合わせるメリット
RPAは、決められた手順やルールに沿った作業を自動的に繰り返すため、複雑な業務や変動する情報に対処することが難しいというデメリットがあります。例えば、異なるフォーマットのデータや柔軟な意思決定が必要なタスクでは、RPAだけでは限界が生じてしまいます。
しかし、AIとの組み合わせで実現が可能になります。
AIは言語やデータを理解し、変動する情報にも適応できます。RPAとAIを連携させることで、より柔軟で複雑な業務プロセスを効率的に自動化できます。
例えば手書きの紙媒体や画像からテキストを読み取るといった作業はRPAには難しく、自動化をするにはAIを搭載したOCRと併用することで解決することが可能です。AI-OCRなら手書き文字も予測して判断することが可能です。
今後もAIを搭載したツールがますます普及するといわれています。AIとRPAの連携により、従来のRPAだけでは対応が難しかった業務の自動化範囲は広がり、業務プロセス全体をより効率的且つ効果的に自動化できるようになるでしょう。
RPAとAIを選ぶ際のポイント
本章では、RPAとAIどちらを業務に組み込むのが最適か、それぞれわかりやすく解説いたします。
RPAを選んだ方が良いケース
RPAには向いている業務がはっきりしています。ビジネスにおいてRPAを活用したほうがいいケースは下記のようなルーティンで反復的な業務です。
- データの抽出・取り込み、入力・転記などルールや手順が決まっている定型業務
- 複数のアプリケーションをまたいで作業する業務
- 大量のデータ処理
- 集計・分析
- スクレイピング
- メール送付
RPAはデータのダウンロードやインポート、集計や分析、入力・転記作業などの作業において、人間がするよりも迅速で精度が高く正確であることから、業種・業態に関わらず多くの企業が取り組んでいます。
人材不足解消のため、定型業務の多い経理や総務などのバックオフィス部門では積極的に活用されています。
AIを選んだ方が良いケース
AIはデータに基づいた分析や予測が可能なため、自然言語処理や画像・音声解析などで効果を発揮します。 例えば下記のようなケースではAIが活躍できます。
- 顧客データに基づくデータ分析
- 生成AIによるテキストや画像作成
- AIチャットボットによる問い合わせ対応
- 紙媒体の文字を認識し、テキストデータ化（AI-OCR）
- 物流や工場での不良品検出・検品業務
AIはかなり高度な判断を深層学習によって習得し、実行していくことができます。
bot（チャットボット）やAPIとの違い
RPAとAIとbot（チャットボット）、APIの違いを簡単に言うと、RPAは定型業務の自動化、AIは柔軟な課題解決、ボットは対話的なタスク処理に焦点を当てており、APIは異なるソフトウェアやアプリケーション同士の連携を支援するための仕組みで、それぞれ目的と対象業務が異なります。
RPA・AI・bot・APIは単独で利用されるだけでなく、組み合わせて利用されることもあります。
それぞれ違いを簡単にまとめたものを記載します。
| RPA |
|
|---|---|
| AI |
|
| bot （チャットボット） |
|
| API |
|
RPAとAIを組み合わせた活用方法
RPA×AI-OCR
RPAとAI-OCR（Optical Character Recognition）を組み合わせることで、企業は業務プロセスをより効率的に自動化し、生産性を向上させることができます。
AI-OCRは光学文字認識技術を利用して画像やスキャンされた文書データ（非構造化データ）を解析し、テキストデータに変換することができます。
日本では、紙の書類が多い自治体や金融機関、中小企業に導入され、ペーパーレス化や業務のデジタル化に貢献しています。
RPAとAI-OCRの活用方法として、紙の注文書や請求書の帳票や申込書・申請書をAI-OCRで読み取りテキストデータ化したものをRPAが自動的に処理して自社のシステムに反映させるなど、一連のプロセスを自動化することが可能になります。
人はAI-OCRで帳票をスキャンして読み込ませる作業だけで済むため、今まで行っていた入力・転記作業やWチェックの工数や修正作業を削減できます。
RPA×対話型AI
対話型AIは、人同士の会話のようにコンピュータと人が会話できる技術を指します。例えば、「Google アシスタント」や「Alexa」「Siri」などの音声入力型、または「ChatGPT」や「Bing」などのテキスト入力型のAIが対話型AIに該当します。
RPAと対話型AIの活用方法としては、ヘルプデスクや新規問い合わせのような場面で、顧客からの問い合わせに対して対話型AIが応答し、その情報をもとにRPAが特定のシステムに必要なデータを自動で入力し、処理を行うことができるようになります。これにより、会話の流れから自動的に業務が進行し、迅速な対応が可能になります。
RPAとAIを組み合わせて活用すれば人材不足を補い、業務効率化の効果が期待できます。
RPA×AI画像認識
RPAとAI画像認識を組み合わせることで、従来のRPAが苦手としていた視覚的な判断を自動化に取り入れることが可能になります。AI画像認識は、画面上の要素や画像データを解析し、それに基づいてRPAが操作を実行する技術です。RPAとAI画像認識の連携により、業務の幅が大きく広がります。
たとえば、製造業では検査装置から得た画像データをAIが解析し、不良品を特定。その後、RPAが自動でデータベースに情報を記録するフローが構築できます。
また、物流業では、商品のラベルをAIが認識し、RPAが在庫管理システムへデータを入力することで、作業の正確性とスピードを向上させます。こうした活用により、画像や動画を扱う業務の効率化が可能となり、人間の負担が軽減されるだけでなく、業務品質も向上します。
RPA×音声AI
音声AIとRPAを組み合わせることで、音声データを業務に活用した効率化が可能になります。
たとえば、会議内容の記録と要約では、音声AIが会議中の発言をリアルタイムでテキスト化し、RPAがその内容を整理して議事録を自動生成するフローを構築できます。これにより、参加者は議事録作成の負担から解放され、会議に集中できる環境が整います。
また、顧客対応の電話業務においても、音声AIが顧客の問い合わせ内容を解析し、その内容に基づいてRPAが対応フローを自動実行。例えば、請求書の再発行依頼ならば、RPAが顧客データを検索し、必要な書類を作成してメール送付まで行います。
音声AIとRPAの連携は、記録・要約業務や電話対応業務の効率化と品質向上を実現します。
RPAとAIを組み合わせた活用事例3選
地方自治体
地方自治体では申込書や申請書、問い合わせなどを紙ベースで管理していることが多いのが現状です。その理由として、申請においてお客様といえる立場の住民から書類に押印やサインを求めらる機会が多いことが原因として挙げられます。
地方自治体の紙ベース業務の多さに関しては、検索しにくく効率性が悪いこと、また管理保管コストがかかることが指摘され、かねてより効率性の向上が求められていました。
そこで、ある地方自治体ではAI-OCRを導入し、膨大な書類をデータ化しました。AI-OCRとは、OCR（Optical Character Reader/Recognition、光学式文字読み取り機/認識装置）と呼ばれる、書面をスキャンしてデータ化する仕組みとAIを組み合わせたものです。 AI-OCRを導入してデータ化することにより、紙で管理する手間を大幅に削減し、データ化された書類の記載内容をRPAで処理することで業務効率化に成功しました。
銀行・金融機関
地方自治体と同じく、銀行も紙ベースで業務を行うケースが多い業界の一つです。その要因として顧客からの申込書など、依然として紙によるやりとりが多いことが原因と考えられます。
とある銀行では、これまで機械では読み取れないと考えられていた手書きの書類の読み込みを、AI-OCRとRPAを組み合わせることで自動化しました。これにより、顧客の申し込みや問い合わせ対応の業務において、大幅な業務効率化を実現しました。
その他の事例として、AIチャットボットとRPAを活用している事例もあります。
セブン銀行では以前よりAI搭載型のチャットボットによる問い合わせ対応を実施していましたが、本人確認や住所変更といった手続きについては、オペレーターによる作業が必要でした。その後AIチャットボットとRPAの連携による住所変更手続き無人化の実証実験を実施。本人確認や住所変更登録作業までの自動化を行い、オペレーターの対応時間外であっても24時間365日、手軽に住所変更手続きを完結できるようにしました。
これによりセブン銀行のオペレーターの業務の負担軽減はもちろん、顧客の利便性も高めることが可能になります。
人材サービス業
人材サービス業を手掛けている会社では、企業ごとの求人票の作成・発行やセミナーの参加者の確認など、どうしても人の確認が必要な要素が多いと考えられてきました。それは、企業ごとに求人表の項目に記載されている内容が異なったり、セミナーの参加者名簿に書かれている項目がその都度異なったりしていることが要因です。
しかし、とある人材サービス会社ではRPAとAIを組み合わせたツールを導入することによって、業務効率化を実現しました。具体的にはデータの振り分けをAIが行い、データの照合をRPAが分業を行うことにより、自動化を実現したといいます。求人票の作成やセミナー参加者の確認作業は、膨大な時間を必要とする上にミスが許されない分野です。RPAとAIの導入により、業務時間の短縮だけでなくヒューマンエラーを減らせることが、喜ばれているポイントです。
AIと連携可能なRPAツール
本章では、AIと連携できるRPA、AIを搭載したRPAをご紹介します。定型業務の自動化だけでなく、高度な自動化を求める企業の方におすすめです。
Automation 360
「Automation 360」はオートメーション・エニウェア・ジャパン株式会社が提供しているエンタープライズ向けクラウドRPAプラットフォームです。システムにはRPAと事前にトレーニングを積んだAIモデルPAと事前にトレーニングを積んだAIモデルを組み合わせた「IQ Bot」は、高度な文書処理を実現。ビジネス文書から電子メール、非構造化・半構造化データまで最小限の時間で自動的に分類・抽出・検証できます。
また、AIエンジンを用いたレコーディング機能により、今まで難しかったCitrixやS SAPなどのシステムの自動化やリモートデスクトップでの自動化が簡単にできます。
「Automation360」
UiPath
UiPath株式会社が提供するエンタープライズ向け自動化ソフトウェア「UiPath Platform」にもAIが組み込まれています。
生成AIを活用した機能群を「UiPath Autopilot™」と名付けており、生成AI、特化型AI、オートメーションの統合によって、あらゆるユーザーに対して自然言語を通じた素早い作業の自動化を実現できます。
例えばその中の「UiPath Clipboard AI」の機能では請求書や発注書などに含まれる文書データをシステムに転記する作業を省力化することが可能です。特定のデータをクリップボードにコピーすると入力先の画面に合わせて必要な情報を取得しマッピングされるというものです。また、自動化処理のワークフローを自動生成する機能もあり、ユーザーが指示を出すだけでワークフローを提案してくれます。ユーザーはこれを承認するだけでワークフローが完成します。
他にも様々なAIの機能が利用可能であるため、ビジネスにおいて高度な自動化を実現したい企業には有用です。
「UiPath」
RoboTANGO
スターティアレイズ株式会社が提供する国産RPAツール「RoboTANGO（ロボタンゴ）」は、AI-OCR市場シェアNO.1の「DX Suite」と連携が可能です。
「DX Suite」で手書き文字や帳票などの紙媒体、画像をスキャンしテキストデータ化したあと、「RoboTANGO」がシステムへの入力やデータ加工、帳票として出力するなど一連のプロセスを自動化することが可能です。
また、他にもiPaaSと連携することができることからさまざまなクラウドサービスとの連携も容易です。
RoboTANGOはだれでも簡単に作成できるUI／UXで、録画機能によるRPAロボットが作成可能なため、専門知識がない方や初めて導入される方におすすめです。
「RoboTANGO」
Autoジョブ名人
ユーザックシステム株式会社が提供するRPAツール「Autoジョブ名人（オートジョブメイジン）」はネットスマイル株式会社が提供するAIスキャンロボ（AI-OCR）と連携したソリューションを提供しています。
紙帳票のデータ化や基幹システムへの入力までのプロセスを自動化することができるため、データ入力作業の大幅な効率化が可能となります。
Autoジョブ名人は開発から運用にいたるまで専任のカスタマーサクセスプランナーによる伴走支援型のサポート体制が魅力の一つです。
「Autoジョブ名人」
RPAとAIの違いまとめ
RPAは予め定義された作業手順に基づく自動化ツールであり、主に単純で構造的な業務に適しています。それに対して、AIは学習機能を備え、複雑なデータや状況に適応でき、知的な処理が可能です。RPAは主にプロセスの自動化を担当し、AIはより高度な認知や判断を行い、両者を組み合わせることでより幅広い工程を自動化し、効果的な業務改善が期待されます。
RPAとAIは近年、多くの企業に導入されています。当初は「コストがかかる」「どんな成果が得られるか分からない」「仕事を奪われるのではないか」といったネガティブな意見や反発がありました。 しかし、そんな反応の強いオフィスや業界でもいざこれらのツールを導入してみると大幅な業務時間の短縮やミスの削減が実行できること、またそれに伴い、コア業務やクリエイティブ業務に集中できる、残業時間を含む業務時間が短縮できる点が高く評価されています。
企業が業務効率を向上させ、競争力を強化するためには、RPAとAIの違いや特性を理解し、適切に組み合わせて活用することが重要です。2つの特性を最大限に引き出すことで、よりスマートで効果的な業務プロセスが構築できるでしょう。
スターティアレイズでAIに関する知識を習得
スターティアレイズでは生成AI（ジェネレーティブAI）に関するセミナーを随時開催しています。また、AIスキルの習得をはじめ、DX人材を育成するための法人向けリスキリング
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