RPAとAI の組み合わせによる高度な自動化の実現 – メリットと活用事例

RPAとは何ですか？ RPAは、人間を退屈で単調な仕事から解放することを目的とした多くの技術的取り組みです。しかし、AIや機械学習とは異なり、RPAは開発が容易で、実生活への適用も簡単です。

RPAについて、またRPAを開発すべき場合とそうでない場合についてさらに理解するには、この記事をご覧ください。

• RPAとは何ですか？
• AIとは何ですか?
• RPAとAI はどのように組み合わせることができるのでしょうか？
• RPAとAI の融合のメリット・デメリット
• • RPAとAI を融合するメリット
  • RPAとAI を融合するデメリット
• RPAとAI の統合の実世界の活用事例
• • カスタマーサービス
  • 財政
  • 不動産
  • 保険
• まとめ

RPAとは何ですか？

RPAはRobotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）の略称です。簡単に説明すると、RPAは反復的なタスクを行う人間を、知力をあまり必要としない明確なプロセスに置き換えるために使用されるテクノロジーです。

では、どのプロセスがロボットによる自動化に適しているのでしょうか？毎日ほぼ機械的に、定期的に実行される人間のタスクを考えてみましょう。RPAは、こうした従業員の手作業を模倣するために開発されました。ワンクリックで、ロボットは数十人、あるいは数百人の人の仕事を代行することができます。

例として銀行を考えてみましょう。毎日、20人の従業員がExcelにアクセスし、データをダウンロードして、コンピュータ上で計算を行い、その後再アップロードするという作業を繰り返すかもしれません。RPAを使用すると、銀行は人間の操作を介さずに、この業務にロボットを導入できるようになります。プログラムされたロボットは、指定された時間にこれらのタスクを自動で実行できます。完了すると、ロボットは出力結果と共に通知メールを送信します。

RPAには3つの異なるタイプがあります。

• 有人RPA：これらのロボットは人間の監督下で動作し、プロセスの自動化を支援します。
• 無人RPA：人間の監視を必要とせず、自律的に動作するこれらのロボットは独立した決定を下すことができます。実行するには特定の時間を設定するだけです。
• ハイブリッドRPA：最初の2つのタイプを組み合わせたものですが、ハイブリッドRPAはあまり一般的ではありません。有人自動化と無人自動化の両方の利点を持つようですが、ハイブリッドオートメーションをビジネスプロセスに統合することは非常に複雑です。この複雑さは、実装を成功させるために適切なツールと資格のある担当者が必要であることに起因します。

AIとは何ですか?

人工知能（AI）は、人間の思考プロセスを模倣するコンピューターシステムやマシンを指します。これには、情報の取得や文脈に基づくルールの理解などの学習プロセスが含まれます。AIは、状況やルールを利用して結論を導き出し、成功と失敗から学んで自己改善を行います。AIの活用範囲は広く、画像認識、マシンビジョン、音声認識、チャットボット、自然言語生成、感情分析などがあります。

RPA（有人自動化）が人間と協力して繰り返し行うプロセスを自動化するのに対し、AIは人間の労働を置き換えてプロセス全体を自動化（無人自動化）する技術とされています。RPAは構造化された入力とロジックに依存しますが、AIは非構造化された入力を処理し、独自のロジックを構築します。RPAとAI を組み合わせることにより、完全に自律的なインテリジェントプロセスオートメーションが実現可能です。

構造化データ（例えばフォームフィールド）と非構造化データ（例えばフリーテキストや自然音声）の両方を扱う組織では、多くのプロセスで包括的な自動化を実現したり、展開後のロボットプロセスを強化するために RPAとAI の両方を使用する必要があります。

以下は RPAとAI を比較するテーブルです

特徴RPAAIと機械学習意味人間の動作を模倣できるソフトウェアロボット人間のように考え、人間のように行動するようにプログラムされた、機械における人間の知能のシミュレーション関数RPA ロボットは事前定義されたルールに基づいてタスクを自動化するAIは「思考」と「学習」によって動作する開発アプローチプロセスによる開発データによる開発データ構造化データが必要特定のプロセスに依存せずに非構造化データを利用ボット反復的なアクションとワークフローのみを処理するインテリジェントで自己学習能力を持ち、不正行為やエラーを検出することができるシステム統合機械学習をプロセスに統合できるRPA との統合は必要ない場合がある人的交流独立して意思決定できないため、人間の監視が必要トレーニング後の人間による監視は必要がない開発時間単純なタスクの場合は1～2ヶ月、複雑なタスクの場合は3～4ヶ月の範囲で完了することが期待される多大な労力が必要であり、開発期間は 4 ～ 5 年以上かかる

RPAとAI はどのように組み合わせることができるのでしょうか？

これまでRPA技術は主に、反復的なルールベースのタスクに使用されてきましたが、プロセスの設計、レビュー、メンテナンスは依然として人間に依存しています。しかし、AIと機械学習（ML）をRPAプラットフォームに統合することで、これらのシステムがデータに基づいて独立して意思決定を行うようになります。RPAとAI の統合は、ルールベースの自動化とより高度な認知機能の融合を意味し、インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）やスマートプロセスオートメーション（SPA）の出現につながります。この動向には、RPAと機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの技術を組み合わせて、意思決定、パターン認識、非構造化データの理解などのタスクをボットが処理できるようにすることが含まれています。

予測：インテリジェントオートメーションが主流になる

AIを活用したRPAは、単純なルールベースのタスクに限定されなくなります。実際、AIと統合されたRPAボットが主流になる可能性が高く、ボットは状況の理解、感情分析、さらには創造的な問題解決を必要とするタスクを実行します。この変化により、職場における人間とボットの能力の境界線がさらに曖昧になるでしょう。ボットは単なる人間のアシスタントから脱却し、デジタル化プロセスの原動力としての地位を確立します。実際、Adept、OpenAI、Mistral AI、DeepMindなどの企業が、自然言語コマンドに基づいて自律的にRPAプロセスを設計および作成できるAIモデルの開発の最前線に立っています。これにより、最小限の人間による監視でシステムの自立が可能になります。

RPAとAI の融合のメリット・デメリット

RPAとAI を融合するメリット

アドバンテージ説明精度の向上RPAの使用により、特定のタスクの完了に要する時間を大幅に短縮することができます。プロセスの高速実行により、組織の生産性と機敏性が向上します。これは、従業員の時間が解放され、他のより価値のあるタスクに集中できるようになることで、直接的および間接的な効果が生じます。効率の向上RPAワークフローによって生成された非構造化データを基盤としてAIを活用すると、プロセスの効率が向上し、構造化データへのアクセスが迅速化されます。これは、AIによる分析結果の効率を高める可能性があることを意味します。意思決定の強化特に人工知能は、より良いビジネス上の意思決定を支援する役割を担っています。RPAと組み合わせることにより、大量のデータを処理および分析し、重要な洞察を得ることが可能になります。このデータに基づき、推奨される行動方針を提案することができます。これは、企業が意思決定における推測を排除し、データに基づいた正確な選択を行うことができるようになることを意味します。コストの削減RPA と AI を導入する企業にとって、プロセスの高速化と人的リソースの需要の削減は、大幅なコスト削減に貢献します。 Deloitte の調査によると、組織は IA によってコストを 25% 以上削減し、利益に大きな影響を与えています。

RPAとAI を融合するデメリット

自動化プラットフォーム開発の複雑性

RPAとAI の機能を完全に組み合わせ、最大限に活用するための統合自動化プラットフォームを開発することは困難です。成功を収めるためには、企業は慎重な計画と開発が必要です。規模を拡大する前に、最初に小規模なプロトタイプを作成し、RPAとAI の統合を評価することが重要です。このテスト段階での指導については、自動化技術ベンダーと協力することをお勧めします。

責任あるAI実装の確保

倫理、プライバシー、セキュリティの問題を回避するためには、責任あるAIの実装が必須です。適切にトレーニングされ、検証されたAIモデルを選択し、データセキュリティを最優先に考慮することでリスクを軽減します。データ移行前や自動プロセスの間など、重要なポイントで人間の監視を組み込むことにより、エラーを検出し、倫理的な意思決定を確保します。AIのパフォーマンスを継続的に監視し、データを記録することで潜在的な問題を特定するためのプラクティスやメカニズムを実装します。

学際的な知識、熟練度、専門知識

新興の複雑なテクノロジーを理解し、適切に定義するには、特にその分野の知識に精通した専門家を見つける際に課題が生じることがあります。RPAとAI の統合には学際的なアプローチが必要であり、自動化テクノロジー、AIアルゴリズム、データ分析、そしてドメイン固有の知識の専門知識を組み合わせる必要があります。RPAとAI を効果的に統合するためには、強固な基盤を確立することが重要です。これには、RPAセンターオブエクセレンス（CoE）へのAIの細心の注意が必要です。また、プロジェクトをゼロから開始する場合は、適切なガバナンス構造を確実に導入することが必要になります。

RPAとAI の統合の実世界の活用事例

より実践的な観点から見ると、生成AI（Generative AI、Gen AI）は無限の可能性と応用を開拓します。多くの業界がGen AIを活用してプロセスを強化および効率化する方向に進んでいます。Generative AIのいくつかの最も一般的な業界固有のユースケースを詳しく検討してみましょう。

カスタマーサービス

カスタマーサービスにおいて、自然言語処理（NLP）を活用することで、AIは顧客のテキストに表現された感情を理解し、分析することができます。自然言語処理（NLP）プラットフォームのリーディングカンパニーであるChatGPTは、この機能をRPAシステムに統合することが可能です。具体的な例を挙げて説明しましょう。

例えば、あるチャネルで顧客からのフィードバックメッセージを受け取ったとします。システムはそのメッセージを受け取り、分析用のロボットに転送します。ロボットは内容を読み取り、それが苦情であると判断し、さらに注文漏れや出荷遅れなどの具体的な問題を特定します。感情を把握した上で、AIはその判断をソフトウェアロボットと共有します。

ロボットは、メッセージの内容に基づいて適切な行動をとるため、適切なチームにメッセージを転送することができます。状況に応じて、顧客記録の更新など、より具体的なタスクをロボットに設定することも可能です。RPAとAI の組み合わせは、特に、顧客が人間の介入なしに一般的なタスクを処理するためのセルフサービス型チャットボットにおいて魅力的です。

この技術の可能性は広大かつ多様で、多くの業界に適用可能です。サプライチェーンのベンダー管理や、メーカーが顧客の要望や懸念事項により効果的に対応できるシステムの設計などが考えられます。

財政

金融業務

RPAのプロセス自動化機能とAIのデータ分析及びパターン認識を統合することで、金融機関の効率、精度、意思決定が大幅に向上します。この組み合わせにより、これらの機関は複雑な状況をより容易に乗り越え、顧客にカスタマイズされたサービスを提供できるようになります。また、急速に変化する市場状況への適応力も重要な利点となります。

住宅ローン申込者の処理とKYC

住宅ローン処理分野では、企業はRPAを利用して初期データの収集、文書の検証、データ入力プロセスを合理化し、全体的な効率と精度を向上させることができます。その後、AIアルゴリズムを適用することで、詳細なデータ分析、信用リスク評価、および申込者の金融履歴や市場動向に基づいたカスタマイズされた住宅ローンの推奨が行えます。AIの機能はさらに拡張され、KYC（Know Your Customer）規制への準拠を確保し、潜在的なリスクを特定し、洞察力に富んだ意思決定を支援します。

投資ポートフォリオ管理

投資ポートフォリオ管理において、RPAはリバランスやトランザクション実行などの反復的な管理タスクを処理する際に非常に有効です。同時に、AIアルゴリズムは市場動向、経済指標、個人投資家の好みの分析を最適化します。この組み合わせたアプローチにより、企業は貴重な洞察と推奨事項を得ることができ、投資戦略を最適化し、パフォーマンスを向上させることができます。

不動産

不動産業界では、インテリジェントオートメーション（IA）が潜在的な購入者への対応において最前線で活躍しています。インテリジェントな自動化を活用したボットは、迅速かつ一貫性のある応答を提供し、人間の介入が必要になる前に興味を持った購入者との関わりを深めます。さらに、これらのボットは不動産の評価において重要な役割を果たし、インテリジェントなアルゴリズムを利用して類似の住宅を比較し、販売平均を確立し、最適な販売価格を提案します。

ローン管理に関しては、機械学習とデータ分析機能を備えたボットがローン不履行の予測において極めて重要な役割を果たします。これらのボットは、データを分析して潜在的なリスクを予測する高度なモデルを構築します。さらに、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）が融資承認プロセスを自動化し、効率の向上と意思決定における人間の偏見の軽減に貢献します。

保険

保険業界の企業は、RPAとAI を統合することで、業務効率、顧客サービス、リスク評価、保険金請求処理を強化し、大きな利点を得ることができます。

ポリシーの更新と管理

AI分析は、過去の保険金請求、顧客行動、市場動向を詳細に調査し、保険契約者が補償範囲を調整したり、割引を活用したりする機会を明らかにします。これらのプロセスを効率化するために、RPAボットは保険契約の更新リマインダーや保険料の計算を自動化し、反復的な手動作業を排除し、全体的な効率を向上させます。

不正行為の検出と防止

同じデータを活用して、企業は詐欺検出にAIを採用し、疑わしい特徴を示す請求にフラグを立てることができます。高度な分析により、複雑な詐欺計画も特定できるため、検出の精度が向上し、保険業界における詐欺防止対策を強化できます。

小売り

小売部門において、RPAとAI の相乗効果を活かす主な目的は、顧客サービスとエクスペリエンスの向上、業務の最適化、およびダイナミックな市場環境での競争力維持のための意思決定の強化にあります。

在庫管理

効率的な在庫管理はコスト削減に不可欠です。RPAをERPシステムと統合することで、在庫追跡、注文処理、在庫補充を容易にします。販売データ、市場動向、天気予報などの外部要因を活用することで、企業は需要を正確に予測し、在庫レベルを最適化し、過剰在庫や在庫切れを防ぐことができます。

価格の最適化

収益源を強化し競争力を維持するためには、競合他社の価格設定を継続的に監視することが重要です。RPAは、さまざまな販売チャネルの価格をリアルタイムで更新する上で重要な役割を果たします。AIは消費者行動と市場状況を分析し、収益を最大化する動的な価格設定戦略を提案し、小売業界に戦略的優位性をもたらします。

まとめ

企業におけるデジタルトランスフォーメーションの推進や、正確性と効率性の向上といった様々なメリットを提供するRPA（ロボティックプロセスオートメーション）とAI（人工知能）の統合は、2025年までに約8,600億ドルの市場規模に達すると予測されています。この市場の成長は、年間平均成長率（CAGR）12.3%で進むと見込まれています。(Gartner)

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