RPA (Robotic Process Automation) 活用により少量多品種な業務の自動化が可能になっています。
ただ、RPAとAIの違いを理解できていない企業様も多い印象です。
RPAとAIは正しく理解し併用することで業務効率化の効果を最大化できますので、違いを正しく理解しておきましょう。
当記事では、RPAとAIの違いやRPAとAIを併用することで実現可能なこと、RPAとAIを併用した具体事例をご紹介します。
RPAとAIの違いは？
RPA (Robotic Process Automation) とAIは明確に異なるものです。
以下で違いを分かりやすく解説していきましょう。
RPAとは？
RPAとはRobotic Process Automationの略で、定型作業や人による意思決定が不要な作業に対して、自動化が実現可能なソフトウェアロボットです。
予め定めたシナリオにそって定型作業を自動化できるため、データの入力作業やファイルの分別作業を効率化することができます。
また、長時間ミスなく働けることから、従業員を単純作業から解放し人間しかできない業務に専念させることができるため、従業員のモチベーション向上を期待できるのです。
AIとは？
AIとは、Artificial Intelligenceの略称で、人工知能を指します。
人の知覚や知性を人工的に再現したテクノロジーやソフトウェア全般をAIと呼称する場合が多いです。
AIを活用することで、ビックデータやアルゴリズムを介して、コンピュータが自律的に判断することができます。
例えば、画像認識や音声認識、言語処理が自動で可能なので、従来システムには難しかった”意思決定”をより人間らしく実現できるのがAIなのです。
AI単体でシステム活用することは珍しく、一般的にRPAを始めとする他アプリケーションに組み込まれて活用されています。
RPAとAIの違いとは？
RPAは予め指定されたシナリオ通りに動くのに対して、AIはRPAなどのシステム上に組み込まれたうえで、データに基づく判別などをするため、明確に違いがあるといえるでしょう。
RPA活用には以下の通り段階があり、RPAとAIの併用はクラス2以上です。クラス1までであればRPA単独の世界ですが、クラス2以上になるとAIによる意思決定制度が業務効率化の効果に大きく影響してくるといえます。
| クラス | 主な業務範囲 | 具体的な作業範囲や利用技術 |
|---|---|---|
| クラス1 RPA (Robotic Process Automation) | 定型業務の自動化 | 情報取得や入力作業、検証作業などの定型的な作業 |
| クラス2 EPA (Enhanced Process Automation) | 一部非定型業務の自動化 | RPAとAIの技術を用いることにより非定型作業の自動化自然言語解析、画像解析、音声解析、マシン ラーニングの技術の搭載非構造化データの読み取りや、知識ベースの活用も可能 |
| クラス3 CA (Cognitive Automation) | 高度な自律化 | プロセスの分析や改善、意思決定までを自ら自動化。ディープラーニングや自然言語処理 |
出典：RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）｜総務省（https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/02tsushin02_04000043.html）
AI活用によって実現できることとは
RPAと併用・連携されることの多いAIの特徴をご紹介します。
特徴的な事例は以下の通りです。
- 事例①：画像上の文字情報をデータ化
- 事例②：様式の異なるファイルの自動判別
- 事例③：メールや案件情報を判断し対応変更
事例①：画像上の文字情報をデータ化
AI-OCRとは、AIの機械学習などにより、手書き文字などの認識率を高めたOCR (Optical Character Recognition/Reader) です。
AI-OCRを利用することで画像上の手書き文字などを含めた文字情報をデータ化することができます。
AI-OCRとRPAを併用・連携することで、目検によって行っていた帳票上の情報転記作業を自動化することが可能です。
ただし、AI-OCRといえども、認識率は100%ではないことから、取得された文字情報をデータ化した後、読み取りミス確認のための目検チェックが必要になります。
目検チェックが必要になるとはいえ、RPAとAI-OCR連携によって、帳票情報のデータ化業務を大幅に効率化できるでしょう。
事例②：様式の異なるファイルの自動判別
AIを活用することで帳票レイアウトを識別し、帳票レイアウト別にシステム側の挙動を変更することができます。
例えば、監視フォルダー上に格納された、A帳票については「Aフォルダ」に格納する、B帳票については「Bフォルダー内に作成した取引年月日別サブフォルダー」に格納するなどの対応が可能です。
レイアウト別に自動判別ができるからこそ、レイアウト別の挙動さえ事前に設定しておけば、ファイル別のフォルダー格納作業などを大幅に自動化できるでしょう。
事例③：メールや案件情報を判断し対応変更
AIがメールや案件情報の中身を精査したうえで、内容に応じて対応を変更することが可能です。
例えば、内容別に自動分類、優先度別のフォルダー振り分け、フラグ立てなどが該当します。
RPAと連携した場合には、AIにより判別したレベルに応じて、自動返信や
対応進捗状況共有メールの一斉配信などが可能です。
導入事例とは
RPAとAIを併用することで業務効率化を実現可能です。
以下ではAIとRPAを併用した代表的な事例をご紹介します。
- 活用事例①：AI-OCRを活用し登録・照会業務の自動化
- 活用事例②：RPA＋AI-OCRの組み合わせで購買発注業務にかかわる伝票確認作業自動化
活用事例①：AI-OCRを活用し登録・照会業務の自動化
千葉県を代表する地方銀行の1つ、京葉銀行では、NTTデータ社のwinactorを導入し活用することで、82もの業務の自動化に成功しています。
京葉銀行でRPAツールを導入した主な部門は、同行でも特に紙の利用が多い住宅ローン取り扱い部門です。
この部門では年間数千件以上、住宅ローンの審査依頼を申込Webサイトや郵送、FAXで受け付けています。
申込書の内容を紹介する作業には1件あたり30~60分かかるため、負荷の高い作業となっていた点が課題でした。
この課題に対して、Web上からの申し込みについてはwinactorが自動でシステム上にデータを入力する仕組みを組成することで業務効率化を図っています。
また、NTTデータ社が提供するAI-OCR DX-SUITEを活用することで、紙の申し込み書のデータ化を実現し、紙申込書についても業務効率化を図っている点が特徴的な成功事例です。
活用事例②：RPA＋AI-OCRの組み合わせで購買発注業務にかかわる伝票確認作業自動化
携帯電話サービスなど幅広い業務に取り組むKDDI株式会社では、RPAとAI-OCRを併用することで、発注業務上の発注申請内容チェック（月間1000件）の自動化に成功し、申請チェックにかかる時間の17%を削減しています。
KDDI株式会社では通信事業に加えて、銀行や電子決済などの金融関連事業、音楽配信や一般家庭向け電力事業など、幅広い領域にビジネスを拡大させています。
一方で、各ビジネスで顧客に価値提供する際に必要となる設備や物品などを司る購買本部の負荷が高まっていた点に課題がありました。
購買対象が幅広くなると同時に、発注件数が増大し、限られた人員での対応が難しくなってきていたのです。
そこで、同社はRPAツールUipathとAi-OCRを活用することで、購買業務の自動化に取り組んでいます。
購買における様々な業務が対象となりましたが、特に社内各事業部から申請される購買依頼の内容を発注業者が発行した見積書と突き合わせチェック、その後、発注システムに投入して承認ワークフローを回す作業の自動化を重点的に実施しました。
AI-OCRにより見積書PDFから必要情報をデータとして抽出、その後、RPAにより購買依頼データと突合する形式で自動化されています。
結果、発注作業の作業時間が月間で17%程度削減できていると検証できているのです。
参照：https://www.uipath.com/ja/resources/automation-case-studies/kddi
活用の将来像は？
RPAとAI-OCRの併用は今後も進んでいく想定です。
以下では、RPAとAI-OCR併用が進むと考えられる背景をご紹介します。
超高齢化社会の到来
超高齢化社会とは65歳以上の人口が21%以上の状態を指します。
総務省公表のデータによれば日本は既に28.4%が65歳以上であるため、超高齢化社会といえるでしょう。
また、生産年齢人口が減少していることもあり、社会的に働き手が不足しているのです。
この中で、業務上の生産性効率化は必然的に求められており、RPAやAI-OCRもまた、今後も強く求められ活用が進んでいくとみられています。
バックオフィス業務の高度化
2023年10月のインボイス制度、2022年1月の電子帳簿保存法改正によって、バックオフィス業務の負荷が増大しています。
この影響により、バックオフィス業務の高度化、効率化が求められているのです。
上述した通りRPAとAI-OCRを併用することで、帳票上の情報取得を自動化できますので、RPAやAI-OCR活用は今後ますます進んでいくと想定されています。
まとめ RPAとAIを活用して業務自動化をしよう
RPA単体でも十分に業務効率化は可能です。
ただ、今後の働き手の不足やバックオフィスの高度化を考えると、RPAだけでは不十分であるとも判断できるのではないでしょうか。
ぜひこの機会にRPAとAIの違いとは何かを理解したうえで、併用を検討し、業務効率化を推進ください。
