人材不足により「業務効率化」や「自動化」といったキーワードが注目される昨今では、その手段として多くの企業でRPAやAIの導入が進んでいます。

RPAもAIも業務の効率化・自動化を実現するためのツールですが、その役割はまったく異なります。その違いをうまく活用して、組み合わせれば効率化・自動化の効果を飛躍的に高めることも可能です。

本記事ではRPAとAIの違いや活用シーン、導入メリットを具体例とともに解説。バックオフィスの担当者やDX推進を任された方にとって、実践的なヒントが得られる内容になっているのでぜひ参考にしてください。

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RPAとAIの違いは「ルール処理」と「判断力」

RPAとAIの違いは「ルール処理」と「判断力」です。RPAは指定したルールをもとに業務の効率化が図れるツールなのに対して、AIは機械学習によりデータを学習し、見出した法則や判断基準を元にAI自らが判断して最適な処理を行います。

簡単にいうと、RPAはAIのように学習や判断はせず、あくまで決められた手順を確実にこなす「ルール処理」に特化しているのが特徴です。一方で、RPAがルールを設定すれば業務を自動化してくれるのに対して、AIは単体で何かができるわけではありません。システムやデバイスに組み込まれ、膨大なデータを学習することで、はじめてその「判断力」が発揮されます。

RPAとAIの性質をまとめた比較表を用意したので、違いを見ていきましょう。

RPAは、あらかじめ決まった操作手順を自動化するだけなので、複雑なアルゴリズムや学習が不要なため、導入コストは低く、高い即効性が期待できます。

これに対してAIでは、主体的に高度な判断を行うために大量のデータを収集・整理・加工して学習させる必要があり、そのためのモデル構築やチューニングにデータサイエンティストなど専門人材が求められます。そのため、導入コストが高く、即効性には劣ります。

RPAは『ロボットによる業務の自動化』

そもそもRPAとは、「Robotic Process Automation」の略で、人間がパソコン上で行う定型業務をソフトウェアロボットが自動で実行する仕組みです。日本語では「ロボットによる業務自動化」と訳されます。

入力作業やデータ転記、集計といった繰り返し作業における業務内容やルールを設定すれば、人間が行うよりも正確かつ高速に処理してくれるため、大幅な業務効率化が期待できます。近年では金融・製造・行政など幅広い分野で導入が進み、人手不足解消や生産性向上の手段として注目されています。

RPAでできること

RPAでできることは以下の通りです。

RPAは人力では時間のかかる事務的な単純作業を自動化し、業務効率を飛躍的に高めます。人為的なミス削減や作業スピードの向上により、担当者のより付加価値の高い業務へのシフトを可能にします。

RPAの活用が最適なケース

RPAの活用が最適なのは「ルールが明確で、繰り返し頻度の高い業務」です。たとえば会計処理や人事の勤怠集計、営業部門での顧客データ入力などが代表的です。

膨大な書類処理や在庫の受発注管理など、ルールが明確でルーティン化された業務はどの業界でもあり、金融・保険業をはじめ、不動産業や卸売・小売業、製造業、サービス業、教育・学習支援業など、幅広い業界で活用が進んでいます。ただし、ルールが毎回変わる、臨機応変な対応が必要な判断を伴う業務においては、RPAの効果的な活用は望めません。

AIは『自ら学習して実行する人工知能』

AIとは、「Artificial Intelligence」の略で、人間の知能を模倣し、学習・推論・判断を行う技術の総称です。RPAがルール処理に特化しているのに対し、AIは大量のデータからパターンを学び、主体的な判断のもと、そのときどきの最適解を導き出せるのが強みです。

画像認識、音声認識、自然言語処理など多様な領域で活用され、顧客ニーズの分析や需要予測など企業の戦略的な意思決定にも役立ちます。変化の多い環境に柔軟に対応し、新たな知見を提供できるのがAIの特徴です。

AIでできること

AIでできることの具体例は次のとおりです。

AIは人間の「判断」を支援・代替する役割を担います。とくに大量のデータを扱う分野で力を発揮し、そのメリットは業務効率化にとどまらず、企業の新規事業開発やサービス改善の推進力となります。

AIの活用が最適なケース

AIの活用が最適なのは「膨大なデータを分析し、予測や判断が必要な業務」が多いケースです。たとえば、行政や企業に対する問い合わせに対し、高頻度で問い合わせがくる内容を集めてAIチャットボットを活用するなどです。AIチャットボットであれば24時間365日対応可能で、日時を問わず顧客の疑問解消が図れるため、顧客満足度の向上にも繋がります。

ほかにも小売業であれば、購買履歴からの需要予測やレコメンドによる在庫の最適化、仕入・生産計画の効率化、販売機会の損失防止をはじめ、アップセル・クロスセルによる客単価の向上といったメリットを享受できます。

データは同じでもビジネスにおける「判断力」は人によって大きく異なり、属人化が懸念される部分でもあります。AIでは経験や勘などの不確実性の高い判断基準ではなく、データに基づく判断・分析を行うため、結果に対する品質の担保がしやすくなるのも大きなメリットです。

RPAとAIを組み合わせるメリット

繰り返しになりますが、人間でたとえるならRPAは定型業務を正確に処理する「手足」、AIは学習・判断する「脳」です。両者は「どちらが優れているか」ではなく、共存させて活用することでそれぞれの限界を補完し合い、より幅広い業務の自動化を可能にします。「RPA×AI」で得られるメリットの具体例は次のとおりです。

「RPA×AI」により、広範囲の業務自動化と人為的ミスの削減ができれば、コスト削減と生産性の向上が図れます。余った人手は顧客とのコミュニケーションといったソフト面や、よりコアな業務に集中させることで、顧客満足度の向上を狙えるようになります。つまり、「RPAとAIの組み合わせ」は、人手不足によって引き起こされる数々の問題の大部分を解決できる特効薬とも言えるでしょう。

自動化できる業務範囲が広がる

RPAは、非定型の業務や画像・OCRのような非構造データの取り込みやフォーマットの変更といった臨機応変さが求められる業務の自動化には不向きです。これに対してAIはRPAが不得意とする状況に応じた対応・処理を得意とします。そのため、両者を組み合わせることで、自動化の対象となる業務の多様化が図れるのです。

たとえば手書きの請求書をAI-OCRが高精度に読み取り、そのデータをRPAがシステムに登録することで、紙・非定型業務の自動化も可能になります。また、RPAを対話型AIと連携させることにより、ユーザーとの会話内容に応じてRPAに処理を実行させるなど、自動化できる業務の幅が格段に広がります。

業務のスピードアップと人為ミスを削減できる

RPAはルールベースで動作するため、曖昧さや不完全なデータには対応できません。文字がかすれている領収書や手書きの書類などを正しく読み取ることはできず、入力値が欠けていたり誤字があったりすると、処理が止まる・誤転記する可能性があります。

ここでRPAに高精度な読み取り能力を持つAI-OCRを組み合わせれば、AI-OCRが正確に読みとったデータをもとにRPAが処理を行えます。ほかにもAIチャットボットによる問い合わせ対応の後、そのデータをもとにRPAが登録・処理を自動実行すれば、人間が手を動かすよりも遙かに効率的に業務を遂行できるうえに、ヒューマンエラーの防止も同時に実現します。

コスト削減と生産性向上を図れる

AIが複雑な判断や分析を担い、RPAがその後の実行を担う役割分担により、広範囲の業務で省人化ができます。これにより人件費の大幅削減が望めます。

さらに両者は24時間365日稼働でき、夜間や休日にも自動処理による業務遂行が可能です。大量のデータの分析・処理が可能であり、人力で行うよりも低コストでなおかつ飛躍的に生産性を高められます。

顧客満足度向上につながる

RPAとAIの組み合わせにより、より高度なルーティーンワークを自動化すれば、従業員は対面による接客や顧客対応といったソフト面にリソースを割けるようになります。人手不足によりお客さまを待たせることもなくなり、結果として顧客満足度の向上を図れるでしょう。

ほかにもAIチャットボットによる即時対応と、注文登録や問い合わせ対応などRPAによるその後の処理を確実に実行する仕組みを構築すれば、顧客体験の大幅な改善が見込めます。24時間365日の対応や、個別ニーズに応じた自動処理による迅速なサービス提供が、顧客満足度を押し上げ、リピートや信頼度の向上につながります。

RPAとAIを組み合わせた活用事例

ここからは、実際にRPAとAIを組み合わせた活用事例を紹介します。

単純作業の自動化が可能なRPAに、学習能力・判断力のあるAIを組み合わせることで、複雑なルーティーン作業も自動化が可能になります。とくに蓄積しているデータや受発注など取引データの量が多い場合には、その効果は絶大です。実際に「RPA×AI」をどのように活用しているのか、ここで紹介する事例を参考にしてみてください。

事例1：注文書の内容をシステムに自動で登録

年間約3,000件の注文件数がある企業様での事例です。FAXで受診した注文書PDFをストレージに格納したのちPDFをデータ化、誤認識文字を訂正し、販売店の特定や見積データと突合エラー通知の確認など、システム登録までに多くの手順を踏んでいました。また、複雑な構成で罫線のない帳票から必要項目を読み取らなければいけないなど、単純作業の負担が大きかったことも課題としてありました。

この工程をRPA×AI-OCRで自動化したところ、これまで業務にかかっていた時間の約40％の削減に成功。年間430時間の効率化を実現しています。定性的には作業ミスの防止や業務の平準化も実現し、品質向上および組織全体の生産性の向上が図れています。

事例2：問い合わせ業務の効率化

RPAとAIを組み合わせれば、サービスデスクが利用者から受ける問い合わせ業務の改善も可能です。これまでは、利用者から来た問い合わせに対して、過去回答やFAQ、マニュアルのなかから最適な回答を人力で探していました。サービスデスクの業務工数が多いことに加えて、回答の遅延による顧客満足度の低下は避けられない問題です。

そこで取り入れたのが、RPAとAIの組み合わせです。RPAにより過去回答の自社データベースへの格納を自動化させて事例を収集。利用者の個別の質問をダイレクトに打ち込めば回答を提示してくれるAI高度検索システムを構築し、回答にかかる工数などを大幅に効率化しています。

事例3：文書チェックの作業効率化

「RPA×AI」は、法律など、特定の業務知識が必要とされるドキュメントチェック業務の効率化も可能にします。建設業では、案件ごとに建業法に関係するかどうかのチェック作業が発生します。これまでは担当者が目視で判断していたため、工数・時間ともに負担が大きいことが課題としてありました。

このケースでは、RPAとAI-COR、生成AIを組み合わせて導入。まずRPAや生成AIが読み取れるよう、PDFをサーチャブルPDFに変換し、次にRPAがサーチャブルPDFから特定のワードを抜き出し、該当ワードがあった場合にチェック必要のフラグを付けるようにしました。

生成AIには、特定の業務知識のナレッジを追加し、ナレッジを踏まえた文書の確認を実現。サーチャブルPDFの内容を生成AIに確認させ、人手によるチェックが必要かどうかを判断させています。これにより、チェック業務の作業負担を低減させることに成功しています。

まとめ

効率化や自動化は、働き手が少ない現代において企業の至上命題と言える課題です。業務改善の一環として、まずはRPAを導入してみるのも良いでしょう。しかし、RPAだけでは、効率化・自動化できる範囲には限界があります。

RPAと合わせて学習・判断可能なAIを導入すれば、自動化の業務範囲が格段に広がります。生産性の向上をはじめ、コスト削減、顧客満足度の向上など、RPA単体で得られる以上の効果が期待できます。どちらかのみを導入しようと考えている場合は、組み合わせでの導入も検討してみるのも良いのではないでしょうか。