【簡単まとめ】AIとRPAの関係とは?

なぜRPAとAIが比較されるのか

RPAについて聞いたことはあっても、どのような機能を持つものか知らない方も多くいます。
友人の中で初めて知ったという人もいますが、そんな友人と話をしているとこんなことを言われました。

「AIと何が違うの?」

ルンバやsiriのように日常生活に浸透してきたAIが多いことから、仕事で使える機能=AIが浮かんだようです。
個人的な意見ですが共通点もあると感じました。それは

両方とも機械であり、「やがては人間の仕事がなくなるのでは?」と話題になった
人間に比べミスがない、休憩がいらないため業務効率が高い
両方とも「ロボット」という単語に関わる

そこで今回はRPAとAIの関係性についてざっくりお伝えしていきたいと思います。

RPAとAIの違い

まずは両者の違いを明らかにしておきましょう。簡単に例えると

AI  =  脳
RPA =  手

のように働く、ということができます。

AIについて

AI:人工知能(Artificial Intelligence)とは?

人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断をコンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたもの。
人類は未だに人間の脳の振る舞いや知能の仕組みを完全には解明していないため、人工知能にも明快な定義は与えられていない。
また、情報技術の進歩に伴って時代によって人工知能とされるシステムの具体的な内容は大きく変化してきている。
前の時代に人工知能の一分野として研究・開発が進められていたものが、技術が成熟し実用化や普及が進むと人工知能とは呼ばれなくなり、より高度で研究途上のものが新たに人工知能として注目される傾向がある。
「IT用語辞典より抜粋」

明快な定義は難しいようなので、『人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム』と考えることにしました。
現在のAIでできることはデータに基づいて予測や分類を行うことです。膨大なデータから法則を見つけ出し、それに基づいて結果を導く

識別
・情報の判別・仕訳・検索
・音声、画像、動画の意味理解
・異常検知・予知

 

予測
・数値予測
・ニーズ・意図予測
・マッチング

 

実行
・表現生成
・デザイン
・行動の最適化
・作業の自動化

上記のようなことができます。
過去のデータに基づいた推論を行い、自動的に処理方法を学ぶ。すでに多くのシステムに組み込まれすでに私たちの日常で利用されています。
実は世界規模で人工知能に関する研究開発競争が展開されており、現在は第3次AIブームの真っただ中にあるのです。そんな注目を集めているAIの学習方法は2通りあり、性能も少し異なります。

機械学習とディープラーニングの違い

AIの学習方法は機械学習と深層学習がありますが、ともに共通していることは

ビッグデータから法則やルールを見つけだすこと

【機械学習】

 人が何を学習するかというのを予め定義する必要がある。複雑な問題には適用しづらいが、深層学習に比べ早く学習が完了する。
例えば 迷惑メール振り分け、画像の人物認識など

 

【深層学習】

 学習する事柄も自分自身で見出して動作をする。データの増加につれ制度が向上していく。予期せぬ方向へ学習が進む可能性もある。
天候による仕入れ商品の管理など

 

AIの目的は特定のルールに従って反復作業をこなすのではなく、作業の実行や観察を通してプロセスを向上させるために主観的判断を行える点にあるといえます。

RPAについて

 

【RPAとは】

RPAはコンピューターがロボットを操作する際に細かい指示を開発する中で生み出され、キーボードやマウスをシミュレートしてパソコン操作を自動化するところから発展してきた。会社での事務処理に代表される定型的な業務や単調作業、数が膨大にある作業において品質向上・作業時間の短縮・コストダウンにおいて活躍を期待されている。現時点では手動で行えるものや反復的で明確なルールに基づいていることが必要。24時間作動することも可能なので営業時間外に発生するような時間の制約がある作業にも向いている。

特徴

既存のシステムをそのまま活用できる
比較的低価格で導入できる
短期間で使用をはじめられる
人のパソコン上での操作をおぼえさせることで簡単に設定ができる

人材確保が難しくなってきている現在での有効策として期待されている。

 

RPAによる自動化レベル

クラス1 : RPA  「定型業務の自動化」
情報取得や入力作業、検証作業などを指示された通りに動く。
経理での交通費処理や営業事務など。
クラス2 : EPA 「一部非定型業務の自動化」
機械学習などAI技術を用いた分析が可能。画像や音声解析などの技術を搭載。
ログの分析からマーケティングや売り上下の分析など。

クラス3 : CA 「高度な自律化」
人間では対応しきれない膨大なデータに基づく予測が可能。ディープラーニングや自然言語処理によりプロセスから意思決定まで自律的に行う。
ヘルプデスクや経営判断、天候に左右される入荷数管理など。
現在注目されている機能はRPAのクラス1。
変化に柔軟に対応できるよう学習を重ねるにはクラス2またはクラス3ということになり、概念としてRPAの中にAIが含まれることになる。

 

まとめ

RPAとAIでは得意とすることや生み出された目的は全く異なります。RPA が得意なのは繰り返し作業が多い単純業務の分野だが、AIを取り入れることにより、大量の情報を扱う分析処理や未来予測について幅広い分野までカバーすることが可能となる。
インターネットが浸透し、ビッグデータを収集する環境が整った現在、企業が膨大なデータの活用に乗り出しています。人間が対処しきれない量のデータへのアプローチ手段として人工知能への期待とニーズが高まっている、莫大な量のデータに対して働き方改革などで業務改善が問われている現在

これまでの単純作業⇒RPA / 頭脳を使った仕事⇒AI または AI×RPA など

機械を積極的に取り入れ活用していくことが企業にも個人にもベストな道なのではないでしょうか。

 

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