RPAとAIのコラボで、さらなる効率化が期待！
RPAは、「デジタルレイバー」と呼ばれるロボットが作業を自動的に処理するため、業務の効率化が期待できますが、RPAにAI（人工知能）を組み合わせることによって、さらなる効率化を見込むことができます。
それでは、なぜRPAにAIを組み合わせることによって、より一層効率化するのでしょうか。その背景についてみていくことにしましょう。
RPAとAIの違いとは？
RPAは自動的に業務を処理することから、RPAにはAIがすでに組み合わされているようにも感じられますが、そもそも、RPAとAIは全く異なる性質を持っています。
そこで、RPAとAIの親和性についてみていく前に、RPAとAIの違いを明確にしておきましょう。
RPAとは、「シナリオ」と呼ばれるルールに基づいて、事務的な作業を自動的に処理するシステムのことを指します。
シナリオの作成は人間だけではなく、AIも可能ですが、現時点においては、シナリオは人間が作成しています。しかしながら、将来的にはAIがRPAのシナリオを作成することも十分に考えられます。
AIとは、人間が物事を考える仕組みをコンピュータによって実現したものであり、人間が学習能力を有するのと同様に、AIにも学習能力が備わっています。
つまり、RPAとは、シナリオに基づいて業務を処理する「システム」であるのに対し、AIは、AI自身が物事を考える力を有しており「頭脳そのもの」と言えます。このことから、RPAとAIは全く異なる性質であることが理解できるでしょう。
RPAとAIの親和性が高い理由とは？
RPAとAIは親和性が高いと言われていますが、その理由としては、RPAとAIのそれぞれの性質が関係しています。
RPAは、定型的な業務の処理を得意とする反面、判断を求められる業務の処理を苦手とします。なぜなら、RPAは定められた範囲内の業務しか処理できず、判断を求められる作業はイレギュラーな作業とみなされ、正しい処理ができないためです。
その点、AIの場合、AI自身に学習する能力があるため、学習量を増やすことによって、判断力を身につけることが可能となります。
つまり、AIが判断力を身につけることにより、RPAが持ち合わせていない判断力をカバーすることになるため、RPAとAIを組み合わせれば定型的な業務だけではなく、判断が求められる作業も処理できるため、より一層の業務の効率化が期待できるのです。
このことから、RPAとAIは親和性が高いと言えるでしょう。
判断が求められる業務も、RPAの守備範囲に
現状、RPAが処理できる作業としては、作業の流れが比較的単純ものや、繰り返しが求められる作業がメインとなっていますが、RPAにAIを組み合わせることでどのような作業が可能となるのでしょうか。
例えば、情報システムの運用管理をRPAに任せることが考えられます。
情報システムの運用管理においては、トラブルが発生した場合に、トラブルの状況を判断した上で適切な対応をとる必要があることから、人手による運用管理が行われている場合があります。
情報システムの運用管理をRPAに任せるためには、トラブルが発生した場合の判断をRPAが行えるようにすれば良いわけですが、AIが搭載されているRPAであれば、トラブルの発生状況と適切なトラブルの対処方法を学習することによって、情報システムの運用管理を任せられるようになります。
業務の自動化を実行しようとしても、判断が求められるために業務が自動化できない場合がありますが、RPAにAIが組み合わされると、自動化される業務はさらに拡大することが見込まれます。
今後のRPAの進化と発展を期待しましょう。
（画像は写真ACより）