効率化の実現に限らず、技術的理由もRPAの導入を推進
近年はRPAの導入が急速に進んでいます。その理由としては、業務の効率化が期待できることや、コスト削減が実現できることなどがあげられますが、RPAの優れた技術性も導入理由の一つとしてあげられるのではないでしょうか。
日々進化を遂げているRPAですが、今回は、RPAを導入する理由について、技術的な側面からみていくことにしましょう。
コンピュータ技術の進歩により、RPAも進歩
RPAの導入が急速に進んでいる理由として、コンピュータ技術の進歩があげられます。コンピュータ技術が進歩したことにより、RPAも進歩を遂げているのです。
RPAが進歩した内容について一例をあげると、RPAの操作性が向上したこと、そして、RPAの画面が見やすくなったことです。このことから、RPAは以前よりも使いやすい状態になったと言えるでしょう。
そのほか、RPAの進歩としてあげられることは、プログラミングの知識を必要としなくても、RPAを利用できることです。
RPAのロボットに業務を処理させるためには、シナリオを作成し、そのシナリオを実行する必要があります。
一般的に、コンピュータを稼働させるためには、プログラミングの知識が必要となりますが、プログラミングの知識がなくてもRPAのシナリオを作成できるようになったことは、RPAの普及に大きな役割を果たしたと言えるでしょう。
機械学習・ディープラーニングによりRPAが進歩
そのほか、RPAが進歩した背景として、機械学習やディープラーニングの導入があげられます。そこで、機械学習とディープラーニングの内容について抑えておきましょう。
機械学習とディープラーニングの関連性について説明すると、ディープラーニングは機械学習に含まれます。ディープラーニングは、機械学習の進化形と言うことができ、機械学習と比較すると学習能力がより高まっていることが特徴的です。
機械学習について具体的に説明すると、さまざまなデータを収集した上でデータの解析を行い、解析したデータを元に問題の解決方法を導き出す手法となります。
ただし、機械学習の場合は、問題の解決方法を導き出した場合、その手法が必ずしも適切な解決方法ではない場合があります。
そのような状況を防ぐために、機械学習が導き出した解決方法は人間がチェックし、必要に応じて微調整を行い、より適切な解決方法に修正していく必要があるのです。
ディープラーニング導入で、RPAのさらなる進化が期待
先ほどの項目で、ディープラーニングは機械学習の一種であり、機械学習以上に学習能力が高いことを説明しました。
ディープラーニングは、機械学習と比較するとより深く学習できるために、機械学習に不足している「解決方法の微調整」を実施することができるのです。つまり、ディープラーニングを活用すれば、より完成度の高い業務の処理が可能となります。
このことから、RPAにディープラーニングの仕組みを導入することで、RPAがより高度な作業を自動化することも期待できます。
現状、RPAが得意とする作業分野としては、単純な作業や繰り返しが多い作業など比較的簡単な作業が多く、判断を必要とする業務は、RPAにとっては難しい作業と言えます。
しかしながら、RPAに機械学習、あるいはディープラーニングの仕組みを導入することによって、RPAが蓄積したデータをRPA自身で解析し、解析内容に不備がある場合は自動的に修正することも可能となります。
そのため、判断を必要とするなど比較的難しい範囲の業務も、今後はRPAによって自動的に処理されることが見込まれます。
（画像は写真ACより）