AIによって活かされるRPAの進化

2018.12.27

投稿者: Kojima

RPA（ロボティクス・プロセス・オートメーション）導入を検討するにあたって、AI（人工知能）とRPAを組み合わせたシステムを採用すると、RPAの適用範囲を広げ、働き方改革を大いに支援します。今回はRPAとAIを組み合わせた際に広がる可能性についてご紹介いたします。

RPAとAIはそもそも何が違うのか？

RPAとAIの違いは、「RPAは指示通りに動く」「AIは最適な判断をしながら動く」という点です。
ルールベースで動くのか、データに基づいて予測をして動くのか、このRPAとAIのそれぞれの特性を活かしてシステムを組み合わせることで、人間並みの高度な判断を担う存在に進化させることができます。AIができることは、膨大なデータの中からルールを見つけ出し、そのルールに基づいて結論を出すことです。例えば、過去の気象データと売上データの相関関係から季節指数を割り出して、売上の予測データを算出するという作業ができます。AIは予測・分類という範囲の中で使用します。
RPAはデジタルレイバー（ソフトウェアによる仮想的な労働者）と言われるように、人間の代わりに作業をするソフトウェアロボットを指しますので、AIによる自動化もRPAに含まれます。RPAの機能の1つとしてAIが組み込まれたものもありますが、RPAはAIのように推論・判断を行う領域よりも「人間が設定したルール通りに動くソフトウェア」を指す場合が一般的です。

AIとの融合によるRPAの進化の方向性

RPAを導入する時点でAI化を見据えておくことで、将来働き手が減少傾向になっても、現状のままの生産性の維持に役立ちます。RPAを導入してから段階的にAIの導入へつなげることによって、デジタルレイバーへの業務移行を社員が自然に受け入れることができるようになります。
現時点でのRPAは、プロセスやルールが決まっている定期的な業務を自動化することで、人間の作業の代替や支援をしています。ここからRPAを進化させるには「どれだけの種類の業務をRPAに任せることができるのか？」という点が焦点になるでしょう。
現時点のRPAは、エンジンがルールベースであることが多いので、あらかじめ与えられたルールに基づき作業を行います。RPAにより高度な判断を担うことができるようにするには、定型業務だけでなく非定型業務もある程度判断できるようにする必要があるのです。

1.進化の方向性：OCRとAＩの融合

RPAにより高度な判断をさせるには、OCR（光学的文字認識）ソフトとの連携が挙げられます。OCRを利用すると、紙に印字されたデータ・手書き文字や記号・スキャンした画像ファイル・PDFファイルなどのデータをテキストデータに変換できます。
OCRと連携することにより紙やPDFデータに書かれている文字データをRPAで処理することができるようになります。このようなイメージデータは、人間が手作業で打ち込むことで、データ入力しているケースが多いですが、OCRと連携することによって、RPAが得意とする単純作業になるのです。PCで動くOCRソフトをRPAが操作して、文字の読み取りからデータ化までを自動化することができます。ただし現在のOCRは、手書き文字の認識が不十分なため、AI-OCR（AIの技術を取り入れたOCR）を導入すると、さらにRPAとの親和性が高くなり、働き方改革の一環としての役割を担うことが期待されます。

2.進化の方向性：AIと融合、精度の高いデジタルレイバーへ

定型業務だけではなく、処理対象が毎回異なる非定型業務を自動化する場合、AIとRPAの融合で精度をあげていきます。OCRソフトを使ってイメージデータの文字を認識して、文字データへ変換したうえで、RPAを使って自動化していきます。AIがかかわる部分は、修正箇所を自動的に学習して、次回以降のOCRの読み取り精度を高めるというところです。
①　人間がイメージデータをスキャンしてクラウド上にアップロードする
②　クラウド上のイメージデータをOCRで文字データに変換する
③　OCRが読み取った文字データを基幹系システムデータベースへ登録し、AIで修正箇所を学習する
ここでRPAが担う作業は、以下の通りです。

AIとの融合で、手動で対応していたプロセスをすべて自動化することができました。
人間の作業は最終確認のみとなりますので、作業工数・作業時間の大幅削減が実現するのです。

3.RPAでAIに必要なデータを集める

AIが精度の高い予測や分類を行うためには、ある程度の量のデータが必要になりますが、業務データが蓄積されていない場合や、紙でしか情報を保存していない企業が散見されます。しかし、RPAへAIを組み込むことが難しくないため、RPAを先に導入して、コンピュータが理解できる形式のデータ収集作業を自動化しておき、AI導入に向けてデータを蓄積しておきます。
そのデータを元にAIで推論や判断を行うと、非定型業務の処理ができるRPAへと進化を遂げるのです。

まとめ

このようにRPAを導入すると、現状の課題を認識することから着手していき、RPAで自動化を実現させることによって、現状の課題が解決されます。さらにAIによる高付加価値の創出によって、深刻な人材不足を解消することも可能になります。人間がPCを使う業務スタイルから、AIやロボットと協働する業務スタイルへと進化するのです。

RPAによる業務改善の発想とスキルを身に着けた社員が、ほかの部署にもフローを共有することで、業務の平準化ができます。
RPA導入のプロセスを通じて、RPAの進化とともに、「人財」も進化していけば、ハイレベルな人財育成と、デジタルレイバーによる生産性の向上が同時に実現します。
日々進化していくRPAとともに協働して、同時に進化していけばスピード感のある運用ができそうですね。
最初の一歩を踏み出すタイミングは、今かもしれません！