AIとRPAとは：違い、誇大広告、およびそれらを一緒に使用する場合

ロボットプロセス自動化（RPA）と人工知能（AI）は、これまでにない生産性、効率、顧客満足度の向上を推進できることで、近年多くの誇大宣伝を集めています。

実際、世界のRPA市場は2027年までに255.6億ドルに達すると予想され、AI市場は2025年までに3,909億ドルに達すると予測されています。それらを差別化するもの、それぞれが独自に得意とするもの、そしてそれらがますます連携して機能できるようになる方法。

現代の企業は、単純なプロセスと複雑な意思決定が豊富なプロセスの両方で構成されているため、ワークフローの全範囲を処理するための補完的なテクノロジーが必要です。スペクトルの片側にはRPAがあり、RPAは、明確で段階的なフローを持つシステムで繁栄します。反対側にはAIがあり、複雑なプロセスでの人間の意思決定を強化および改善できます。

RPAとAIはともに、運用効率を高める上で重要な役割を果たし、会社の業務の変革を支援する上でも重要な役割を果たします。

まず、RPAとは何ですか？

RPAは、デジタルシステムと対話して、反復的で時間のかかる付加価値のない作業から人間を解放できるソフトウェアロボットのバックボーンとして機能するコア自動化テクノロジーです。基本的に、RPAはあなたが嫌い​​な仕事をあなたの皿から取り除くことができます。

RPAは、ワークフローが時間の経過とともに変化しない、または免除処理のために人間の介入を高率で必要とするルールベースのプロセスを処理するために使用される場合に最適に機能します。 RPA自体は、次のような、ビジネスをサポートする最も一般的で時間のかかるプロセスのいくつかを適切に処理できます。

• アプリケーションへのログイン

• システムAPIへの接続

• データのコピーと貼り付け

• ドキュメントからの構造化コンテンツの抽出と処理

• メールと添付ファイルを開く

• Webからのデータのスクレイピング

ハイパーオートマテーションの基盤として—Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 によると、2020年の戦略的テクノロジートレンドの第1位 レポート-RPAは、AI、機械学習、プロセスマイニングなどの将来のツールテクノロジーへの道を開きます。

企業は最初からRPAを実装することで、自動化ツールの完全なエコシステムをサポートするために必要な自動化の足場を構築します。

AIとは何ですか？RPAとの違いは何ですか？

簡単に言えば、AIは、私たちが愛するようになったRPAロボットを補完する兄弟です。 RPAとAIは連携して機能し、自動化をあらゆる種類の新しい領域に拡張して、より複雑なタスクを自動化できるようにします。

AIは、以前は人間だけでしか実行できなかった複雑なプロセスを簡単に処理できます。これは、AIロボットが大規模なデータセットを使用して認知的決定を下し、考えられるいくつかの結果を予測できるためです。

AIは、「実行」から「思考」にとどまることができます。例：

• ドキュメントを理解する

• 画面の視覚化（仮想デスクトップを含む）

• 会話を理解する

• 自動化するタスクとプロセスの発見

• 処理言語

• 半構造化データまたは非構造化データの処理

何年もの間、AIは空想科学小説の世界に追いやられた概念でした。企業や業界のリーダーは、後日、彼らが行った仕事に革命を起こすという遠い夢として約束されていました。

しかし、もうありません。

明確にするために、私はAIを利用する物理的なロボットについて話しているのではありません。そして、私は人工知能（AGI）について話しているのではありません。ElonMuskが世界を引き継ぐと言っているようなものです。代わりに、より効率的なビジネスのための機械学習モデルを構築し、人間の体験を向上させる実用的なAIについて話しますが、それを置き換えるものではありません。この種の自動化は、職場でのAIの最も実用的なアプリケーションです。

ただし、成功するには、企業はRPAとAIの両方をパートナーとして採用する必要があります。

AIとRPA：タンゴには2つかかります

人生とタンゴのように、それは2つかかります。自動化戦略の世界では、AIとRPAの両方が連携して、企業の運用効率を高める必要があります。これらの2つのパートナー技術は連携して、企業運営の半分を合理化することにより、プロセスの脂肪を削減し、人間の生活を楽にします。

これは、地球上のほぼすべての業界で見られます。たとえば、2019年の新しいコロナウイルス（COVID-19）の診断を目的とした病院の鑑別診断プロセスを考えてみましょう。

病院はRPAを使用して、高熱や体の痛みなどの一連のCOVID-19症状を調べ、医療専門家に新しい症例を警告するソフトウェアロボットを構築できます。ただし、RPAは最初の「はいまたはいいえ」スタイルの摂取質問に限定されており、より複雑な基準を適切に評価することはできません（その多くは医療現場にあります）。

しかし、RPAはこのベースラインの患者データを統合して、AIによるより高度な予測プロセス分析を行うことができます。

病院はRPA患者の初期スクリーニングを完了し、AIを使用してX線を解釈することができます。 UiPath AI Computer Visionを使用して、患者のCOVID-19関連肺炎の指標を検出し、治療の推奨事項を作成できます。

COVID-19を超えて、AIを使用して、低出生体重妊娠を正確に特定し、治療までの時間を短縮するなどの臨床転帰を判断できます。

ヘルスケア分野以外では、AI対応の自動化は、他の無数の業界が運用効率の向上、従業員と顧客の満足度、およびコンプライアンスの向上を促進するのに役立ちます。最近見たそのような例の1つは、機械学習とUiPathAIファブリックを使用して請求詐欺を予測するのに役立つ保険業界でのAIの適用です。

これらのツールを使用して、同社はサイロ化されたデータソースにデータを統合し、クレームの一部が不正であるかどうかを予測し、それに応じて処理に優先順位を付けることができました。

実際にRPAとAIを組み合わせることで、企業は機能を向上させ、プロセスをより効率的にします。

RPAを展開するタイミングとAIを送信するタイミング

プロセスをRPAとAIのどちらで処理する必要があるかを判断するのに役立つ経験則があります。まず、精神的なマップを簡単に作成できるプロセスに取り組み、次に複雑すぎると思われるワークフローにAIを追加することから自動化の旅を始めます。 RPAのみ。これにより、あなたとあなたのロボットのセンターオブエクセレンス（CoE）は、変革の早い段階で迅速に勝利するだけでなく、後でAIで拡張できる自動化の基盤を構築します。

RPAは、基盤となるプロセスをクリーンアップして、既存のデジタルシステム上に簡単に統合できるフレームワークを提供します。この基盤がなければ、AIを統合するための参入障壁ははるかに高くなります。その基盤がなければ、AIを手動でコアプロセスに組み込む必要があります。

このアプローチには、注目に値する例外があります。過去にビジネスプロセスの自動化に多額の投資を行ったことがある場合、つまり、プロセスの衛生状態を確保するための作業をすでに行っている場合は、AIとRPAの機会を同時に検討できます。 。

とにかく、単純なプロセスの最初のレイヤーを選択して自動化した後、RPAだけでは「複雑すぎる」と見なされるワークフローを見てみましょう。これらはAIの候補となり、以下を含める必要があります：

• 結果を100％予測できないワークフロー 時間の（資産評価、ローンのデフォルト、在庫予測をサポートするプロセスなど）

• 変動性の高いプロセス 明確な一連のルール（履歴書の照合、購入の決定、言語の翻訳など）に依存しない

• 非構造化データに依存するプロセス ドキュメント、記事、画像、ビデオ、および電子メール（請求書の抽出、電子メールのルーティング、音声からテキストへの変換など）から

推奨読書： AIがさらに簡単に：より複雑なプロセスを自動化するUiPathスターターモデル

現実の世界では、これらのAIがサポートするプロセスは次のようになります。

• 医療における再入院予測

• 小売業における価格の最適化

• 金融サービスにおける不正の検出

• プロセスサービスの取引ガイダンス

そして、それらはほんの一例です。

さらに、ますます多くの操作を自動化するにつれて、ワークフローを進めるために高レベルの判断が必要なボトルネックに気付くでしょう。これらはAIにとってより多くの機会です。さらに、AIを使い始めるのにデータサイエンスのスキルは必要ありません。

これが私が顧客と共有した要約です：私たちはたくさんの種を蒔きました、そしてその上に成長するすべての森は自己改善するエンタープライズアプリケーションのこの森です。

これらのテクノロジーは革新的であり、企業がこれまでにない投資収益率（ROI）を実現する最適な自動化対応ビジネスを実現できる、ビジネスの新しい未来をサポートする独自の立場にあることを嬉しく思います。

AIとRPAの両方を備えたエンタープライズプラットフォームの重要性

私たちがRPAを気に入っているのと同じように、フローチャートに適したプロセスの自動化に制限した場合の効率には限界があります。

反対に、AIのみを統合する場合、拡張するためのインフラストラクチャとライフサイクルのサポートが不足し、統合と拡張が遅くなります。

そのため、UiPathのように両方を提供するベンダーを選択すると、部門、プロセス、業種間のギャップを克服し、AI機能を展開するときにRPAの足場を活用するのに役立ちます。

AIとRPAの統合を簡単にするために、統合を処理し、プラットフォームにすでにネイティブなRPA機能を構築します。

他の企業は基盤となるデータレイヤーのみを使用しており、フロントエンドアプリ間の通信の全二重をサポートしていませんが、UiPathプラットフォームでは、基盤となるRPAの基盤を使用して機械学習モデルをシームレスに導入できます。

上の画像をクリックすると、グラフの拡大版が表示されます。

これにより、AIとRPAをサポートするためのデータサイエンスの実践全体を雇うことなく、AIとRPAのROIを簡単に実装して完全に実現できます。また、社内にデータサイエンス機能がすでにある場合は、それらのチームをより効率的にすることができます。

AIとRPAを組み合わせて現代の企業を変革する方法の詳細については、オンデマンドのウェビナーAI-Enhanced Automations – CombiningTransformativeCapabilitiesをお楽しみください。