AIとRPAの違い・メリット・統合戦略：完全解説

RPA（ロボティック プロセス オートメーション）とAI（人工知能）は、これまでにない生産性、効率、顧客満足度の向上をもたらす能力で、近年大きな注目を集めています。

実際、世界のRPA市場は2027年までに255.6億ドル、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。しかし、これらの新技術について最近多くの会話が交わされているにもかかわらず、それらの違い、それぞれが独自に得意とすること、そしていかに連携しつつあるかについて、まだ多くの混乱があります。

モダンな企業は、シンプルなプロセスと複雑な意思決定を伴うプロセスの両方で構成されており、そのためワークフローの全範囲を扱うには補完的なテクノロジーが必要です。スペクトラムの一方には、明確なステップバイステップのフローを持つシステムで力を発揮するRPAがあります。もう一方には、複雑なプロセスでの人間の意思決定を拡張・改善できるAIがあります。

RPAとAIは共に、運用効率を高め、会社の仕事のやり方を変革する上で重要な役割を果たします。

まず、RPAとは何か？

RPAは、デジタル システムとやり取りして、人間を反復的で時間のかかる、付加価値のない仕事から解放するソフトウェア ロボットのバックボーンとなる、コア自動化テクノロジーです。要するに、RPAはあなたが嫌いな仕事をあなたの皿から取り除きます。

RPAは、ワークフローが時間とともに変わらず、例外処理のために高頻度の人間の介入を必要としない、ルールベースのプロセスを扱うときに最も効果的です。単独でも、RPAはあなたのビジネスを支える最も一般的で時間のかかるプロセスのいくつかを巧みに処理できます。例えば：

• 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&ペースト
• 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のオープン
• Webからのデータスクレイピング

Smarter with Gartnerの『Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020』レポートで、2020年のナンバーワン戦略的テクノロジー トレンドとされたハイパーオートメーションの基盤として、RPAは将来のAI、機械学習、プロセス マイニングといったツール・テクノロジーの道を開きます。

最初からRPAを導入することで、企業は将来的に自動化ツールの完全なエコシステムを支える自動化の足場を構築できます。

AIとは何か、RPAとどう違うのか？

簡単に言えば、AIは私たちが愛してやまないRPAロボットの、補完的な兄弟のような存在です。RPAとAIはタンデムで働き、自動化をあらゆる新しい領域に拡張し、より多くの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できなかった複雑なプロセスを容易に処理できます。これは、AIロボットが大規模データセットを使って複数の可能な結果を予測し、認知的な意思決定ができるからです。

AIは「実行」を超えて「思考」へ進めます。例えば：

• ドキュメントの理解
• 画面の可視化（バーチャル デスクトップを含む）
• 会話の理解
• 自動化すべきタスクとプロセスの発見
• 言語処理
• 半構造化・非構造化データの処理

長年、AIはSFの世界の概念であり、企業や業界リーダーが、遠い将来、彼らの仕事を革命的に変えるという約束された夢でした。

しかし、もう違います。

明確にしておきますが、ここで話しているのはAIを利用した物理ロボットではありません。イーロン・マスク氏が世界を支配すると言う汎用人工知能（AGI）の話でもありません。ここで言うのは、より効率的なビジネスのために機械学習モデルを構築し、人間の経験を置き換えるのではなく向上させる、実用的なAIです。この種の自動化が、職場におけるAIの最も実用的な応用です。

しかし、成功するには、企業がRPAとAIの両方をパートナーとして受け入れなければなりません。

AIとRPA：タンゴには二人必要

人生とタンゴと同じく、自動化戦略の世界でも、ふたりが必要です。運用上のエンタープライズ効率を高めるには、AIとRPAの両方が連携して働く必要があります。この2つのパートナー テクノロジーは、プロセスの無駄を削ぎ落とし、エンタープライズ運用のそれぞれの半分を効率化することで、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。例えば、2019年新型コロナウイルス（COVID-19）を診断すること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。

RPAを使えば、高熱や体の痛みなどのCOVID-19症状セットを見て、医療従事者に新規ケースをアラートするソフトウェア ロボットを構築できます。しかしRPAは、初期の「イエス/ノー」形式の問診に限定され、より複雑な基準（医療現場にはたくさんあります）を適切に評価できません。

しかしRPAは、このベースライン患者データを統合し、より高度な予測プロセス分析のためにAIに渡せます。

病院はRPAで患者の初期スクリーニングを完了し、その後AIでX線画像を解釈できます。UiPath AI Computer Visionを使えば、患者のCOVID-19関連肺炎の指標を検出し、治療推奨を行えます。

COVID-19以外でも、AIは低出生体重妊娠の正確な特定や治療までの時間短縮など、臨床成果の決定に活用できます。

医療以外でも、AI搭載自動化は無数の他業界で、運用効率向上、従業員・顧客満足度向上、コンプライアンス改善を支援できます。最近見られた一例は、保険業界でのAI活用で、機械学習とUiPath AI Fabricを用いて請求詐欺を予測するものです。

これらのツールを使って、企業はサイロ化されたデータソースのデータを統合し、請求のどの部分が詐欺の可能性があるかを予測し、それに応じてフラグを立て、優先処理できました。

RPAとAIを実践で組み合わせることで、企業はケイパビリティを拡張し、プロセスをより効率的にできます。

いつRPAを展開し、いつAIを投入すべきか

プロセスをRPAで扱うべきかAIで扱うべきかを判断する、良い経験則があります：自動化ジャーニーを、頭の中で簡単にマップを描けるプロセスから始め、RPA単独では複雑すぎると判断されたワークフローにAIを追加することです。これは、トランスフォーメーション初期にあなたとロボティック CoE（センター オブ エクセレンス）にクイックウィンをもたらすだけでなく、後でAIでスケール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、既存のデジタル システムの上に容易に統合可能なフレームワークを提供します。この基盤がないと、AI統合の参入障壁ははるかに高くなります。基盤がなければ、AIをコア プロセスに手作業で織り込む必要があるからです。

注目すべき例外があります：過去にビジネス プロセス自動化に多額投資してきた場合、つまりプロセス衛生を確保する作業をすでにやっているなら、AIとRPAをタンデムで検討できます。

いずれにせよ、最初のシンプルなプロセス層を選択して自動化した後、RPA単独では「複雑すぎる」と判断されたワークフローを見る時が来ます。これらがAIの候補となり、以下を含むべきです：

• 結果を100%予測できないワークフロー（不動産評価、ローン債務不履行、在庫予測を支援するプロセスなど）
• 明確なルールセットに依存しない高度に変動するプロセス（履歴書マッチング、購買決定、言語翻訳など）
• ドキュメント、記事、画像、動画、メールからの非構造化データに依存するプロセス（請求書データ抽出、メール振り分け、音声テキスト変換など）

推奨読書： AIがより簡単に：UiPathスターター モデルでより複雑なプロセスを自動化

現実世界では、これらのAI支援プロセスは以下のように見えます：

• 医療での再入院予測
• 小売での価格最適化
• 金融サービスでの詐欺検知
• プロセス サービスでのディール ガイダンス

これらはほんの一部の例に過ぎません。

さらに、運用をますます自動化していくと、ワークフローを進めるために高度な判断が必要なボトルネックに気づくでしょう。これらはAIのさらなる機会です。さらに、データ サイエンス スキルがなくてもAIを始められます。

お客様に共有してきたサマリーをご紹介します：「私たちは多くの種を蒔きました。その上に育つすべての森は、自己改善型エンタープライズ アプリケーションの森です。」

これらのテクノロジーは革命的であり、かつてないROIを実現する最適な、自動化イネーブルドなビジネスの新しい未来を、私たちがユニークな立場で支えられることを楽しみにしています。

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

RPAを愛する私たちですが、フローチャートに適したプロセス自動化だけに限定すると、効率化には天井があります。

裏を返せば、AIだけを統合すると、スケールするためのインフラとライフサイクル サポートが欠け、統合とスケーリングが遅くなります。

だからこそ、UiPathのように両方を提供するベンダーを選ぶことで、部門、プロセス、垂直領域間のギャップを克服し、AIケイパビリティをロールアウトする際にRPAの足場を活用できます。

フロントエンド アプリ間の全二重通信をサポートせず、基盤となるデータ レイヤーだけで働く他社とは異なり、UiPath Platformでは、RPAの基盤となる土台の上に機械学習モデルをシームレスにドロップインできます。

上記画像をクリックすると、チャートの拡大版が見られます。

これにより、データ サイエンス プラクティスを丸ごと雇わずに、AIとRPAのROIを完全に実現しやすくなります。そして、すでに社内にデータ サイエンス ケイパビリティがあれば、それらのチームをより効率的にできます。

AIとRPAが如何に連携してモダンな企業を変革するか、オンデマンド ウェビナー「AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities」で詳しく学べます。