UI から AI へ：自動化ランドスケープをナビゲートする

編集部注：この記事は 2017 年に公開されました。 ロボティック プロセス オートメーションと人工知能のページで最新情報をご覧ください。

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近年、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) のソフトウェアソリューションとしての導入が世界規模で急増しています。調査会社 Everest Group の最近の市場レポートによると、2016 年の RPA ベンダー市場は 2 億ドル以上と推定され、1 年で 64% 以上の成長を示しました。しかし、RPA の影響力のもう一つの指標は、自動化技術と能力の発展と進化にあります。「ロボティック プロセス オートメーション」という用語は 2000 年代初頭に使われ始め、初期の技術は RPA の前身であるデータスクレイピングとワークフロー自動化ツールの延長でした。しかし、データスクレイピングとワークフロー自動化の能力を超えた RPA は、20 年前の運用自動化を大きく前進させ、今も前進し続けています。最近では、RPA は単なるユーザーインターフェース (UI) の自動化から、人工知能 (AI) という新たな分野の能力を取り入れる方向へ移行しつつあります。

振り返り：RPA の基盤

2000 年代初頭にテクノロジーシーンに登場した RPA 技術とその先駆者たちは、UI 自動化がもっと以前から存在していたにもかかわらず、UI と深い歴史的関係があります。今日の新興自動化プラットフォームは、2 種類の UI 自動化の進化の産物です：データスクレイピングとワークフロー管理ツール。データスクレイピングソフトウェアはプレゼンテーション層で動作し、Web からデータを抽出し、古いレガシーシステムから後継システムへデータを移行します。ワークフロー管理ツールは UI と対話してビジネス関連プロセスを自動化します。

二つの先駆者と同様に、RPA ソフトウェアロボットは人間と同じレベルで動作し、UI 自動化を確立します。しかし RPA を際立たせるのは、単なる画面スクレイピングツールではないことです。RPA の技術は、UI より下のアーキテクチャデータ層での通信形式に依存する初歩的な自動化ツールよりも大きな利点を提供し続けています。重要な技術的進化として、RPA はコードフリーで非破壊的です。

これは、RPA ソフトウェアロボットがコーディング知識のないビジネスユーザーによって容易に訓練でき、ほぼゼロの IT 投資で導入できることを意味します。UI での相互作用を通じて、RPA は既存のセットアップを再構築することなく、さまざまなシステムとアプリケーションを橋渡しできます。先駆者たちとは異なり、どのブラウザバージョン、画面位置、ウィンドウサイズとも互換性があります。特に、RPA の UI との相互作用により、プラットフォームはエンタープライズレベルでも柔軟性、拡張性、効率性を発揮します。

インテリジェンスへの競争

RPA 開発者やビジネスユーザーに尋ねれば、UI 自動化への注力が技術の成功に不可欠であることは明らかです。しかし最近の技術的進歩は、インテリジェント プロセス オートメーションの能力向上に焦点を当てています。これは、既存のプロセス自動化技術に AI を組み込むことで、RPA が当初の範囲を大きく超えて拡張できることを意味します。

特に、インテリジェント プロセス オートメーションとは、AI と関連技術（機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、認知オートメーションなど）を RPA に適用することを指します。AI を RPA に追加することで、ルールベースの自動化が徐々に知識ベースの自動化によって補完され、より多くのタスク、特に複雑なタスクが自動化に適するようになります。

コンサルティンググループ McKinsey & Company の 2017 年 3 月のレポートは、これらの進歩が企業の自動化活用を成功させていることを示唆しています：

より広範な複雑な自動化のスコープ

RPA 技術は現在、反復的でルールベースのビジネス責任を自動化できますが、創造性と判断を要するタスクは依然として従業員が担っています。AI は特に変動性への対応に適しており、大量の非構造化入力とデータに依存するタスクを実行できます。これにより、不正検知やビジネス予測など、より複雑で未定義なタスクを、精度と精緻さを高めて管理できるようになります。

デジタル レイバーの進化

デジタル ワークフォースとして、RPA ソフトウェアロボットはすでに世界中のビジネス運営を効率化しています。AI の助けにより、RPA はさらに自律的なワークフォースへと発展します。学習し、時間とともに新しい状況に適応するため、インテリジェント オートメーションシステムは人間の訓練や介入なしで複雑なプロセスを自動化できます。AI 駆動のワークフォースは、データから自律的に学習し、パターン認識に基づいて意思決定できるようになります。

AI の民主化

RPA と AI の関係を説明するお気に入りのメタファーの一つをスポーツから引用します。ティーグラウンドに立つゴルファーを想像してください。ボールを 400 ヤード先のフェアウェイ、バンカーを越え、グリーンへ、そしてカップインさせる必要があります。

もしパターだけ、つまり AI ツールだけを持っているなら、前に進むのは極めて困難、不可能に近いでしょう。ドライバーとアイアンの組み合わせ、つまり RPA ツールが必要です。さらに ABBYY や Celaton のような認知ツール、そして最終的に IBM Watson や Google TensorFlow のような AI ツールが必要になります。

ここがポイントです。AI ツールを開発しているのは小さな会社ではありません。Microsoft、Google、IBM のような巨大企業です。そして彼らはこれらのツールをオープンソース化し、導入を民主化しています。これは、今後数年間でこれらの専門能力が RPA プラットフォームに組み込まれ、人間中心とロボット中心の両方の自動化に新たな可能性を生むことを意味します。

未来への期待値管理

インテリジェント オートメーションは自動化技術の中では最新の発展ですが、AI の能力の始まりをようやく見始めたところです。Facebook の研究ディレクター、ヤン・ルカン氏は AI にはまだ長い道のりがあると示唆しています：

それでも、プロフェッショナルサービス企業 KPMG は、RPA と AI の融合により、すでに以下が始まっていると示唆しています：

現在、高度に訓練された専門家のスキルを必要とする活動が、年々より自動化可能になっており、未来の RPA-AI ハイブリッドは、企業がこれまで以上に自律的、精密、アジャイルな自動化を活用できる態勢を整えつつあります。