RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）：定型業務を革命的効率化へ変える

RPA技術には、まだ取り組むべき多くの機会が残されています。

ロボティック・プロセス・オートメーション、通称RPAと聞くと、自動車を組み立てるロボットや、経理部のBobの隣に座るドロイドを想像するかもしれません。しかし現実には、RPAは単に、繰り返しの多い典型的な手作業プロセスを自動化し、それらを正確、効率的、コスト・エフェクティブに実行するソフトウェアです。これがビジネス界で高く求められる理由です。

RPA市場は2025年までに71億ドルに達すると予測されており、この技術が企業にとって、競合に遅れを取らないための必須ツールになりつつあることは明らかです。RPAは特に、大量の構造化データを処理するビジネスに有益です。構造化データとは、スプレッドシートの特定のセル、データベースのフィールド、オンラインフォームのエントリなど、事前に定義されたフォーマットで保存される特定のデータです。

ビジネスにおけるRPA

パンデミック中、RPAは中心的な役割を果たしました。企業が人的接触を減らして商品・サービスを提供する方法を模索したためです。これらの企業の多くは現在、データ入力、請求システム、アフターサービス・サポートなどのサプライチェーン・プロセスを自動化するためにRPAを使用しています。RPAは優れたコストと効率の節約をもたらすだけでなく、従業員の時間をよりクリエイティブなタスクに解放します。

構造化データのみを扱い、繰り返し可能なビジネスプロセスを自動化するようプログラムされたソフトウェア・ツールとしての起源から、RPAとその定義は進化しました。Deloitteは最近、RPAを「自然言語処理、機械学習、自律制御、マシン・ビジョンなどの人工知能と自動化を組み合わせたもの」と説明しています。

RPAとAIの融合

この定義に異論を唱える人もいるでしょうが、RPAとAIが共に強力なツールであることは疑いようがありません。コンピュータ・ビジョンのようなAIの側面を用いることで、デジタル画像を「読み取り」、文書からデータを抽出できます。自然言語処理とセマンティック分析は、文脈の中でテキストを理解・解釈するために用いられます。この組み合わせにより、システムは構造化・非構造化の両方のデータを理解し、数十億のトランザクション、データポイント、ユーザーフィードバックから学習できます。

経費と請求書処理で言えば、インテリジェント・オートメーションは、テンプレート化されたフォームから予測可能な構造化データを抽出するだけでなく、判読困難な領収書からテキストを読み取り、請求書に意味理解を適用できます。AIを搭載した財務ツールは、何が購入され、誰が購入し、どう分類・会計処理すべきかを理解することで、独立した意思決定が可能になります。

AIシステムは取り込んだデータから学習し、ビジネス・シナリオのより広範な理解を発展させ、意思決定と予測能力をさらに高めます。消費する情報が多ければ多いほど、よりインテリジェントになります。RPAはシステムが特定のデータタイプを認識しない場合に人的介入を必要としますが、AIは文脈を用いて状況を処理し、インテリジェントで情報に基づいた意思決定を下せます。RPAは通常ルールベースのタスクに限定されますが、AIはルールの例外を理解するツールを備えています。

RPAとAIのこれから

ビジネス・オートメーションにおいて、RPAとAIの両方が価値を加えますが、それぞれの技術がより適している特定のシナリオがあります。例えば、多くの経費管理システムは、テンプレート化された従業員記入の経費フォームから予測可能な構造化データを抽出するためにRPAを活用しています。この自動化により、レポートの検証と承認・却下により、さらなる人的関与が不要になります。

しかし、大量の非構造化データを持つ企業では、システムがデータを処理できず、どう分類・処理すべきか指示が必要な場合、人的介入が依然として必要です。こうしたケースでは、AI搭載ソリューションが望ましい場合があります。こうしたツールは、黒タクシーの手書き領収書や契約書の契約条項のような非構造化データを容易に読み取れるからです。

RPAとAIの実証されたメリットにもかかわらず、会計と財務オペレーションは自動化において依然として遅れをとっています。調査対象企業のわずか12%がRPAツールを活用し、約11%がAIを活用しています。その結果、企業には自動化を通じてパフォーマンス、生産性、効率を向上させる大きな機会があります。これはあらゆる組織にとってビジネス上の合理的な判断です。