AIがロボティック・プロセス・オートメーションをどう変革しているか

RPAは、さまざまなAIモジュールによってサポートされることで、従来人間が行っていた主観的な処理タスクを遂行する具体的な能力を提供できるようになる。

AIとロボティック・プロセス・オートメーションはしばしば同じ文脈で語られるが、大多数のRPAイニシアチブはインテリジェンスとは無関係だ。現実には、RPAイニシアチブは通常、反復的で退屈なルールベースプロセスを自動化し、従業員を真の「インテリジェント」な仕事——顧客中心のタスクなど——に集中させる時間を確保することについてだ。

RPAは本質的に「猿真似」だ。RPAソフトウェアは、なぜ機能するかを理解せずにプロセスを学習する。例えば、RPAソフトウェアはユーザーインターフェースへの準拠方法を教えられることに依存し、カーソル移動やクリックなどの実行タスクを記録し、これらのアクションをコードに変換する。したがって、プロセスへのいかなる更新や修正もそれを無効化してしまう。

現在、組織はこの種の問題を手動でメンテナンスするために人を配置せざるを得ない。手作業タスクをテクノロジーで置き換えたはずが、そのテクノロジーを維持するために人が手作業をするという皮肉な状況だ。

「AI」がどう役立つか

良いニュースもある：RPA市場は成熟しつつある。企業はRPAが何で、何でないかを理解し始めている。また、デスクトップRPAやUIベースRPAが、あらゆる組織のあらゆるプロセス問題の銀の弾丸ではないことも理解し始めている。

この文脈で、企業はボットをより賢くするためにAIに期待を寄せている。

これに入る前に、AIハイプを切り抜け、チェスグランドマスターにもなれる知性を持つ機械という概念から離れよう——学術的には興味深いかもしれないが、ビジネスメリットとは相関しない。

RPAに最も関連するAI分野は、機械学習、予測分析、高度な認知コンピューティングだ。例えば、AIがUIの更新や変更を検知し、RPAソフトウェアに適切に対応させる様子を想像してほしい。

より広く言えば、非構造化データの管理は、企業がRPAをAI領域へ拡張しようとする主要領域だ。この文脈では、RPAソフトウェアはアグリゲーターとして、AIコンポーネントに供給するために必要な生データを収集する——コンピュータビジョン、パターンマッチング、分類器、自然言語処理ベースのものかを問わず。AIモジュールが機能を完了したら、RPAを用いて回答をターゲットシステムにプッシュできる。

RPAは、さまざまなAIモジュールによってサポートされることで、従来人間が行っていた主観的な処理タスクを遂行する具体的な能力を提供できるようになる。

AIに「ワンストップショップ」はない

テック市場には大量の「AIウォッシング」があり、ビジネスリーダーがAIが適用可能な領域と真のベンダーを特定するのは難しい。

AI能力については、一部のRPAベンダーがより先進的であり、一部は特定領域や業界に適している。しかし、「どのベンダーが最も認知的か？」と問うなら、それは間違った質問かもしれない。

代わりに、組織は視野を広げ、より折衷的なAIソリューションの組み合わせを受け入れようとすべきだ。

「どのRPAベンダーも、最高のチャットボット、最高のOCR/ICRドキュメント取り込み、最高の自然言語プロセッサーにはなれない」とRedwood Softwareのチーフオブスタッフ、Neil Kinson氏は主張する。「基本的に、それらAIの非常に狭いユースケースすべてが、高度にターゲットされたキュレート済みデータセット、大量データ、専門性を必要とする。RPAプラットフォームがそれすべてで優れることは決してない。

「多くの組織がRPAのピーク能力に達し、単一ツールでは対処できないプロセスがまだあることを理解し、実際には複数のテクノロジーを導入して複数のプロセス課題に対処する必要があると気づいている。」