RPAとAI（人工知能）の違いとは？組み合わせ事例も解説

RPAとAI（人工知能）は、どちらも企業の業務効率化をサポートするテクノロジーですが、得意なことや動作の基準が異なります。本記事では、RPAとAIの違いを解説し、より業務を効率化させるための連携・組み合わせ事例を紹介します。

目次

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1. RPAとAIの違いとは
2. RPAとAIの組み合わせ事例
3. RPAと生成AIの連携も有効
4. まとめ

RPAとAIの違いとは

RPAとAIは、どちらも企業の業務効率化をサポートするためのテクノロジーです。両者は混同されやすいですが、得意なことや動作の基準に明確な差があります。ここでは、RPAとAIの違いについて解説します。

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RPAとは

RPAとは「Robotic Process Automation」の略称で、日本語では「ロボットによる業務自動化」を意味します。一般的には、企業内で人が行っている作業をソフトウェアロボットに行わせる技術や仕組みが「RPA」と呼ばれています。

RPAは、事前に作業手順やルールを記憶させることで、その業務を自動的に繰り返します。決まった手順に則って業務を行うのがRPAの最大の特徴であり、定型業務・ルーティンワークなどの単純作業を得意とします。

例えば、次のような作業はRPAと相性が良いとされています。

1. 経理処理
2. データ入力
3. 発注・納品処理
4. 電話・メール対応のサポート業務
5. データの収集・分析

人が日常的に行っている業務をRPA化することで、リソースを他の重要業務に割り当てられます。その結果、バックオフィス業務を効率化できる可能性が高まります。

AI（人工知能）とは

AIとは「Artificial Intelligence」の略した言葉で、「人工知能」を意味します。具体的には、ソフトウェアを活用して人間の脳を模倣し、人間のような知的な振る舞いを可能にしたコンピューターシステムをAIと呼びます。

AIは機械学習として与えられたデータを学習し、人間のような柔軟な思考力・判断力を有する点が特徴的です。例えば、過去の業務データを学習させると、業務パターンや業務品質の基準を自ら学習し、それに基づいて業務を実行することができます。

RPAとAIの比較

RPAとAIでは、得意なことや動作の基準が異なります。RPAは人に代わって定型業務を行うことを得意とするだけでなく、動作の基準は事前に設定されたマニュアルや手順に基づいているのが特徴です。

そのため、あらかじめ指示されていないような事態に直面した場合、自主的に解決に当たることはできません。

対して、AIは高度な判断を要する複雑な処理を得意としています。イレギュラーな事態が発生しても学習したデータを組み合わせて解決法を模索し、自主的に対応できます。このように、AIの動作の基準は機械学習にあるといえます。

ただし、AIは「頭脳」であるため、RPAのように自ら何らかの作業を行うことはほとんどありません。つまり、実務を行うかどうかもRPAとAIの大きな違いといえます。

	RPA	AI
得意なこと	定型的な作業	複雑な処理
動作の基準	マニュアル・手順書	機械学習

RPAとAIの組み合わせ事例

RPAは実際に動作するシステムそのものであるのに対し、AIはシステムに指令を出す頭脳に当たります。両者を連携させることで、高度な業務の自動化を実現でき、業務効率化の項かを高められます。

実際に、AIを搭載したRPAの開発も進められています。ここでは、RPAとAIの具体的な組み合わせ事例について解説します。

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紙ベースの資料のデータ化

RPAとAI-OCRの組み合わせにより、紙ベースの資料のデータ化を自動化できます。具体的には、AI-OCRで紙ベースのテキストを自動で読み取り、データをRPAに自動転記させてデータ化します。

主に地方自治体や銀行など、届出・申請書を膨大に取り扱う機関で活用されています。従来のような、職員が書類に記入された項目を目視で確認し、1つずつパソコンに入力するといった作業にかかる時間を削減し、職員は他業務に専念できます。

業務の効率化を図れるため、企業全体の生産性向上につなげることが可能です。

AI-OCRとは

OCRとは、スキャンした文字や数字を電子テキスト化する技術です。AI-OCRはOCRにAIを組み込むことで、読み取りが難しい文字も高精度で認識できるのが特徴です。

例えば、印字が薄い場合でもAIが学習データを基に文字を予測するため、正しく電子化できる可能性が高いです。文字の読み取り後に、誤りがないか目視での確認や修正の手間が減り、紙ベースの書類を効率的に電子化できるでしょう。

在庫管理・発注業務の自動化

正確な在庫管理・発注業務を行うためには、リアルタイムでのデータ分析・自動処理が大切です。AIとRPAを組み合わせると、AIが過去の販売データや市場トレンドを分析し、今後の需要予測を行います。その予測データから、RPAが適切な発注量を自動計算します。

在庫の過不足を防ぎながら無駄な発注をなくせるため、トレンドや需要に応じた在庫管理の最適化が可能です。また、AIが判断した発注タイミングに合わせてRPAが自動で発注処理を実行し、納品までのリードタイムを短縮しながら、在庫切れの防止にもつなげられます。

顧客対応の手間を削減

AIチャットボットとRPAを連携することで、顧客対応の手間を削減できます。例えば、AIチャットボットが顧客対応を行い、必要な情報を引き出します。収集した情報は、RPAが自動的にシステムに登録するというケースが代表的です。

従来のように、従業員が電話やメールで個別に顧客対応し、そのやり取りを手入力する手間がかからないため、営業活動における従業員の業務負担を軽減できます。また、少ない人員でも顧客対応が可能なため、人件費の節約にもつながります。

人事・採用業務の効率化

企業の人事・採用業務では、応募者すべての履歴書の確認と連絡、面接のスケジュール調整など、多くの作業を必要とします。そこで、AI-OCRを使って紙やPDFの履歴書・職務経歴書を自動でデータ化し、データ分析から応募者ごとの適正値をスコアリングします。

導き出されたスコアを基に、RPAが候補者リストを作成して人事システムに自動登録するため、手作業・目視でのチェック作業が大幅に削減可能です。採用担当者の負担軽減に加え、スピーディーな対応ができることにより、企業イメージの向上にもつながります。

音声データのテキスト化

RPAとAIの組み合わせにより、電話業務における音声データのテキスト化が可能です。具体的には、AIが顧客とやり取りし、その内容をテキスト化します。テキスト化された内容は、RPAによって自動でシステムに登録されます。

これにより、電話対応の内容をデータとして簡単にシステムに残せます。新人オペレーター教育の効率化や、電話対応品質の向上に期待できるでしょう。

RPAと生成AIの連携も有効

生成AIとは、学習データをもとにテキストや画像などをコンテンツを生成できるAIを指します。学習したデータから判断や判定を行う従来のAIに対し、生成AIは学習したデータから新たなコンテンツを創造できます。

RPAは生成AIと連携させることでも、さまざまなビジネスへと活用が可能です。ここでは、RPAと生成AIの組み合わせについて解説します。

コンテンツの自動生成・配信

生成AIによって、メールマガジンのテキストやニュース記事などのコンテンツを生成できます。RPAと連携させることで、生成したコンテンツを自動で配信し、人力による負担の軽減を図れます。

ただし、AIはあらゆる情報からコンテンツを生成するため、情報の信頼性が担保されず、誤った情報が含まれている可能性があります。したがって、最終的なチェックや手直しは人間が行う必要がある点に注意しましょう。

データの収集と分類

RPAと生成AIの連携によって、データの収集と分類作業を効率化できます。具体的には、さまざまな情報源からRPAが必要な情報を収集し、生成AIがデータの確認と分類作業を行います。

これにより、自社のサービスや商品の口コミを自動で高評価と低評価に分けることができ、効果的な市場調査が可能です。また、収集したデータをレポートとして出力させることもできるため、意思決定の迅速化を図れます。

まとめ

RPAとAIは、企業の業務の効率化をサポートする技術です。RPAは定型業務の自動化を得意としており、あらかじめ覚えた指示書やマニュアルに沿って忠実に業務を遂行します。

対してAIは、機械学習として与えられた膨大なデータを基に、高度な判断を行うことを得意としています。そのため、業務上のイレギュラーな事象にも自主的に解決に当たることが可能です。

RPAとAIや生成AIを組み合わせることで、高度な判断力を有した業務システムを構築でき、業務の効率化が加速します。人手不足の対応や業務の非効率性といった課題を抱える企業は、RPAとAIの活用がおすすめです。