近年のテクノロジーの進化に伴い、RPAやAIがビジネスの現場で注目されています。
これらの技術はどのように異なり、どのように連携して活用されるのでしょうか。
本記事では、RPAとAI、マクロの違いや連携のメリットについて詳しく解説します。
RPAとは
RPAは「Robotic Process Automation」の略で、繰り返しの業務を自動化する技術を指します。これにより、人間が行っていた繰り返しの単純作業をソフトウェアロボットが代わりに実行することで、業務の効率化やミスの削減を実現します。
RPAの主な特徴としては、専門的なプログラミングスキルがなくてもツールの導入および自動化が可能であるという点が挙げられます。
また、RPAによって自動化できる業務範囲は広く、PC上のほぼ全てのデータの入力や転送、レポートの生成などの定型的な業務において自動化ができるため、近年非常に注目されています。
RPAツールの種類
RPAツールには大きく分けて「デスクトップ型」「サーバー型」「クラウド型」の3つの種類があります。
種類ごとに異なる特徴があるため、簡単にご紹介します。
| RPAツールの種類 | 特徴・メリット・デメリット |
| デスクトップ型 | RPAを利用したいPCに直接ツールをインストールして利用します。 初期費用を抑えてスタートでき、セキュリティ面も安心できる一方、処理性能はインストールしたPCに依存するため、PCのスペックに注意が必要です。 |
| サーバー型 | 社内で構築したサーバーにPRAツールをインストールして利用します。 デスクトップ型と同じくセキュリティ面では安心できます。デスクトップ型と異なる点は、主に複数のPCで操作が可能な点や、大規模な運用が可能であるという点です。反面、導入のための費用は高額になるケースが多いです。 |
| クラウド型 | ベンダー企業が提供するRPAツールをオンラインで利用する方法です。 導入コストを抑えつつ高速での処理が可能で、ベンダー企業のサポートを受けられるケースも多い点が魅力ですが、その性質上セキュリティ面のリスクもあるため、機密情報の運用には向きません。 |
RPAの活用法
RPAはデータ入力や帳票作成などといった、判断を必要としない定型業務の自動化に向いています。そのため、近年多くの企業で幅広く活用されています。
非常に多くの活用法がありますが、ここではその中の一例をご紹介します。
活用例①：請求書等の発行
請求書や発注書、見積書など、毎月定期的に発行する必要がある帳票はRPAでの自動化が適しています。
データをExcelやデータベースに集計し、それを基に帳票を発行し、さらにその帳票をメールやチャットで送付するプロセスを自動化することが可能です。
活用例②：お問い合わせ対応
RPAは24時間365日稼働するため、顧客からの問い合わせに対して迅速に対応することができます。
特定の問い合わせパターンに対しては自動応答を行い、それ以外の問い合わせは担当者にエスカレーションするというハイブリッドな運用が可能です。
活用例③：在庫管理
在庫管理はRPAによる自動化が非常に効果的です。
在庫数や出荷予定数を定期的にチェックし、その情報を担当者に通知することで、適切なタイミングでの発注や補充が可能となります。
活用例④：日次・週次・月次レポート作成
定期的に発行するレポートの作成もRPAの得意分野です。
データの収集からレポートのフォーマット作成、さらにはグラフの生成までを自動化することで、効率的なレポート作成が実現します。
RPAとAIの違い
RPAとAIは、両者ともに業務の自動化に関連する技術ですが、その適用範囲や目的には大きな違いがあります。
RPAは定型的なタスクの自動化に特化しています。もっと言えば、人間が設定したルールに従って自動的に動くツールであると言えます。
これに対し、AIは学習能力を持ち、非定型的なタスクも処理できる点が特徴です。そのため、AIに対してあらかじめ大量の知識をインプットしておくと、AIはその膨大な知識をもとに人間の手を借りず自分で考え、イレギュラーな場面に遭遇しても自力で対処することが可能です。
まとめると、RPAは人間の設定通りに動くツールであり、AIは自己学習が可能なツールである、と言えます。
RPAとマクロの違い
RPAとマクロはいずれも業務の自動化を目的としていますが、使用する技術や適用範囲に違いがあります。
マクロはExcel等のOfficeドキュメント上での作業に限定される一方、RPAはOffice以外の複数のアプリケーション間での操作も自動化できるという点が異なります。そのため、マクロでは手動での対応が必要となるPDF化やメール送信といった業務であっても、RPAであれば自動化が可能になります。
RPAとAI-OCRの違い
RPAとAI-OCR（光学的文字認識）はともに業務効率化に関わるツールですが、その役割や特徴には違いがあります。
AI-OCRは画像からテキストを読み取り、テキストデータ化させる技術です。請求書等の書類を読み取り、データ入力を効率化させるなど広く使用されています。
それに対し、RPAは定型業務を自動化するためのツールであり、画像認識に特化しているということはありません。
このようにRPAとAI-OCRには大きな違いがありますが、これらを組み合わせることでさらなる効率化に結びつく場合があります。例えば、書類をAI-OCRでテキストデータ化し、RPAで自動で処理することにより、データ入力に割く時間を大幅に削減することができます。このような連携が可能であるため、RPAとAI-OCRは相性が良いといえます。
RPAとIoTの違い
IoT（Internet of Things）は日本語に訳すと「モノのインターネット」と呼ばれ、モノをインターネットに接続し、情報を送受信することができる技術です。近年多くの企業が進めるDX（Digital Transformation）の推進の手段として広く取り入れられています。
IoTには主に次のような機能があります。
- 離れた所にあるモノを遠隔操作することができる
- 離れた所にあるモノを監視することができる
- もの同士でデータを送受信することができる
一方、RPAは定型業務を自動化するためのツールであり、IoTそのものとは全く異なります。
また、現時点ではRPAとIoTを連携している例は少ないです。しかし、今後両者を連携できるケースが増えた場合、生産性向上やDX推進、革新的なビジネスの創出につながる可能性があります。
RPAとAIを組み合わせるメリット
RPAとAIを組み合わせることで、定型業務だけでなく非定型業務も自動化することができます。
これにより、業務の幅が広がり、より多くの業務を効率化することが可能となります。
これまで企業や自治体で導入されてきたRPAは多くの場合、定型化された業務を自動で処理するRPAです。この場合、RPAが活躍できる場面は限定され、手順が明確でない業務においてはRPAが活躍することはできません。
しかし、RPAとAIを組み合わせることにより、定型作業の自動化のみならず、自ら学習し、課題の解決のための最適な処理をすることができるようになります。例えば、AI-OCRで紙媒体を電子データ化し、そのテキストデータをRPAが集計するといった使い方ができれば、ほぼ完全に自動で業務が完了します。
このように、RPAとAIを組み合わせることにより、それまでよりも格段に生産性が向上することになります。
RPAとAIを活用した事例2選
RPAとAIを組み合わせたケースはすでに多くあり、多くの企業での成功事例が報告されています。
ここでは、そんな事例の中から2つご紹介します。
活用事例①：自治体におけるRPAとOCRの連携
自治体では、紙の書類をデジタル化する作業が多く行われています。
RPAとOCRを組み合わせることで、この作業を大幅に効率化することができます。
愛知県一宮市では、特定の時期に市税業務の作業量が膨大となるため、紙で提出された届出書をOCRソフトでデータ化し、RPAに自動入力させるなど、RPAやOCRを活用した事例があります。
RPAの導入により、期間中のデータ入力時間は743時間から447時間に短縮（削減率39.8%）されるなど、大きな効果が出ています。
活用事例②：保険会社におけるAIチャットボットとRPAの連携
SBI生命保険株式会社では、RPAとAI電話自動応答システムを組み合わせて導入しました。これにより、従来はコンタクトセンターの営業時間内にオペレーターが対応していた生命保険料控除証明書の再発行について、24時間365日自動音声による受付で簡単に手続きが可能になりました。
また、受付後にはRPAを活用し、受付データの読み込みから生命保険料控除証明書までの印刷までを完全自動化し、大幅な業務の効率化を実現しています。
引用：AI電話自動応答システムとRPAを活用し生命保険料控除証明書の再発行を完全自動化
まとめ
本記事では、RPA、AI、マクロといった最先端の技術の違いや連携のメリットについて詳しく解説しました。
RPAは定型業務の自動化に特化しており、多くの企業が業務効率化のために導入を検討しています。一方、AIは学習能力を持つ技術で、RPAとの組み合わせにより非定型業務も自動化することが可能です。
また、マクロは特定のソフトウェア内での自動操作を目的としていますが、RPAは複数のアプリケーション間の業務を自動化する点で異なります。IoTやAI-OCRとの連携も取り上げ、これらの技術がどのように組み合わせられるか、その活用事例を通じてご紹介しました。
これらの技術の組み合わせは、業務効率化の新たな可能性を秘めており、今後のビジネスの現場での活用が期待されます。
