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定型業務を自動化するRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、働き方改革やデジタルトランスフォーメーションを推し進めると期待されています。RPAベンダーのUiPath(ユーアイパス)では、すでに多くの企業にRPAの導入を行い、”少量で、複雑で、多様な”業務の自動化処理を実現させています。
そして、RPAのさらなる自動化を推し進める技術として注目を集めているのが機械学習などのAI（人工知能）です。UiPathでは、より高度な業務自動化を実現するために、RPAとAIとの連携を強化しています。
ここでは、RPAとAIを組み合わせて使うことでどのようなメリットがあるのか、UiPathを例にとり、RPA × AIの融合によってどのような業務効率化が実現していくかを解説していきます。
目次
RPAとAIとの融合で広がる可能性
RPAとAIが融合することで、どんなメリットがあるのか疑問に感じている方も多いのではないでしょうか。RPAとAIが組み合わせによって、どんな可能性が生まれるかを紹介します。
RPAはコンピュータが理解できるように作られた「構造化データ」を対象とした定型業務を得意としています。データの入力、データの抽出、レポート業務などの従来ホワイトカラーが行っていたバックオフィス業務の自動化を中心に利用が進んでいます。反面、RPAはフロントオフィス業務の自動化や非構造化データの扱いが課題となっていました。
その課題を解決するために注目を集めているのがAIです。機械学習などのAIは、エクセルのような表形式で表すことのできない音声や動画や画像などの非構造化データを扱うことができます。
非構造化データを扱えるAIとRPAが連携することで、非構造化データを扱う業務の自動化も可能になり、自動化の可能性が、より広がります。
また、RPAとAIが融合することで、AI導入の障壁になっていた課題を解決することができます。AIの導入では、ビジネス的な価値の試算が困難なこと、ROI（費用対効果）にコストや精度が見合わないことが障壁になりがちです。
RPAを導入すれば、定型業務を自動化することで、すぐに工数削減に繋げることができ、ROIが導き出せます。
つまり、AIをRPAと一緒に導入することで、導入直後から費用対効果の側面からも効果を得やすいため、導入をしやすくなります。
UiPathとAIとの連携
UiPathはRPA×AI による高度な業務自動化を実現し、日本社会で普及させていくために、AI戦略を進めています。
AIとRPAを組み合わせて使うとしても。AIを扱うとなると、データサイエンティストがAIの構築をしていますし、RPAの中心は業務部門や情報システム部門で異なります。
そこでUiPathでは、RPAとAIをスムーズに連携させることができる3つの戦略を推し進めています。
- マーケットプレイス「UiPath Go!」の日本語対応開始
- 35社のAIパートナーと進めるユーザー企業100社での実証実験
- 新製品「AI Fabric」
1) マーケットプレイス「UiPath Go!」の日本語対応開始
1つ目の戦略：「UiPath Go!」は、UiPath利用者向けに再生利用可能なカスタムアクティビティやワークフローテンプレートなどのコンポーネント(自動化部品)を提供するマーケットプレイスです。
UiPathユーザーはこのマーケットプレイス「UiPath Go!」から各種テクノロジー（OCR、チャットボット、機械学習モデルなど）と連携する部品をダウンロードし、自分のロボットに簡単に組み込むことが可能です。
すでに「UiPath Go!」の英語版は2018年10月より提供しており、各テクノロジーパートナーが作成した約600個の部品、連携ソリューションが公開されています。さらに、2019年7月30日に英語以外では初めての対応言語となる日本語版の「UiPath Go!」をリリースしました。
リリース時点では約50個のコンポーネントが公開され、そのうちで11個がAI-OCRなどの機能を利用するためのコンポーネントです。
2) 35社のAIパートナーと進めるユーザー企業100社での実証実験
2つ目が、AIパートナー企業35社と進めるRPA×AIの実証実験です。UiPathは100社を目標にRPA×AIの実証実験を支援します。
RPA×AIの実証実験では具体的なシナリオをテクノロジーパートナーと連携をして作り、そのシナリオを実際に自社の業務で試用していただき、RPA×AIのインパクトをすぐに検証、体験できる機会を提供します。
具体的にはAI-OCRやチャットボットなどとUI Pathを組み合わせた代表的なシナリオを短期間で実装可能なモデル、ソリューションを提供します。この実証実験を経て、RPAと連携したAI機能を多くのユーザー機能へ普及していくことを目指しています。
3) 新製品「AI Fabric」
3つ目は、新製品「AI Fabric」のアーリーアダプタープログラムの開始です。UiPath製品に搭載される 「AI Fabric」は、RPAによる自動化とAIによる判断を結びつけるための機能です。
AI Fabricは機械学習モデル・OCRや人間が使う言語を理解する自然言語処理のモデルをUiPathのロボット上に構築し・開発（チューニング）・管理するための製品になります。UiPath上から各種AIの機能との連携を簡単に実装できる仕組みです。
これによりAIを知らないユーザーでも、AI Fabricを使うことで、AIモデルを呼び出し、UiPathと連携してロボットを作ることが可能になります。
UIPathのテクノロジーパートナーによって作成された様々なAIモデル（機械学習モデルや自然言語処理のモデルなど）をスキルとして管理し、 ロボット開発ツールである「UiPath Studio 」からスキルをドラッグ＆ドロップするだけで扱えるようしたり、実際の処理を実行するロボットへとデプロイしたりできます。
また、AI機能の多くは、学習させなかがら モデルをアップデートしていくことで、より正確性を高めることができます。こうした実装、運用、 改修、再実装といったプロセスをAI Fabricで簡単に管理できます。
AIとRPAが融合することで、どんなことが可能になるのか
（１）AI-OCR画像認識・解析
紙の文書から情報を読み取ることは、RPAでは苦手とされてきた分野でした。AI技術を取り入れたOCR、つまりAI-OCRの機能とRPAが掛け合わさることで、文書をデジタル化し、必要な情報を指定されたフォーマットに抽出することができます。
さらなるAIの技術の活用により、AI-OCRの手書き文字を含めた識字率が向上しています。
（２）AI Generic プロセスマイニング
プロセスマイニングとは、企業で行われているさまざまな業務を記録し、分析し、業務改善に活用することです。定型的な単純反復作業は、人の手作業によって長時間行われる傾向があります。UiPathのプロセスマイニングを活用することで、単純な反復作業を発見し、RPAの自動化に置き換え、作業時間の削減につながります。
(例)メールコンプライアンスチェックシナリオ
UiPathのAI Generic機能を使えば、メールのコンプライアンスチェックの業務では、普段のユーザー業務を監視することで、全体の処理のうち、内容のチェックにはAI技術を使い、対象メールの抽出や印刷、報告書の作成、送付といった処理は、従来のUiPath の機能で自動化できるといったことを容易に判断できます。
（３）自然言語処理・会話変換・テキスト解析
日本語の文章を読んで、その内容について理解することはRPAの苦手分野です。自然言語処理や機械学習といったAI技術と組み合わせることで文章を理解できるようになります。自然言語処理により何ができるようになるかというと、長い文章の要約や文章のレビューなどを行うことができるようになります。
(例) Web状非定型文書の要約業務シナリオ
UiPathの自然言語処理機能を使えば、原文と要約文を学習させることで、要約のルールを理解し、そのルールに従って未知の文書も的確に要約 できるようになります。こうした自然言語処理は、文書の要約だけでなく、メールの内容を理解したり、チャットの 会話を理解するなど、さまざまな分野での活用が可能です。
（４）チャットボット文書変換・解析
「チャットボット（ChatBot）」とは、チャット（会話）とボット（ロボット）という２つの言葉を組み合わせた言葉で、企業とユーザーの問い合わせやサポート対応で利用され、コミュニケーションツールとして注目を集めています。チャットボットは、テキストや会話に返答することができ、顧客対応などに用いられています。RPAと組み合わせることで、顧客対応後の事務処理を自動化することでき、処理に漏れなくスピーディーに対応することが可能となります。
（例）ID作成依頼自動化シナリオ
チャットボットを利用すると、チャットに入力されたメッセージから、例えば「IDの作成」業務であることを理解し、「お名前は?」などの対話型のやり取りの中で、処理のために必要な情報(氏名や希望ID、パスワードなど)を漏れなく聞き出すことができます。
こうして取得した情報を人間が承認すれば、あとはRPAによって自動的にIDが作成されます。RPAによってスピーディに処理できるだけでなく、必要な情報が不足したり、聞き間違いなどが 発生したりするのを防ぎ、より確実に処理できるようになります。
UiPathのRPAとAIの連携における競合との違い
（１）UiPath(RPA)の特長
UiPathのRPAのソフトウェアにはいくつか種類があります。
- RPA設定をするためのソフトウェア「UiPath Studio」
- 主に従業員のデスクトップ内にインストールし従業員の操作により作動する「Attended Robot」
- サーバー内のバーチャルマシン上で作動し従業員による操作が不要なロボット「Unattended Robot」
- Unattended Robot/Attended Robotの稼働状況を管理するサーバーソフトウェア「Orchestrator」。
UiPathのRPAの特長としては、下記が挙げられます。
また、UiPathにおけるRPAとAIとの連携において、特筆すべき特長は、先述の通り、
- AI Fabric
- 日本語サイトのマーケットプレイス「UiPath Go!」
- オープンプラットフォーム
の3つが挙げられます。
3つの特長により、AIソリューション（機械学習、画像認識、音o）がPoC（実証実験）だけで終わってしまうことの解消が見込めます。ビジネスに落とし込みにくいAIソリューションを、UiPath(RPA)と一緒に導入することで、ROIを出すことが可能になります。また既存のシステムと連携して実装することが可能なため、一から仕組みを構築する必要がありません。従来の実証実験よりも素早く安価に導入することができ、自動化の範囲も広がり、実際の効果を体感することが可能になります。
UiPathのAIビジョンについて
UiPathというRPAがオープンプラットフォームとして、多くのAIパートナーと連携をとっていきたいと考えています。AIが人の目や耳、頭脳だとするとRPAは既存のシステムや仕組み（手足）をつなげる神経系だと考えています。つまりユーザー企業がUiPathなどのRPAソリューションを使うことで、すべてのAIと既存のシステムがつながり、現場の人の手で自動化がどんどん進むことが可能になります。
RPAとAIの組み合わせによって、RPAだけではできなかったような自動化を進め、現場からイノベーションが起き、日本と世界が元気になることを目指しています。
米国に本社を持つRPAベンダー。日本法人は2017年2月に設立され、日本での導入は、金融機関、製造業、流通業や自治体など1,200社を超える。
日経コンピュータ 2019年8月22日号 顧客満足度調査 2019-2020 RPAソフト／サービス部門1位を獲得。
