RPAはAI導入の第一歩だった!AI・RPAの特徴と違い

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企業のAI・RPA活用が活発化しています。

人手が年々減少するなか、企業が生産性を確保するために人手に変わる新たな労働力を確保するためです。

仕事を効率化するツールとして注目を浴びているのが、AIとRPAです。

よく似ているようで違うAIとRPAですが、両者をうまく組み合わせることで今までにない新しい価値を想像することができます。

そこで今回は、業務効率化にあたってのAIとRPAを組み合わせた活用について説明していこうと思います。

 RPAとAI

AIとは

AIとは、Artificial Intelligentの略称で、人間のように自律的に考えたり行動したりできる技術のことを指しています。

しかし、専門家の間ではAIの明確な定義に関して依然として意見が分かれているのが現状です。以下が、AI専門家の提唱するAIの定義の一覧です。

また、AIには何でもできる「強いAI」と1つの目的に特化した「弱いAI」があります。

強いAIはまだ世の中に存在せず、現状としてAIというと弱いAIを指します。

RPAとは

RPAとはRobotic Process Automationの略称で、今まで人間がパソコン上で手作業によって行ってきた業務を自動化するシステムです。

業務の中で大部分を占めてきた定型業務を正確かつ高速に自動化できるため、次世代の労働力として注目を集めています。

AIとRPAの違い

AIとRPAの違いは自律性の有無にあります。

AIは自らデータを学習し特徴量を自動抽出することによって、自律的に考えて行動することができます。

一方でRPAは自律的な動きができず、人間が予め決めたルールに従った動きしかできません。そのため、やり方が明確に決まった業務の自動化に向いています。

なぜ今AI・RPAなのか

深刻な人手不足

AI・RPAが注目される背景として、国内で深刻化する人手不足問題があります。

事実、2019年に帝国データバンクが実施した調査によれば、正社員が不足している企業は50.3%にものぼるそうです。

人手不足の深刻化は労働者の業務負担増加にも繋がります。

今後は、業務を効率化し、人手不足問題に対してどのように取り組むかが課題となります。

AI・RPAを生かして業務を効率化できる

AI・RPAのメリットは人が担っていた業務を自動化できる点にあります。

また、AI・RPAであれば人間よりも正確で高速な業務遂行が可能です。

不足する人手をAI・RPAで補うようにすれば、人手不足を効率化できるのではないでしょうか。

これからはいかにAI・RPAを業務に導入していくかが課題となります。 

AIとRPAを組み合わせてより効果的に

AIとRPAは組み合わせて使うことでさらなる価値を発揮します。

業務には手順が明確に決まった部分と自律的に考えて臨機応変に動かなければならない部分があります。

前者のような業務にはRPAを、後者のような業務にはAIを使うことが業務効率化の上で重要です。

RPAでAIのためのデータを集める

AIに重要なのがデータですが、はじめのうちはデータの不足という問題にぶつかることも多いのではないでしょうか。

しかし、RPAならデータは不要です。

そこで、まずはRPAでAIに必要なデータを集め、データが集まったらAI化するのが有効だといえます。

RPAの導入がAIにつながる

AIに先立ってRPAを導入することが、後のAI導入に繋がります。

簡単なシステムで業務を効率化することで、現場にシステム導入に対する土壌ができるからです。

例えば、現場にITリテラシーに欠ける労働者が多い職場だとシステムを上手く使いこなせず、システム導入が思うように進まないこともあります。そのような際に、まずは導入や操作の簡単なRPAを導入し、新システムへの免疫を高めてからAIを導入するというステップが有効になることが多いです。

AI・RPA活用の注意点

業務を効率化してくれるAI・RPAですが、必ずしも導入が上手くいくとは限りません。

AI・RPAを導入して何をしたいのかが明確でないと、重要な結果につながらないからです。

AI・RPAはそれ自体が目的ではなく、業務を効率化する手段にすぎません。

業務課題を明確にし、その課題をAI・RPAでどのように解決するかを考える必要があります。

そのためには、現場へのヒアリングや業務プロセスの分析などを通して現状を把握することが欠かせません。

まとめ

業務効率化の手段として注目を集めるAI・RPA

人手不足が深刻化するなか、新たな労働力として活躍が期待されています。

まだまだ技術的にも活用度的にも発展段階ではありますが、将来は仕事を担う存在としてなくてはならない存在になるのではないでしょうか。



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2019年11月28日 2019年11月29日更新

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