RPAとAIの違いとは?組み合わせた活用方法やメリット、事例をご紹介
近年、テクノロジーの進化が加速する中で、業務環境はますます複雑化し、効率的なプロセス構築やイノベーションの推進が重要な課題となっています。そこで注目されているのが、「RPA」と「AI」です。
これらの技術はそれぞれ独自の強みを持ち、業務の自動化や意思決定の高度化に大きな役割を果たしています。
この記事では、RPAとAIの基本的な仕組みやそれぞれの違いを解説するとともに、これらを組み合わせることで生まれるメリットや具体的な活用例について詳しくご紹介します。
このような方におすすめの記事です
- RPAやAIの違いについて知りたい方
- RPAとAIを組み合わせた活用例について知りたい方
- RPAやAIの導入を検討している方
目次[非表示]
RPAとは?
RPAとは、Robotic Process Automation の略で、ソフトウェアロボットを利用して定型的な業務プロセスを自動化する技術です。
人の手で行うデータ入力や転記、帳票作成、メール送信などの繰り返し作業を、事前に設定したルールに基づいて正確かつ高速に実行します。
プログラミング不要で利用できるツールが多く、既存の業務システムに変更を加えることなく導入できる点が特徴です。
単純作業を自動化することで従業員がより付加価値の高い業務に集中できる環境を提供します。現在では、財務・人事・カスタマーサポートなど、多くの業務領域で導入が進んでいます。
具体的なツールとしては、UiPath や RoboTANGO、Coopel 等が挙げられます。
RPAの目的、導入メリット
RPAの主な目的は、単純作業を自動化して人間の作業負荷を軽減し、生産性と品質を向上させることです。例えば、データ入力や帳票作成、メール処理などのルーチン作業をRPAが効率的に処理します。
導入のメリットとして、作業時間の短縮や業務コストの削減が挙げられます。また、24時間稼働が可能なため、業務プロセスが加速し、納期短縮にもつながります。
さらに、従業員が付加価値の高い業務に専念できるため、企業全体の競争力アップにも寄与するでしょう。
AIとは?
AIとは、Artificial Intelligence の略で、大量のデータからパターンやルールを学習し、人間の判断を模倣または拡張する技術です。複雑なタスクや予測が求められるビジネスシーンで大きな効果をもたらします。
AIは、機械学習や深層学習など、多彩なアプローチを含む広範な概念で、音声認識や画像分析などの分野も含み、非構造化データを解析して有益なインサイトを得ることができます。
例えば、需要予測による在庫管理の最適化や顧客行動の予測を基にしたマーケティング施策など、すでに様々な分野で活用が進んでいます。
AIの目的、導入メリット
AIの主な目的は、パターン認識、予測、意思決定などを自動化・高度化し、人の作業にかかる時間と労力を削減するとともに、新たな付加価値を生み出すことにあります。
導入メリットとしては、複雑な問題の解決や、多種多様なデータをもとに生み出される高度な分析結果の活用が大きいです。これにより、従来の単純な自動化技術では対応できなかった領域にも活躍の幅を広げることができます。
また、機械学習や自然言語処理、画像認識技術の発展により、カスタマーサポートや需要予測、リスクアセスメントなどの分野で格段に高い精度と効率を実現できるようになりました。
RPAとAIの違い
基本的な違い
RPAは主にルーチンワークの効率化に強みを発揮し、AIは高度な分析や判断を伴う処理を得意とする点に大きな違いがあります。
RPAは、定型ルールに基づきPC操作を自動化する技術である一方、AIは大量のデータを学習して、自ら推論や予測を行う点が特徴です。プログラムされたルールだけではなく、経験則を通じて新たなパターンを見いだすことで、未知の状況にも柔軟に対応できます。
活用場面の違い
RPAは大量で単純な手続き作業の効率化、AIは複雑な分析や予測が必要な場面で活用される傾向にあります。
RPAは明確な手順やルールが定まっている繰り返し作業を自動化するのに適していますが、AIは音声認識や画像解析、自然言語処理など、高度な判断や推論が求められる場面で利用が進んでいます。たとえば、チャットボットによる顧客対応や、大量データからのパターン検出といったタスクに強みを発揮するのが特徴です。
機能比較と特化領域
RPAは「あらかじめ決められたプロセスや画面操作を正確に再現する」という機能に特化しており、AIは機械学習によって膨大な情報から規則性を見つけ出し、未知のデータにも柔軟に対応する能力を持っています。
RPAは「繰り返し作業の効率化」に、AIは「データから新たな知見を導く」領域に特化しているといえます。
RPAの3つのクラス
RPAには大きく分けて3つのクラスがあるとされています。
第一のクラスは定型作業をルールベースで自動化する“クラス1”で、多くの企業で導入が進んでいる基本機能を持ったRPAです。
次にAI技術を一部取り入れ、簡易的な判断ができる“クラス2”のRPAが存在します。そして、深層学習や自然言語処理などを組み合わせ、本格的にAIとの連携を実現する高度な“クラス3”があります。
これら3つのクラスを段階的に活用することで、企業は自動化の幅を徐々に拡張し、高度な判断が必要な業務までRPAに任せられるようになります。
クラス1 |
クラス2 |
クラス3 |
RPA (Robotic Process Automation) |
EPA (Enhanced Process Automation) |
CA (Cognitive Automation) |
決まったルールに従い、繰り返し作業を自動化。データ入力やメール送信などの単純作業に便利。 |
基本的な判断が可能で、複数のシステムをつなげた自動化。やや複雑なデータも処理も可能。 |
AIを使った高度な自動化で、文章の理解や画像認識など、人のような判断が可能。非整理データも扱える。 |
botとの違い
botはチャットや対話型のインターフェース上で、ユーザーとのやり取りを自動的に行う仕組みです。例えばカスタマーサポートの入り口として導入されるチャットボットが代表的な例です。
RPAとの違いは、botがユーザーとの対話を通じて特定の情報を取得したり簡易的な対応をするのに対し、RPAは画面上の操作を置き換えることが中心となる点です。
両者を連携させることで、問い合わせ対応とその後に行われる事務手続きを自動化するといった高度な仕組みが構築できます。
RPAとAIの連携で実現できるメリット
RPAにAIを組み合わせることで、単純な自動化を超え、より複雑な判断が必要な業務まで自動化の範囲を広げられます。ここでは主なメリットを詳しく見ていきます。
業務効率化とコスト削減
RPAとAIを連携させることで、繰り返し作業の自動化とデータ解析の精度向上が同時に見込めます。単なるルーチンワークの削減にとどまらず、戦略や企画など高付加価値の業務に集中できる時間を生み出せるのが大きな魅力です。
さらに、人為的ミスが減り作業時間も圧縮されるため、人件費や諸経費を含むコスト面のメリットも高まります。
たとえば、OCR技術とAIを組み合わせて請求書や顧客情報を自動抽出すれば、手入力の手間や入力ミスを大幅にカット可能です。
フォーマットが異なる書類にも対応できるよう機械学習を取り入れると、処理の標準化が進むため、属人化の防止やスムーズな業務フロー構築にもつながります。
高度な自動化と精度向上
RPAにAIの学習能力を組み合わせることで、定型業務のみならず、イレギュラーや例外処理を含む複雑なフローまで自動化の範囲を拡大できます。
機械学習によるルール拡張やシナリオ分岐を活用すれば、想定外の入力や複数の分岐条件があるケースでも柔軟に対応可能です。
たとえば、自然言語処理を導入してメール本文から必要情報を抽出し、RPAが指定部門に振り分ける、あるいはテンプレートを提案するといった高度な処理も自動化できます。
DX推進と将来的展望
RPAとAIを組み合わせた拡張的な運用は、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を加速させます。
単なる作業効率の向上にとどまらず、データを活用した新サービスやビジネスモデルの創出など、多面的な改革を実現できる可能性を秘めているからです。
今後はAI技術の高度化やRPAツールの進化に伴い、定型から非定型まで多岐にわたる業務が自動化の対象になると考えられます。その際には、社内システムやデータを横断的につなげる設計が不可欠です。
RPAとAIの活用事例
実際にRPAとAIを組み合わせて導入している企業事例は数多く存在します。ここでは、代表的な活用例をいくつかご紹介します。
RPA×AI-OCR:請求書処理などの業務プロセスの効率化
従来、請求書の金額や取引先情報などは人手でシステムに入力していたため、転記ミスや入力漏れが発生しやすい業務でした。
RPAにAI-OCR機能を組み合わせることで、紙やPDFデータを自動でテキスト化し、そのままシステムに登録できるため、作業コストの削減と精度向上を両立できます。
このような仕組みは経理部門の負担軽減だけでなく、全社的な取引データの可視化や分析に役立つリアルタイムなデータ基盤づくりにも寄与します。
RPA×対話型AI:カスタマーサポートの自動化
問い合わせ対応にチャットボットを導入し、ある程度の質問はAIが自動回答し、複雑なケースのみ人間のカスタマーサポート担当に引き継ぐ手法が広がっています。
対話型AIが顧客とのやり取りを行い、その後ろでRPAがシステムへのデータ登録や関連業務を自動化することで、応対時間を大幅に削減できます。
顧客満足度の観点でも、24時間365日の問い合わせ窓口を実現できるため、企業イメージの向上やリピート率のアップにつながります。
Amieは、迅速かつ的確な応対を提供する次世代AIチャットボットです。
RPA×AI画像認識:不良品の自動検出と仕分け
製造業では、製品の外観検査や不良品の自動仕分けにAIの画像認識技術が活用されています。RPAが検査工程での判断結果を元に、社内システムや生産ラインに次の作業指示を実行することで、ミスを減らしながらスピード感を高めます。
AI画像認識技術の精度が高まるほど、不良品検出の正確性も上がります。結果として、品質保証コスト、廃棄コストの削減につながります。
RPA×需要予測:需要予測と発注業務の自動化
小売業や製造業においては、AIによる需要予測は在庫管理や発注業務の最適化を大きく促進します。
AIモデルが算出した数値をもとにRPAが自動で発注システムに入力し、必要な在庫を過不足なく確保するといった仕組みが整備されています。これにより、在庫切れや余剰在庫によるコストが抑えられ、売上機会損失を最小化できます。
また、担当者は日々の膨大な発注作業から解放され、市場分析や戦略策定を行う時間を確保できます。
RPAとAIを選定する際のポイント
RPAとAIはそれぞれ得意分野が異なるため、自社の課題や業務特性を考慮した上での選定が不可欠です。こちらではRPAとAIを選定する際の主なポイントを紹介していきます。
RPAが適している場面
RPAは主に、定型的な入出力作業やルール化された手順を繰り返す業務に適しています。例えば注文書処理や経理の仕訳など、操作方法が毎回同じで入力パターンが一定の業務が典型的な活用例です。
こうした業務を人力で続けると時間がかかり、生産性が上がりにくいため、RPAの導入がコスト削減効果を早期に生み出します。
AIが適している場面
AIは規則性の少ないデータや非構造化データを扱うシーンに向いています。例えば画像の分類や音声認識、文章の内容を分析して意思決定を下すといった、複雑な情報処理で活用が期待できます。
また、過去データを元に傾向を分析し、将来の需要やリスクを予測するケースでも、AIの予測モデルが大いに威力を発揮します。
選定の際のポイント
単なる人件費削減や業務効率化が目的なのか、それとも新たな価値創出を狙うのかによって、RPAとAIのどちらに重点を置くかが異なってきます。
費用対効果や導入期間、運用体制、セキュリティなど、多角的な視点で検討し、段階的に導入を進めることでリスクを最小化しましょう。
AI導入のお困りことはABKSSにご相談ください
RPAやAIツールの導入は、作業効率の向上やコスト削減、人為的ミスの低減といった多岐にわたる効果をもたらします。その一方で、選び方を間違えると効果を最大限に発揮できません。
選ぶポイントは先述した通りですが、重要なのは自社の業務プロセスや課題に合った機能を正しく見極めることです。
ABKSSでは、これらのポイントをしっかり押さえた最適なソリューションを提案いたします。RPAやAIツールの導入をご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください。
おわりに
本記事では、RPAとAIの違いや連携メリット、導入ポイントについて解説しました。RPAとAIを組み合わせて適切に取り入れることにより、業務効率化だけでなく新たな価値創造につなげることが可能です。
まずはRPAで定型業務を効率化しつつ、どうしても人の判断が欠かせない部分をAIで補完することで、より幅広い業務の自動化を実現できます。導入のハードルやコスト、専門知識の不足を感じたら、専門家のサポートを検討してみましょう。