RPAとAIの違いとは?RPAが活躍するのはどんな場面?

近年、RPAやAIという言葉を耳にする機会が増えてきました。多くの企業は最新のテクノロジーを使って業務効率化を図ろうとしていますが、RPAとAIの違いを正しく理解できているでしょうか。業務効率化を目指すにあたってまずすべきことは、両者の違いをしっかりと把握することです。

そこで今回は、RPAとAIの違いを紹介するとともに、RPAは具体的にどのような場面で役立つのか、どのような業種への導入に向いているのかも含めて詳しく解説していきます。

RPAとAIの違い

働き方改革実現のために、多くの企業で導入が進んでいるRPA。同時にAIを活用した業務効率化もキーワードとして注目されています。RPAとAIは似たような役割を果たすことから混同されることが多いですが、実は明確な違いがあることをご存じでしょうか。まずはRPAとAIとは何なのか、それぞれの内容を整理したうえで定義してみましょう。

RPAとは

RPAは「Robotic Process Automation」の略称で、コンピューターの内部で動くロボットのことを指します。コンピューターを利用した事務作業を自動化するもので、従来のように個別にプログラミングを行う必要がありません。覚えさせたい作業を作業員がRPAに学習させるだけで運用が可能になるため、専門的な知識がなくても実務担当者レベルで導入・運用ができます。

AIとは

AIとは「Artificial Intelligence」の略称で、人工知能とも呼ばれます。言葉や文字、画像などの認識といった、人間が頭脳で行う処理をコンピューターに行わせるための技術であり、実はRPAもAIの機械学習によって実現しています。RPAはコンピューターの内部で動く仕事用のロボットのことを指している一方で、AIはさらに広義の意味として使用されます。

RPAを活用した具体例

RPAは定型的・定量的な業務を実行するために最適なツールのひとつです。業務において明確なルールが決まっており、大量の処理を必要とする、いわゆるルーチン化された作業に向いています。しかし、定型的・定量的という表現では分かりづらい人も多いため、具体的にRPAの活用事例としてよく挙げられる作業を挙げてみましょう。

見積書の作成

例えば、見積依頼に記載されている型番をスプレッドシートから拾い、Wordの所定のフォーマットに型番と価格、顧客情報を入力して顧客に送付するような作業はRPAに最適です。

見積書の作成は企業や部署、取り扱う商品の種類などによっても発生頻度は大きく異なると思いますが、一定の作業フォーマットが決まっていてイレギュラーが少なく、大量の処理を必要とする場合はRPA導入がおすすめです。

データ入力作業

データ入力や転記作業において、ExcelからWord、ブラウザからスプレッドシートなど、異なるアプリケーション間をやりとりする場合は関数やVBAマクロなどでは実行が難しいものです。しかし、RPAの場合はアプリケーションが異なっていても問題なく動作します。

ちなみに、企業が独自に開発した自社の基幹業務システムといったものにもRPAは応用が可能です。勤怠情報から給与計算をする際のデータ入力のようなことにも活用できます。

ただし、当然のことながらRPAを活用できるのはパソコンを使った業務に限られます。紙に書かれたアナログ情報はRPAで読み取ることはできないため、別途OCRといったソフトウェアを活用する必要があります。

データのバックアップ作業

毎日定期的に行っているデータのバックアップ作業も、RPAに向いている作業のひとつです。大規模なシステムの場合はバックアップ自体が自動化されているケースも多いですが、チーム単位で運用しているスプレッドシートのような場合は手作業で運用しているところも少なくありません。

スプレッドシートを運用していくなかで、誤った操作によってデータが消去されてしまうケースは意外と多く、頭を悩ませている管理職もいるのではないでしょうか。RPAにデータのバックアップ作業を任せることで、その分の工数を削減できるだけではなく、バックアップの作業漏れを防ぐこともできます。

RPAが向いている業種とは?

RPAはメールやオフィス系のアプリケーションソフト、企業独自の基幹システムなど、複数の異なるアプリケーションを使ったタスクであっても対応が可能です。仕事を学習させる際にはプログラミング技術も必要なく、業務の実務部門独自でも手軽に導入できることが大きなメリット。そのため、コンピューターを使った業務が中心で、明確に作業内容が決まっている場合はRPA導入に向いていると言えるでしょう。そこで、RPAの導入が向いている業種をいくつか具体的にピックアップしてみます。

営業

顧客情報の管理や見積書、請求書の作成など、営業という職種は意外と事務的な作業が多いものです。なかには日々の膨大な事務作業に追われてしまい、本質である顧客とのコミュニケーションがおろそかになっているケースもあります。事務作業は営業の付帯的な仕事とはいえ、書類の確認漏れや記載ミスがあると納期が遅れてしまい、顧客からの信頼を失ってしまうリスクもあります。そのような初歩的なミスを防ぐためにも、RPAの導入によって事務作業を効率化することは有効な手段といえるでしょう。

人事・総務

給与計算や従業員の人事情報の管理など、人事・総務の部署は社内における事務作業が非常に多い部署です。万が一給与計算の処理を誤ったり、給与振込先にミスがあったりすると大きな問題に発展してしまいます。社内の問題とはいえ、身内からの信頼を損ねることは人事や総務の部署にとって避けたいもの。そうは言っても人間が作業をする以上は完全にミスを防ぐことは難しいため、確実に正確な作業を遂行するためにも、RPA導入は有効です。

財務・経理

社内の金銭的管理を行う財務・経理の部署はRPAの導入に最も適していると言えます。社内の各部署から上がってくる経費精算処理はもちろん、企業の会計システムへの大量のデータ入力なども対応できるでしょう。特定のフォルダに対象となるファイルを格納しておけば、RPAはそれぞれのファイルを開いて中のデータを確認し、数値を拾って都度入力するといった作業も可能なため、工数が大幅に削減できます。

コールセンター

顧客からの問い合わせが大量に集まるコールセンターにおいては、問い合わせ件数や内容をサマリー化するレポート業務にRPAが有効です。また、社内で持っている顧客情報へ問い合わせ内容を転記する作業や、顧客ごとにどの程度の問い合わせ件数があるのかもリスト化することができます。膨大な件数の問い合わせに対応するコールセンターにおいて、RPAは全体像を可視化するために有効なツールと言えます。

RPAとAIは無関係ではない

RPAの導入にはプログラミング技術が不要だというメリットがありますが、一方でAIを使った業務効率化を実現するには、専門的なAI関連の知見やプログラミングの知識が必要となるため難易度は非常に高いです。

RPAとAIは根本的に異なるものであることは確かですが、一切無関係というわけではありません。そもそもRPAが処理を実行する際には機械学習というAIの技術が使われているためです。今後AIが発展していくと、RPAは単なる作業ロボットではなく、業務効率化の提案や業務フローの構築も可能になると期待されています。

まずは現在自社が行っている業務のなかで、RPAの移行に適した業務がどの程度あるのかを把握し、一部の作業だけでも導入してみると効果が実感できるはずです。

 

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