最近ではAIが盛んに話題にされており、一世を風靡しているかのようです。そんなAIが提起している疑問は、コンピューターが人間の代役を務め、人間と同じように働くだけでなく、人間よりも優れているとしたらどうなるかというものです。コンピューターが人間の代わりに意思決定を行い、問題を解決し、インテリジェントに会話をしたり、オンラインでドラフトを作成したり、画像を生成したりできるとしたらどうなるでしょう。

さらに、AIを活用して日常業務の負担を軽減し、仕事でさらに成功するにはどうすればよいかという疑問もあります。

私たちはロボティックプロセスオートメーション（RPA）と人工知能（AI）を別々のものとして考えがちです。しかし、進化し続けるオートメーションテクノロジーの世界では、その考えはもはや当てはまりません。今や、AIがRPAを良い方向へ変えつつあるのです。

RPAが市場の予測を超えて成長する一方で、AIはさらに大きな価値を生み続けています。Forresterによる2023年の予測によると、Fortune 500企業の10%がAIツールを使用してコンテンツを生成するようになります。それだけではありません。

AIは、認知して学習するコグニティブテクノロジーであり、コグニティブアルゴリズムからAIを活用した業界のイノベーションに至るまで、無限の可能性を秘めています。一方、インテリジェントオートメーション（IA）は、AI、機械学習（ML）、ロボティックプロセスオートメーションとその他のテクノロジーを統合し、デジタルワークフォースを使用してオートメーションをエンドツーエンドで拡大するものです。

RPAとAIにはそれぞれにメリットがありますが、ビジネスプロセスを最大限に最適化するためには、この2つを結合する必要があります。この結合の結果として実現するのが、インテリジェントオートメーションです。RPAでは、反復作業をはじめとするタスクをルールに基づいて自動化することに重点を置いています。一方、AIはコンピューターシステムを使用して人間の知能をシミュレートするものであるため、この2つを連携させれば、非常に大きな可能性が生まれます。

人工知能（AI）とロボティックプロセスオートメーション（RPA）の違いとは

ロボティックプロセスオートメーション（RPA）では、人間のアクションを模倣するソフトウェアロボットを使用して反復的なビジネスプロセスを自動化します。これによって、従業員は単調なルーチンタスクから解放され、より有意義な認知的作業に注力できるようになるため、エンゲージメントと士気が高まります。RPAロボットは、タスクに対してプログラムされた指示に従って、自動化されたそのタスクを効率的に、エラーなしで実行します。

人工知能（AI）はコグニティブ学習と推論に対応する能力があり、エラーを識別して効率的に修正することもできます。AIテクノロジーには、機械学習（ML）、インテリジェントドキュメント処理（IDP）、光学式文字認識（OCR）、自然音声、音声認識、自然言語処理（NLP）などの幅広いアプリケーションが含まれます。

AIを活用したRPAロボットを導入するということは、コンテキストに沿ったルールに従ってタスクを実行しながら学習を重ねるインテリジェントなデジタルワーカーを手に入れるということです。デジタルワーカーは異なるレベルの自動化でタスクを実行できます。具体的には、「無人」オートメーションとして独立して動作することも、「有人」オートメーションとして人間と連携して動作することもできます。

デジタルワーカーは休むことなくタスクを実行して、従業員ワークフローの改善、エラーの削減、生産性の向上を図り、迅速なサービスを提供して顧客満足度を高めます。

人工知能とロボティックプロセスオートメーションが急速に進化している主な領域には、チャットボット、非構造化コンテンツ、IoTセンサー、分析の4つがあります。ロボットをさらにインテリジェントにするという点では、非構造化データから優れたインサイトを引き出す機能が注目を集めています。

RPAとAIを結合すると、デジタルワークフォースと呼ばれる究極のチームが実現します。

インテリジェントプロセスオートメーションで非構造化データが非常に重要となる理由とは

非構造化データは、またとない自動化の機会を生み出します。多くの企業のデータの中には、数十あるいは数百テラバイトもの非構造化データがあります。そのため、非構造化データの有効利用を促してインテリジェントなロボティックプロセスオートメーションの可能性をフルに解き放つ、実証されたソリューションを組織が求めるのは当然のことでしょう。

プロセスのギャップを埋めるために引き続き焦点となるのは分析です。分析に関しては、組織のほぼ半数近くがAIとオートメーションソフトウェアを使用して、新しいデジタルワークフォースを作成することになるはずです。

RPAプロセスでの非構造化データの使用

例えば次のシナリオでは、RPAプロセスの構築中に非構造化データを使用できるかどうかが重要になります。

• 特定の顧客の分類法に従ってドキュメントをカテゴリに分類し、各カテゴリに応じて対処する必要がある場合
• ドキュメントの内容に関連性があるかどうかを理解する場合
• 情報を抽出する前に、推論を情報に当てはめる必要がある場合
• 抽出するデータに結び付けられている関係も検出して、プロセスでその関係を適用する必要がある場合

上記のシナリオでは、AIとRPAの連携範囲を拡大して非構造化データの使用を促進することで、インテリジェントオートメーションの適用範囲が広がります。

AIによって、あらゆる関連データが迅速に、RPAで使用できる有用かつ実用的なデータに変換されます。AIは、非構造化データ（例えば、各種のビジネスルール、ドキュメント、発注書、請求書、メール、調査レポート、フォームなどのテキストフィールド）に含まれる関連情報を分析、分類、抽出して、ロボティックプロセスオートメーションで使用可能なクリーンなファイルに編成します。

AIとRPAを連携させる方法

RPAとAIを連携させると、インテリジェントなプロセスオートメーション、つまりインテリジェントオートメーション（IA）が実現します。IAはこの2つを結合するだけでなく、機械学習とその他のAIベースの自動化を組み合わせて、ワークフローを最適化し、プロセスを合理化し、組織での全面的なデジタルトランスフォーメーションを可能にします。

インテリジェントオートメーションソフトウェアはRPAロボットを、コグニティブオートメーションで駆動され、より複雑なタスクを処理するデジタルワークフォースに変えるのです。

RPAと機械学習

AIを活用したRPAロボットは、現在の能力に加え、意思決定能力も発揮するようになります。機械学習（ML）を導入することで、ボットは問題を解決して改善に向けた提案も行えるようになります。

機械学習はAIの一分野であり、データとアルゴリズムを使用して人間の学習機能を模倣し、学習する中で強化されていきます。機械学習モデルを使用すれば、これらのAIを活用したソフトウェアロボットを予測で利用して、結果を予測できます。

AIとRPAの連携

RPAで非構造化データを分析、分類、抽出するには、AIが申し分のない組み合わせとなります。RPAとAIを組み合わせれば、複雑でさらにミッションクリティカルなインテリジェントRPAワークフローでも結果を改善できます。

同時に、RPAは理想的な補完的テクノロジーとして、コグニティブ機能を使用した効果的なオートメーションの大規模な導入を可能にします。

つまり、組織はオールインワンのプラットフォームを使用してエンドツーエンドでプロセスを自動化することで、自動化するメリットを両方のテクノロジーから引き出し、インテリジェンス機能の価値を容易に活用できます。

Expert AIの人工知能機能をSS&C Blue Prismのロボティックプロセスオートメーションプラットフォームに統合すると、ワーカーの効率性と生産性が向上すると同時に、非構造化データを使用する際の精度がさらに高くなります。したがって、かつては人間だけで処理していたタスクを自動化し、ビジネスオートメーションを新しい戦略的領域に拡大できます。

RPAとAIの使用例

AIがRPAボットの機能を高めている例は数えられないほどありますが、ここでは数例に絞って紹介します。

• メールの管理：ロボットが一連のメールのデータをスキャンして、緊急性、問題、目的を検出します。さらに、応答時間を短縮したり、トピックを整理しやすくしたりするための重要な情報を抽出します。

• 請求書の処理：AIを活用したロボットを決済処理システムで使用すると、請求書の処理時間が大幅に短縮され、正確さも飛躍的に向上します。
• 金融取引：PRAとAIを連携させて、さまざまなソースから各ユーザーのデータを収集し、スキャンによって不正の疑いがある例外的なアクティビティを検出することで、金融取引でのセキュリティと正確性を確保することができます。以前の経験に基づいて今後の取引での危険を察知するには、機械学習による予測分析を利用できます。
• コミュニケーションエクスペリエンス：ボットを使用して従業員エクスペリエンスと顧客エクスペリエンスをスキャンすることで、改善の余地がある部分や問題を見極めて素早く修正できるだけでなく、見落としがないことも徹底できます。これは従業員と顧客の両方にとって有益です。

RPAとAIのメリットとは

これまで、RPAとAIが何であるのか、そしてこの2つが効果的に連動する仕組みを説明してきました。このブログ記事で取り上げる話題はもう1つ残っています。それは、メリットです。デジタルワーカーには、オートメーションの取り組みを「十分」なものから「卓越した」取り組みに一変させる可能性があります。

RPAとAIを連動させることで得られるメリットを挙げたらきりがありませんが、ここでは主な4つのメリットを簡単に説明します。

• 従業員の満足度の向上：従業員が単調なタスクから解放され、より大きな価値をもたらすプロジェクトに注力できます。
• 効率性：プロセスが効率化され、成果を上げるまでの時間が短縮されます。
• 正確性：プロセスを自動化するとヒューマンエラーが減ることから、効率性がさらに向上します。
• 一貫性とコンプライアンス：エラーが少なくなり、ルールに従って作業が行われるため、デジタルワーカーが明確な監査証跡を残して、常にコンプライアンス要件に準拠した状態を確保できます。