AIとRPA：両者の連携方法と、ビジネスに両方が必要な理由

ゴールドマン・サックスのレポートによると、AI は世界の労働生産性を年間 1% 以上向上させ、2025 年までに 2,000 億ドル以上の投資を引き付ける可能性があります。一方、RPA 市場はユビキタス AI よりもはるかに狭い領域で活動していますが、2029 年までにその価値は 140 億ドルを超えると予想されています。

個人的には、これら 2 つの個別のテクノロジーにより、職場でのプロセスの卓越性において達成可能なものが再定義されました。ビジネス プロセスの自動化に関する議論は、代替案として各ソリューションの長所と短所を詳しく説明する「AI 対 RPA」の並列比較に要約されることがあります。

これは効果的なアプローチですが、最終的には限界があります。 AI と RPA はそれぞれ単独でもプロセスを合理化し、タスクを自動化して大きな効果を発揮しますが、その組み合わせにより「インテリジェント プロセス オートメーション」(IPA) を通じてビジネス プロセスにこれまで隠れていた価値を発見して提供できるようになり、真の変革をもたらす可能性があります。多くの企業がこの事実に気づき、IPA 市場の急速な成長を促進しました。 2030年までにその価値は約370億ドルに達すると予想されています。

この記事では、インテリジェント オートメーション、AI、RPA の相互作用、それらが相互にもたらすメリット、そしてそれらが企業のインテリジェント プロセスにもたらすメリットについて説明します。

インテリジェント プロセス オートメーションとは何ですか?

まず、インテリジェント オートメーションによって提供される強化された機能を説明するために、従来の RPA を定義することが重要です。

従来の RPA では、多くのビジネス プロセスやワークフローに共通する、大量で反復的なルールベースのタスクを実行するためにソフトウェア ロボット (または「ボット」) を導入します。 RPA の対象となるタスクは、データ集約型である傾向があり、そのため、処理方法や一貫したデータ構造に例外やバリエーションがほとんどないため、人為的エラーが発生しやすくなります。これらのタスクには、データの抽出と転送、標準化されたレポート、または Web サイトのスクレイピングが含まれます。

RPA テクノロジーを導入することで、これらのタスクを手動で行うよりも大量に、より速く、より正確に完了できます。これにより、生産性が大幅に向上し、コストが削減され、プロセスのスケーラビリティが向上します。また、RPA ツールにより、チーム メンバーはこれらの日常的なタスクの繰り返しによる退屈さから解放され、判断力と専門知識を必要とするより価値の高い作業に集中できるようになります。

したがって、従来の RPA は多くの機能を提供できる一方で、その範囲は大幅に制限されています。比較的単純なタスクに制限されていることに加えて、もう 1 つ重要な考慮事項があります。RPA ロボットは考えません。代わりに、指示されたとおりに、指示されたことだけを実行します。

ソフトウェア ロボットは、特定の自動化パラメータの範囲外で考えることも、情報を解釈することもできません。同様に、ソフトウェア ロボットは、指示されない限り、対話するプロセス エコシステムの変化に反応しません。つまり、自動化の上流または下流でわずかなプロセス変更があっただけでも、自動化の影響が薄れたり、弱まったりする可能性があります。

インテリジェントプロセスオートメーション - AI時代の到来

インテリジェント プロセス オートメーションは、単純なタスク、プロセス、またはワークフローを自動化する RPA の機能と、AI の判断および学習機能を組み合わせたものです。 AI がプロセスの重要な決定ポイントを処理する一方で、ロボットは各ステップで必要な日常的な作業を実行します。意思決定を統合することで、この認知自動化はより複雑なタスクをより迅速に処理できるようになります。AI アルゴリズムは、プロセスの異常や変化について推論し、適切なアクションを決定するように教えることができ、それに応じてソフトウェア ロボットに指示を出すことができます。

AI のコンテキスト理解と論理的推論の応用により、迅速で合理的な意思決定が可能になり、機械学習 (ML) アルゴリズムにより、時間の経過とともに AI システムはより優れた意思決定、つまりビジネスの成功指標に沿ったより優れた意思決定を学習できるようになります。 AI インテリジェント オートメーションは、プロセスの異常を効率的に検出して解決することで、RPA ロボットの有効性を継続的に最適化します。

AI がプロセス自動化にもたらす大きなメリットの 1 つは、非構造化データと入力から正確な理解を引き出す能力です。 AI ツールボックスには、コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP)、音声認識、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) など、これを可能にする革新的なアプリケーションが満載されています。

そのため、フリーテキスト フォーム フィールド、電子メール、ビジネス ドキュメント、さらにはリアルタイムの顧客クエリなど、AI はビジネスに関連する情報を抽出して分析できます。このクリーンアップされたデータは、RPA ロボットによって簡単に使用 (またはトリガー) され、プロセスを自動化できます。

インテリジェントプロセスオートメーションの例

インテリジェント オートメーションの使用例は膨大で増え続けていますが、より一般的に広く普及しているアプリケーションには次のようなものがあります。

財務/会計: AI は仕入先または顧客からの請求書を読み取り、未払い金額、支払期日、発注番号などの重要な詳細を抽出できます。買掛金側では、RPA ロボットがこの構造化データを使用して発注書を検証し、支払合計を計算し、承認のために支払いを送信し、承認された支払いを処理します。売掛金の場合、ロボットはこの情報を使用して、自動支払いリマインダーを送信し、入金を調整し、期限切れの支払いを AI システムにフラグ付けして回収します。 AI 駆動型のスマート プロセスは、厳格な財務プロセスが遵守されないことを防ぐのにも非常に効果的です。たとえば、AI は請求書が同じ従業員によって確認および承認されたかどうかを検出し、異常をフラグ付けして、RPA ロボットを派遣して支払いをブロックする可能性があります。

カスタマー サービス: NLP 対応のチャットボットが顧客と対話し、情報を収集し、定期的な問い合わせを処理するシナリオがますます一般的になっています。従来は、複雑な質問を人間のエージェントに渡し、RPA ツールによって収集された関連情報を使用してクエリを効率的に処理していましたが、GenAI、大規模言語モデル (LLM)、言語処理、予測分析の進歩により、場合によっては AI が RPA ボットからの関連するコンテキスト情報を使用して、人間に近いリアリティで顧客とのやり取りを直接処理できるようになりました。

人事:インテリジェントな自動化により、多くの人事プロセスを効率化できます。たとえば、採用とオンボーディングでは、AI が新入社員の身元調査を行い、問題点を特定します。同時に、ロボットがアカウントのプロビジョニング、データベースへの入力、各従業員に合わせたオンボーディング資料の準備などを行い、新入社員のオンボーディングを支援します。

IT サポートとセキュリティ:世界中の IT プロフェッショナルは、パスワード要求、アクセス規制、チケット更新要求などの単純で日常的な問題に関するヘルプ デスク チケットに埋もれないようにするための終わりのない戦いに直面しています。インテリジェントなプロセス自動化により、AI チャットボットは多くの IT サポート リクエストを処理し、一般的な問題を診断できます。IT コンプライアンス プロトコルの範囲内で動作しながら、RPA ボットをトリガーしてパスワードをリセットし、アクセス権限を提供し、ヘルプ デスク チケットを更新できます。 IT システムの停止や悪意のある攻撃は、ビジネスの継続性に対する大きな脅威です。 AI テクノロジーは第一防衛線として使用でき、システムの状態とユーザーの行動をリアルタイムで監視して、潜在的な問題、異常なデータ アクセス、疑わしいアクティビティを検出し、人間の行動に関するアラートを生成してセキュリティ プロトコルをトリガーし、重要なインフラストラクチャを保護します。

双方向の道 - RPA による AI のメリット

前のセクションで述べたように、AI は RPA ソフトウェアの機能を大幅に強化します。 AI の追加により、RPA ボットの有効性の範囲は飛躍的に拡大し、ボットは自己改善を見据えた意思決定ができ​​るデジタルワーカーに近いものへと進化します。

しかし、メリットが AI から RPA にのみもたらされると考えるのは間違いです。ここでは、RPA が AI をよりスムーズに機能させるための重要なサポート機能を提供できる例をいくつか紹介します。

AI トレーニング データ: RPA ロボットは、複数のシステムからトレーニング データを迅速に収集、クリーンアップ、標準化、ラベル付けして、AI システムとその意思決定機能をサポートできるため、手動によるデータ準備にかかる時間を大幅に節約できます。

レガシー システムの接続: RPA は、古いテクノロジにアクセスするためのコネクタや API が不足している可能性のある新しい AI ツールとレガシー システムを統合できます。

理解可能性: AI コミュニティにおけるホットな話題の 1 つは、ブラック ボックス AI、つまり意思決定の透明性です。 RPA ボットは、AI モデルが実行する手順を追跡し、特定の結論に至った経緯を説明できます。

人間が関与するループ (HITL): RPA ボットは、AI が行動を起こす重要な決定に対するセーフティ ネットとして機能するようにプログラムできます。具体的には、疑わしい可能性のある AI 出力にフラグを付けて人間によるレビューを行うようにできます。たとえば、AI が信用履歴の悪い顧客へのローンを承認した場合、ローン申請をレビューするように設定されたコンプライアンス ベースの RPA ソフトウェアは、それを非準拠 (およびリスクあり) としてフラグ付けする可能性があります。 RPA ボットは、疑わしい AI 出力に対して人間によるレビュー、承認、または例外処理を要求することで、自動化と AI を統合するのに役立ちます。

AI パフォーマンスの監視: RPA ボットは AI システムのパフォーマンスを追跡し、エラーやバイアスが発生していないか監視し、データの問題にフラグを立てることができます。 AI システムは、トレーニングされたデータに基づいて意思決定を行います。場合によっては、学習元のデータが変化すると、時間の経過とともに AI のロジックにエラーやバイアスが入り込むことがあります。 RPA ロボットは、AI がどの程度うまく機能しているかを継続的にテストして追跡するようにプログラムできます。

要約すると、RPA ソフトウェアは AI テクノロジーを強化、ガイド、監視し、最終的にはインテリジェントなプロセス自動化ソリューションに変換することができます。

インテリジェントオートメーションを成功させる秘訣

AI と RPA を組み合わせることで得られるビジネス上のメリットは疑う余地がありませんが、自動化投資の ROI を最大化し、企業プロセスに隠れたすべての価値機会を解き放つには、方程式の 3 番目の要素であるプロセス インテリジェンスが必要です。

プロセス インテリジェンスは、詳細なプロセス マイニングの洞察と標準化されたプロセス知識を組み合わせて、エンドツーエンドのプロセスを理解、最適化、自動化するための言語と学習資料を AI に提供します。

プロセス インテリジェンス グラフは、エコシステム内のすべてのアプリケーション、ビジネス機能、場所にわたってプロセスの「デジタル ツイン」を生成します。企業の実際の業務やプロセスの相互作用に関するリアルタイムのデータ駆動型の洞察を提供します。

AI 実装の威力は、そこに供給されるデータによって決まりますが、プロセス インテリジェンス グラフは、AI システムが RPA ボットを調整およびアクティブ化できる理想的な進化型データ基盤を保証します。