RPAとAIの違いを理解する

CIO は自動化と AI の導入を加速し、これらのテクノロジーが提供するスピードとコスト削減の利点を実現するために導入を拡大および加速しています。

最近発表されたデータは、この導入の加速率を数値化しています。エベレスト・グループの1月のレポートによると、世界中の企業の72%以上がAIの導入を開始しています。同社は、AIサービスへの世界的支出が2019年の250億ドルから2024年には950億ドルへと32％増加すると予想している。

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2019 年末までに、世界のロボット プロセス オートメーション (RPA) ソフトウェア市場は 12 億米ドルに達し、前年比 75% 以上増加しました。 2020年は感染症流行の影響で成長率が鈍化したが、2021年には回復する見通し。 Everest Group は、自動化バックログの需要が RPA 市場を牽引し、今後 2 年間で年間複合成長率が約 50% になると予測しています。

これは驚くことではありません。RPA と AI は、プロセスの合理化、サイクル タイムの短縮、そして最終的にはビジネス成果の向上など、企業に多くのメリットをもたらすからです。専門家は、全体的なメリットは、エンドツーエンドのビジネス サイクルの処理が高速化されるだけでなく、全体的なビジネス応答も高速化されることだと考えています。

企業は単一のテクノロジーを導入することで優位性を得ることができますが、専門家は、RPA と AI テクノロジーの両方を同時に導入することで、企業はより大きな利益を得ることができ、現代のデジタル市場でより強い競争上の優位性を獲得できると強調しています。

「私たちにとって、それは常に AI と RPA の組み合わせであり、エンドツーエンドの変革の一部なのです」と、ラーセン・アンド・トゥブロ・インフォテックのデジタル変革コンサルティング責任者であるブーマ・チュタニ氏は語る。

しかし、まず、RPA は何をするのでしょうか。また、AI とどう違うのでしょうか。

RPAの導入

RPA とは、ビジネス プロセス内で標準化された反復可能なタスクを実行するためにソフトウェア ロボットを使用することを指します。これらのロボットは毎回同じタスクを実行し、人間の作業者よりも迅速かつ確実にタスクを完了できるため、スピードと効率が向上し、コストとエラーが削減され、人間だけが管理できるより複雑で価値の高い作業を人間が処理できるようになります。

「非常に構造化されたアクションベースのプロセスであれば、導入は簡単です。すぐにメリットが得られ、簡単に成功できます」とチュタニ氏は付け加え、多くの企業がすでに反復的な作業を実行するためにRPAを導入していることを指摘した。

RPA の機能と価値には限界があります。ソフトウェアは、人間をはるかに超える速度、規模、精度で反復タスクを実行できますが、RPA は設計されたタスクから逸脱することはできません。

「RPA は多くのプロセスに使用できます」とチュタニ氏は言います。「しかし、ある時点では決断を下す必要があります。ほとんどのプロセスにはインテリジェントなコンポーネントが必要になります。そこで、人間の関与の必要性についてお話しします。」

プロセスにおけるAIの役割

ここで AI が登場します。AI は RPA ではできない方法で人間の意思決定を模倣できます。

さらに、AI は作業を改善する方法を学習し、人間にはできないスピードと規模でデータ内のパターンを迅速に識別して分析し、意思決定を改善します。 ただし、AI の導入は RPA の導入よりも困難です。

さらに、AI をトレーニングするために必要なデータを取得することも課題です。 「AIがこれらのモデルを構築するには大量のデータが必要ですが、ほとんどの企業はAIを迅速かつ容易に導入できる優れたデータ処理能力を持っていません」とチュタニ氏は言う。

次にコストの問題があります。 AI イニシアチブは RPA プロジェクトよりもコストがかかり、AI システムのトレーニングが完了するまでに数か月以上かかる場合があります。 AI プロジェクトでは、開発、展開、保守にさらに専門的なスキルも必要になりますが、これはコストがかかり、見つけるのが難しい場合があります。

さらに、CIO やその他の経営幹部は、AI プロジェクトを推進するために対処する必要があるビジネス プロセスに関する包括的な理解が不足していることがよくあります。

「CIOにとって最も重要なことは、自動化しようとしているプロセスを完全に可視化することだ。エンドツーエンドの可視化が必要だ」とガートナーのアナリスト、キャシー・トーンボーム氏は語った。

専門家らはまた、多くの経営者が、特に政府の規制の対象となる分野や、自分や他人の仕事を危険にさらす可能性がある分野では、意思決定能力をコンピューターに移すことに依然として警戒し、あるいは全面的に反対していると指摘している。

これらすべてを考慮すると、専門家は、AI の導入率は RPA よりも遅いと見ていると述べています。

しかし、テクノロジーはビジネスリーダーや IT リーダーにとって依然として最優先事項です。ソフトウェアプロバイダーのIFSが2020年に実施した調査によると、リーダーが優先するテクノロジーの中で人工知能が第1位にランクされており、回答者の24%が、仮想現実や拡張現実、モノのインターネット、ブロックチェーン、5Gなどの他のトレンドテクノロジーよりも、人工知能が今後2年以内に主要テクノロジーになると予想している。

RPAとAIの統合

中谷氏は、企業がビジネスプロセスにRPAとAIの両方を導入して成果を最大化する方法の例として、請求書処理を挙げました。

RPA ソフトウェアは、提出された請求書フォームの所定のフィールドから必要なデータを取得し、所定の企業システムに送信します。これにより、人間の従業員がファイルまたはシステム間でデータを転送する必要がなくなります。

その後、AI はビジネス プロセス内の複雑なタスクを処理するために使用されます。たとえば、自然言語処理（人間の言語を理解できる AI の一種）は、請求書を含む電子メールを識別し、ボットに送信して処理することができます。次に、AI はどの請求書が支払いの対象となるかを判断します。承認された請求書は支払いシステムに送信され、拒否された請求書は人間のマネージャーに転送されて次の手順が決定されます。

Tornbohm 氏によると、RPA と AI を組み合わせることで、企業はハイパーオートメーションの領域に移行し、さまざまなテクノロジーを組み合わせて、ビジネス プロセス内のタスクだけでなく、プロセスの意思決定の側面も可能な限り自動化できるようになります。

「本質的には、プロセスから人間を排除することを意味します」とトーンボーム氏は語った。

専門家は、ハイパーオートメーションに目を向けている IT リーダーが RPA と AI の機能を統合しようとしている段階であるため、ほとんどの企業がその目標を達成するまでには長い道のりがあると考えています。

ただし、この市場は変化しており、一部のベンダーは自動化と AI の両方の機能を提供しており、企業の関心の高まりやスピードと俊敏性に対するプレッシャーと相まって、導入率は上昇する可能性があります。

「これらすべてがAIの導入拡大に役立つはずだ」とチュタニ氏は語った。