RPAと機械学習(AI)の違いとは？両方を活用するメリットや導入事例も紹介

2024年8月9日

RPAと機械学習(AI)の両方を使うメリットや具体的な導入事例をご紹介

単純作業を効率化するためのツールとして有名なのは「RPA」ですが、昨今、業務効率化や業務改善といったテーマの時に、よく耳にするようになったのは「機械学習（AI）」というキーワードではないでしょうか。

そんな中「RPAと機械学習（AI）は何が違うのか」「機械学習（AI）は使うのか」といった疑問をお持ちの方も多くいらっしゃると思います。

どちらも効率化を図るためのテクノロジーではありますが、仕組みとしては明確に異なっています。

今回の記事では、そんな機械学習（AI）とRPAの関係について、基本的なRPAについてや機械学習（AI）とは何なのか、その違いとメリットなどを解説していきます。

終盤には、RPAと機械学習（AI）を活用した導入事例についても紹介していますので、最後までご覧いただければ幸いです。

RPAとは？

RPAとは、Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）の略です。

ソフトウェアロボットを活用し「パソコンを使用した業務」を自動化できるツールです。

システムへのデータ入力作業や転記作業、繰り返し行われる確認作業など、一定のルールが決まっている定型作業への自動化を得意としています。

ロボットを使って自動操作をさせるためには、最初に人間が「ロボットに行わせたい作業を指定」して、RPAツールに記録させる作業が必要になります。

RPAの3つのクラスがある?

総務省が発表している「RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）」によると、RPAには3段階の自動化レベルがあるとされています。

そのクラス分けの中で、機械学習（AI）についても定義されていますので、ご紹介します。

クラス	クラス名	主な業務範囲	具体的な作業範囲や利用技術
クラス1	RPA（Robotic Process Automation）	定型業務の自動化	情報取得や入力作業、検証作業などの定型的な作業を自動化するクラスになります
クラス2	EPA（Enhanced Process Automation）	一部非定型業務の自動化	RPAとAIの技術を用いることにより非定型作業の自動化を行うクラスになります（自然言語解析、画像解析、音声解析、マシーンラーニングの技術の搭載したツール、また非構造化データの読み取りや、知識ベースの活用可能）
クラス3	CA（Cognitive Automation）	高度な自律化	プロセスの分析や改善、意思決定までを「自ら」自動化することができるようになるクラスです

このように、現在のフェーズではクラス1にあたる「定型業務の自動化」がフォーカスされ、さまざまな企業で導入が進められていますが、今後はクラス2やクラス3へと移行していくことが予想されています。

今までの一定のルールに従った自動化だけではなく、機械学習（AI）を含むテクノロジーを活用した業務代行ツールとなり、将来的には事務的業務の1/3の仕事がRPAに置き換わるインパクトがあるともいわれています

機械学習（AI）とは？

機械学習（AI）とは、音声や映像を始めとする大量のデータを分析する方法のひとつです。

仕組みとしては、システムがデータから反復学習を実施するのですが、丸暗記的に全部覚えるというものではなく、沢山のデータからある事象の傾向・クセといった「特徴」を捉え、その学習結果を「法則化（モデル化）」していきます。

最大の特徴としては、ルールベースで稼働している他のプログラムとは違い、過去に学習した法則性に照らし合わせ、次の行動を自動的に予測できるようになることです。

そんなAIですが、機能別や役割別に8つの種類に分けることができます。

8つのAIタイプ

AIを大別すると「代行型」「拡張型」に分けることができます。

代行型は、人間が実施している作業をAIが代わりに行う作業代行系のタイプです。

代表的な作業としては、自動音声によるコールセンターの最初の受付部分などがあたります。

拡張型は、医療画像の高精度な判断といった人が実施している作業を「補強・増強」といった拡張を行うタイプです。

例えば、ビッグデータを使った顧客の行動予測などが、それにあたります。

	識別系AI	予測系AI	会話系AI	実行系AI
代行型	大量情報の自動識別などを代行するタイプのAIです	大量ログからの異常値を検出し、予測するタイプのAIです	人の代わりに対話コミュニケーションを代行するタイプのAIです	データの入力作業など人間の業務全般の代行に関するAIです
拡張型	人間では見分けられないレベル識別が可能なAIです	ビッグデータを使った高精度な予測ができるAIです	専門的な会話や多言語のコミュニケーションが可能なAIのタイプです	自律型の機器に対し作業抑制に活用されるAIのタイプです

RPAと機械学習（AI）の違い

RPAと機械学習（AI）との決定的な違いは「システム自身が判断を行えるかどうか」です。

RPAは、人が事前に指示した内容に従って稼働するため、想定外の事象が発生した場合のリカバリといった対処はできません。

しかし、機械学習（AI）であれば事前の学習に基づいて生成された「法則性」があるため、自身の判断でタスクを実行することができます。

イメージとしては、人間の指示通りに作業を代替してくれるRPAは「手」の役割で、どのように作業を進めるかについて人間の代わりに考えてくれるAIが「脳」のような枠割といえます。

そのため、機械学習（AI）を使えば、今まではルールベースでしか自動化を適用できなかったですが、これからは非定型作業と呼ばれる業務の自動化についても対応できるようにることが期待されています。

RPAと機械学習を両方を使うメリット

それでは、RPAと機械学習を両方を使うことによるメリットについて解説をします。

上記の「RPAと機械学習（AI）の違い」でも解説しましたが、RPAは指示した作業のみを自動化するため、イレギュラーな処理に弱く定型作業の業務にしか適用できません。

しかし、機械学習（AI）と連携させて自動化すれば、RPAが苦手としている「イレギュラーな対応」を機械学習（AI）が担当してくれるため、ある程度のイレギュラーが発生しても自分で判断して処理する仕組みを構築できます。

また、競合調査をしたいと思った時に、RPAではWEBページをスクレイピングし、口コミデータなどの表面的な情報しか取得できませんでした。

しかし、機械学習（AI）と組み合わせると取得したデータを分析することが可能となるため、売上予測といった「さまざまな予測値」を取得できるようになります。

そのように、RPAだけではできなかった識別や予測が立てられるようになり、業務効率化だけではなく、市場競争力を高めることも可能となります。

RPAと機械学習を活用した導入事例

すでに、RPAと機械学習を活用した導入事例も見かけられるようになってきていますので、事例を4つ挙げて解説します。

アナログ書類を社内システムに登録

AI-OCRにて自動化した事例として、今までは手書きで書かれた申込書などについては、手入力でシステムへ登録するフローで業務をしていましたが、文字認識機能を搭載したAI-OCRとRPAツールを組み合わせ活用することで、業務の自動化が可能になりました。

その結果、人が手入力する時間（工数）やヒューマンエラーのリスクが削減され、担当者は学習不足による誤認識がないかを確認するだけでよくなりました。

AI-OCR	OCR（Optical Character Recognition／光学文字認識）に、AI（人工知能）技術を融合させた最先端のOCR技術のことです。画像などを読み込み識別するタイミングで認識に関する傾向を学習し法則化するため、文字認識精度やレイアウト解析精度が継続して向上します。そのため、さまざまな分野で業務改善の実現が期待されています。

AI-OCR

OCR（Optical Character Recognition／光学文字認識）に、AI（人工知能）技術を融合させた最先端のOCR技術のことです。画像などを読み込み識別するタイミングで認識に関する傾向を学習し法則化するため、文字認識精度やレイアウト解析精度が継続して向上します。そのため、さまざまな分野で業務改善の実現が期待されています。

過去の気象情報から売上予測

機械学習により過去の気象情報を読み取り傾向を法則化させることで、気象状況による売上を分析して予測する業務に活用することが可能です。

たとえば「機械学習で気温が高い日は飲み物やアイスが売れると予測→その予測に従って天気予報が条件を満たしたら担当者へ通知する」といった内容でプログラムしておけば、あらかじめ売上が伸びるであろう商品の在庫発注業務を行ったり、店舗に置く商品を傾向に合わせて入れ替えておくことで、データに基づいた売上の向上が期待できます。