2024/11/20
2024/12/19

【RPA虎の巻】AIを活用した、ワンランク上のRPAツール導入効果

RPA（Robotic Process Automation）は、企業の業務効率化や生産性向上を目指す最先端の技術です。しかし、RPAの導入だけでは限界があります。そこで注目されるのが、AI（人工知能）の活用です。AIを組み合わせることで、RPAはさらにパワーアップし、ワンランク上の効果を発揮します。本記事では、AIとRPAの組み合わせによる効果や活用方法について解説します。

INDEX

RPAのAI活用のイメージをつかもう
RPA×AIには、どのような活用方法があるのか
RPA×AIツールの導入事例から、より具体的な活用イメージを知ろう
RPA×AI活用で業務効率化＆顧客満足度向上を達成し、企業価値を高めよう

RPAのAI活用のイメージをつかもう

RPAとAI、これら二つは現代ビジネスの効率化と生産性向上において重要なテクノロジーです。しかし、二つの概念はしばしば混同されることがあります。

まずはRPAとAIの違いと、それぞれが業務にどのような影響を与えるのかを理解しておきましょう。

RPAとAIの違いとは？

RPAとは、Robotic Process Automationの略で、定型的な業務を自動化するためのロボット技術のことを指します。一方、AIはArtificial Intelligenceの略で、人間の知能を模倣した技術のことです。

RPAとAIの最も大きな違いは、システム自身が判断を行うことができるか否かです。RPAはあらかじめ設定されたルールに基づいて業務を自動化します。一方、AIは事前に学習したデータをもとに自ら判断を行い、タスクを実行します。つまり、AIは学習能力と判断力を持つため、より複雑な問題解決が可能なのです。

結論、RPAとAIの組み合わせは業務効率化の強力なツールとなり得ることが想像できます。RPAが単純作業を自動化し、AIが複雑な判断を行う。これにより、人間の働き方が大きく変わる可能性があります。

クラス別に見たRPAの対応領域と活用イメージ

RPAは自動化能力のレベルによって、3段階のクラスに分けられます。

現在最も一般的なのがクラス1のRPAです。これはルールベースの定型業務を自動化することを主眼に置いています。

クラス2のEPAは、RPAの領域を超えてAIと連携し、非定型業務の自動化が可能です。これにより、人間の介入が必要だった業務も自動化できるようになります。

クラス3のCAは、予測や意思決定といった高度な自律性を持つ領域の自動化を目指しています。これはまだ実用化されていませんが、開発が進行中であり、その可能性は無限大です。

出典：「総務省｜情報通信統計データベース｜RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）」を加工して作成

このクラス分けを理解することで、RPAの可能性を最大限に引き出す活用イメージが具体的に浮かぶようになるでしょう。

RPA×AIには、どのような活用方法があるのか

RPAとAIの組み合わせは、さまざまな業界で新たな可能性を生み出しています。ここではどのような分野でどういう活用がなされているのか、2つの活用パターンをピックアップし詳しく解説します。

地方自治体や銀行を中心とした「AI-OCR」の活用

一つ目は「AI-OCR」の活用です。とくに地方自治体や銀行など、大量の書類を取り扱う事業者にとって、革新的なソリューションとなっています。

OCRとは、画像からテキストを抽出し、編集可能な形式に変換する技術のこと。導入により手作業によるデータ入力や書類の整理が大幅に減少し、バックエンドのワークフロー軽減に繋がります。さらに、OCRをAIが支えることで、より高度なテキスト認識が可能となります。

たとえば、帳票の内容をシステムに自動で入力したり、制度改正に伴う作業の迅速化などが当てはまるでしょう。地方自治体や銀行では、このAI-OCRを活用することで、業務のデジタル化を推進し、より高品質で迅速なサービス提供が可能になっています。

AIチャットボット＆RPAで顧客に合わせた情報提供の最適化

二つ目は「AIチャットボット＆RPA」の活用です。

対話型AIの一つであるAIチャットボットは、顧客のニーズに応じた情報提供をタイムリーに行うことが可能です。一方、RPAはルーチンワークを自動化し、業務のスピードアップとミスの削減を実現します。AIチャットボットとRPAは完全に補完し合う関係にあり、二つを組み合わせることで高いレベルの顧客サポートを提供できるようになります。

具体的にはクレジットカードの申し込み対応から保険金請求のフロー、人事採用、カスタマーセンターの業務、小売業のサプライチェーンマネジメント、公共事業のオペレーション業務など。幅広い領域で質の良い顧客サポートの提供が可能となり、ビジネスプロセスの効率化と顧客満足度の向上を高水準で同時に達成できるでしょう。

これらの活用イメージを見るに、RPAとAIの組み合わせは、ビジネスのさまざまな領域での活用が期待され、今後もその需要は高まることが予想されます。

RPA×AIツールの導入事例から、より具体的な活用イメージを知ろう

RPAとAIツールの導入は、多種多様なビジネスプロセスの自動化と効率化を可能にします。しかし、具体的な導入のイメージを持つことは難しいかもしれません。そこで、さまざまな業種・業界でのRPA×AIツールの実際の導入事例をご紹介します。

代表的なRPAツールについては別記事でご紹介しております。合わせてご覧いただくと、より理解が深まるでしょう。

参考：【RPA虎の巻】国内上位シェア3ツールの導入目的を徹底解剖！自社に最適なツールをどう選ぶ？

UiPath「UiPath AI Fabric」の活用事例

UiPathの「AI Fabric」は、ビジネスプロセスの自動化に人工知能（AI）を組み込むことを可能にする革新的なプラットフォームです。企業が自動化の取り組みをさらに進化させるための重要なツールで、業務プロセスの効率性と精度を向上させます。

まず、製造業の事例を見てみましょう。AI Fabricは、製造ラインの異常検出にAIを活用することで、生産効率を向上させることが可能です。異常を早期に検出し、予防メンテナンスを行うことで、ダウンタイムを最小限に抑えます。

次に、金融業界の事例を見てみましょう。AI Fabricは、クレジットスコアリングやリスク評価へのAI活用が可能です。これにより、信用リスクの評価がより正確になり、不良債権の発生を抑制することができます。

また、小売業界でもAI Fabricが活用されています。在庫管理にAIを導入することで、需要予測の精度を向上させ、適切な在庫量を確保することが可能です。結果、商品の売り切れを防ぎ、顧客満足度を向上させる効果が期待できるでしょう。

WinActor「WinActor Brain NaRuKami」の活用事例

WinActor「WinActor Brain NaRuKami」は、人との対話を処理フローに組み込むことが可能かつ、チャットボットを介してデータ入力も行えるAIチャットツールです。

たとえばデータの電子化入力においては、手作業でのデータ入力作業を大幅に削減することが可能となります。具体的には、データを紙媒体からスキャンし、電子化してシステムに自動的に入力するという作業が可能です。これにより、データ入力作業の効率化はもちろん、入力ミスの削減や作業時間の短縮も実現できます。

また、システム運用でもWinActor Brain NaRuKamiは大活躍します。システムの稼働状況や異常検知、問い合わせ対応など、システム運用全般の業務を効率化することが可能です。具体的には、システムの稼働状況をリアルタイムで把握し、問題が発生した場合にはすぐに対応することができるようです。また、問い合わせ対応においても、AIが自動で問い合わせを受け付け、適切な対応を行うことができます。

Kore.ai「BankAssist」の活用事例

Kore.aiの「BankAssist」は、金融業界における顧客対応の質とスピードを格段に向上させるための、AIベースのバーチャルアシスタントです。同ツールを用いることで、銀行の取引や業務を効率化し、顧客満足度を向上させる効果が期待できます。

一つの事例としては、顧客が自分のアカウントや金融商品に関する情報を、リアルタイムで取得できるようになったことが挙げられます。BankAssistを導入した銀行では、顧客が自分のアカウントの残高を確認したり、最近の取引履歴を確認したり、ローンの支払いスケジュールを把握したりすることが可能になりました。これにより、顧客は24時間いつでも必要な情報を手に入れることができ、顧客満足度の向上に繋がっています。

また、銀行の業務効率化にも大きく貢献しています。AIベースのバーチャルアシスタントは年中無休で働くことができ、繁忙期でも顧客からの問い合わせに迅速に対応可能。その結果、銀行のスタッフはより高度な業務に専念することができ、全体の業務効率が向上しています。