AIによる処理のRPAの動きとは

RPAは、ロボティクスという名称が含まれているがゆえに常にその先にある、AI(人工知能)の実装の話に関心が及ぶことになります。

ホワイトカラーのビジネスでは、定型化された作業をRPAが肩代わりすれば、人の100倍から最大200倍近いスピードで正確にこなしてくれるので、それだけでも飛躍的に生産性は上がるといえます。

ただ、バックオフィスの業務以外の領域では、過去のデータに基づく予測など、より高度な案件ごとの判断というものが必要になります。

この場合、現在のRPAのみでは解決ができませんが、RPAにAIが連携し、業務を処理することになれば、その動きは、飛躍的に業務効率を向上させることができます。

今回はRPAにAIが連携することによる効果などを詳しく見ていきましょう。

■AIが実装されればRPAは、強力なツールに

現状のRPAの製品は、ほとんどが「Class1」と呼ばれるもので、RPA単体で利用するものがほとんどになってきています。

この先「Class2」と呼ばれるAIとの連携により定型作業以外の業務をカバーするツールも登場しようとしています。

AIが実装されるようになればAIがディープラーニングを利用して、非定型の業務を分析し最適な解を判断して進められるようになります。

これによりRPAによる業務遂行は、従来とは比較にならないほど進化していくことが予想されます。

RPAの普及段階では、やはりAIとの連携が必須のものとして考えられるようになるのも時間の問題といえそうです。

■Cognitive AIは、すでにスタート段階

すでにAIと連携したコグニティブAIも実験から実用段階に入ってきており、徐々にその威力を発揮しはじめようとしています。

このコグニティブAIでは、非構造化データの読み取りが可能になりますし、知識ベースを活用した問い合わせ対応能力が格段に進歩することになります。

初期段階では、あくまで人の応答サポートに過ぎなかったコールセンターなどの業務もこの段階になれば自然言語処理を武器にしたRPAが自分で日本語をしゃべって対応することも可能になります。

また、業務上蓄積した情報をもとにして新たなルールを作成することも可能になりますので、使えば使うほど精度の高いツールへと成長していくことになります。

■どこまで人に代わって判断できるようになるかに注目

コグニティブAIの先にあるのが、より高度で自律的に成長した強力なAIです。

もはやこの段階では、人工知能が自己判断をして、業務プロセスの分析や改善作業、ならびに高いレベルでの意思決定まで自動的に行ってくれるようになりますから、人はそれをいかに制御しうまく使いこなすかのほうに精力を集中することになります。

現状では、このレベルの製品はまだ登場していませんから、どのぐらいのレベルの判断まで人に代わってできるようになるのかが大きな注目点となります。

今後、RPAの普及が進むにつれてその商品精度も高いものが実現することが期待できますが、こうなると人の仕事を代行するどころか取って代わる存在になると心配される方も少なくないでしょう。

しかし、RPAがどれだけ導入されようとも人の仕事がなくなる可能性は低いと考えられています。これまでのオペレーション業務から人にしかできない業務へとシフトする可能性は高くなるのです。

AIは、あくまで人を追い越すのではなく人の仕事を助ける存在です。従って、現実的には、「AIをいかに使いこなすか」が大きな課題になるのです。

この基本的な枠組みを理解していればAIもRPAもまったく怖がる必要はない存在であることが分かることでしょう。

■AI実装のRPAは、働き方改革の大きな担い手

AIを実装したRPAが普及することになれば、多くのホワイトカラーが抱えている残業問題は、広範囲で解決することになります。

また人は、雑務やある程度のレベルまでの非定型業務をRPAに完全に任せることで、人にしかできない業務へとまい進することが出来るようになります。

これにより今までのオペレーション的業務では、味わうことのできなかった満足感や充実感を体感する事が出来るようになり、企業内全体の働き方改革を推進することができます。

生産労働人口の減少は、予想以上に早く問題化してきており、すでに一部の業種では、人手不足が深刻な問題になろうとしてきています。

これからは、人手不足は、ほかの人を雇用することだけでは、充足できない時代になります。

企業は、より多くの人を雇用することに重点を置くよりも、今の陣容の中でいかに効率的に人を配置して生産性と効率性を上げ、新しい価値を見出すかに集中すべき時を迎えています。

そのような意味では、高度化したRPAを導入することはいい機会といえます。

ただ、こうした新しいツールは、時間をかけてうまく使いこなせるようになることも重要です。

そのためには、先行して既存のRPAを導入し、そこから得られる経験、知見を積み上げることでレベルの高いAIの利用へとステップアップしていくことが必要になることを理解しておくことが重要なのです。

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